활동이론에 기반한 초등 선도교사의 AI 기반 맞춤형 교육 활동체제 분석
An analysis of AI-based personalized education activity system of elementary leading teachers based on activity theory
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AI 기반 맞춤형 교육에 대한 정책과 현장의 기대에도 불구하고, 학교 교육 현장에 필요한 AI 기반 맞춤형 교육의 모습은 무엇이며 이를 수업에서 어떻게 실행할 수 있는지에 대한 실천적 지식은 부족하다. 본 연구는 AI 기반 맞춤형 교육에 대한 모호성이 해소되지 않은 상황에서 실질적으로 이를 해석하고 실천해야 하는 주체인 ‘교사’의 활동체제에 주목하여 AI 기반 맞춤형 교육의 안정적인 현장 적용을 위한 시사점을 도출해보고자 하였다. 구체적으로, 활동이론에 기반하여 선도교사들이 AI 기반 맞춤형 교육을 실행하는 양상은 어떠한지, 그리고 그 과정에서 겪는 모순들은 무엇인지를 탐색하였다. 이를 위해 AI 기반 맞춤형 교육을 실행하고 있는 초등 선도교사 10명을 대상으로 심층면담을 실시하였다. 주요 연구결과로 첫째, 활동체제의 구성요소를 ‘교사(주체)’, ‘AI 활용 수업(도구)’, ‘학생(객체)’, ‘AI와 교사의 역할 분배(분업)’, ‘학교 내 동료교사들과 교사 학습공동체(공동체)’, ‘교육과정과 교육정책(규칙)’ 으로 정리하였다. 둘째, 활동체제 내에서 발생하는 모순으로 ‘교육이 아닌 기술이 중심이 되는 AI 활용 수업’, ‘교사의 수업 설계 및 실행을 방해하는 AI 기반 도구들’, ‘학생들이 느끼는 디지털 기기 활용에 따른 불편감’, ‘원활한 수업 실행을 위한 인프라 부족’, ‘교육 전환 과정에서 교사들이 경험하는 불확신과 압박감’, ‘급속한 정책 실행에 따른 거부감’을 도출하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 학교 교육 맥락에 초점을 맞춘 AI 기반 맞춤형 교육의 방향성에 대한 합의의 과정 필요, 교육 실행을 위한 지적 인프라 구축, 그리고 교사의 내적 동기에 초점을 맞춘 정책적 지원 등 세 가지 측면의 시사점을 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyze the activity system of teachers implementing AI-based personalized education to derive implications for the stable introduction of the new educational approach. To achieve this purpose, the study explores the ways in which leading teachers implement AI-based personalized education and the various contradictions they encounter in the process, based on activity theory. To this end, in-depth interviews were conducted with 10 leading elementary school teachers who are actively implementing AI-based personalized education. The main research findings are as follows. First, the components of the activity system were identified as ‘teachers (subject),’ ‘AI-integrated class (tools),’ ‘students (object),’ ‘distribution of roles between AI and teachers (division of labor),’ ‘colleagues within the school or members of teacher learning communities (community),’ and ‘curriculum and education policies (rules).’ Second, the contradictions within the activity system included ‘the inversion of priorities between education and technology,’ ‘AI tools hindering teachers’ ‘instruction practices,’ ‘students’ ‘discomfort with using digital devices,’ ‘lack of infrastructure for smooth class execution,’ ‘teachers’ ‘uncertainty and pressure during the educational transition,’ and ‘resistance due to rapid policy implementation’. Based on these research findings, three implications for the stable establishment of AI-based personalized education in elementary schools were proposed.
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