본 연구의 목적은 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도의 전반적인 경향과 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 알아보고, 관계를 밝히는 것이다. 본 연구는 서울·인천·경기 소재의 국·공립 및 사립 유치원에 재직하는 유치원 교사 252명을 대상으로 하였다. 유치원 교사의 지식수준을 측정하기 위해 Long과 Magerko(2020)의 연구에서 정의한 인공지능 리터러시의 개념을 바탕으로 원저자가 제작한 ‘인공지능 지식 척도’를 번안하여 사용하였다. 다음으로, 유치원 교사의 신념을 측정하기 위해 김보현, 구광현, 김화록(2021)이 구성한 ‘보육교사의 ...
본 연구의 목적은 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도의 전반적인 경향과 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 알아보고, 관계를 밝히는 것이다. 본 연구는 서울·인천·경기 소재의 국·공립 및 사립 유치원에 재직하는 유치원 교사 252명을 대상으로 하였다. 유치원 교사의 지식수준을 측정하기 위해 Long과 Magerko(2020)의 연구에서 정의한 인공지능 리터러시의 개념을 바탕으로 원저자가 제작한 ‘인공지능 지식 척도’를 번안하여 사용하였다. 다음으로, 유치원 교사의 신념을 측정하기 위해 김보현, 구광현, 김화록(2021)이 구성한 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 인지된 유용성 척도’와 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 인지된 용이성 척도’를 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성을 파악하는 데 적합하도록 수정·보완하여 사용하였다. 마지막으로, 유치원 교사의 수용의도를 측정하기 위해 김보현 등(2021)이 구성한 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 수용의도 척도’를 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 수용의도를 파악하는 데 적합하도록 수정·보완하여 사용하였다. 자료분석을 위해 빈도와 백분율, 최소값과 최대값, 평균과 표준편차를 산출하였고, t검증, Pearson 상관분석을 실시하였다. 연구문제에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 유치원 교사의 인공지능 지식수준은 4점 만점에 평균 2.06점으로 낮은 편이다. 세부항목 별로 살펴보면, 인공지능 관련 윤리적 문제는 평균 2.76점으로 가장 높았으며, 다음으로 인간의 지능과 기계의 지능 간 공통점과 차이점이 평균 2.67점으로 높았다. 반면에 인공지능 알고리즘의 프로그래밍과 파인튜닝에서 인간이 수행하는 역할은 평균 1.69점으로 가장 낮았으며, 다음으로 기계학습 알고리즘을 만드는 단계가 평균 1.73점으로 낮았다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 인공지능 지식수준에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 인공지능 지식수준이 높았다. 둘째, 유치원 교사의 신념을 살펴보면, 인지된 유용성은 5점 만점에 평균 3.85점으로 높은 편이며, 인지된 용이성은 2.92점으로 낮은 편이다. 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 인지된 유용성이 인지된 용이성보다 높음을 알 수 있다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 인지된 유용성과 인지된 용이성에 각각 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 인지된 유용성과 인지된 용이성이 높았다. 셋째, 유치원 교사의 수용의도는 5점 만점에 평균 3.79점으로 높은 편이다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 수용의도에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 수용의도가 높았다. 넷째, 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도 간 모두 유의한 상관관계가 나타났다. 즉, 지식, 인지된 유용성, 인지된 용이성, 수용의도 간 유의한 상관관계가 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 지식과 인지된 용이성 간, 인지된 유용성과 수용의도 간에는 정적 상관관계가 나타났다. 또한 지식과 인지된 유용성 간, 지식과 수용의도 간, 인지된 유용성과 인지된 용이성 간, 인지된 용이성과 수용의도 간에는 낮은 정적 상관관계가 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 질 높은 인공지능교육 시행을 위하여 유치원 교사의 인공지능 지식수준을 향상시키고, 인공지능교육을 향한 긍정적 기대감을 실현할 수 있는 환경 조성이 필요함과 동시에 인공지능교육 시행에 어려움을 느끼는 요인을 해소할 수 있도록 종합적인 지원체계 마련이 필요하다는 시사점을 도출하였다.
본 연구의 목적은 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도의 전반적인 경향과 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 알아보고, 관계를 밝히는 것이다. 본 연구는 서울·인천·경기 소재의 국·공립 및 사립 유치원에 재직하는 유치원 교사 252명을 대상으로 하였다. 유치원 교사의 지식수준을 측정하기 위해 Long과 Magerko(2020)의 연구에서 정의한 인공지능 리터러시의 개념을 바탕으로 원저자가 제작한 ‘인공지능 지식 척도’를 번안하여 사용하였다. 다음으로, 유치원 교사의 신념을 측정하기 위해 김보현, 구광현, 김화록(2021)이 구성한 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 인지된 유용성 척도’와 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 인지된 용이성 척도’를 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성을 파악하는 데 적합하도록 수정·보완하여 사용하였다. 마지막으로, 유치원 교사의 수용의도를 측정하기 위해 김보현 등(2021)이 구성한 ‘보육교사의 코딩교육에 대한 수용의도 척도’를 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 수용의도를 파악하는 데 적합하도록 수정·보완하여 사용하였다. 자료분석을 위해 빈도와 백분율, 최소값과 최대값, 평균과 표준편차를 산출하였고, t검증, Pearson 상관분석을 실시하였다. 연구문제에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 유치원 교사의 인공지능 지식수준은 4점 만점에 평균 2.06점으로 낮은 편이다. 세부항목 별로 살펴보면, 인공지능 관련 윤리적 문제는 평균 2.76점으로 가장 높았으며, 다음으로 인간의 지능과 기계의 지능 간 공통점과 차이점이 평균 2.67점으로 높았다. 반면에 인공지능 알고리즘의 프로그래밍과 파인튜닝에서 인간이 수행하는 역할은 평균 1.69점으로 가장 낮았으며, 다음으로 기계학습 알고리즘을 만드는 단계가 평균 1.73점으로 낮았다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 인공지능 지식수준에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 인공지능 지식수준이 높았다. 둘째, 유치원 교사의 신념을 살펴보면, 인지된 유용성은 5점 만점에 평균 3.85점으로 높은 편이며, 인지된 용이성은 2.92점으로 낮은 편이다. 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 인지된 유용성이 인지된 용이성보다 높음을 알 수 있다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 인지된 유용성과 인지된 용이성에 각각 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 인지된 유용성과 인지된 용이성이 높았다. 셋째, 유치원 교사의 수용의도는 5점 만점에 평균 3.79점으로 높은 편이다. 인공지능교육 관련 사전경험에 따른 차이를 살펴보면, 인공지능교육 학습경험 및 시행경험에 따라 수용의도에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 사전경험이 있는 교사가 없는 교사보다 수용의도가 높았다. 넷째, 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도 간 모두 유의한 상관관계가 나타났다. 즉, 지식, 인지된 유용성, 인지된 용이성, 수용의도 간 유의한 상관관계가 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 지식과 인지된 용이성 간, 인지된 유용성과 수용의도 간에는 정적 상관관계가 나타났다. 또한 지식과 인지된 유용성 간, 지식과 수용의도 간, 인지된 유용성과 인지된 용이성 간, 인지된 용이성과 수용의도 간에는 낮은 정적 상관관계가 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 질 높은 인공지능교육 시행을 위하여 유치원 교사의 인공지능 지식수준을 향상시키고, 인공지능교육을 향한 긍정적 기대감을 실현할 수 있는 환경 조성이 필요함과 동시에 인공지능교육 시행에 어려움을 느끼는 요인을 해소할 수 있도록 종합적인 지원체계 마련이 필요하다는 시사점을 도출하였다.
This study aims to explore a trend in early childhood teachers’ knowledge, beliefs, and behavioral intention toward AI in education (AIED), then analyze their relationships. A total of 252 teachers’ response about the AI knowledge, perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), and behavior...
This study aims to explore a trend in early childhood teachers’ knowledge, beliefs, and behavioral intention toward AI in education (AIED), then analyze their relationships. A total of 252 teachers’ response about the AI knowledge, perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), and behavioral intention (BI) toward AIED was analyzed. The results indicated that early childhood teachers had a low level of AI knowledge, which was the lowest at the knowledge of human’s role in AI programming and fine-tuning, on the other hand, the highest at that of ethical issues in AI. Second, early childhood teachers’ PU was higher than their PEU toward AIED. Third, their BI toward AIED was relatively high. Fourth, there was a significant difference in knowledge, beliefs, and BI toward AIED between the two groups regarding early childhood teachers’ previous experience in AIED. In other words, those who had prior experience in AIED had higher AI knowledge, PU, PEU, and BI. Finally, relationships with knowledge, beliefs, and BI were significant. AI knowledge-PEU and PU-BI had a positive correlation. AI knowledge-PU, AI knowledge-BI, PU-PEU and, PEU-BI had a low positive correlation. Based on these results, this study suggests that a comprehensive support system for early childhood teachers is needed to conduct high-quality AIED in early childhood settings.
This study aims to explore a trend in early childhood teachers’ knowledge, beliefs, and behavioral intention toward AI in education (AIED), then analyze their relationships. A total of 252 teachers’ response about the AI knowledge, perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), and behavioral intention (BI) toward AIED was analyzed. The results indicated that early childhood teachers had a low level of AI knowledge, which was the lowest at the knowledge of human’s role in AI programming and fine-tuning, on the other hand, the highest at that of ethical issues in AI. Second, early childhood teachers’ PU was higher than their PEU toward AIED. Third, their BI toward AIED was relatively high. Fourth, there was a significant difference in knowledge, beliefs, and BI toward AIED between the two groups regarding early childhood teachers’ previous experience in AIED. In other words, those who had prior experience in AIED had higher AI knowledge, PU, PEU, and BI. Finally, relationships with knowledge, beliefs, and BI were significant. AI knowledge-PEU and PU-BI had a positive correlation. AI knowledge-PU, AI knowledge-BI, PU-PEU and, PEU-BI had a low positive correlation. Based on these results, this study suggests that a comprehensive support system for early childhood teachers is needed to conduct high-quality AIED in early childhood settings.
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