교원의 AI⋅디지털 역량 측정 도구 개발과 타당화
Development and validation of an assessment instrument for teachers’ AI⋅digital competencies
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본 연구는 교사의 AI를 포함한 디지털 기술 활용 역량을 측정하는 도구를 개발하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 기존에 수행되어 온 디지털 기술의 활용과 관련된 교사 역량 연구를 종합하여 AI⋅디지털 역량으로 재구조화하고 이를 측정할 수 있는 도구를 개발하였다. 우선, 선행연구에서 제안한 예비⋅현직 교원의 AI⋅디지털 역량체계에 포함된 공통역량과 선행연구들을 비교 분석하여 역량 초안을구성하였다. AI⋅디지털 기본, AI⋅디지털 교육 실행, 전문적 참여의 3개 영역 및 하위 역량, 행동지표로 구성된 초안에 대해 10명의 전문가와 7명의 현직 교사가 내용 타당성을 검토하였다. 이와 함께, 활용 행위 수준, 사용 맥락 또는 과제의 복잡도 수준을 고려하여 6개 수준을 나타내는 척도를 개발하여전문가와 교사의 검토를 거쳤다. 수정된 행동지표 및 평가 척도를 타당화하기 위해 수도권과 경남지역 교사 801명을 대상으로 1차 예비검사를, 경북권, 호남권, 충청권의 교사 772명을 대상으로 2차 예비검사를 실시하였다. 전자는 탐색적 요인분석을 목적으로 실시하였으며, 후자에서는 확인적 요인분석을 통해 모형적합도를 검증하여 최종 척도를 확정하였다. 마지막으로 전국의 교사 1,432명을 대상으로3차 예비검사를 실시하였으며, 개발한 척도의 준거타당도 검증을 위하여 기존 타 도구와의 상관관계를 분석하였다. 3차에 걸친 검사를 통해 최종적으로 3개 영역, 9개 역량, 30개 행동지표 및 관련 행동예시로 구성된 측정 도구의 타당도 및 신뢰도를 확보하였다. 본 연구에서 개발한 교원의 AI⋅디지털역량 및 측정 도구는 향후 교원의 AI⋅디지털 활용 교육에 대한 역량 측정과 교육요구도 파악을 위한도구로 활용할 수 있다.
Abstract
This study aims to develop a tool for measuring teachers’ capabilities in utilizing digital technologies, including AI. To achieve this, the research synthesizes existing studies on teachers’ competencies related to the use of digital technologies and restructures them into AI and digital competencies, developing a tool to measure these competencies. Initially, a draft of the competencies was formulated by comparing and analyzing the common competencies included in the AI and digital competency framework for teachers proposed in prior research. The draft comprised three areas and their respective sub-competencies and behavioral indicators. The content validity of this draft was reviewed by 10 experts and 7 in-service teachers. Alongside, a scale representing six levels, considering the level of utilization behavior, context of use, or complexity of tasks, was developed and reviewed by experts and teachers. To validate the instrument, preliminary tests were conducted with 801 teachers for exploratory factor analysis, and 772 teachers for confirmatory factor analysis. Lastly, another preliminary test was conducted with 1,432 teachers nationwide, and the criterion validity of the developed scale was verified by analyzing its correlation with existing tools. Through three rounds of testing, the validity and reliability of the tool, consisting of three areas, nine competencies, 30 behavioral indicators, and related behavioral examples, were established. The measurement tool developed in this study can be used as a tool to identify the educational needs of teachers regarding the use of AI and digital technologies in education.
참고문헌 (35)
- "2022 개정 교육과정 총론 주요사항(시안)" (2021), 교육부[URL]
- ")", 교육부[URL]
- 김계수, "AMOS 7.0 구조방정식 모형 분석" (2007), 한나래 아카데미
- 김동심, "예비교사 대상 AI융합교육 역량 척도의 개발 및 타당화", 교육과학연구, 54(3), pp.139~168 (2023)[DOI]
- 박가영, "교사의 인공지능 융합교육 교수역량 척도 개발 및 타당화", 교육공학연구, 39(1), pp.315~344 (2023)[DOI]
- 박희정, "정보(SW⋅AI) 교수효능감 측정도구 개발", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(4), pp.39~52 (2021)[DOI]
- 배병렬, "Amos 24 구조방정식 모델링" (2017), 청람
- 이동국, "인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량 및 연수 과제 도출", 교육정보미디어연구, 28(2), pp.415~444 (2022)[DOI]
- 이동국, "인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량에 관한 교육 요구도 분석", 교육정보미디어연구, 28(3), pp.821~842 (2022)[DOI]
- 이소율, "예비교사의 인공지능 교수효능감 측정 도구(AI-TEBI) 개발", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(1), pp.47~61 (2021)[DOI]
- 이은경, "국내외 초⋅중등학교 인공지능 교육과정 분석", 컴퓨터교육학회 논문지, 23(1), pp.37~44 (2020)[DOI]
- 우종필, "구조방정식모델 개념과 이해: Amos 4.0~20.0 공용" (2012), 한나래 아카데미
- 윤지현, "초⋅중등 컴퓨터 비전공 현장교사들을 대상으로 한 AI 교육내용 및 방법에 관한 탐색 연구", 컴퓨터교육학회 논문지, 25(4), pp.1~8 (2022)[DOI]
- 조운주, "유아교사의 디지털 역량 평가도구 타당화 연구", 한국유아교육⋅보육복지연구, 26(4), pp.33~55 (2022)[DOI]
- 예비⋅현직 교원의 AI⋅디지털 역량체계 정립, "한국교원교육학회", ~ (2022)
- 허희옥, "인공지능융합교육 설계를 위한 교사 역량", 컴퓨터교육학회 논문지, 26(2), pp.89~100 (2023)[DOI]
- 허희옥, "스마트교육을 위한 교원역량 진단", 교육정보미디어연구, 19(2), pp.151~173 (2013)
- 21세기 학습자 및 교수자 역량 모델링, "허희옥", 한국교육학술정보원, ~ (2011)
- 지능정보사회의 교사 역할 및 역량 탐색, "홍선주", 한국교육과정평가원, ~ (2017)
- 홍세희, "구조방정식모형의 적합도 지수 선정기준과 그 근거", 한국심리학회지 : 임상, 19(1), pp.161~177 (2000)
- Browne, M. W., "Testing structural equation models", pp.136~162 (1993), Sage
- Cope, B., "Artificial intelligence for education : Knowledge and its assessment in AI-enabled learning ecologies", Educational Philosophy and Theory, 53(12), pp.1229~1245 (2021)[DOI]
- Economou, A., "SELFIE for teachers toolkit – Using SELFIE for teachers" (2023), Office of the European Union
- "Key competences for lifelong learning" (2019)[URL]
- "ISTE standards: Educators" (2018)[URL]
- Kline, R. B., "Principles and practice of structural equation modeling. 구조방정식모형 원리와 적용" (2019), 학지사
- Markauskaite, L., "Rethinking the entwinement between artificial intelligence and human learning : What capabilities do learners need for a world with AI?", Computers and Education: Artificial Intelligence, 3 (2022)[DOI]
- Ng, D. T. K., "Teachers’ AI digital competencies and twenty‑first century skills in the post‑pandemic world", Educational Technology Research and Development, 71, pp.137~161 (2023)[DOI]
- OECD Digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem, "OECD", OECD Publishing, ~ (2023)
- Richardson, M., "Rise of the machines?. The evolving role of AI technologies in high-stakes assessment", London Review of Education, 19(1), pp.1~13 (2021)[DOI]
- "European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. EUR 28775 EN" (2017)[URL]
- Sanuai, I. T., "The role of learners’ competencies in artificial intelligence education", Computers and Education: Artificial Intelligence, 3 (2022)[DOI]
- "Media and information literate citizens: Think critically, click wisely!" (2021)[URL]
- "K-12 AI curricula: A mapping of government-endorsed AI curricular" (2022)[URL]
- "DigComp 2.2: the digital competence framework for citizens. EUR 31006EN" (2022)[URL]