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아카이브 기반 질적 분석을 통한 교수설계 원리 도출 가능성 탐색: 교사와 생성형 AI의 협력적 교수설계 원리를 중심으로

Exploring the potential for developing instructional design principles through archive-based qualitative analysis: Focusing on collaborative instructional design principles for teacher and generative AI

김현진|이봉규
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2024.06|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제30권 제3호|pp. 743-766|DOI 10.15833/KAFEIAM.30.3.743

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아카이브Archives생성형 AIGenerative AIQualitative Content Analysis질적 내용 분석Design and Development Research설계개발 연구협력적 교수설계Collaborative Instructional Design
주제분류교육학

초록

본 연구의 목적은 테크놀로지 활용 교육이 급속히 교실로 들어와 지식 탐구가 성숙되지 않은 시기에효과적인 교육 실천의 공백을 메우기 위한 대안적 설계개발 연구 방법으로 아카이브 기반 질적 분석을 통한 교수설계 원리 도출 가능성을 탐색하는 것이다. 최근 주목받고 있는 생성형 AI가 교사와 협력적으로 교수설계 할 수 있다는 주장을 토대로 공적․개인적 아카이브를 수집하고 면담 자료와 비교해 교수설계 원리 도출 가능성을 타진해 보았다. 생성형 AI와 협력적 교수설계를 위한 설계 원리 도출에 관한 공적․개인적 아카이브를 유의미성, 실제성, 건전성, 전문성, 대표성을 선정 기준으로 선별하고 준 우수 수행자의 면담 자료를 재구성한 Kemp모형 요소를 기준으로 질적 내용 분석을 실시하여이들 간을 비교 분석하였다. 분석 결과, 개인적․공적 아카이브, 면담 자료의 코드별 내용 빈도 또는비율 패턴은 유사하였으며 공적 아카이브에서 볼 수 없고 면담 자료에서만 식별할 수 있는 코드별 내용을 개인적 아카이브에서 확인할 수 있었다. 이를 통해 교사와 생성형 AI의 협력적 교수설계 원리도출 가능성을 타진하였고 나아가 아카이브 기반 질적 분석 방법을 통한 설계 개발 연구 방법의 시사점을 제안하였다.

Abstract

The purpose of this study is to explore the potential of deriving instructional design principles through archive-based qualitative analysis as an alternative design development research method to fill the gap in effective instructional practice at a time when technology-enabled education is rapidly entering the classroom and knowledge inquiry is not mature. Based on the recent claims that generative AI can collaboratively design instruction with teachers, we collected public and private archives and compared them with interview data to explore the possibility of deriving instructional design principles. Public and private archives on generative AI and design principles for collaborative instructional design were selected for relevance, practicality, soundness, expertise, and representativeness as selection criteria, and qualitative content analysis was conducted based on Kemp's model elements reconstructed from the interview data of semi-excellent performers. The analysis showed that the frequency or percentage patterns of content by code in the personal, public, and interview data were similar, and that the personal archive contained content by code that was not found in the public archive and could only be identified in the interview data. Through this study, we examined the possibility of deriving principles for collaborative instructional design of generative AI with teachers and suggested implications for design development research methods through archive-based qualitative analysis methods.

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