본 연구는 메타분석 방법을 이용하여 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용이 어느 정도의 효과가 있는지를 밝히고, 더 나아가 무엇이 그 효과에 영향을 미치는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 전체 효과크기는 어떠한가? 둘째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 종속 변인에 따른 ...
본 연구는 메타분석 방법을 이용하여 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용이 어느 정도의 효과가 있는지를 밝히고, 더 나아가 무엇이 그 효과에 영향을 미치는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 전체 효과크기는 어떠한가? 둘째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 종속 변인에 따른 효과크기는 어떠한가? 셋째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 조절 변인에 따른 효과크기는 어떠한가? 본 연구는 메타분석 수행을 위하여 총 21편의 분석대상을 선정하여 85개의 효과크기 수를 추출하였고, 이에 대하여 인공지능 활용의 효과크기를 산출하였다. 또한 종속 변인을 인지적 영역과 정의적 영역으로 구분하여 각 영역에 대한 효과크기를 확인하였으며, 인공지능 활용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변인을 추출하여 각 변인에 대한 효과크기를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 전체 효과크기는 0.53으로 Cohen(1988)의 기준에 따라 중간 효과크기인 것으로 나타났다. 둘째, 분석대상의 연구물에서 나타난 인공지능 활용의 효과에 대한 종속 변인은 인지적 영역과 정의적 영역으로 구분할 수 있으며 각 영역에 대한 효과크기를 분석한 결과, 인지적 영역의 효과크기는 0.41, 정의적 영역의 효과크기는 0.58로 나타났다. Cohen(1988)의 기준에 따라 인지적 영역은 작은 효과크기, 정의적 영역은 중간 효과크기로 볼 수 있다. 셋째, 효과크기에 차이를 보이는 요인을 확인하기 위하여 출판 유형, 출판년도, 학교급, 교과목, 활용 환경, 도구 유형, 도구 역할을 조절 변인으로 설정하여 분석한 결과 모든 변인에서 유의한 효과 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 출판 유형에 따라 효과크기를 분석한 결과, 학술지, 석사학위논문, 박사학위논문 순으로 높게 나타났으며, 출판년도에 따라 2023년이 2023년 이전보다 높게 나타났다. 학교급에 따라 효과크기를 분석한 결과, 초등학교, 중학교, 고등학교 순으로 높게 나타났으며, 교과목에 따라 효과크기를 분석한 결과, 역사, 과학, 영어, 수학 순으로 높게 나타났고, 국어의 효과크기는 통계적으로 유의하지 않았다. 인공지능 활용 환경에 따른 효과크기를 분석한 결과, 수업 내에서 활용하는 것이 자율적으로 활용하는 것보다 높게 나타났다. 인공지능 기반 도구의 유형을 콘텐츠 서비스(튜터링 시스템), 자동화된 서술형 평가, 콘텐츠 서비스 플랫폼, 챗봇, 범용 AI로 구분하여 분석하였다. 챗봇, 콘텐츠 서비스, 콘텐츠 서비스 플랫폼, 범용 AI 순으로 높게 나타났으며, 자동화된 서술형 평가의 효과크기는 통계적으로 유의하지 않았다. 도구의 역할에 따라 분석한 결과, 질의응답 및 수업 보조가 개별 맞춤형 학습 지원보다 효과크기가 더 높게 나타났으며 평가 및 피드백 지원은 효과크기가 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용은 어느 정도 긍정적인 효과가 있다고 결론을 내릴 수 있다. 효과적인 인공지능 활용을 위해서는 구체적이고 적절한 교수 전략이 개발되고 적용하여야 하며, 문제해결력, 탐구 능력 등 다양한 인지적 영역에 인공지능을 활용한 연구가 활발히 이루어져 다양한 사례가 개발되어야 함을 시사한다. 또한 인공지능 활용을 위한 도구 유형 및 역할에 적합한 교수설계원리와 전략, 지도 방안 등이 적극적으로 연구되어야 함을 시사한다.
본 연구는 메타분석 방법을 이용하여 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용이 어느 정도의 효과가 있는지를 밝히고, 더 나아가 무엇이 그 효과에 영향을 미치는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 전체 효과크기는 어떠한가? 둘째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 종속 변인에 따른 효과크기는 어떠한가? 셋째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 조절 변인에 따른 효과크기는 어떠한가? 본 연구는 메타분석 수행을 위하여 총 21편의 분석대상을 선정하여 85개의 효과크기 수를 추출하였고, 이에 대하여 인공지능 활용의 효과크기를 산출하였다. 또한 종속 변인을 인지적 영역과 정의적 영역으로 구분하여 각 영역에 대한 효과크기를 확인하였으며, 인공지능 활용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변인을 추출하여 각 변인에 대한 효과크기를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용의 전체 효과크기는 0.53으로 Cohen(1988)의 기준에 따라 중간 효과크기인 것으로 나타났다. 둘째, 분석대상의 연구물에서 나타난 인공지능 활용의 효과에 대한 종속 변인은 인지적 영역과 정의적 영역으로 구분할 수 있으며 각 영역에 대한 효과크기를 분석한 결과, 인지적 영역의 효과크기는 0.41, 정의적 영역의 효과크기는 0.58로 나타났다. Cohen(1988)의 기준에 따라 인지적 영역은 작은 효과크기, 정의적 영역은 중간 효과크기로 볼 수 있다. 셋째, 효과크기에 차이를 보이는 요인을 확인하기 위하여 출판 유형, 출판년도, 학교급, 교과목, 활용 환경, 도구 유형, 도구 역할을 조절 변인으로 설정하여 분석한 결과 모든 변인에서 유의한 효과 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 출판 유형에 따라 효과크기를 분석한 결과, 학술지, 석사학위논문, 박사학위논문 순으로 높게 나타났으며, 출판년도에 따라 2023년이 2023년 이전보다 높게 나타났다. 학교급에 따라 효과크기를 분석한 결과, 초등학교, 중학교, 고등학교 순으로 높게 나타났으며, 교과목에 따라 효과크기를 분석한 결과, 역사, 과학, 영어, 수학 순으로 높게 나타났고, 국어의 효과크기는 통계적으로 유의하지 않았다. 인공지능 활용 환경에 따른 효과크기를 분석한 결과, 수업 내에서 활용하는 것이 자율적으로 활용하는 것보다 높게 나타났다. 인공지능 기반 도구의 유형을 콘텐츠 서비스(튜터링 시스템), 자동화된 서술형 평가, 콘텐츠 서비스 플랫폼, 챗봇, 범용 AI로 구분하여 분석하였다. 챗봇, 콘텐츠 서비스, 콘텐츠 서비스 플랫폼, 범용 AI 순으로 높게 나타났으며, 자동화된 서술형 평가의 효과크기는 통계적으로 유의하지 않았다. 도구의 역할에 따라 분석한 결과, 질의응답 및 수업 보조가 개별 맞춤형 학습 지원보다 효과크기가 더 높게 나타났으며 평가 및 피드백 지원은 효과크기가 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 국내 초·중등 교육에서 인공지능 활용은 어느 정도 긍정적인 효과가 있다고 결론을 내릴 수 있다. 효과적인 인공지능 활용을 위해서는 구체적이고 적절한 교수 전략이 개발되고 적용하여야 하며, 문제해결력, 탐구 능력 등 다양한 인지적 영역에 인공지능을 활용한 연구가 활발히 이루어져 다양한 사례가 개발되어야 함을 시사한다. 또한 인공지능 활용을 위한 도구 유형 및 역할에 적합한 교수설계원리와 전략, 지도 방안 등이 적극적으로 연구되어야 함을 시사한다.
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