AI Mobility Accelerator Platform(aMAP) 기반 고등학교 자율주행 경진대회의 교육 효과 분석

박찬섭; 고국원

doi:http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2026.02.09

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박찬섭 (한라대학교) 고국원 (한라대학교)

저널정보: 아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.12 No.2

발행연도: 2026.2

수록면: 131 - 149 (19page)

DOI: http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2026.02.09

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4차 산업혁명 시대는 인공지능, 빅데이터, 자율주행과 같은 첨단 기술의 급격한 발전을 특징으로 하며, 미래 사회를 이끌어갈 인재에게 새로운 역량을 요구하고 있다. 그러나 고교학점제 시행에도 불구하고 자율주행 분야와 같은 첨단 기술 교육을 담당할 전문 교원이 부족하여, 학생들이 실제 진로와 연계된 체험형 학습을 경험하기에는 한계가 존재한다. 이에 한라대학교는 하드웨어, 소프트웨어, 교육 콘텐츠를 통합한 aMAP(AI Mobility Accelerator Platform)을 구축하고, 이를 기반으로 고등학생을 대상으로 한 자율주행 경진대회를 운영하였다. 대회에서는 아두이노 기반 저비용 자율주행 차량을 제작하고 라인 추종, 장애물 회피, 미로 주행 등의 알고리즘을 구현하도록 하였으며, 총 20개 팀 중 6개 팀이 최종 완주에 성공하였다. 특히 라인 추종은 모든 팀이 성공하였으나, 장애물 회피와 미로 주행은 상대적으로 낮은 성공률을 보여 학습 난이도에 따른 차별적 성과가 확인되었다. 본 연구에서는 미션별 성공률 분석과 대회 종료 후 학생 대상 설문 분석을 통해 경진대회의 교육적 효과를 정량적·탐색적으로 분석하였다. 이를 통해 학생들은 협업 능력, 창의적 문제 해결력, 자기 주도적 학습 태도를 함양할 수 있었으며, 자율주행 분야에 대한 진로 관심도 또한 제고되었다. 본 연구는 고교학점제의 한계를 보완하는 체험 중심 교육 모델로서 자율주행 경진대회의 효과를 검증하였으며, 향후 고교-대학 연계 교육 및 인공지능, 로봇, 스마트 모빌리티 등 다양한 첨단 분야로의 확장 가능성을 제시하였다.

The rapid advancement of technologies in the era of the Fourth Industrial Revolution, particularly in artificial intelligence (AI), big data, and autonomous driving, requires students to acquire future-oriented competencies from an early stage. In Korea, the high school credit system has been introduced to expand students’ choices according to their career paths and interests. However, a shortage of qualified instructors in advanced technology fields, especially in autonomous driving, has limited the system’s ability to provide hands-on, career-oriented education. To address this gap, Halla University developed the AI Mobility Accelerator Platform(aMAP), which integrates low-cost hardware, software, and educational content to support autonomous driving education for both high school and university students. This study proposes and implements an autonomous-driving competition for high school students using the aMAP platform. The competition was designed as a practical educational tool, enabling students to assemble Arduino-based autonomous vehicles, program core functions such as line following, obstacle avoidance, and maze navigation, and apply problem-solving strategies in real-world-like scenarios. Of the 20 participating teams, all succeeded in line following; 13 (65%) completed maze navigation; and 8 (40%) successfully performed obstacle avoidance, demonstrating differentiated learning outcomes by task difficulty. The results confirmed that the competition enhanced students’ creativity, collaboration, and computational thinking, while also fostering self-directed learning attitudes. Furthermore, the aMAP-based model provided a scalable framework that can be extended to higher education, bridging the gap between high school and university-level mobility education. This research highlights the educational effectiveness of autonomous driving competitions as a supplementary model to the high school credit system. It suggests its potential for expansion into related fields such as robotics and AI.

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