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중학생들의 인공지능 관련 사회-과학쟁점 토론에서 나타난 논증 특징과 인식

Middle School Students’Argumentative Characteristics and Perceptions in Socio-Scientific Issue Debates on Artificial Intelligence

남윤경|조슬기
한국공학교육학회 (Korean Society for Engineering Education)|2024.11|공학교육연구 (Journal of Engineering Education Research)|제27권 제6호|pp. 48-58|DOI 10.18108/jeer.2024.27.6.48

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PerceptionArtificial Intelligence (AI)Socio-scientific Issue (SSI) Debate
주제분류학제간연구

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This study analyzes the argumentative characteristics and perceptions of middle school students engaged in debates on AI-related socio-scientific issues (SSI). Seven third-year middle school students participated in an AI-focused SSI debate activity. All student discussions during the argumentation activities were recorded and later transcribed for primary data analysis. Students’ arguments were analyzed using Walton’s argumentation scheme to categorize their claims and evidence. Additionally, individual discourse analyses were conducted to understand students’ perceptions of AI. According to Walton's argumentation scheme analysis, seven types of arguments emerged in student discourse: ‘consequence,’ ‘popularity,’ ‘commitment,’ ‘bias,’ ‘expert opinion,’ ‘position to know,’ and ‘analogy,’ with ‘consequence’ being the most frequent. Comparative analysis of debates by topic revealed that students’ participation levels and argument quality varied depending on the debate topic. Finally, individual discourse analysis highlighted how students perceive AI, revealing differing views on its societal impact based on supporting or opposing evidence within the debate topics. Commonly, students viewed AI as a competitor to humans, a convenient tool to transform lives, and a commercial product developed for corporate profit. These findings provide insights for effectively designing AI-related SSI lessons.

Abstract

This study analyzes the argumentative characteristics and perceptions of middle school students engaged in debates on AI-related socio-scientific issues (SSI). Seven third-year middle school students participated in an AI-focused SSI debate activity. All student discussions during the argumentation activities were recorded and later transcribed for primary data analysis. Students’ arguments were analyzed using Walton’s argumentation scheme to categorize their claims and evidence. Additionally, individual discourse analyses were conducted to understand students’ perceptions of AI. According to Walton's argumentation scheme analysis, seven types of arguments emerged in student discourse: ‘consequence,’ ‘popularity,’ ‘commitment,’ ‘bias,’ ‘expert opinion,’ ‘position to know,’ and ‘analogy,’ with ‘consequence’ being the most frequent. Comparative analysis of debates by topic revealed that students’ participation levels and argument quality varied depending on the debate topic. Finally, individual discourse analysis highlighted how students perceive AI, revealing differing views on its societal impact based on supporting or opposing evidence within the debate topics. Commonly, students viewed AI as a competitor to humans, a convenient tool to transform lives, and a commercial product developed for corporate profit. These findings provide insights for effectively designing AI-related SSI lessons.

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