생성형 AI의 ‘인지적 파트너’ 역할에 대한 이론적 탐색: 예비 체육 교사 교육 맥락을 중심으로

권민혁

doi:10.21097/ksw.2026.5.21.2.63

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권민혁 (단국대학교)

저널정보: 한국웰니스학회 한국웰니스학회지 한국웰니스학회지 제21권 제2호

발행연도: 2026.5

수록면: 63 - 69 (7page)

DOI: 10.21097/ksw.2026.5.21.2.63

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본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI), 특히 거대언어모델(LLM)을 예비 체육 교사의 전문성 발달을 지원하는 ‘인지적 파트너(cognitive partner)’로 개념화하고, 이를 바탕으로 체육 교사교육 맥락에서의 교육적 활용 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 기존 인공지능 기반 교육 연구는 주로 인지 중심 교과에 집중되어 왔으며, 체육교육에서는 수행 분석과 기술적 지원에 편중되어 교사의 교수학적 사고와 반성적 실천을 충분히 설명하지 못하는 한계를 지닌다. 이에 본 연구는 TPACK, 인지부하 이론, 비계 설정 이론을 이론적 틀로 설정하고, 생성형 AI의 교육적 역할을 재해석하였다.
분석 결과, 생성형 AI는 교수 설계, 수업 실행, 성찰 과정 전반에서 교사의 사고를 지원하는 ‘인지적 파트너’로 이해될 수 있는 가능성을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구는 세 가지 활용 가능성을 도출하였다. 첫째, 생성형 AI는 교수 설계 과정에서 다양한 대안을 생성하고 비교함으로써 예비 교사의 교수학적 추론을 지원하는 방식으로 활용될 수 있다. 둘째, AI 기반 시뮬레이션은 수업 상황에 대한 사전 경험과 대응 전략 탐색을 가능하게 하는 인지적 리허설 도구로 활용될 수 있다. 셋째, 데이터 기반 분석은 예비 교사의 성찰을 보다 구조화된 과정으로 전환하는 데 기여할 수 있는 가능성을 지닌다.
본 연구는 생성형 AI를 체육교육 맥락에서 재개념화하고, 예비 교사 교육에서의 활용 가능성을 개념적으로 제시했다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 연구에서는 본 연구에서 제안된 개념적 틀을 바탕으로, 생성형 AI 활용의 교육적 의미와 조건을 경험적으로 검토할 필요가 있다.

This study conceptualizes generative artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), as a “cognitive partner” that can support the professional development of pre-service physical education teachers, and explores its educational applicability within the context of physical education teacher education. Previous research on AI in education has primarily focused on cognitively oriented subjects, while in physical education, technology use has been largely limited to performance analysis and technical support. As a result, the pedagogical reasoning and reflective practice of teachers have not been sufficiently addressed. To address this gap, this study adopts TPACK, cognitive load theory, and scaffolding theory as analytical frameworks to reinterpret the educational role of generative AI. The findings suggest that generative AI can be understood as a cognitive partner that supports teachers’ thinking across lesson planning, instructional enactment, and reflective processes. Based on this perspective, three areas of potential applicability are identified. First, generative AI can be used to support pedagogical reasoning by generating and comparing alternative instructional plans. Second, AI-based simulations can function as a form of cognitive rehearsal, enabling pre-service teachers to explore possible responses to complex classroom situations. Third, data-informed analysis can contribute to structuring reflective practice by providing more systematic insights into teaching processes. This study contributes to the literature by reconceptualizing generative AI within the context of physical education and by proposing its potential role in teacher education as a conceptual framework. Future research is needed to empirically examine the educational implications and conditions under which generative AI can function as a cognitive partner.

#generative AI #pre-service physical education teachers #cognitive partner #instructional design #reflective practice

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