예비 교사 및 현직 교사 대상 인공지능교육 연구 현황 분석
Analyzing the current state of AI education research for pre-service and in-service teachers
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학교교육에서 인공지능 교육을 위한 국가 정책이 강화되고 있는 상황에서 인공지능교육의 실천 주제인 교사, 그리고 예비교사들의 역할 변화와 중요성이 그 어느 때 보다 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 2020년~2023년까지 수행된 예비교사 및 교사 대상 인공지능 교육 연구 현황을 분석함으로써 인공지능교육의 활성화를 위해 요구되는 연구의 방향과 과제를 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 총 71편의 논문을 대상으로 하여 출판연도, 학술지, 교사 분류, 연구방법, 연구주제를 기준으로 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 논문 편수는 2020년에 10편, 2021년에 16편, 2022년에 17편, 2023년에 28편으로 2023년 들어 큰 폭의 증가세를 나타냈다. 둘째, 게재된 학술지는 학습자중심교과교육학회가 14개로 가장 많았고 한국정보교육학회, 한국컴퓨터교육학회 순이었다. 셋째, 교사 구분에 있어서는 예비교사를 대상으로 한 연구가 26편, 현직 교사를 대상으로 한 연구가 43편이었고 초등 교사 대상 연구가 중등 교사에 비해 많았다. 넷째, 연구방법은 설문 등을 활용한 조사연구가 절반이 넘는 비중을 차지하였다. 다섯째, 연구주제는 인공지능 및 인공지능과 관련된 경험과 인식 연구가 가장 많았고 다음으로 교사의 역량도출과 진단, 교사교육에 대한 연구가 뒤를 이었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 교사 대상 인공지능 교육연구의 확대, 특히 중등교사 대상 인공지능 교육 연구 활성화, 예비교사의 교육과정 체계 개선 연구, 질적 연구 및 인공지능교육의 실제적 맥락을 반영한 연구의 필요성 등 관련 시사점을 제안하였다.
Abstract
This study aimed to analyze the current status of AI education research for pre-service and in-service teachers conducted from 2020 to 2023 and proposed research directions required to activate AI education. For this purpose, 71 articles were analyzed based on the year of publication, journal, teacher, research method, and topic. The main findings are as follows. First, the number of articles by year showed a significant increase in 2023. Second, KLACI published the most articles with 14, followed by KAIE and the KACE. Third, there were 26 studies on pre-service teachers and 43 studies on in-service teachers, there were more studies of primary teachers than secondary teachers. Fourth, surveys methods accounted for more than half of the studies. Fifth, the most researched topics were experiences and perceptions related to A.I., followed by development of teacher competency and measurement tool. Based on these findings, we proposed implications such as the need to expand research on AI education for teachers, specially secondary teachers, improving the educational curriculum for pre-service teachers, and the need for qualitative research and the research that reflect the actual context of AI education.
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