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예비유아교사의 인공지능 활용 수업 의도에 미치는 영향: 기대-가치-비용 이론을 중심으로

Factors Predicting Pre-Service Early Childhood Teachers' Intentions to Teach Artificial Intelligence: A Study Based on Expectancy-Value-Cost Theory

정상준|문정미
과학교육연구소 (Science Education Research Institute)|2024.03|교사교육연구 (Teacher Education Research)|제63권 제1호|pp. 77-88|DOI 10.15812/ter.63.1.202403.77

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intrinsic value예비유아교사Pre-service early childhood teachers유아 AI 교육기대-가치-비용 이론기대 가치비용 가치early childhood AI educationthe expectancy-value-cost modelutility value

초록

인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 활용되면서 유초중등 교육에서도 AI 교육을 정규교육과정 및 예비교사 양성과정에 도입하는 등 그 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 국내 5개 대학 유아교육과 전공 학생 206명이 참여한 설문 결과를 토대로 예비유아교사의 AI 수업 활용 의향에 영향을 미치는 동기적 요소를 탐색하고자 했다. 이를 위해 대표적인 동기모형인 기대-가치-비용 이론을 바탕으로 분석모형을 설계했다. 구조경로모형으로 AI 활용 학습에 대한 효능감, 내재가치, 유용가치, 학습 노력비용에 대한 예비유아교사의 인식이 AI 활용 수업의향과 어떤 관계를 갖는지 살펴보았다. 분석 결과, AI 활용 학습에 대한 내재가치와 유용가치가 AI 활용 수업의도를 예측하는 요인으로 밝혀졌다. 이 결과는 예비유사교사들이 AI 활용 학습에서 느끼는 즐거움, 흥미 등 내재적 가치, 그리고 AI 활용 학습이 자신의 미래 직업에 있어 유용할 것이라는 유용가치가 향후 AI를 활용한 수업을 실행할 동기를 높이는 데 기여할 가능성을 시사해주고 있다. 이 결과를 토대로 본 연구는 교원양성 과정에서 예비유아교사가 내재가치를 발견할 수 있도록 다양한 기회를 제공하고 AI 활용 수업의 필요성 및 유용성에 대한 이해를 높이는 것이 필요하다는 점을 강조하였다. 마지막으로 횡단 자료를 활용한 분석 결과 해석의 한계를 밝히고 향후 연구 방향을 제시하였다.

Abstract

As Artificial Intelligence (AI) technology is increasingly being applied throughout society, its importance in primary and secondary education has been emphasized, including the introduction of AI education into regular curricula and pre-service teacher training programs. This study sought to explore the motivational factors that influence pre-service early childhood teachers' intentions to use AI in their teaching, based on a survey of 206 students majoring in early childhood education from five universities in South Korea. For this purpose, the study developed an analytical model based on the expectancy-value-cost model of motivation. The study examined the relationship between pre-service early childhood teachers' perceptions of self-efficacy, intrinsic value, utility value, and cost of effort in AI-enhanced learning and their intentions to use AI in teaching using a path analysis approach. The results showed that the intrinsic value and utility value of AI-enhanced learning are predictors of the intention to use AI in teaching. These findings suggest that the intrinsic enjoyment and interest in AI-enhanced learning, as well as the perceived utility of AI-enhanced learning for their future careers, may help motivate pre-service early childhood teachers to implement AI-enhanced instruction. Based on these findings, the study emphasizes the need to provide various opportunities for pre-service early childhood teachers to discover the intrinsic value of AI-enhanced learning during their teacher education and to enhance their understanding of the need for and utility of AI-enhanced learning. Finally, this study recognizes the limitations of interpreting results based on cross-sectional data and suggests directions for future research.

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