지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김영식
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한국교원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수107
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2023
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 초등학생의 디지털･AI 리터러시 향상을 위한 연결·확장·정서 기반 디지털·AI 융합 교수·학습 방법을 모색하고자 하였다. 본 연구를 통해 개발된 CEM-DAIC 융합 교수·학습 모형은 연결과 확장, 정서로서 학습의 단계가 전개되는 디지털･AI 융합 교수·학습 모형이다. CEM-DAIC 교수·학습 모형은 다양한 학문과 연계되면서 디지털･AI로 해결가능한 문제를 대상으로 하며, 학습 단계는 연결과 확장의 시작으로서 ‘탐색적 문제 인식’, 연결과 확장을 통한 융합 시도로서 ‘협력적 데이터수집 및 분석’, 연결과 확장의 융합 결과로서 ‘창작 및 문제해결’, 정서로의 확장으로서 ‘공유 및 성찰’의 단계로 구성된다.
본 연구에서 시행한 연구 과정은 다음과 같다.
첫째, 초등학생의 디지털･AI 향상을 위한 교수·학습 모형을 개발하였다. 교수·학습 모형을 마련하기 위해 ‘디지털･AI 리터러시’, ‘미래형 융합 교육’, ‘4차 산업혁명 시대의 새로운 학습관과 교수 이론’ 등에 관한 문헌을 고찰하여 근거를 마련하였다. 이를 통해 교수·학습 모형의 초안을 마련하였으며 전문가 10인의 검토를 거쳐 타당성을 확보하였다. 그리고 검토의견을 받아들여 모형을 완성하였다.
둘째, CEM-DAIC 교수·학습 모형을 적용한 디지털·AI 융합 교육프로그램을 개발하였다. CEM-DAIC 교수·학습 모형은 다양한 학문과 연계되면서 디지털･AI로 해결 가능한 주제에 적용 가능하다. 본 연구에서는 디지털･AI 리터러시를 효과적으로 함양시킬 수 있는 주제로 ‘진로’를 선택하고, 디지털·AI 융합 진로 교육 프로그램을 개발하였다.
셋째, 교육을 실시한 후 효과성 분석을 통해 디지털·AI 융합 진로 교육프로그램에서 통제집단과 실험집단의 디지털･AI 리터러시 향상의 차이를 확인하였다. 그 결과 CEM-DAIC 교수·학습 모형이 적용된 실험집단의 디지털･AI리터러시 향상이 통제집단의 디지털･AI 리터러시보다 더 높음을 확인하였다. 통제집단과 실험집단의 사전-사후 Wilcoxon Signed Rank검정 결과 두 집단 모두 디지털･AI 리터러시 향상된 것으로 나타났지만, Mann-Whitney U검정 결과를 살펴보면, CEM-DAIC 교수·학습 모형을 적용한 실험집단이 ‘AI 사회적 가치’, ‘AI 윤리’를 제외하고 통제집단보다 디지털･AI 리터러시 향상이 더 많이 된 것으로 나타났다.
본 연구를 통해 체계적인 디지털･AI 융합 교육 방법의 일환이 마련되었다. 그리고 CEM-DAIC 교수·학습 모형을 통한 디지털･AI 융합 교육 사례를 통해 초등학생의 디지털･AI 리터러시 향상을 위해 CEM-DAIC 교수·학습이 효과적이라는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 초등학교에서의 CEM-DAIC 교수·학습 모형을 통한 디지털･AI 융합 교육이 학습자의 디지털･AI 리터러시를 향상할 방안이 될 수 있음을 의미하며, 따라서 4차 산업혁명 시대를 대비한 디지털 인재 양성의 방안으로서 디지털･AI 융합 교육이 고려되어야 한다.
본 연구에서 시행한 연구 과정은 다음과 같다.
첫째, 초등학생의 디지털･AI 향상을 위한 교수·학습 모형을 개발하였다. 교수·학습 모형을 마련하기 위해 ‘디지털･AI 리터러시’, ‘미래형 융합 교육’, ‘4차 산업혁명 시대의 새로운 학습관과 교수 이론’ 등에 관한 문헌을 고찰하여 근거를 마련하였다. 이를 통해 교수·학습 모형의 초안을 마련하였으며 전문가 10인의 검토를 거쳐 타당성을 확보하였다. 그리고 검토의견을 받아들여 모형을 완성하였다.
둘째, CEM-DAIC 교수·학습 모형을 적용한 디지털·AI 융합 교육프로그램을 개발하였다. CEM-DAIC 교수·학습 모형은 다양한 학문과 연계되면서 디지털･AI로 해결 가능한 주제에 적용 가능하다. 본 연구에서는 디지털･AI 리터러시를 효과적으로 함양시킬 수 있는 주제로 ‘진로’를 선택하고, 디지털·AI 융합 진로 교육 프로그램을 개발하였다.
셋째, 교육을 실시한 후 효과성 분석을 통해 디지털·AI 융합 진로 교육프로그램에서 통제집단과 실험집단의 디지털･AI 리터러시 향상의 차이를 확인하였다. 그 결과 CEM-DAIC 교수·학습 모형이 적용된 실험집단의 디지털･AI리터러시 향상이 통제집단의 디지털･AI 리터러시보다 더 높음을 확인하였다. 통제집단과 실험집단의 사전-사후 Wilcoxon Signed Rank검정 결과 두 집단 모두 디지털･AI 리터러시 향상된 것으로 나타났지만, Mann-Whitney U검정 결과를 살펴보면, CEM-DAIC 교수·학습 모형을 적용한 실험집단이 ‘AI 사회적 가치’, ‘AI 윤리’를 제외하고 통제집단보다 디지털･AI 리터러시 향상이 더 많이 된 것으로 나타났다.
본 연구를 통해 체계적인 디지털･AI 융합 교육 방법의 일환이 마련되었다. 그리고 CEM-DAIC 교수·학습 모형을 통한 디지털･AI 융합 교육 사례를 통해 초등학생의 디지털･AI 리터러시 향상을 위해 CEM-DAIC 교수·학습이 효과적이라는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 초등학교에서의 CEM-DAIC 교수·학습 모형을 통한 디지털･AI 융합 교육이 학습자의 디지털･AI 리터러시를 향상할 방안이 될 수 있음을 의미하며, 따라서 4차 산업혁명 시대를 대비한 디지털 인재 양성의 방안으로서 디지털･AI 융합 교육이 고려되어야 한다.
목차
I. 서론 11. 연구의 필요성 및 목적 12. 연구의 문제 53. 연구 절차 및 내용 54. 용어의 정의 75. 연구 제한점 10II. 이론적 배경 111. 디지털AI 융합 교육의 의미 11가. 디지털 리터러시 교육 11나. AI 리터러시 교육 20다. 디지털AI 리터러시 교육 27라. 미래형 융합 교육 32마. 디지털AI 융합 교육 372. 4차 산업혁명 시대의 새로운 학습관과 교수 이론 61가. ''학습''에 대한 관점의 변화 61나. 연결로서의 학습 64다. 확장으로서의 학습 71라. 정서로서의 학습 75마. 미래형 교수학습에 영향을 주는 핵심 개념들 793. 이론적 배경의 시사점 83III. 연구 방법 851. 연구 단계1의 연구 방법과 내용 872. 연구 단계2의 연구 방법과 내용 92IV. 연구 결과 971. 연구 단계1의 연구 결과 972. 연구 단계2의 연구 결과 121V. 결론과 제언 1541. 결론 1542. 제언 158참고문헌 159ABSTRACT 169부록 172
최근 본 자료
댓글(0)
0