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인공지능 튜터링 시스템 기반초등학교 수학 수업 설계원리 및 지침 개발

Development of Instructional Design Principles and Guidelines for Elementary Mathematics Class Using Artificial Intelligence Tutoring System

최서연|임철일
한국교육공학회 (Korean Society Of Educational Technology)|2023.12|교육공학연구 (Journal of Educational Technology)|제39권 제4호|pp. 969-1009|DOI http://dx.doi.org/10.17232/KSET.39.4.969

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테크놀로지technologyITSinstructional design교수설계인공지능 튜터링 시스템artificial intelligence support system
주제분류교육학

초록

본 연구는 초등학교 교사가 인공지능 튜터링 시스템을 활용하여 수학 수업을 설계하고 실행할 때 참고할 수 있는 설계원리를 개발하는 데 목적이 있다. 수학 교과는 위계성과 계통성이 뚜렷하여 학습자 개개인을 대상으로 한 적응적 학습의 활용가치가 높다. 최근 인공지능 기술이 개별 학습자의 현재 수준을 진단하고 향후의 학습을 예측 및 추천할 수 있는 정도로 발전하면서 적응적 학습을 위한 새로운 방안으로 부상하였다. 하지만 고도화된 기술 그 자체만으로는 효과적인 교수⋅학습을 보장할 수 없으므로, 인공지능을 활용하는 수학 수업 설계자를 위한 구체적인 설계 방향과 지침이 필요하다. 본 연구 목적을 달성하기 위하여 설계⋅개발 연구방법에 따라 수업의 구성요소, 설계원리 및 상세지침을 도출하였다. 연구 결과, ‘인공지능 통합 맥락’, ‘수학 교육과정 및 내용 해석’, ‘시스템 통합 활용 교수⋅학습지원’, ‘수학적 개념 획득’, ‘적응적 수학 학습활동’, ‘수학 학습자원의 탐색 및 활용’, ‘수학 학습데이터의 종합적 분석’의 7가지 구성요소를 기반으로 총 15개의 설계원리와 52개의 상세지침을 도출하였다. 수업 설계자를 대상으로 한 사용성 평가 결과, ‘학습자 데이터를 기반으로 한 유연한 수업 설계’, ‘인공지능 테크놀로지를 활용하는 차시⋅단원 수업 설계에 대한 종합적이고 체계적인 접근’이 주요 강점으로 제시되었다. 반면 ‘수업 설계 준비의 간소화’, ‘인공지능 테크놀로지에 대한 설계자 개인의 이해도 확충’이 개선점으로 제안되었다.

Abstract

This study aims to formulate design principles and guidelines for elementary school teachers involved in crafting and implementing math lessons through artificial intelligence (AI) tutoring systems. Given the hierarchical and systematic nature of mathematics, the subject lends itself well to adaptive learning tailored to individual students. With recent advancements in AI technology, the capability to assess current learner levels and predict future learning has emerged as a novel approach to adaptive learning. However, the effectiveness of teaching and learning is not guaranteed by sophisticated technology alone; hence, specific design directions and guidelines are imperative for educators utilizing AI in mathematics lessons. Employing the design and development research method, this study identified lesson components, design principles, and detailed guidelines. The outcome included 15 design principles and 52 guidelines grounded in seven components. A usability evaluation, targeting lesson planners, highlighted two strengths, namely, “flexible lesson design based on learner data” and “a comprehensive and systematic approach to designing individual and unit lessons using AI technology.” Suggestions for improvement include “simplifying lesson design preparation and enhancing the designer’s personal understanding of AI technology.”

참고문헌 (79)

  1. "2020", ~
  2. 김상홍, "스마트교육기반 이러닝 설계 전략 개발", 열린교육연구, 28(3), pp.1~25 (2020), 한국열린교육학회[DOI]
  3. 김선희, "융복합 수업 설계 및 시연에서 수학의 특성과 역할에 대한 예비교사들의 인식 변화", 열린교육연구, 28(2), pp.21~45 (2020), 한국열린교육학회[DOI]
  4. 김성욱, "모바일 탐구학습을 위한 수업설계 모형 개발 연구", 박사, pp.2016
  5. 김태기, "학습분석학의 교수학습현장적용을 위한 학습데이터 탐색", 아시아교육연구, 20(4), pp.1181~1205 (2019), 교육연구소[DOI]
  6. 김홍겸, "미래교육에서의 인간 교사와 인공지능 교사의 상호보완적 관계에 대한 소고", 교육문화연구, 24(6), pp.189~207 (2018), 교육연구소[DOI]
  7. 남미연, "중도입국 학생의 학습 부적응 원인 분석-한․중 초등 수학 교육과정 비교 중심으로", 다문화교육연구, 13(2), pp.21~55 (2020), 한국다문화교육학회
  8. 박만구, "수학교육에서 인공지능의 활용 동향", 한국초등교육, 31, pp.91~102 (2020), 초등교육연구원[DOI]
  9. 박만구, "수학교육에서 인공지능 활용 가능성", 수학교육 논문집, 34(4), pp.545~561 (2020), 한국수학교육학회
  10. 박성익, "교육공학의 원리와 적용" (2012), 교육과학사
  11. 서춘래, "사교육 문제해결을 위한 공교육의 역할", 교육종합연구, 1, pp.47~65 (2003)
  12. 신다정, "중학교 수학에서 성취목표, 자기효능감, 교실목표구조에 의한 비적응적 학습전략 사용과 성취도 설명 및 상호작용 검증", 교육방법연구, 31(1), pp.67~95 (2019), 한국교육방법학회[DOI]
  13. 신동조, "초·중등교육에서 인공지능: 체계적 문헌고찰", 수학교육학연구, 30(3), pp.531~552 (2020), 대한수학교육학회
  14. 신우창, "수학과 함수 학습을 위한 그래픽 컴포넌트 설계 및 구현", 컴퓨터교육학회 논문지, 10(4), pp.51~60 (2007), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
  15. 윤정현, "과학 수업에서 스마트 기기를 활용한 개념 적응적 개별화 학습의 효과", 한국과학교육학회지, 35(2), pp.325~331 (2015), 한국과학교육학회[DOI]
  16. 이다희, "수학교사의 테크놀로지 교수 내용 지식(TPACK) 관점에서 본 수업 실제 분석", 한국학교수학회논문집, 21(4), pp.343~376 (2018), 한국학교수학회[DOI]
  17. 이지혜, "수학교육의 변화와 인공지능과의 연관성 탐색", 수학교육 논문집, 32(1), pp.23~36 (2018), 한국수학교육학회[DOI]
  18. 인공지능(AI) 활용 초등수학 교육시스템 개발 방안 연구, "이현숙", 한국과학창의재단, ~ (2019)
  19. 임미인, "인공지능(AI) 활용 초등수학수업 지원시스템의 교수・학습 적용 방안 모색", 학교수학, 23(2), pp.251~270 (2021), 대한수학교육학회[DOI]
  20. 임웅, "AI 기반 수학교육 관련 국외 연구의 논지 탐색", 학습자중심교과교육연구, 21(14), pp.621~635 (2021), 학습자중심교과교육학회
  21. 임철일, "교수설계 이론과 모형" (2012), 교육과학사
  22. 임철일, "미래 사회와 교육을 위한 교육공학 연구 및 실천 영역의 재조명", 교육공학연구, 35(2), pp.253~287 (2019), 한국교육공학회[DOI]
  23. 장혜원, "초등수학교육에서 인공지능 활용의 실제- 초등수학 수업지원시스템 ‘똑똑! 수학탐험대’를 중심으로-", 한국초등교육, 31, pp.105~123 (2021), 초등교육연구원[DOI]
  24. 정민영, "학습자중심교육의 실천을 위한 반성적 고찰 -Scott Nearing의 교육사상을 중심으로-", 학습자중심교과교육연구, 20(6), pp.615~639 (2020), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  25. 교육에 활용하는 인공지능 기술의 가능성, "한상기", 한국인터넷진흥원, ~ (2020)
  26. 학교 교육에서의 인공지능(AI) 활용 방안 탐색, "홍선주", 한국교육과정평가원, ~, pp.연구보고 RRI 2020-2 (2020)
  27. 인공지능(AI) 초등수학수업 지원시스템 개발 및 운영방안 연구, "홍옥수", 한국과학창의재단, ~ (2021)
  28. 황혜정, "수학교육학신론 1, 2" (2019), 문음사
  29. Aleven, V., "Limitations of student control: do students know when they need help?", International conference on intelligent tutoring systems, pp.292~303 (2000)
  30. Appleby, J., "Diagnosys-A knowledge-based diagnostic test of basic mathematical skills", Computers Education, 28(2), pp.113~131 (1997)
  31. Bull, S., "SMILI : A framework for interfaces to learning data in open learner models, learning analytics and related fields", International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(1), pp.293~331 (2016)
  32. Caley, M. J., "What is an expert? A systems perspective on expertise", Ecology and evolution, 4(3), pp.231~242 (2014)
  33. "MATHia" (2020)[URL]
  34. Davis, L. L., "Instrument review: Getting the most from a panel of experts", Applied nursing research, 5(4), pp.194~197 (1992)
  35. Ericsson, K. A., "The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance", Psychological review, 100(3), pp.363~ (1993)
  36. Gagné, R. M., "Instruction and the conditions of learning", Psychology of school learning : Views of the learner, 1, pp.153~175 (1974)
  37. Gašević, D., "Let’s not forget : Learning analytics are about learning", Tech Trends, 59(1), pp.64~71 (2015)
  38. Graham, L., "QuickSmart : A basic academic skills intervention for middle school students with learning difficulties", Journal of learning disabilities, 40(5), pp.410~419 (2007)
  39. Measuring and Promoting Inter-Rater Agreement of Teacher and Principal Performance Ratings, "Graham, M.", Center for educator compensation reform, ~ (2012)
  40. Grawemeyer, B., "Affective learning : improving engagement and enhancing learning with affect-aware feedback", User Modeling and User-Adapted Interaction, 27(1), pp.119~158 (2017)
  41. Gray, J., "Five tips for integrating Khan Academy in your course", The Physics Teacher, 57(6), pp.406~408 (2019)
  42. Hansen, A., "Learning mathematics from multiple representations: Two design principles", 12th International Conference on Technology in Mathematics Teaching (2015)
  43. Hattie, J, "Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement" (2008), Routledge
  44. Holmes, W., "Artificial intelligence in education" (2023), Globethics Publications
  45. Holstein, K., "A Conceptual Framework for Human–AI Hybrid Adaptivity in Education", International Conference on Artificial Intelligence in Education, pp.240~254 (2020)
  46. Hwang, G. J., "Roles and Research Trends of Artificial Intelligence in Mathematics Education: A Bibliometric Mapping Analysis and Systematic Review", Mathematics, 9(6), pp.584~ (2021)
  47. Kerr, P., "Adaptive learning", ELT Journal, 70(1), pp.88~93 (2016)
  48. Koedinger, K. R., "Intelligent tutoring goes to school in the big city", International Journal of Artificial Intelligence in Education, 8, pp.30~43 (1997)
  49. Koedinger, K. R., "Using data-driven discovery of better student models to improve student learning", Artificial Intelligence in Education: 16th International Conference, pp.421~430 (2013)
  50. Korhonen, H., "Expert review method in game evaluations: comparison of two playability heuristic sets", Proceedings of the 13th international MindTrek conference: Everyday life in the ubiquitous era, pp.74~81 (2009)
  51. Leshin, C. B., "Instructional design strategies and tactics" (1992), Educational Technology
  52. Light, D., "The use of Khan Academy in Chilean classrooms: Study of an Intel funded pilot program in Chile", 2014 IEEE 14th International Conference on Advanced Learning Technologies, pp.201~203 (2014)
  53. Lincoln, Y. S., "Naturalistic inquiry" (1985), Sage
  54. Luckin, R., "Intelligence unleashed: An argument for AI in education" (2016), Pearson
  55. Lynn, M. R., "Determination and quantification of content validity", Nursing research, 35(6), pp.382~386 (1986)
  56. Use of Education Data at the Local Level: From Accountability to Instructional Improvement, "Means, B.", US Department of Education, ~ (2010)
  57. Meeter, M., "Primary school mathematics during Covid-19: No evidence of learning gaps in adaptive practicing results", Vrije Universiteit Amsterdam, pp.1~11 (2021)
  58. Phillips, A., "Implementing an adaptive intelligent tutoring system as an instructional supplement", Educational Technology Research and Development, 68(3), pp.1409~1437 (2020)
  59. Reigeluth, C. M, "Instructional-design theories and models: Vol. 1. An overview of their current status" (1983), Lawrence Erlbaum Associates
  60. Richey, R. C., "Innovations in instructional technology Essays in honor of M", pp.171~185 (2005), David Merrill
  61. Richey, R. C., "교육공학 연구를 위한 설계⋅개발 연구" (2012), 학지사
  62. Rodionov, M. A., "Design and implementation of adaptive technology for teaching mathematics to school children based on integrated diagnostic approach to subject preparation and competence development", Amazonia Investiga, 9(26), pp.458~472 (2020)
  63. Rubio, D. M., "Objectifying content validity : Conducting a content validity study in social work research", Social work research, 27(2), pp.94~104 (2003)
  64. Sarama, J., "Mathematics, young students, and computers : Software, teaching strategies and professional development", The Mathematics Educator, 9(2), pp.112~134 (2006)
  65. Schofield, J. W., "Teachers, computer tutors, and teaching : the artificially intelligent tutor as an agent for classroom change", American Educational Research Journal, 31(3), pp.579~607 (1994)
  66. Synder, H., "Literature review as a research methodology : An overview and guidelines", Journal of business research, 104, pp.333~339 (2019)
  67. Timofeev, R., "Classification and regression trees (CART) theory and applications", Master, Center of Applied Statistics and Economics, pp.2004
  68. Tomlinson, C. A., "Leading and managing a differentiated classroom" (2023), Ascd
  69. Trilling, B., "21st century skills: Learning for life in our times" (2009), John Wiley & Sons
  70. Vandewaetere, M., "The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments", Computers in Human Behavior, 27(1), pp.118~130 (2011)
  71. Voskoglou, M. G., "Benefits and Limitations of the Artificial with Respect to the Traditional Learning of Mathematics", Mathematics, 8(4), pp.611~ (2020)
  72. Walker, E., "Adaptive intelligent support to improve peer tutoring in algebra", International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(1), pp.33~61 (2014)
  73. Whittemore, R., "The integrative review : updated methodology", Journal of advanced nursing, 52(5), pp.546~553 (2005)
  74. Wiliam, D., "Embedded formative assessment" (2011), Solution Tree Press
  75. Woolf, B. P., "Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning" (2010), Morgan Kaufmann
  76. Wu, H. M., "Computerized dynamic adaptive tests with immediately individualized feedback for primary school mathematics learning", Journal of Educational Technology & Society, 20(1), pp.61~72 (2017)
  77. Wu, H. M., "Evaluating knowledge structure based adaptive testing algorithms and system development", Journal of Educational Technology & Society, 15(2), pp.73~88 (2012)
  78. Yang, S., "The integration design of artificial intelligence and normal students’ education", Journal of Physics: Conference Series, 1453(1), pp.1~6 (2020)
  79. Zengin, Y., "Investigating the use of the Khan Academy and mathematics software with a flipped classroom approach in mathematics teaching", Journal of Educational Technology & Society, 20(2), pp.89~100 (2017)

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