인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입에 대한 초등학교 교사의 인식 분석

Abstract

본 연구는 초등학교 교사들을 대상으로 인공지능 활용 맞춤형 수업의 도입에 대한 인식을 살펴보기 위하여 실행되었다. 제 4차 산업혁명 시대의 도래와 코로나 19 팬데믹으로 인한 블랜디드 러닝의 경험을 통해 교육 현장에는 에듀테크 활용 교육이 활발히 논의되고 있다. 그중 인공지능 활용 맞춤형 학습은 전통적 수업의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 필요성이 대두되고 있으며 교육부도 공교육에서의 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입을 추진 중이다. 이러한 인공지능 활용 맞춤형 학습을 학교에 도입하기 위해서는 교육 정책의 실질적 운영자인 교사의 역할이 중요하므로 이에 대한 교사의 인식을 파악할 필요가 있다. 이에 따라 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 교사의 인식 연구는 꾸준히 진행되고 있으나 대부분의 선행 연구가 다른 학교급의 교사를 대상으로 하거나 질적 연구 또는 적은 표본 수의 양적 연구로 진행되어 초등학교 교사의 일반화된 입장으로 보기 어렵다. 따라서 초등 교사를 대상으로 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입 인식에 대한 추가적인 연구를 진행하였다. 본 연구는 먼저, 인공지능 활용 맞춤형 학습과 도입 방향에 대한 초등 교사의 인식 및 변인에 따른 인식의 차이에 대해 분석하였다. 또한, 도입을 위해 필요한 인프라와 교사 역량 지원에 대한 초등 교사의 요구도를 분석하였다. 본 연구에서 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 초등학교 교사의 인식은 어떠한가? 둘째, 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입 방향에 대한 초등학교 교사의 인식은 어떠한가? 셋째, 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입을 위한 지원에 대해 초등학교 교사의 요구는 어떠한가? 본 연구는 먼저, 초등 교사 108명을 대상으로 설문 조사를 진행한 뒤 인공지능 활용 맞춤형 학습과 도입 방향에 대한 인식을 빈도분석, 평균값 및 표준편차 분석을 통해 살펴보았다. 또한, 배경 변인별 인식 차이를 분석하기 위해 독립표본 t검정과 일원배치 분산분석, Tukey 사후검정을 진행하였다. 도입을 위한 지원 요구도는 보유도와 중요도의 대응 t검정과 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus 모델을 통해 분석하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 교사의 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 필요성과 적용 희망도 인식은 높았으나 지식 정도와 경험 정도는 이에 비해 상대적으로 낮았다. 집단 간 인식 차이 결과, 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 필요성 인식은 담당 학급 학생 수가 많을수록, 적용 희망도는 인공지능 융합 교육 관련 수업 경험이 있는 교사일수록 더 높았다. 지식과 경험 정도는 교사가 인공지능 융합 교육 관련 수업 및 학습 경험이 있는 경우 더 높았으며 이 밖에도 연령대가 낮은 교사가 높은 교사보다 인공지능 활용 맞춤형 학습의 경험 정도가 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, 초등 교사는 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입 방향에 대한 인식 중 학습 단계별 인식에서 ‘학습자 수준 진단 및 학습 결손 여부 파악’, ‘맞춤형 콘텐츠를 통한 선행학습 결손 보충’, ‘형성 평가를 통한 이해도 분석 및 수준별 학습자 분류’, ‘보충학습 대상자에게 맞춤형 학습 자료 제공’, ‘학습 목표에 도달한 학습자 대상 심화학습 과정 제공’ 단계에 대해 필요성을 높게 인식하였다. 집단 간 인식 차이 결과, ‘맞춤형 콘텐츠를 통한 선행학습 결손 보충’단계는 여성이 남성보다 필요성을 높게 인식하였고, ‘형성 평가를 통한 이해도 분석 및 수준별 학습자 분류’단계는 학급 내 기초 학력 부진 학생이 많거나 교사가 인공지능 융합 교육 관련 수업 및 학습 경험이 있을수록 필요성을 높게 인식하였다. ‘보충학습 대상자에게 맞춤형 학습 자료 제공’과 ‘총괄 평가를 통한 학습자의 학습 성과 판단’단계는 인공지능 융합 교육 관련 수업 경험이 있는 경우 더 높게 나타났다. 기능별 도입 인식에서는 전반적으로 필요성을 높게 인식했으며 그중, ‘학습자의 인지적·정의적 수준 분석 데이터 제공’,‘평가 문항 자동 개발 및 자동 채점’,‘학습자 맞춤형 학습 내용 및 자료 제공’ 기능에 대해 상대적으로 더 필요성을 느꼈다. 또한,‘학습자의 인지적·정의적 수준 분석 데이터 제공’과 ‘평가 문항 자동 개발 및 자동 채점’ 기능은 인공지능 융합 교육 관련 수업 경험이 있는 교사일수록, ‘학습자의 인지적·정의적 수준 진단 및 분석’기능은 근무 지역의 규모가 크거나 인공지능 융합 교육 관련 수업 및 학습 경험이 있는 교사일수록 도입 필요성을 높게 인식했다. ‘학습자 맞춤형 학습 내용 및 자료 제공’ 기능은 여성이 남성보다 더 긍정적으로 인식했다. 교과별 도입 인식에서는 ‘수학’과 ‘과학’, ‘영어’ 교과에 대해 도입 필요성을 주로 인식하였으며 집단 간 유의한 차이는 나타나지 않았다. 셋째, 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입을 위한 지원 요구도 중 인프라 요구도는 ‘장애에 대한 신속 대응’, ‘교사용 디바이스 확보’, ‘교사-학생 간 화면 공유 환경 구축’, ‘학생 1인 1디바이스 확보’ 순으로 최우선순위 군이 정해졌으며 ‘구성원 역할 분담 (업무 분장 등)’은 차순위 요소로 정해졌다. 교사 역량 요구도는 ‘학생들이 어려워하는 프로그램 조작에 대한 지도 역량’요소가 최우선순위로 나타났으며 ‘기술적 문제 대처 역량’ 요소는 차순위로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 학급당 학생 수가 많을수록 교사의 맞춤형 학습 구현이 어려워 인공지능 활용 맞춤형 학습의 도입 필요성을 높게 인식했다. 따라서 학급당 학생 수가 많은 초등학교에 인공지능 활용 맞춤형 학습의 우선적 도입을 고려해야 한다. 둘째, 교사는 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 이해도가 낮으며 이는 연령대가 높을수록 더 낮게 나타났다. 또한, 교사는 인공지능 활용 맞춤형 학습과 관련하여 디바이스·프로그램 조작 역량을 우선적으로 학습할 수 있도록 지원받길 희망했다. 이를 바탕으로 추후 교사 교육의 실행에 앞서, 디바이스·프로그램 조작 역량에 대한 교육 내용의 우선적 논의와 다양한 교육 방안 및 수준의 마련이 필요하다. 셋째, 인공지능 융합 교육에 대한 경험이 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대한 이해와 긍정적 인식으로 연결되는 것으로 나타났다. 따라서, 인공지능 융합 교육 전반에 대한 지속적인 교사 교육 또한 필요하다. 넷째, 교사는 인공지능 활용 맞춤형 학습에서 인공지능이 수업과 업무를 보조하는 역할로 활용되길 희망하였다. 이러한 교사의 입장을 교육과정 및 프로그램 개발․검토 시 반영해야 하며 교사는 인공지능을 통해 수업과 업무가 용이해지는 만큼 교수·학습 및 학습자 지도와 관련된 교사의 역할을 발전시킬 수 있도록 노력이 필요하다. 다섯째, 교사는 인공지능 활용 맞춤형 학습을 적용할 시 수업의 효율을 높일 수 있는 수학과, 영어과, 과학과에 대해 도입 필요성을 높게 인식했다. 따라서, 인공지능 활용 맞춤형 학습이 필요한 일부 교과에만 도입하도록 정책을 추진해야 하며 이때, 분야별 전문가와 교사의 의견을 종합하여 도입할 교과를 신중히 검토해야 한다. 교사에게는 교과별 활용의 자율성을 부여하되 올바른 결정을 위해 노력하도록 해야 한다. 여섯째, 교사는 디바이스의 확보 및 원활한 활용과 해당 학습 관련 업무 분담에 대해 우선적 지원이 필요하다고 보았다. 이에 대해, 디바이스 환경을 보완하고 교육 지원청의 지원 및 교내 교직원 간 협력을 통해 공정한 업무 분장 환경을 구성해야 한다. 본 연구는 인공지능 활용 맞춤형 학습의 기능별 도입 인식 조사에서 일부 문항에 대한 연구 대상자의 충분한 이해가 이루어지지 못했다는 한계를 가진다. 또한, 일부 연구 결과와 선행 연구 결과 간의 차이점 형성 요인에 대한 추가적인 설명이 필요하다. 그럼에도 본 연구는 인공지능 활용 맞춤형 학습에 대하여 초등 교사의 인식을 집중적으로 살펴보았다는 점에서 의의를 지닌다. 또한, 변인의 다양화와 연구 표본 수의 충분한 확보를 통해 초등 교사의 일반화된 인식과 변인에 따른 인식의 차이까지 다각도로 살펴보았다는 데에 의의를 지닌다. 본 연구를 통해 인공지능 활용 맞춤형 학습 관련 개발 및 지원에 초등 교사의 입장을 반영하고 교육 현장에의 도입에 도움이 되길 기대한다.;This study was conducted to examine the perception of elementary school teachers on the introduction of AI-based personalized learning. Through the advent of the 4th Industrial Revolution and the experience of blended learning due to the COVID-19 pandemic, Edutech-enabled education is being actively discussed in the educational field. Among them, AI-based personalized learning has emerged as a potential alternative to overcome the limitations of traditional classes, and the Ministry of Education is also pushing for the introduction of AI-based personalized learning in public education. The role of teachers as the practical implementers of educational policies is crucial in the introduction of AI-based personalized learning. Therefore, understanding their perceptions on this matter is essential. Accordingly, research on teachers' perceptions of AI-based personalized learning is steadily progressing, but most of the prior studies are focused on teachers at other school levels, qualitative studies or quantitative studies with limited sample sizes, making it challenging to generalize the perspectives of elementary school teachers. Thus, further study specifically targeting elementary school teachers regarding the introduction of AI-based personalized learning was undertaken. This study, first, analyzed elementary teachers’ perceptions and variations in these perceptions based on different factors about AI-based personalized learning and the direction of its introduction. In addition, it delved into the analysis of elementary school teachers’ requirements concerning the support for infrastructure and teacher competency needed for introduction. The research questions posed in this study are as follows: Firstly, what are the perceptions of elementary school teachers regarding AI-based personalized learning? Secondly, what are the elementary school teachers' perceptions regarding the directions for the introduction of AI-based personalized learning? Thirdly, what are the requirements of elementary school teachers concerning the support for introduction of AI-based personalized learning? This study, first, conducted a survey among 108 elementary school teachers to examine perceptions regarding AI-based personalized learning and its introduction direction. Frequency analysis, mean values and standard deviation analysis were utilized for this examination. Additionally, to investigate differences in perceptions based on background variables, independent samples t-tests, one-way ANOVA, and Tukey's post hoc tests were conducted. The support requirements for introduction were analyzed using corresponding t-tests between possession and importance, Borich demand analysis, and The Locus for Focus model. The analysis of this study yielded the following outcomes. Firstly, elementary school teachers generally hold a positive perception regarding the necessity and the aspiration for implementation of AI-based personalized learning, however, their knowledge and experience levels in this domain appeared comparatively lower. Regarding group disparities in perception, the perception of necessity increased in classroom with large number of students, while the aspiration for implementation was higher among teachers with teaching experiences in AI-integrated education. Knowledge and experience levels were higher among those with teaching and learning experiences in AI-integrated education. Additionally, younger teachers exhibited higher levels of experience in AI-based personalized learning compared to their more seasoned counterparts. Secondly, in terms of the perception of the introduction of learning stages in AI-based personalized learning, elementary teachers highly recognized the necessity in various stages, such as 'diagnosing students’ levels and identifying learning gaps,' 'supplementing pre-learning deficiencies through personalized content,' 'analyzing comprehension through formative assessments and classifying students by levels,' 'providing personalized learning materials to students requiring supplementary learning,' and 'offering advanced learning paths for students who have achieved learning goals.' Results on the perception differences between groups showed that women perceived the stage of 'supplementing pre-learning deficiencies through personalized content' more significantly than men, whereas 'analyzing comprehension through formative assessments and classifying students by levels,' was perceived as more necessary when there were many students with weak foundational skills in the class or when teachers had experiences in AI-integrated education. The stages of 'providing personalized learning materials to students requiring supplementary learning' and 'evaluating students’ learning outcomes through comprehensive assessments' were perceived more significantly by those with teaching experiences in AI-integrated education. Regarding the perception of the introduction of functionalities, there was a generally high recognition of necessity, and among these, there was a relatively higher perceived necessity for functionalities such as 'providing analysis data on students’ cognitive and definitional levels', 'automatic generation and grading of assessment items,' and 'offering students personalized learning content and materials.' Moreover, 'providing analysis data on students’ cognitive and definitional levels' and 'automatic generation and grading of assessment items' were perceived as more necessary by teachers with teaching experiences in AI-integrated education. The functionality of 'diagnosing and analyzing students’ cognitive and definitional levels' was more recognized as necessary by teachers working in larger regions or those with teaching and learning experiences in AI-integrated education. The functionality of 'offering students personalized learning content and materials' was perceived more positively by women than men. Regarding perception of introduction by subjects, the necessity for introduction was primarily recognized in the subjects of 'mathematics,' 'science,' and 'English,' with no significant differences observed between groups. Thirdly, in terms of support requirements for introduction, infrastructure requirements are prioritized in the following order: 'swift response to disabilities,' 'provision of devices for teachers,' 'establishment of screen-sharing environments between teachers and students,' and 'ensuring one device per student.' 'Distribution of roles among members (task allocation, etc.)' is considered a secondary element. Concerning requirements of teacher competencies, the top priority factor is 'competencies in guiding students' difficulties with program operation.’ followed by 'technical problem-solving competencies’. The implications based on the results of this study are as follows. Firstly, as the number of students per classroom increases, teachers perceived greater difficulty in implementing personalized learning, highlighting the need for AI-based personalized learning. Therefore, consideration should be given to the prioritized introduction of AI-based personalized learning in elementary schools with larger class sizes. Secondly, teachers' understanding of AI-based personalized learning is lower, especially among those with higher age. Additionally, teachers expressed a desire to receive support in prioritizing the acquisition of device and program operation skills in the context of AI-based personalized learning. Based on this, prior to the implementation of teacher training, it is essential to discuss the educational content regarding device and program operation skills and establish various educational approaches and levels. Thirdly, the experience of AI-integrated education was found to be connected to a positive understanding of and attitude towards AI-based personalized learning. Thus, continuous teacher education on AI-integrated education as a whole is also necessary. Fourthly, teachers desired to utilize AI to support in both teaching and administrative tasks in AI-based personalized learning. These perspectives of teachers should be reflected during the development and review of educational curricula and programs. Also, as teaching and administrative tasks become easier through AI, teachers need to effort to advance their role related to teaching and student guidance. Fifthly, teachers perceived a high need for the introduction in subjects such as Mathematics, English, and Science, believing it would enhance the effectiveness of their classes through AI-based personalized learning. Therefore, policy initiatives should consider selectively introducing AI-based personalized learning in specific subjects, with careful consideration of subjects by integrating the opinions of expert and teacher. Teachers should be granted autonomy in subject-specific utilization while making efforts for informed decision-making. Sixthly, teacher recognized the need for primary support regarding the acquisition and smooth utilization of devices, as well as work distribution related to AI-based personalized learning. To address this, there is a need to improve device environments and establish fair work distribution environments through support from educational authorities and collaboration among school staff. This study has limitations, including research participants’ insufficient understanding of some item in the survey on the perception of the introduction of functionalities in AI-based personalized learning. Additionally, further explanations are needed on the factors contributing to differences between certain research outcomes and previous studies. Nevertheless, this study holds significance in its focused examination of elementary teachers' perceptions on AI-based personalized learning. Furthermore, with diverse variables and a sufficient sample size, a multifaceted examination was conducted encompassing both generalized perceptions and differences in perceptions based on variables. This study aims to reflect elementary teachers' perspectives on the development and support related to AI-based personalized learning and hopes to contribute to its introduction in educational environment.