AI 원리 융합 수학교육 프로그램이 초등학생의 AI 리터러시와 수학적 태도에 미치는 영향

Abstract

인공지능 기술의 보편화와 변화하는 미래 사회에서의 주도성에 대한 인식은 교육 분야에서도 그 중요성을 부각시키고 있으며, 전 세계적으로 인공지능 교육 정책의 도입을 이끌어 가고 있다. 우리나라 역시 인공지능 교육 관련 다양한 정책 시행과 교육과정에의 적용을 통해 학생들의 인공지능 소양(AI Literacy) 강화를 위한 교육의 내실화를 꾀하고 있다. 그러나 이러한 인공지능 교육에 대한 관심과 정책의 실행에도 불구하고 교육 시수 부족과 균형 잡히지 못한 교육 내용으로 인한 인공지능 교육의 학교 현장에서의 한계는 여전히 존재하고 있다. 초등학교의 경우 인공지능 교육이 인공지능 기술에 대한 단순한 체험에 머무르거나, 프로그래밍 교육에 인공지능 교육을 한정 지으면서 인공지능 원리 이해에 대한 교육이 이루어지고 있는 경우가 드물다. 초등학교 학생들을 대상으로 하는 인공지능 이해, 특히 인공지능 원리 이해에 대한 교육 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다. 초등학생의 발달 단계상 인공지능 원리 이해에 대한 교육은 어려움을 가질 수 있는데, 이는 학생들에게 익숙한 타 교과와의 융합을 통해 그 해결책을 찾을 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 초등학교에서 수학 교과와 인공지능 원리를 융합한 교육 프로그램을 개발하고 적용함으로써 학생들의 인공지능 리터러시의 신장과 수학적 태도 개선에의 효과를 확인하고자 한다. 데이터와 머신러닝 중심의 인공지능 원리를 융합한 수학과 교육 프로그램의 개발을 위해 인공지능 교육과정의 내용 체계와 내용 요소 분석 및 초등학교 5~6학년군 수학과 성취기준을 분석하였다. 이를 통해 프로그램에 적용할 인공지능 원리 ‘데이터 이해’, ‘데이터 수집’, ‘데이터 전처리’, ‘데이터 시각화’, ‘데이터 편향’, ‘지도학습-분류’, ‘지도학습-예측’, ‘비지도학습-군집’ 8개를 선정하였다. 이를 바탕으로 5개의 주제 총 15차시의 교육 프로그램을 개발·적용하였는데, 1주제는 ‘데이터와 인공지능’, 2주제는 ‘의사결정 나무로 각기둥, 각뿔 분류하기’, 3주제는 ‘데이터를 잘 나타내는 선을 찾아 예측하기’, 4주제는 ‘데이터 평균을 이용한 군집화하기’, 5주제는 ‘데이터 편향과 인공지능 윤리’이다. 개발한 교육 프로그램은 수학 교과 성취기준 분석을 통해 수학과 정규 교육과정 안에서 인공지능 원리 교육이 이루어질 수 있게 함으로써 수학 교과와 인공지능 교육 융합의 새로운 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다. 본 연구는 서울 소재의 초등학교에 재학 중인 6학년 한 학급 29명을 대상으로, 단일집단 연구로 진행되었으며, 프로그램 적용을 통한 학생들의 인공지능 리터러시와 수학적 태도 향상의 효과성에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 참여 학생들은 교육 프로그램 참여 전·후 인공지능 리터러시와 수학적 태도 검사지에 각각 응답하였고, 응답 결과를 jamovi를 활용해 기술통계와 대응표본 t-검정을 실시하였다. 통계 분석 결과 학생들의 인공지능 리터러시와 수학적 태도의 평균이 모두 향상했음을 알 수 있었고, 이러한 차이는 통계적으로 유의미하게 나타났다. 또한 이러한 양적 연구를 보완하기 위해 학생들의 활동지와 사후 설문 조사지를 활용하였는데, 이를 통해 학생들이 데이터와 인공지능의 관계를 바르게 인식하며, 머신러닝과 관련한 용어들을 각자의 이해 수준에 맞게 설명할 수 있었다. 또한 학생들은 인공지능 원리 적용을 통해 인공지능과 머신러닝이 주는 편리성을 깨닫고, 인공지능 원리 이해에 수학적 학습요소를 활용해 보면서 수학의 유용성과 중요성을 느낄 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 인공지능 원리 이해에 대한 교육 프로그램 개발에 관심을 갖는 연구자들에게 다음과 같이 제언한다. 첫째, 연구 대상을 넓혀 결과를 분석할 필요가 있으며, 둘째, 프로그램 적용 시기를 교과 교육과정 진행 시기에 맞춰 진행하도록 할 필요가 있다. 셋째, 본 연구에서는 인공지능 원리 중 데이터와 머신러닝을 한정하여 교육 프로그램을 구성하였는데, 학년별 학습 단계에 맞춰 보다 많은 인공지능 원리에 대한 교육 프로그램 개발이 이루어져야 한다. 마지막으로 인공지능 리터러시 검사 도구의 다양화가 필요하다. 본 연구는 데이터와 머신러닝 중심의 인공지능 원리를 융합한 수학과 교육 프로그램을 통해 초등학생의 인공지능 리터러시와 수학적 태도를 향상시키는 것을 목표로 하였다. 인공지능 교육에 대한 관심이 높아지면서, 다양한 교과와의 융합 수업 및 인공지능 리터러시 향상을 위한 다양한 시도와 연구가 활발히 이루어지고 있는 현시점에서, 본 연구가 인공지능 원리 이해 교육과 다양한 교과와의 융합 시도에 긍정적으로 기여하기를 기대해 본다.;The universalization of artificial intelligence technology and awareness of its leadership in a changing future society are highlighting its importance in the field of education and are leading the introduction of artificial intelligence education policies around the world. Korea is also seeking to improve education to strengthen students' AI literacy by implementing various policies related to artificial intelligence education and applying them to the curriculum. However, despite this interest in artificial intelligence education and the implementation of policies, there are still limitations to artificial intelligence education in schools due to a lack of training sessions and unbalanced educational content. In elementary schools, artificial intelligence education is limited to simple experiences with artificial intelligence technology, or it is rare to limit artificial intelligence education to programming education and provide education on understanding the principles of artificial intelligence. There is a need to develop and apply educational programs for elementary school students to understand artificial intelligence, especially understanding artificial intelligence principles. Depending on the developmental stage of elementary school students, it may be difficult to educate them on understanding the principles of artificial intelligence, but a solution to this may be found through integration with other subjects that students are familiar with. Accordingly, this study aims to confirm the effectiveness of increasing students' artificial intelligence literacy and improving their mathematical attitudes by developing and applying an educational program that combines mathematics subjects and artificial intelligence principles in elementary schools. To develop a mathematics education program that combines data and machine learning-centered artificial intelligence principles, the content system and content elements of the artificial intelligence curriculum were analyzed, and the math achievement standards for 5th and 6th grade elementary school students were analyzed. Through this, the artificial intelligence principles to be applied to the program 'data understanding', 'data collection', 'data preprocessing', 'data expression', 'supervised learning-classification', 'supervised learning-prediction', and 'unsupervised learning-clustering' Seven were selected. Based on this, we developed and applied a 15-session educational program on 5 topics, with topic 1 being ‘data and artificial intelligence,’ topic 2 being ‘classifying prisms and pyramids using decision trees,’ and topic 3 being ‘how to use data well.’ 'Finding the representing line', topic 4 is 'cluster division based on data', topic 5 is 'data and artificial intelligence ethics'. The developed educational program is significant in that it suggests a new direction for the convergence of mathematics and artificial intelligence education by enabling education on artificial intelligence principles within the regular mathematics curriculum through analysis of mathematics subject achievement standards. This study was conducted as a single group study targeting 29 sixth-grade students attending an elementary school in Seoul. The results of the study on the effectiveness of improving students' artificial intelligence literacy and mathematical attitudes through application of the program are as follows. Participating students responded to the artificial intelligence literacy and mathematical attitude questionnaires before and after participating in the educational program, and descriptive statistics and paired-sample t-tests were conducted on the response results using jamovi. As a result of statistical analysis, it was found that the average of students' artificial intelligence literacy and mathematical attitude both improved, and this difference was statistically significant. In addition, students realized the convenience provided by artificial intelligence and machine learning through the application of artificial intelligence principles, and were able to feel the usefulness and importance of mathematics by using mathematical learning elements to understand artificial intelligence principles. Based on the research results, the following suggestions are made to researchers interested in developing educational programs on understanding the principles of artificial intelligence. First, there is a need to expand the research target and analyze the results, and second, the timing of program application needs to be in line with the progress of the curriculum. Third, in this study, the educational program was structured to limit data and machine learning among the artificial intelligence principles, and educational programs for more artificial intelligence principles should be developed according to the learning stage of each grade. Lastly, there is a need to diversify artificial intelligence literacy testing tools. This study aimed to improve elementary school students' artificial intelligence literacy and mathematical attitudes through a mathematics education program that combines data and machine learning-centered artificial intelligence principles. As interest in artificial intelligence education increases, various attempts and research are actively being conducted to integrate classes with various subjects and improve artificial intelligence literacy. I hope that this study will make a positive contribution to education in understanding the principles of artificial intelligence and attempts to integrate it with various subjects.