2022 개정교육과정 기반 학습프롬프트 중심 초등교육 평가 체계 재구성
Reconstructing Elementary Education Assessment Framework Based on Learning Prompt Centered Approach in the 2022 Revised National Curriculum
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초록
본 연구는 생성형 인공지능의 교육적 활용이 확산됨에 따라 결과물 중심 평가의 한계를 극복하고, 학생과 인공지능의 상호작용 과정인 '학습프롬프트(Learning Prompt)'를 평가하기 위한 모델CSCREI를 개발하여 타당성을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등교육, 인공지능 융합교육, 교육평가 전문가 15명을 대상으로 2차에 걸친 델파이 조사를 실시하여 내용 타당도(CVR)를 분석하였다. 1차 조사 결과, 모델의 전반적인 방향성은 타당한 것으로 나타났으나, 평가기준 중 '복잡성(Complexity)'은 초등학생의 인지 발달 단계에 부적합하다는 전문가 합의(CVR=-0.07)에 따라 기각되었다. 이에 본 연구는 2차 조사에서 이를 학습 내용 간의 연결과 사고의 심화를 의미하는 '사고 확장성(Expansibility)'으로 수정·보완하였으며, 최종적으로 '명확성', '구체성', '창의성', '적합성', '사고 확장성', '개선 가능성'의 6가지 평가 기준을 확정하였다. 분석 결과, 수정된 모델의 모든 평가 기준은 CVR 0.73 이상의 높은 타당도를 확보하였으며, 특히 '사고 확장성'은 CVR 1.00으로 만장일치의 합의를 도출하였다. 또한, 모델의 현장 적용 가능성 역시 높게 나타나 실질적인 과정 중심 평가 도구로서의 가치를 입증하였다. 본 연구는 2022 개정 교육과정의 인공지능 리터러시 함양을 위한 구체적인 평가 기준과 루브릭을 제시함으로써, 인공지능 활용 교육 평가의 패러다임 전환에 기여하였다는점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to address the limitations of outcome-oriented evaluation amid the proliferation of generative artificial intelligence (AI) in education and develop and validate the clarity, specificity, creativity, relevance, expansibility, and improvement potential (CSCREI) model for evaluating “learning prompts,” which represent the student–AI interaction process. To this end, a two-round Delphi survey with 15 experts in elementary education, AI convergence education, and educational evaluation to analyze the content validity ratio (CVR). The results of the first round showed that the overall direction of the model was valid, but the evaluation criterion “complexity” was rejected based on expert consensus (CVR = −0.07) that it was unsuitable for elementary students’ cognitive developmental stage. Consequently, in the second round, this study revised and supplemented this criterion with “expansibility,” referring to the connection between learning contents and the deepening of thought. Finally, six evaluation criteria (CSCREI) were established. The results demonstrated that all evaluation criteria in the modified model achieved high validity with CVR values of 0.73 or higher. In particular, expansibility reached unanimous consensus with a CVR of 1.00. Furthermore, the model also achieved high field applicability (CVR = 0.87), proving its usefulness as a practical process-oriented evaluation tool. The significance of this study lies in its contribution to the paradigm shift in AI-utilized education evaluation by presenting specific evaluation criteria and rubrics for fostering AI literacy under the 2022 Revised National Curriculum.