혼합연구방법을 활용한 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사의 요구도 분석

Abstract

The purpose of this study was to investigate the needs of secondary school teachers for the teaching competency of AI convergence education and to examine the perception of secondary school teachers for the effective implementation of AI convergence education that can not be confirmed through the needs of teaching competency. For this purpose, a mixed research method was adopted, and a questionnaire survey was conducted on 156 secondary school teachers to find out the general perception of educational needs and AI convergence education. The educational needs were analyzed using Borich's needs assessments model and Locus for Focus model. Next, in order to understand the results of the survey more deeply, FGI was conducted on four secondary school teachers who are interested in AI convergence education. The research questions set in this study are as follows: First, what is the top-priority group of secondary school teachers' needs for teaching competencies of AI convergence education? Second, what is the FGI result of the top-priority group of teachers' needs for teaching competencies of AI convergence education? Third, what is the perception of secondary school teachers for the effective implementation of AI convergence education? The results of this study are as follows: First, the top-priority group of education needs for AI convergence education was set as four items: 16. composition of learning activities and learning materials, 29. preparation of process-oriented evaluation plan, 31. evaluation based on the set evaluation criteria, 33. provision of appropriate feedback. Second, the perception of teachers who regarded data utilization ability as important as the contents of AI convergence class was confirmed. Third, the obstacles of the AI convergence class were ‘anxiety’, ‘burden of preparing for the class’, and ‘lack of practical teaching materials’. Fourth, it was confirmed that teachers wanted small group training focused on practice as a form of training related to AI convergence education, and training focused on actual class cases as a content of training. Fifth, in the AI convergence education, it was confirmed that there existed a group of active teachers who tried to improve their professionalism and a group of passive teachers who showed insensitive response to change, and it was expected that there would be a difference in competence between the two groups. The implications based on the results of this study are as follows. First, it is necessary to actively reflect the needs of secondary teachers for the teaching competency of AI convergence education so that secondary teachers can be equipped with the ability to reconstruct AI convergence classes and evaluate AI convergence classes. Second, systematic guidelines for process-based evaluation plans in AI convergence education should be prepared, and evaluation tools and evaluation standards that can be used immediately in class should be developed and distributed in common. Third, it is necessary to develop teachers' data-related competencies and to develop more cases of convergence education to improve data literacy. In addition, it is urgent to prepare a plan to apply related training so that knowledge can be cultivated and applied to various subjects. Fourth, in order to relieve the anxiety of the secondary school teachers among the obstacles of the AI convergence class, it is necessary to present a successful class case that has been proven effective. In addition, in order to relieve the burden of class preparation, it is necessary to solve the problem of teachers' workload and secure sufficient time for class preparation. Fifth, the form of training related to AI convergence class should be a practice-oriented small group method that includes practical class examples. In addition, the background knowledge and ability of AI convergence education may vary greatly from teacher to teacher, so a step-by-step training program considering the various levels of teachers should be developed. Sixth, as a way to overcome the competency difference according to the teachers, it is suggested to use the active teacher group in the AI convergence education. For effective implementation of AI convergence education, consensus should be formed with fellow teachers who have experienced AI convergence classes directly, leading to voluntary changes from below. The purpose of this study was to investigate the needs and specific perceptions of secondary school teachers as a basic research for 156 secondary school teachers nationwide, but there is a limit to generalize them. In addition, the questionnaires were answered in a self-filling manner, which may be different from the objective level of competence. However, this study examined the needs and perceptions of secondary school teachers prior to the implementation of the AI convergence education mentioned in the 2022 revised curriculum. Based on the results of the study, the effectiveness of the existing education program can be analyzed and it can be used to develop new education programs as a basis for continuous professional development of teachers. In addition, if it is used as a criterion of appropriate prescription to eliminate the obstacles of AI convergence class, it will contribute to the effective implementation of AI convergence education. This study is meaningful in that it analyzed the needs and perceptions of secondary school teachers, which were different from previous studies in that it included both teachers with and without experience in AI convergence, and that it conducted quantitative research through surveys and qualitative research through FGI to analyze teachers' perceptions in more depth. It is necessary to identify the needs of each group by further subdividing the teacher group, and follow-up research on the development of teacher training programs at a step-by-step level is needed.Based on the results of this study, it is expected that researches to develop specific class cases and evaluation strategies that can be used in the school field will be actively conducted.;본 연구는 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사의 요구도를 파악하고, 교수 역량의 요구도를 통해 확인할 수 없는 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위한 중등 교사의 인식을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 혼합연구방법을 채택하여 먼저 중등 교사 156명을 대상으로 설문 조사를 진행하여 요구도와 인공지능 융합 교육에 대한 일반적인 인식을 알아보았고, 요구도는 Borich의 요구도 분석과 Locus for Focus 모델을 활용하여 분석했다. 다음으로는 설문 조사 결과를 보다 심층적으로 이해하기 위해 인공지능 융합 교육에 관심이 있는 중등 교사 4명을 대상으로 FGI를 실시하였다. 본 연구에서 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사들의 요구도 최우선순위군은 무엇인가? 둘째, 인공지능 융합 교육 교수 역량의 요구도 최우선순위군에 대한 FGI 결과는 어떠한가? 셋째, 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위한 중등 교사의 인식은 어떠한가? 연구 결과로는 첫째, 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 요구도는 16. 학습활동 및 학습자료 구성, 29. 과정 중심 평가 계획 마련, 31. 설정된 평가 기준에 기반을 둔 평가, 33. 적절한 피드백 제공 4개 항목을 최우선순위군으로 정했다. 둘째, 인공지능 융합 수업의 내용으로 데이터 활용 능력을 중요하게 여기는 교사들의 인식을 확인하였다. 셋째, 인공지능 융합 수업의 장애 요인으로 ‘불안감’, ‘수업 준비에 대한 부담감’, ‘실제적인 수업 자료의 부족’에 대한 언급이 있었다. 넷째, 교사들은 인공지능 융합 교육 관련 연수의 형태로는 실습 위주의 소그룹 연수를, 연수의 내용으로는 실제 수업 사례 중심의 연수를 희망하고 있는 것을 확인하였다. 다섯째, 인공지능 융합 교육에 있어서 전문성 향상을 위해 노력하는 적극적인 교사 집단과 변화에 둔감한 반응을 보이는 소극적인 교사 집단이 존재하는 것을 확인하였고, 두 집단 간의 역량 차이가 있을 것이라고 예상하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 중등 교사의 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 요구도를 적극 반영하여 중등 교사들이 인공지능 융합 수업의 재구성, 인공지능 융합 수업의 평가에 대한 역량을 갖출 수 있도록 지원해야 한다. 둘째, 인공지능 융합 교육에서 과정 중심 평가 계획에 대한 체계적인 지침을 마련하고, 수업에서 즉시 활용할 수 있는 평가 도구, 평가 기준 등을 공통적으로 개발하여 보급하여야 한다. 또한 과정 중심 평가를 위한 교사 연수를 실시하여야 한다. 셋째, 교사의 데이터 관련 역량을 개발하여야 하고, 데이터 리터러시 향상을 위한 융합 교육의 사례가 더 많이 개발될 필요가 있다. 또한 관련 연수를 진행하여 소양 지식을 함양하고 다양한 교과에 접목할 수 있도록 적용하는 방안 마련이 시급하다. 넷째, 인공지능 융합 수업의 장애 요인 중 중등 교사의 불안감을 해소하기 위해서는 효과가 검증된 성공적인 수업 사례를 제시해 주는 것이 필요하다. 또한 수업 준비에 대한 부담감을 해소하기 위해서는 교사의 업무 과중의 문제를 해결하고 수업 준비를 위한 충분한 시간을 확보해 주어야 한다. 다섯째, 인공지능 융합 수업 관련 연수의 형태는 실제적 수업 사례가 포함된 실습 위주의 소그룹 방식이어야 한다. 또한 인공지능 융합 교육에 대한 배경지식과 능력이 교사마다 차이가 클 수 있으므로 교사의 다양한 수준을 고려한 단계적인 연수 프로그램이 개발되어야 한다. 여섯째, 교사에 따른 역량 차이를 극복하기 위한 방안으로 인공지능 융합 교육에 있어서 적극적인 교사 집단의 활용을 제안한다. 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위해서는 인공지능 융합 수업을 직접 경험한 동료 교사들과 공감대가 형성되어 아래로부터의 자발적인 변화를 이끌어내야 한다. 본 연구는 전국에 있는 중등 교사 156명을 대상으로 하여 기초 연구로서 중등 교사의 요구도와 구체적인 인식을 확인했으나, 이를 일반화하는 데는 한계를 지닌다. 또한 설문지는 자기 기입식으로 응답을 받았는데, 이는 객관적인 역량 보유 수준과는 차이가 있을 수 있다. 하지만 본 연구는 2022 개정 교육과정에 언급된 인공지능 융합 교육이 시행되기에 앞서 중등 교사의 요구도와 인식을 살펴보았다는 점에서 연구 결과를 바탕으로 기존 교육 프로그램의 효과를 분석할 수 있고, 교사의 지속적인 전문성 개발을 위한 근거 자료로 새로운 교육 프로그램을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다. 그리고 인공지능 융합 수업의 장애 요인을 제거하기 위한 적절한 처방의 준거로 활용된다면 인공지능 융합 교육의 효과적 실행에 기여하게 될 것이다. 연구 대상자에 인공지능 융합 경험이 있는 교사와 경험이 없는 교사를 모두 포함했다는 점에서 기존의 연구와는 다르고, 그동안 연구가 부족했던 중등 교사의 요구도와 인식을 분석했다는 것과 설문 조사를 통한 양적 연구와 FGI를 통한 질적 연구를 함께 진행하여 교사들의 인식을 보다 심층적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 교사 집단을 보다 세분화하여 각각의 집단의 요구도를 파악할 필요가 있으며, 단계적인 수준의 교사 연수 프로그램 개발에 대한 후속 연구가 필요하다. 그리고 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 학교 현장에서 활용 가능한 구체적인 수업 사례나 평가 전략을 개발하는 연구가 활발히 진행되기를 기대한다.