생성형 인공지능을 활용한 화학Ⅰ 수업의 효과성 분석
Analysis of the Effectiveness of Chemistry Ⅰ Classes Using Generative AI
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초록
본 연구에서는 생성형 인공지능을 활용한 화학Ⅰ 수업을 고등학생들에게 적용하여 효과성을 분석하는 데 목적이 있다. 생성형 인공지능은 ‘뤼튼(Wrtn)’을 활용하였으며, 화학Ⅰ 과목의 ‘몰(mole)’ 개념을 바탕으로 생성형 인공지능 챗봇을 개발하였다. 데이터는 K시 소재 고등학교 화학Ⅰ 수업을 듣는 학생들을 대상으로 생성형 인공지능 기반 교육 프로그램을 적용한 실험반과, 일반적인 수업을 진행한 비교반으로 나누어 수집하였다. 두 집단 모두에게 프로그램 적용 전과 적용 후의 진단평가와 형성평가를 실시하여 개념 이해도 변화를 조사하였으며, 자기 평가 설문을 실시하여 인공지능에 대한 태도, 과학 흥미도, 메타인지 역량 변화를 조사하였다. 분석 결과 생성형 인공지능을 활용한 수업이 학습자의 인공지능에 대한 태도, 과학 흥미도, 메타인지 역량에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 개념 이해도에는 부정적인 영향을 미치지 않은 것을 확인하였다. 결과를 통해 생성형 인공지능을 효과적으로 수업에 적용하기 위한 다양한 방안을 개발하는 것이 필요하다는 시사점을 얻었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the effectiveness of applying Chemistry I classes using generative AI to high school students. The generative AI tool 'Wrtn' was utilized to develop a chatbot based on the concept of 'mole' in Chemistry I. Data were collected by dividing students in a high school in K city into an experimental group that participated in a generative AI-based education program and a comparative group that received traditional instruction. Both groups underwent diagnostic and formative evaluations before and after the program implementation to assess changes in conceptual understanding, and a self-evaluation questionnaire was administered to investigate changes in attitudes toward AI, interest in science, and metacognitive skills. The analysis confirmed that classes utilizing generative AI had a positive effect on learners' attitudes toward AI, interest in science, and metacognitive skills, while not negatively affecting conceptual understanding. These results suggest the need to develop various strategies for effectively integrating generative AI into classroom instruction.