[학위논문]AI 기반 학습 환경에서 초등수학 부진 학생을 위한 교수 전략 개발 연구 : 학교 학습 환경을 중심으로 Development research of instructional strategies for underachievers in elementary mathematics in AI-based learning environments: Focusing on the school learning environment
본 연구의 목적은 AI 기반 수학학습 환경에서 초등수학 부진 학생을 위한 효과적인 교수 전략을 개발하는 것이다. 이를 위하여 약 4개월의 연구기간 동안 설계 기반 연구가 이루어졌다. 연구대상은 초등학교 4학년 초등수학 부진 학생 20명이었으며, 이들을 대상으로 개별화 교수를 제공하는 AI 기반 학습 시스템을 활용한 보충 수업을 진행하면서 교수 전략의 도출과 현장 적용 그리고 도출 전략의 ...
본 연구의 목적은 AI 기반 수학학습 환경에서 초등수학 부진 학생을 위한 효과적인 교수 전략을 개발하는 것이다. 이를 위하여 약 4개월의 연구기간 동안 설계 기반 연구가 이루어졌다. 연구대상은 초등학교 4학년 초등수학 부진 학생 20명이었으며, 이들을 대상으로 개별화 교수를 제공하는 AI 기반 학습 시스템을 활용한 보충 수업을 진행하면서 교수 전략의 도출과 현장 적용 그리고 도출 전략의 정교화 과정을 순환적으로 실시하였다. 구체적인 설계 기반 연구는 다음의 과정으로 진행되었다. 1단계 순환(교수 전략 초안 도출) 과정에서는 초등수학 부진 학생들을 위한 AI 기반 교수 전략을 개발하기 위해 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통해 설계 원리를 도출하는 작업을 하였다. 이 과정에서 선행 연구를 통해 초기 교수 전략 초안을 마련하고, 학생들의 특성을 파악하기 위해 다양한 검사지를 활용하였다. 이를 바탕으로 전문가들의 의견을 종합하여 총 7가지 기본 전략을 수립하였다. 2단계 순환 과정(초안 교수 전략의 1차 현장 적용과 평가)에서는 1단계에서 도출된 교수 전략을 실제 현장에 적용하여 그 적용 여부를 결정하고, 개선점을 도출하는 작업을 하였다. 연구자는 초등수학 부진 학생들을 대상으로 AI 기반 교수 전략을 적용하여 총 6차시의 수업을 진행하였다. 이 과정에서 학생들의 학습 상태와 피드백을 바탕으로 원인 분석을 통해 교수 전략을 정련하였다. 이 결과 정련된 교수 전략은 12가지였다. 3단계 순환 과정(정교화된 교수 전략의 2차 현장 적용과 평가)에서는 2단계에서 정련된 교수 전략을 다시 현장에 적용하여 그 효과성을 검증하고, 추가적인 개선점을 도출하는 작업을 하였다. 이때 학생들이 지속적으로 보였던 학습 불안이 동료교수 전략을 통해 어떻게 변화하는지 집중적으로 관찰 및 탐구하였다. 연구자는 초등수학 부진 학생들을 대상으로 AI 기반 교수 전략을 적용하여 총 8차시의 수업을 진행하였다. 3단계 순환의 결과, 교수 전략은 총 18가지로 정련되었다. 4단계 순환 과정(최종 교수 전략 도출)은 최종 교수 전략을 도출하기 위한 순환으로, 1, 2, 3단계 순환에서 나온 전략들을 마지막으로 정교화 하고, 더 이상 놓치고 있는 새로운 전략은 없는지 탐구하였다. 연구자는 기존과 같은 학생들을 대상으로 총 4차시의 수업을 진행하였다. 기존 전략을 정련하고 새로운 전략을 추가한 결과 교수 전략은 20가지로 정련되었다. 이어서 각 전략들의 유사성을 파악하고 적용시기(수업 준비, 수업중)와 기대 효과(교수 설계 향상, 수업태도 향상, 학습동기 관리, ICT 관련 외생적 인지부하 최소화)에 따라 정리한 결과 최종 교수전략을 총 18가지로 정리하여 제시하였다. 5단계 순환 과정(최종 전략의 효과성 파악)은 마지막 순환으로, 이전 순환에서 나온 전략들의 효과성을 검증하고 이전 순환에서 활용한 질적 연구결과를 삼각 검증하기 위하여 실행하였다. 그 결과, 디지털 리터러시 구인 요소(양길석 외, 2020) 중 통해 디지털 공간에서 비판적 읽기 요인이 향상되었다. 또한 학습 부진 구인 요소(노원경 외, 2017) 중 학습 불안이 향상되었고 스마트폰 중독 검사(신광우 외, 2011) 결과 스마트폰 중독 관련 요인에서 유의미한 향상을 보였다. 이러한 결과는 AI 기반 학습의 효과성을 확인함과 동시에 이전에 앞 단계 순환에서 학생들의 인터뷰 및 관찰 내용의 타당도를 높여주었다. 학생들의 수학 기초학력 성취도 점수는 기존의 교사와 1:1 또는 1:3으로 진행된 개별화 수업에 비해 유의미한 향상을 보여 본 연구에서 제시한 효과성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 연구 과정 및 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫 번째, AI 기반 학습이 동료와의 상호작용을 통해 학습 불안을 극복하고 비판적 사고를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 밝혀냈다. 특히 동료 교수 전략이 효과적으로 작동하여 학생들의 학습 동기와 참여도를 높이는 데 기여하였다. 두 번째로, AI의 점수 산정 원리를 정확하게 아는 것은 학생들의 학습 활동에 중요하게 작용하였다. 이것은 교사가 학생들에게 피드백을 제공하는 방식이 학습 동기를 증가시키고 수업 중 불필요한 행동을 줄이는 데 유의미한 영향을 미친다는 원칙이 AI 기반 학습에서도 동일하게 작동함을 재확인한 것이다. 세 번째로 연구에서 사용된 교수 전략들은 기존의 수업 설계에서 교사가 발휘해야 했던 수많은 교수 전략의 부담을 덜고 실질적으로 활용했던 소수의 교수 전략만 추출한 것이다. 즉 교수자는 본 연구에서 제시한 전략 외에 다른 전략에 대하여 실질적인 부담을 덜 수 있다. 즉 본 연구는 AI 기반 학습의 등장으로 안내자로서의 교사 역할 전환이 더욱 명확해짐을 보여주고 있다. 연구자가 제시한 교수 전략을 통해 교사의 역할은 기존에 전통적으로 이루어지던 교사의 역할(일제식 강의, 내용 전달자)이 축소되지만 동시에 인간 교사만이 할 수 있는 영역이 여전히 중요함을 알 수 있다. 본 연구에서 중요하게 제시된 동료 교수 관리 전략이나 교사의 강화 전략 등은 학습자의 교육심리나 교육 환경을 전반적으로 관리하는 영역으로 교사의 역량이 요구됨을 의미한다.
주제어: 초등학교 수업, AI 기반 학습, 교수 전략, 설계·개발 연구, 초등 수학 부진 학생
본 연구의 목적은 AI 기반 수학학습 환경에서 초등수학 부진 학생을 위한 효과적인 교수 전략을 개발하는 것이다. 이를 위하여 약 4개월의 연구기간 동안 설계 기반 연구가 이루어졌다. 연구대상은 초등학교 4학년 초등수학 부진 학생 20명이었으며, 이들을 대상으로 개별화 교수를 제공하는 AI 기반 학습 시스템을 활용한 보충 수업을 진행하면서 교수 전략의 도출과 현장 적용 그리고 도출 전략의 정교화 과정을 순환적으로 실시하였다. 구체적인 설계 기반 연구는 다음의 과정으로 진행되었다. 1단계 순환(교수 전략 초안 도출) 과정에서는 초등수학 부진 학생들을 위한 AI 기반 교수 전략을 개발하기 위해 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통해 설계 원리를 도출하는 작업을 하였다. 이 과정에서 선행 연구를 통해 초기 교수 전략 초안을 마련하고, 학생들의 특성을 파악하기 위해 다양한 검사지를 활용하였다. 이를 바탕으로 전문가들의 의견을 종합하여 총 7가지 기본 전략을 수립하였다. 2단계 순환 과정(초안 교수 전략의 1차 현장 적용과 평가)에서는 1단계에서 도출된 교수 전략을 실제 현장에 적용하여 그 적용 여부를 결정하고, 개선점을 도출하는 작업을 하였다. 연구자는 초등수학 부진 학생들을 대상으로 AI 기반 교수 전략을 적용하여 총 6차시의 수업을 진행하였다. 이 과정에서 학생들의 학습 상태와 피드백을 바탕으로 원인 분석을 통해 교수 전략을 정련하였다. 이 결과 정련된 교수 전략은 12가지였다. 3단계 순환 과정(정교화된 교수 전략의 2차 현장 적용과 평가)에서는 2단계에서 정련된 교수 전략을 다시 현장에 적용하여 그 효과성을 검증하고, 추가적인 개선점을 도출하는 작업을 하였다. 이때 학생들이 지속적으로 보였던 학습 불안이 동료교수 전략을 통해 어떻게 변화하는지 집중적으로 관찰 및 탐구하였다. 연구자는 초등수학 부진 학생들을 대상으로 AI 기반 교수 전략을 적용하여 총 8차시의 수업을 진행하였다. 3단계 순환의 결과, 교수 전략은 총 18가지로 정련되었다. 4단계 순환 과정(최종 교수 전략 도출)은 최종 교수 전략을 도출하기 위한 순환으로, 1, 2, 3단계 순환에서 나온 전략들을 마지막으로 정교화 하고, 더 이상 놓치고 있는 새로운 전략은 없는지 탐구하였다. 연구자는 기존과 같은 학생들을 대상으로 총 4차시의 수업을 진행하였다. 기존 전략을 정련하고 새로운 전략을 추가한 결과 교수 전략은 20가지로 정련되었다. 이어서 각 전략들의 유사성을 파악하고 적용시기(수업 준비, 수업중)와 기대 효과(교수 설계 향상, 수업태도 향상, 학습동기 관리, ICT 관련 외생적 인지부하 최소화)에 따라 정리한 결과 최종 교수전략을 총 18가지로 정리하여 제시하였다. 5단계 순환 과정(최종 전략의 효과성 파악)은 마지막 순환으로, 이전 순환에서 나온 전략들의 효과성을 검증하고 이전 순환에서 활용한 질적 연구결과를 삼각 검증하기 위하여 실행하였다. 그 결과, 디지털 리터러시 구인 요소(양길석 외, 2020) 중 통해 디지털 공간에서 비판적 읽기 요인이 향상되었다. 또한 학습 부진 구인 요소(노원경 외, 2017) 중 학습 불안이 향상되었고 스마트폰 중독 검사(신광우 외, 2011) 결과 스마트폰 중독 관련 요인에서 유의미한 향상을 보였다. 이러한 결과는 AI 기반 학습의 효과성을 확인함과 동시에 이전에 앞 단계 순환에서 학생들의 인터뷰 및 관찰 내용의 타당도를 높여주었다. 학생들의 수학 기초학력 성취도 점수는 기존의 교사와 1:1 또는 1:3으로 진행된 개별화 수업에 비해 유의미한 향상을 보여 본 연구에서 제시한 효과성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 연구 과정 및 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫 번째, AI 기반 학습이 동료와의 상호작용을 통해 학습 불안을 극복하고 비판적 사고를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 밝혀냈다. 특히 동료 교수 전략이 효과적으로 작동하여 학생들의 학습 동기와 참여도를 높이는 데 기여하였다. 두 번째로, AI의 점수 산정 원리를 정확하게 아는 것은 학생들의 학습 활동에 중요하게 작용하였다. 이것은 교사가 학생들에게 피드백을 제공하는 방식이 학습 동기를 증가시키고 수업 중 불필요한 행동을 줄이는 데 유의미한 영향을 미친다는 원칙이 AI 기반 학습에서도 동일하게 작동함을 재확인한 것이다. 세 번째로 연구에서 사용된 교수 전략들은 기존의 수업 설계에서 교사가 발휘해야 했던 수많은 교수 전략의 부담을 덜고 실질적으로 활용했던 소수의 교수 전략만 추출한 것이다. 즉 교수자는 본 연구에서 제시한 전략 외에 다른 전략에 대하여 실질적인 부담을 덜 수 있다. 즉 본 연구는 AI 기반 학습의 등장으로 안내자로서의 교사 역할 전환이 더욱 명확해짐을 보여주고 있다. 연구자가 제시한 교수 전략을 통해 교사의 역할은 기존에 전통적으로 이루어지던 교사의 역할(일제식 강의, 내용 전달자)이 축소되지만 동시에 인간 교사만이 할 수 있는 영역이 여전히 중요함을 알 수 있다. 본 연구에서 중요하게 제시된 동료 교수 관리 전략이나 교사의 강화 전략 등은 학습자의 교육심리나 교육 환경을 전반적으로 관리하는 영역으로 교사의 역량이 요구됨을 의미한다.
주제어: 초등학교 수업, AI 기반 학습, 교수 전략, 설계·개발 연구, 초등 수학 부진 학생
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