AI 기반 맞춤형 교육 지원 방안에 대한 교사 요구도 분석: 서울 지역 초‧중등 교사를 중심으로
Analysis of Teachers' Needs for AI-Based Personalized Education Strategies: Focusing on Primary and Secondary School Teachers in Seoul
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초록
연구목적: 본 연구에서는 AI 기반 맞춤형 교육의 실천을 위해 요구되는 지원 방안에 대한 초‧중등 교원의 요구도를 분석하여 정책적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: AI 기반 맞춤형 교육 지원 방안에 대한 요구 수준이 교원의 AI 기반 맞춤형 교육에 대한 관심 수준에 따라 상이하게 나타날 것이라는 가정을 바탕으로 관심기반수용모형(CBAM)을 활용하여 교사의 관심 수준에 따른 집단(개인, 과업, 영향 단계)별 요구도와 전체 집단의 요구 수준을 분석하였다. 요구도 분석에는 Borich 요구도 공식과 The Locus for Focus 모델을 활용하였다. 연구결과: AI 기반 맞춤형 교육에 대한 관심 수준에 따라 교사의 요구도에는 차이가 존재하였다. 모든집단에서 공통적으로 우선순위가 높게 나타난 항목은 ‘정규 교육과정 기반의 다양한 콘텐츠 확보(C1)’, ‘안정적 네트워크 환경 구축(B4)’, ‘교사‧학생 인식 개선 및 이해도 제고(E1)’, ‘교육 데이터의 안전한 관리 및 효과적 활용(D2)’, ‘학생의 디지털 소양 강화(E4)’이며, ‘학부모 인식 개선 및 이해도 제고(E2)’와 ‘사용자 요구를 반영한 AI 기반 맞춤형 교육 서비스 지속적 개선(B3)’은 관심 수준이 영향 단계인 집단에서만 최우선 과제로 도출되었다. 논의 및 결론: AI 기반 맞춤형 교육에 대한 관심 수준을 고려한 차별적 지원 방안 마련이 필요하며, 1) 정규 교육과정 기반의 다양한 콘텐츠 확보 및 보급, 2) AI 기반 맞춤형 교육 실행 위한 인프라 구축 및 서비스 지속‧개선, 3) 교육당사자의 인식 개선 및 이해도 제고, 4) 교육데이터의 안전한 관리 및 효과적 활용 방안 마련을 제안하였다.
Abstract
Purpose: This study aimed to derive policy implications by analyzing the needs of elementary and secondary school teachers regarding measures required for the implementation of AI-based personalized education. Method: It was assumed that teachers' needs would differ depending on their level of concern about AI-based personalized education. The Concern-Based Adoption Model (CBAM) was applied to analyze both group-specific needs (self, task, and impact stages) and overall demand. Borich’s Needs Assessment Model and the Locus for Focus Model were utilized to assess these needs. Results: Teachers’ needs varied according to their stage of concern about AI-based personalized education. The top priorities across all groups were: (1) securing a variety of content aligned with the regular curriculum (C1), (2) establishing a stable network environment (B4), (3) improving awareness and understanding among teachers and students (E1), (4) securely managing and effectively utilizing educational data (D2), and (5) enhancing students’ digital literacy (E4). Unique priorities identified by the Impact-stage cohort included: (1) improving parental awareness and understanding (E2), and (2) continuously enhancing AI-based personalized education services to reflect user needs (B3). Conclusion: Differentiated support strategies should be developed considering teachers' stages of concern. The following policy implications are suggested: (1) securing and disseminating diverse curriculum-based content, (2) building infrastructure and continuously enhancing AI-based personalized education services, (3) promoting awareness and understanding among educational stakeholders, and (4) establishing plans for the secure management and effective use of educational data.