AI 시각이미지를 활용한 수렴적 사고 정교화 교수전략 연구
A Study on Convergent Thinking Elaboration Teaching Strategies Using AI Visual Images
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초록
디지털 환경 속에서 유아는 시각 중심의 정보 자극에 지속적으로 노출되고 있다. 이에 따라 시각 정보를 구조화하고 의미 있게 조직하는 사고 교육의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 전도식기 유아는 풍부한 발산적 사고를 보이지만, 아이디어를 선별하고 정교화하는 수렴적 사고 능력은 아직 미성숙해 교육적 지원이 필요하다. 본 연구는 이러한 발달적 특성을 바탕으로 전도식기 유아의 수렴적 사고 정교화를 촉진하기 위한 AI 시각이미지 교수전략을 제안하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 발달심리학과 창의성 교육 이론을 중심으로 문헌 고찰을 실시했으며, 전도식기 유아의 도식적 사고 특성과 수렴적 사고의 교육적 의미를 분석하고, 생성형 AI를 활용한 시각이미지가 제공하는 즉각성․변형 가능성․다중 표상성이 교수전략으로서 갖는 잠재력을 탐색했다. 연구 결과, 다양한 유형의 AI 시각이미지를 활용하여 유아가 사고의 선택․비교․정당화․정밀화 과정을 경험하도록 돕는 ‘탐색–비교–재구성–표현–검토’의 5가지 교수전략 요소를 도출했다. 또한, 교사의 메타인지적 발문, 이미지의 단계적 제시 방식, 불완전 자극 활용 등의 AI 기반 교수전략의 구체적 절차와 유의점을 제시하여 유아가 시각 정보를 능동적으로 해석․재구성할 수 있도록 했다.
Abstract
Young children in digital environments are continuously exposed to visually oriented information stimuli, increasing the importance of thinking education that supports the structuring and meaningful organization of visual information. While pre-schematic stage children exhibit rich divergent thinking, their convergent thinking abilities—such as selecting, evaluating, and refining ideas—remain developmentally immature, indicating the need for systematic educational support. Based on these characteristics, this study aims to propose instructional strategies utilizing AI-generated visual imagery to promote the refinement of convergent thinking in pre-schematic stage children. A literature review grounded in developmental psychology and creativity education was conducted, examining schematic thinking characteristics, the educational significance of convergent thinking, and the instructional potential of AI-generated visual images, particularly in terms of immediacy, transformability, and multiple representations. As a result, five instructional strategy components—Exploration, Comparison, Reconstruction, Expression, and Review—were derived to support children’s engagement in processes of idea selection, comparison, justification, and elaboration. In addition, this study presents concrete instructional procedures and pedagogical considerations for AI-based teaching strategies, including teacher-led metacognitive questioning, stepwise image presentation, and the use of incomplete visual stimuli. By redefining AI as a cognitive mediation tool rather than a mere creative instrument, this study provides a practical and theoretically grounded instructional framework that enhances young children’s ability to actively interpret, reconstruct, and organize visual information within early childhood education contexts.