노코드 Orange3 도구를 활용한 화학 데이터 연수 프로그램의 설계와 효과: 현직 화학교사의 AI 교수 효능감 및 데이터 리터러시 향상
Design and Effects of a Chemistry Data Training Program using the No-Code Orange3 Tool: Enhancing In-Service Chemistry Teachers’ AI Teaching Efficacy and Data Literacy
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초록
본 연구는 노코드 머신러닝 플랫폼인 Orange3를 활용하여 화학교과에 AI와 데이터과학을 융합한 교육 프로그램을 개 발하고, 현직 화학교사 20명을 대상으로 적용한 후 그 효과를 분석하였다. 프로그램은 화학 데이터의 수집·전처리·시각화·모델 링 전 과정을 체험할 수 있도록 설계되었다 . 정량적 분석 결과 , 데이터 리터러시의 모든 하위 요소와 AI 개인 교수효능감에서 유 의미한 향상이 나타났다. 정성 분석에서는 (1) AI를 전문가의 전유물이 아닌 누구나 활용 가능한 도구로 인식하게 된 변화, (2) Orange3 시각화 기능을 통한 화학 개념 이해의 확장, (3) 학생들에게 데이터 기반 수업을 실제로 적용하고자 하는 교사의 실천 의지 강화라는 세 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 노코드 AI 도구가 교사의 교육 역량 확장과 데이터 기반 과학교육 혁 신에 기여할 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study developed an educational program that integrates AI and data science into chemistry teaching using the no-code machine learning platform Orange3 and examined its effects with 20 in-service chemistry teachers. The program was designed to provide hands-on experience across the entire process of data collection, preprocessing, visualization, and modeling. Quantitative analysis revealed significant improvements in all subdomains of data literacy and in teachers’ individ- ual AI teaching efficacy. Qualitative analysis identified three key themes: (1) a shift in perception of AI from an expert-exclu- sive domain to a universally accessible tool, (2) the enhancement of chemistry concept understanding through Orange3’s visualization features, and (3) the strengthening of teachers’ practical willingness to apply data-driven lessons to students. These findings suggest that no-code AI tools can expand teachers’ instructional competencies and contribute to innovation in data-driven science education.