본 연구는 앞으로 다가올 시대를 위한 새로운 교육 방법으로 주목받고 있는 AI 교육의 필요성을 인식하고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램을 개발한다. 또한, 개발한 프로그램을 통해 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성과 가능성을 알아본다. AI 이미지 분류 모델을 활용하여 과학 교과개념 중에서 분자의 구조에 대한 학습 도구를 만드는 프로그램을 개발하였으며, 이를 화학 교육을 전공하고 있는 예비 교사를 대상으로 적용하였다. 그리고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성을 알아보기 위해 사전-사후 AI 가치 인식 변화, 사전-사후 AI 역량 변화, 사전-사후 AI ...
본 연구는 앞으로 다가올 시대를 위한 새로운 교육 방법으로 주목받고 있는 AI 교육의 필요성을 인식하고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램을 개발한다. 또한, 개발한 프로그램을 통해 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성과 가능성을 알아본다. AI 이미지 분류 모델을 활용하여 과학 교과개념 중에서 분자의 구조에 대한 학습 도구를 만드는 프로그램을 개발하였으며, 이를 화학 교육을 전공하고 있는 예비 교사를 대상으로 적용하였다. 그리고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성을 알아보기 위해 사전-사후 AI 가치 인식 변화, 사전-사후 AI 역량 변화, 사전-사후 AI 효능감 변화, 프로그램 만족도(프로그램에 대한 인식, AI 학습지속 의향, AI 적용의지)를 분석하였다. 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 위해 설문지, 담화 분석, 사후 면담을 활용하였으며, AI 분류 모델을 활용한 학습 도구(AI 활용 학습 도구)의 가능성을 알아보았다. 프로그램 개발 결과 예비 교사들은 ‘AI 오리엔테이션 – AI 분자구조 학습 도구 제작 – AI 분류 모델 활용 교육 구상’의 세 단계를 진행하였다. 예비 교사들은 티처블머신에서 AI 분류 모델을 생성한 후, 카미블록 AI에서 과학 개념 기반 블록 코딩으로 AI 분자구조 학습 도구를 만든다. 그리고 예비 교사들은 만들어진 학습 도구를 테스트하였는데, 학습 도구는 사용자가 직접 만든 분자구조 모형을 웹캠에 비추면 분자구조 모형 이미지를 받아들인 후 이에 맞는 피드백을 주며 개인별로 맞춤형 학습을 제공한다. 프로그램 적용 결과 사전보다 사후에 AI 역량, AI 효능감 점수가 높게 나타났으며, AI 역량(p<.001)과 AI 효능감(p<.001)에서 유의미한 변화를 확인할 수 있었다. 예비 교사들은 AI 원리에 대해 배우고, 머신러닝 과정을 체험하고, 자신만의 AI 분류 모델을 생성하는 과정에서 머신러닝 단계, AI 시스템에서 인간의 역할, 데이터의 중요성 등 AI의 작동에 대해 이해하였다. 또한, 예비 교사들은 AI 활용 학습 도구를 제작하는 과정에서 AI의 강점과 약점, 향후 AI를 활용한 교육의 가능성을 인식하였다. 담화 및 사후 면담을 통해 예비 교사들은 직접 AI 분자구조 학습 도구를 제작하고 더 나아가 AI 분류 모델을 활용한 교육 아이디어를 생성하며 교육에 AI를 적용하는 것에 대한 자기주도성 및 자신감이 상승한 것을 확인할 수 있었다. 프로그램 만족도 결과 예비 교사들은 AI를 화학 교육에 활용할 수 있는 사례를 알게되었으며, 직접 실습해 볼 수 있어서 재미있고 유익했다고 인식하였다. 또한 AI 학습 지속 의향을 보였으며, ‘학생들의 흥미 유발, 과학 개념 이해 증진, 시대적 흐름, 시각적 내용 학습에서의 유용성, 맞춤형 학습 제공’과 같은 이유로 향후 교직 현장에서 AI를 활용한 과학 교육 적용의지를 확인할 수 있었다. 마지막으로 AI 분류 모델 활용 학습 도구의 가능성에 대해 확인할 수 있었다. 예비 교사들은 AI 활용 학습 도구를 직접 만들어보며, ‘즉각적인 피드백을 통한 맞춤형 학습 도구로의 가능성, 학생의 과학 개념 이해 증진 가능성, 원격 교육 상황에서 활용 가능성’과 같은 이유로 AI 활용 학습 도구의 가능성에 대해 인식하였다. 결론적으로, AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램은 예비 교사들의 AI 역량, AI 효능감 향상에 긍정적인 효과가 있었으며, 예비 교사에게 과학 교육에서 AI를 활용할 수 있는 기회를 제공할 필요가 있다는 근거를 확인하였다. 또한, AI 활용 학습 도구에 대한 예비 교사의 인식을 통해 교사들이 직접 AI를 활용하여 맞춤형 학습 도구를 만들 수 있다는 것과 AI 활용 학습 도구의 가능성을 확인하였다. 따라서 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램이 예비 교사에게 교육에서 AI를 활용하여 학습 도구를 제작하는 한 가지 방법을 제안하였으며, 미래 시대 예비 교사에게 요구되는 역량을 도모할 수 있는 방법으로써 가치가 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 앞으로 다가올 시대를 위한 새로운 교육 방법으로 주목받고 있는 AI 교육의 필요성을 인식하고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램을 개발한다. 또한, 개발한 프로그램을 통해 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성과 가능성을 알아본다. AI 이미지 분류 모델을 활용하여 과학 교과개념 중에서 분자의 구조에 대한 학습 도구를 만드는 프로그램을 개발하였으며, 이를 화학 교육을 전공하고 있는 예비 교사를 대상으로 적용하였다. 그리고 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램의 효과성을 알아보기 위해 사전-사후 AI 가치 인식 변화, 사전-사후 AI 역량 변화, 사전-사후 AI 효능감 변화, 프로그램 만족도(프로그램에 대한 인식, AI 학습지속 의향, AI 적용의지)를 분석하였다. 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 위해 설문지, 담화 분석, 사후 면담을 활용하였으며, AI 분류 모델을 활용한 학습 도구(AI 활용 학습 도구)의 가능성을 알아보았다. 프로그램 개발 결과 예비 교사들은 ‘AI 오리엔테이션 – AI 분자구조 학습 도구 제작 – AI 분류 모델 활용 교육 구상’의 세 단계를 진행하였다. 예비 교사들은 티처블머신에서 AI 분류 모델을 생성한 후, 카미블록 AI에서 과학 개념 기반 블록 코딩으로 AI 분자구조 학습 도구를 만든다. 그리고 예비 교사들은 만들어진 학습 도구를 테스트하였는데, 학습 도구는 사용자가 직접 만든 분자구조 모형을 웹캠에 비추면 분자구조 모형 이미지를 받아들인 후 이에 맞는 피드백을 주며 개인별로 맞춤형 학습을 제공한다. 프로그램 적용 결과 사전보다 사후에 AI 역량, AI 효능감 점수가 높게 나타났으며, AI 역량(p<.001)과 AI 효능감(p<.001)에서 유의미한 변화를 확인할 수 있었다. 예비 교사들은 AI 원리에 대해 배우고, 머신러닝 과정을 체험하고, 자신만의 AI 분류 모델을 생성하는 과정에서 머신러닝 단계, AI 시스템에서 인간의 역할, 데이터의 중요성 등 AI의 작동에 대해 이해하였다. 또한, 예비 교사들은 AI 활용 학습 도구를 제작하는 과정에서 AI의 강점과 약점, 향후 AI를 활용한 교육의 가능성을 인식하였다. 담화 및 사후 면담을 통해 예비 교사들은 직접 AI 분자구조 학습 도구를 제작하고 더 나아가 AI 분류 모델을 활용한 교육 아이디어를 생성하며 교육에 AI를 적용하는 것에 대한 자기주도성 및 자신감이 상승한 것을 확인할 수 있었다. 프로그램 만족도 결과 예비 교사들은 AI를 화학 교육에 활용할 수 있는 사례를 알게되었으며, 직접 실습해 볼 수 있어서 재미있고 유익했다고 인식하였다. 또한 AI 학습 지속 의향을 보였으며, ‘학생들의 흥미 유발, 과학 개념 이해 증진, 시대적 흐름, 시각적 내용 학습에서의 유용성, 맞춤형 학습 제공’과 같은 이유로 향후 교직 현장에서 AI를 활용한 과학 교육 적용의지를 확인할 수 있었다. 마지막으로 AI 분류 모델 활용 학습 도구의 가능성에 대해 확인할 수 있었다. 예비 교사들은 AI 활용 학습 도구를 직접 만들어보며, ‘즉각적인 피드백을 통한 맞춤형 학습 도구로의 가능성, 학생의 과학 개념 이해 증진 가능성, 원격 교육 상황에서 활용 가능성’과 같은 이유로 AI 활용 학습 도구의 가능성에 대해 인식하였다. 결론적으로, AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램은 예비 교사들의 AI 역량, AI 효능감 향상에 긍정적인 효과가 있었으며, 예비 교사에게 과학 교육에서 AI를 활용할 수 있는 기회를 제공할 필요가 있다는 근거를 확인하였다. 또한, AI 활용 학습 도구에 대한 예비 교사의 인식을 통해 교사들이 직접 AI를 활용하여 맞춤형 학습 도구를 만들 수 있다는 것과 AI 활용 학습 도구의 가능성을 확인하였다. 따라서 AI 분류 모델을 활용한 과학 교육 프로그램이 예비 교사에게 교육에서 AI를 활용하여 학습 도구를 제작하는 한 가지 방법을 제안하였으며, 미래 시대 예비 교사에게 요구되는 역량을 도모할 수 있는 방법으로써 가치가 있을 것으로 기대된다.
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