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예비교사의 데이터 기반 의사결정 수업에서 생성형 AI 활용 효과 및 학습 경험 탐색: 텍스트 마이닝을 중심으로

Exploring the effectiveness and learning experience of using generative AI in pre-service teachers’ data-driven decision-making classes: Focusing on text mining

이예은|이정민|이지원
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2024.12|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제30권 제6호|pp. 1689-1713|DOI 10.15833/KAFEIAM.30.6.1689

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Text Mining텍스트 마이닝생성형 AIGenerative AI데이터 기반 의사결정성찰 내용 분석Data-driven Decision-makingReflection Analysis
주제분류교육학

초록

본 연구의 목적은 예비교사의 데이터 기반 의사결정 수업에서 생성형 AI를 활용한 후 그에 따른 수업 효과와 학습 경험을 탐색하는 것이다. 이를 위해 총 50명의 예비교사를 대상으로 생성형 AI를 활용한 데이터 기반 의사결정 수업을 진행하였고, 효과성 검증을 위해 수업 전과 후에 데이터 기반 의사결정 효능감에 대한 설문을 진행하여 수집한 응답에 대해서는 대응표본 t 검정을 통해 결과를 분석하였다. 이 외에 수업 마지막 시간에 성찰 저널을 작성하도록 한 뒤 이후 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비교사의 데이터 기반 의사결정 효능감은 유의하게 향상되었다. 둘째, 예비교사의 성찰 저널에 드러난 학습 경험을 토픽모델링으로 분석한 결과, 다음과 같이 총 5개의 토픽이 추출되었다: ‘예비교사가 현장에서 활용할 만한 데이터 기반 의사결정을 지원하는 생성형 AI 활용 데이터 리터러시 학습’, ‘생성형 AI 활용 그룹별 교수 전략 도출 및 교육 데이터에 관한 윤리적 문제 인식’, ‘데이터 리터러시 역량을 통해 예비교사의 문제 해결 능력 향상’, ‘성적 데이터 해석 능력을 위해 생성형 AI 도구를 통해 질문하는 역량 및 방법 성찰’, ‘데이터 시각화 기반 자료를 통해 예비교사의 효율적인 교수적 의사결정 조력’. 마지막으로, 예비교사의 성찰저널에 드러난 어려움을 분석하였을 때, ‘생성형 AI가 생성한 출력값에 대한 어려움’, ‘생성형 AI가 생성한 학습 자료에 관한 어려움’, ‘생성형 AI에게 질문하는 것에 대한 어려움’, ‘생성형 AI와의 데이터 분석 작업에 대한 어려움’, ‘생성형 AI 사용에 걸리는 시간’ 등이 도출되었다. 이에 따라 본 연구는 예비교사의 생성형 AI 활용 데이터 기반 의사결정 경험을 다방면으로 분석하여 추후 기초자료를 제안한 의의가 있다.

Abstract

This study aims to explore the learning experiences of pre-service teachers in utilizing generative AI-based data-driven decision-making(DDDM) tools and to investigate whether the experience was effective. To verify the effectiveness, a survey on the efficacy of DDDM was conducted before and after the class, and the responses were analyzed using paired sample t-tests. In addition, students were asked to write a reflection journal at the end of the class, which was later analyzed by text mining. As a result, pre-service teachers’ DDDM efficacy significantly improved after utilizing the generative AI-based tools. In addition, the topic modeling from reflection journals was extracted as follows: ‘Data literacy learning using gen AI to support DDDM that pre-service teachers can use in the field,’ ‘Deriving teaching strategies by groups using generative AI and recognizing ethical issues regarding educational data,’ ‘Improving pre-service teachers’ problem-solving skills through data literacy competencies,’ ‘Reflecting on the ability and method of asking questions through gen AI tools for interpreting performance data,’ and ‘Supporting pre-service teachers’ efficient instructional decision-making through data visualization-based materials.’ Finally, the analysis of the difficulties revealed in the pre-service teachers’ reflective journals, the output, the learning materials generated by the gen AI, asking questions to the gen AI, data analysis tasks with the gen AI, and the time it takes to use the gen AI. Therefore, this study is significant for its dual implications for pre-service teachers’ learning experiences in DDDM using generative AI.

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