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예비 중등교원의 인공지능 역량 향상을 위한 교육과정 체계 개발 방향 탐색

Exploring Directions for Developing a Curriculum System to Enhance the Artificial Intelligence (AI) Competency of Secondary Pre-service Teachers

이진연|이은서|채지윤|임철일|정예일|한형종|박성경|송길태
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2023.06|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제29권 제2호|pp. 425-454

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pre-service teacher인공지능 교육AI in education인공지능 역량예비 교원교육과정 체계AI competencyCurriculum system
주제분류교육학

초록

학교 현장에서 활발하게 운영될 인공지능 교육에 대한 예비 교원 역량의 중요성이 강조되고 있다. 인공지능 교과목 신설 등의 일부 노력이 이루어지고 있으나 체계적인 관점에서 교육과정을 개발 함에 있어 어떠한 방향을 고려해야 하는지를 제시한 연구가 부족하다. 본 연구는 중등 예비교원의 인공지능 역량 강화를 위한 교육과정 체계를 개발하기 위한 방향을 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 인공지능 교육과정 등의 선행연구 및 사례 분석, 전문가 협의회를 통해 교육과정 체계의 개발 방향을 종합한 후, 전문가 대상의 델파이 조사를 통해 수정 및 보완과 타당화가 이루어졌다. 연구 결과, 교육 목표와 내용, 교육 방법, 교육 평가, 교육과정 운영 방안을 포괄하는 교육과정 체계의 개발 방향을 도출하였다. 교육목표와 내용 측면에서는 공통 기본 영역에서의 인공지능 윤리와 함께 인공지능 이해, 활용, 융합의 총체적 접근이 중요한 방향으로 확인되었다. 교육 방법에 있어서는 문제/프로젝트 기반 학습, AI 기반 도구와 기술을 활용한 실무 활동, 예비교원과 현장 교원의 연계 활동 등이 강조되었다. 평가 방법으로서 인공지능 관련 지식 이해, 적용 및 과정에 대한 평가뿐만 아니라 산출물 평가, 태도에 대한 평가가 제안되었다. 실제적인 운영 측면에서는 교과 연계 및 비교과 프로그램 운영, 마이크로 교육과정 운영, 온라인 공유 시스템의 활용 등이 확인되었다.

Abstract

The importance of enhancing pre-service teachers’ competency to implement artificial intelligence (AI) in schools is being emphasized. While efforts have been made to introduce AI into curricula, research is lacking on the direction to consider when designing a curriculum from a systematic perspective. This study explores the development direction for designing a curriculum for enhancing pre-service teachers’ AI competency. After synthesizing the development directions of the curriculum system through literature, case analysis, and expert councils, the Delphi technique was utilized to establish and validate them. As a result, a comprehensive curriculum system was developed including educational goals and content, teaching and learning methods, evaluation, and operation. It was identified that a holistic approach to addressing educational goals and content, which includes a conceptual understanding of AI, AI applications, AI convergence, and AI ethics, is critical. The teaching and learning methods highlighted problem- and project-based learning, practical activities using AI-based tools and technologies, and collaboration between pre-service and in-service teachers. The evaluation methods encompassed assessments of knowledge, application, and the process of AI-related education, as well as evaluations of outcomes and attitudes. With regard to operational aspects, the direction suggests the operation of courses integrated with the curriculum and extracurricular activities including micro-degree, online support systems.

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