초등 과학 수업에 적용할 AI-MEA 프로그램 개발 -AI 코딩 시뮬레이션을 활용한 패시브하우스 설계-
Development of an AI-MEA Program for Elementary Science Classes: Passive House Design Using AI Coding Simulation
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초록
본 연구에서는 기존 MEA(Model-Eliciting Activity)를 초등 과학수업에 적용하고, 문제 해결 과정에 AI를 활용하는 AI-MEA 프로그램을 개발하였다. 연구팀은 2015 개정 및 2022 개정 초등학교 과학교육과정을 분석하여 MEA 적용에 적합한 주제들을 도출하고, 그중 적용 대상의 수준에 부합하고 실생활 맥락에서 출발하며 다양한해답을 도출할 수 있는 주제를 선정하여 ‘AI 코딩 시뮬레이션을 활용한 패시브하우스 설계’를 최종 주제로 확정하였다. 이 과정에서Google의 LLM인 Gemini를 활용하여 처마의 길이와 각도에 따라냉난방비를 정량화하는 AI 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 1차개발이 완료한 후 평가 루브릭을 통한 내부 타당도 검토와 과학교육전공 교수 2인에게 전문가 타당도를 검증받아 프로그램의 완성도를 높였다. 이를 바탕으로 개발된 4차시 분량의 AI-MEA 프로그램을초등학교 6학년 1개 반 학생을 대상으로 파일럿 적용을 시행하였다. 본 연구가 MEA의 과학 수업 적용 및 생성형 AI를 활용한 과학 시뮬레이션을 구현에 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we applied existing Model-Eliciting Activities (MEAs) to elementary school science classes and developed an AI-MEA program that utilizes AI for problem-solving. Our research team analyzed the 2015 and 2022 revised elementary school science curricula to identify topics suitable for MEA application. From these, we selected a contextually authentic, level-appropriate task that admits multiple solution pathways: “Designing a passive house using an AI coding simulation.” Using Google's large language model, Gemini, we built an AI simulation that quantitatively estimates heating and cooling costs as functions of eave length and tilt angle. Following the first development cycle, internal validity was examined with an evaluation rubric, and expert validity was reviewed by two professors of science education to enhance program quality. The finalized four-lesson AI-MEA program was then piloted with one class of sixth-grade students. We expect that this study will contribute to the application of MEA to science classes and the implementation of science simulations utilizing generative AI.