데이터 리터러시 향상을 위한 AI 융합 SSI(Socioscientific Issue) 수업 모형 및 교수전략 개발
A developmental study of an instructional model and strategies for SSI(Socioscientific Issue) instruction with AI convergence to improve data literacy
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본 연구는 데이터 리터러시 향상을 위한 AI 융합 SSI 수업을 가능케 하는 수업 모형과 교수전략을 개발하는 데 목적이 있다. 설계·개발 연구 방법에 따라 선행문헌 검토를 통해 초기 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 이후 2차례에 걸쳐 과학교육 전문가 3인과 교육공학의 전문가 3인에게 내적 타당화를 실시하고 의견을 종합하여 3차 모형과 교수전략을 도출하였다. 도출된 모형과 교수전략을 외적 타당화를 통해 검증하였으며 그 결과, 1) 수업 준비, 2) 수업 안내, 3) SSI 문제 상황 제시, 4) 데이터 및 데이터 분석 안내, 5) 데이터 분석 연습 지원, 6) 데이터 분석 활동 지원, 7) 결과 도출 및 공유 지원, 8) 실천 활동 지원, 9) 정리 및 평가 단계로 구성된 모형과 각 단계를 지원하는 17개의 교수전략과 58개의 세부 전략이 개발되었다. 고등학교 1학년 학생 30명을 대상으로 한 외적 타당화 결과, 데이터 리터러시 사전-사후 검사 결과가 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 교수자와 학습자의 반응에 비추어 보았을 때 SSI 문제에 대한 데이터를 학생이 직접 탐색하고 분석 및 시각화하고 이를 토대로 실천 방안을 모색하는 과정이 SSI 문제에 대한 보다 깊은 이해를 증진시키고, 데이터 기반의 합리적인 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 AI에 대한 이해를 기반으로 AI 도구를 활용하는 활동과 SSI 수업을 긴밀하게 연결한 수업 모형을 개발하였다는 점, 기존의 SSI 수업과 달리 학생이 직접 데이터를 수집 및 분석하는 SSI 수업에 대한 구체적인 교수전략과 지침을 제공한다는 점, 개발된 수업을 실제 현장에 적용하였을 때 학생의 데이터 리터러시 향상에 효과적이었음을 확인하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The purpose of this study is to develop an instructional model and teaching strategies that enable SSI instruction with AI convergence to improve data literacy. According to the design and development research method, the instructional model and teaching strategy were derived through the review of prior literature. Internal validation was conducted with three science education experts and three educational technology experts, followed by external validation. As a result, 1) class preparation, 2) class guidance, 3) SSI problem situation presentation, 4) data and data analysis guidance, 5) data analysis practice support, 6) data analysis activity support, 7) result derivation and sharing support, 8) practical activity support, 9) evaluation steps, and 17 teaching strategies and 58 detailed strategies were developed to support each step. External validation with 30 high school students showed a statistically significant improvement in data literacy scores between the pre- and post-tests. In light of the responses of instructors and learners, it was found that the process of students directly exploring, analyzing, and visualizing data on SSI problems and seeking action plans based on them enhances their understanding of SSI problems and has a positive effect on data-driven decision-making. This study is significant in that it provides detailed teaching strategies and guidelines for SSI classes that students collect and analyze data, unlike existing SSI classes, and confirms that it was effective in improving students’ data literacy when the developed class was applied to the actual field.
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