데이터 리터러시 향상을 위한 교과 간 AI 융합 수업 설계 모형 개발
Development of Instructional Systems Design Model for a Cross-Curricular AI Convergence Class to Improve Data Literacy
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2015 개정 교육과정의 도입 이후 창의융합형 인재 양성을 위한 교과 간 융합 수업의 필요성이 대두되고 2022 개정 교육과정의 도입과 함께 AI 융합 수업에 대한 필요성이 강조됨에 따라, ‘교과 간 AI 융합 수업’의 시도가 지속적으로 이루어져 왔다. 특히 인공지능의 기초이자 핵심인 데이터를 중심으로한 ‘교과 간 AI 융합 수업’이 이루어질 필요가 있다. 그러나 현재 교육 현장에서 데이터 리터러시 향상을 위한 교과 간 AI 융합 수업은 원활히 이루어지지 않고 있으며, 이에 대한 원인으로 교과 간 AI 융합 수업을 설계하고 실행하기 위한 구체적인 방법과 지침이 부족함이 지적된다. 이에 본 연구에서는 현장에서 보다 쉽게 적용할 수 있는 수업 설계 모형을 개발하고 그 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 설계⋅개발 연구 방법론 중 유형 2인 모형 연구 방법을 활용하여 선행연구 분석, 2차례의 내적 타당화, 1차례의 외적 타당화 과정을 거쳐 협력교사 간 협의체 구성, 분석, 설계, 사용성 평가, 개발, 실행, 총괄 평가의 7단계로 구성된 최종 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기반으로국어 교사 1인과 정보 교사 1인이 함께 중학교 1학년 학생 28명을 대상으로 교과 간 AI 융합 수업을설계 및 실행한 결과, 학생들은 데이터와 인공지능에 대한 이해도와 흥미가 향상된 모습을 보였으며, 수업 전후 데이터 준비, 데이터 탐색, 데이터 분석 및 해석 영역에서 모두 데이터 리터러시가 유의미하게 상승하였다(p<.01). 수업을 설계한 교사들은 모두 모형에 기반해 설계한 수업에 대해 만족하며교과 간 AI 융합 수업의 효과성을 확인하였다. 본 연구를 통해 교과 간 AI 융합 수업 설계를 위해 교사들이 적용할 수 있는 구체적인 단계 및 지침을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
As the need for cross-curricular classes to cultivate creative convergence talent has been raised with the introduction of the 2015 revised curriculum, and the need for cross-curricular AI convergence classes have been emphasized with the introduction of the 2022 revised curriculum, attempts have been made continuously for cross-curriluar AI convergence class. Particularly, there is a need to focus on data, which is the foundation of AI for cross-curricular AI convergence classes. However, cross-curricular AI convergence classes to improve data literacy are not being carried out well, and one of the reasons is a lack of specific guidelines for that. This study aims to develop an instructional design model to verify its validity. Type 2 model research method among the design and development research methodologies was used. As a result the final model consisting of seven stages like forming a council among cooperating teachers, analyzing, designing, usability test, development, implementation, and summative evaluation was developed. Based on the developed model, one Korean language teacher and one informatic teacher designed and implemented a cross-curricular AI convergence class for 28 first-year middle school students. As a result, the students' understanding and interest in data and artificial intelligence was improved. Data literacy also significantly increased after the class(p<.01). Two teachers who designed the class were satisfied and confirmed the effectiveness of classes. This study is meaningful in that it presents specific guidelines that teachers can use to design cross-curricular AI convergence classes.
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