초등교사의 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 교육요구도 분석

Abstract

AI 테크놀로지를 활용할 때 파생되는 교육적 효과에 따라 세계 각국에서는 교육의 질 제고를 위해 AI 테크놀로지를 활용한 교육을 실행하고 있다(교육부, 2023; 이은경, 2020). 우리나라 또한 관련 정책을 활발히 시행하며 디지털 및 AI를 활용한 테크놀로지 기반 교육으로의 전환을 도모하고 있다(교육부, 2023). 이처럼 교수학습 과정에서 AI 기반의 도구를 활용하여 효과적이고 효율적인 수업을 실행하는 것을 AI 활용 교육으로 명칭 할 수 있다(한국교육과정평가원, 2020). AI를 교육적으로 활용하면 맞춤형 학습과 개별화 학습을 지원하고 학습자의 정의적 영역을 고려할 수 있어 모든 학생이 학습의 성공을 경험하는 방향으로 나아가도록 한다(김민성, 2021; 정제영, 2021; Hwang et al., 2020). AI 활용 교육이 초등학교를 비롯한 모든 학교급을 대상으로 도입됨에 따라 AI를 활용한 수업을 설계하고 실행하는 주체인 교사를 위한 지원이 요청되고 있다(이동국, 이은상, 2022). 이를 위해 테크놀로지를 활용한 교수학습 활동을 설계하고 실행할 때 필요한 통합적 지식인 TPACK에 주의를 기울여야 한다(Mishra & Koehler, 2006). 이때 AI 활용 교육의 맥락을 고려해야 하는데, 이와 관련하여 TPACK 프레임워크를 확장하여 제안된 Intelligent-TPACK 역량이 있다(Celik, 2023). Intelligent-TPACK은 테크놀로지를 AI와 같은 지능형 테크놀로지로 한정하고 AI의 교육적 활용 시 고려되어야 할 행위 유발성과 윤리적 지식을 포함하여 AI 기반의 도구를 교육적으로 활용하기 위한 통합적 지식을 의미한다. AI 관련 정책의 시행으로 급진적 변화를 앞둔 현직교사들이 AI를 수업에 통합할 수 있도록 교사 연수 및 교육 프로그램의 제공이 시급한 과제로 요청되고 있다. 따라서 본 연구는 초등교사의 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 교육요구도를 분석하여 현직 초등교사에게 최우선으로 필요한 교육내용을 탐색하고자 하였다. 초등교사는 교과 전담 교사가 여러 학급을 대상으로 가르치는 중·고등학교 교사보다 AI를 범용적으로 활용하게 되기 때문에 초등교사를 대상으로 전체 교과에서 AI 활용 교육을 실행할 때 필요한 교육요구도를 분석하고 교육의 우선순위를 확인할 필요가 있다(현민영 외, 2023) 또, 맞춤형 연수자료의 개발을 지원하기 위하여 교사의 AI 활용 교육에 영향을 줄 수 있는 교사의 생애 단계와 AI 활용 교육 연수 경험 별 교사가 바람직하다고 생각하는 수준인 중요도와 현재 수준이라고 생각하는 보유도에 차이가 있는지 확인하고, 교육 요구의 우선순위를 분석하고자 하였다. 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 1. 초등교사의 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 교육요구도 우선순위는 어떠한가? 1-1. Intelligent-TPACK 역량의 요인 및 문항에 대한 중요도와 보유도 차이가 있는가? 1-2. Intelligent-TPACK 역량의 요인 및 문항에 대한 교육요구도는 어떠한가? 2. 초등교사의 생애 단계별 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 교육요구도 우선순위는 어떠한가? 2-1. 생애 단계별 Intelligent-TPACK 역량의 요인에 대한 중요도와 보유도 차이가 있는가? 2-2. 생애 단계별 Intelligent-TPACK 역량의 요인에 대한 교육요구도는 어떠한가? 3. 초등교사의 AI 활용 교육 연수 경험 별 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 교육요구도 우선순위는 어떠한가? 3-1. AI 활용 교육 연수 경험 별 Intelligent-TPACK 역량의 요인에 대한 중요도와 보유도 차이가 있는가? 3-2. AI 활용 교육 연수 경험 별 Intelligent-TPACK 역량의 요인에 대한 교육요구도는 어떠한가? 다음과 같은 연구 문제의 수행을 위하여 초등학교 교사 온라인 커뮤니티를 통한 편의표집 방법과 이해 상충이 없는 주변인을 통해 눈덩이 표집 방법을 활용하여 현직에 있는 전국의 초등학교 교사 152명을 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 문항의 구성은 AI 기반의 도구를 교수학습에 활용하기 위한 교사의 통합적 지식을 측정하는 척도로 TPACK 프레임워크를 확장하여 도출하고 개발한Celik(2023)의 Intelligent-TPACK 척도를 번안하고 연구의 실정에 맞게 수정하여 사용하였다. 데이터를 수집한 후에는 데이터는 데이터 전처리 과정을 통해 불성실한 응답으로 간주 되는 모든 문항의 응답을 동일하게 응답한 8명의 응답과 일정한 패턴(모든 문항의 중요도와 보유도를 동일하게 응답)을 보이는 응답 총 10명의 응답을 연구 대상에서 제외하여 총 134명을 대상으로 분석을 실시하였다. 설문을 배포하기 전 문항은 내용 타당도 검증을 실시하고 설문 수집 후 신뢰도를 검증하여 문항내적일관성을 확인하였다. 수집된 자료는 전체 초등학교 대상, 교사의 생애 단계별, 교사의 AI 활용 교육 연수 경험 별로 집단을 구분하여 연구 문제에 따라 통계 분석을 하였다. 먼저 기술통계를 통해 집단별 중요도와 보유도의 평균, 표준편차, 순위를 확인하였고, 이후 SPSS 21.0을 활용하여 대응표본 t 검정을 실시하여 중요도와 보유도 차이가 유의미한지 검정하였다. 이후 Borich 요구도 공식을 사용하여 교육요구도 점수를 도출하고 그 순위를 파악하였다. 나아가 초점의 소재 모델 매트릭스 사사분면을 확인하여 교육요구도가 높은 항목을 확인하였다. 이후 Borich 요구도 및 초점의 소재 모델을 함께 고려하여 요구도가 높게 확인된 요인과 문항을 분석하고 교육 요구가 가장 높은 최우선순위 항목과 그다음으로 높은 차순위 항목을 도출하였다. 연구 문제에 따라 도출된 본 연구의 결과와 논의는 다음과 같다. 첫째, 초등교사의 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량에서 중요도가 가장 높은 요인은 Intelligent-TK이며 보유도가 가장 높은 요인은 Intelligent-TCK로 나타났다. 이와 같은 결과는 선행연구에서 교사가 AI·디지털 이해 역량 영역에 대해 상대적으로 높은 중요도를 나타낸 연구 결과와 같은 맥락이다(정주영 외, 2023). 모든 요인에서 보유도와 중요도가 낮게 측정된 것을 통해 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량에 대한 교육적 지원의 필요를 발견할 수 있었다. 둘째, 초등교사의 생애 단계별 교사가 인식하는 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 중요도와 보유도를 살펴보았다. 입직기 교사는 중요도와 보유도 모두 Intelligent-TK 요인을 가장 높게 인식했다. 성장기 교사는 중요도와 보유도 모두 Intelligent-TCK 요인을 가장 높게 인식했고, 발전기 이상 교사의 경우 중요도는 Intelligent-TK 요인을, 보유도는 Intelligent-TPK 요인을 가장 높게 인식했다. 셋째, 초등교사의 연수 경험 별 교사가 인식하는 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 중요도와 보유도를 살펴보았다. 연수 경험이 있는 교사와 없는 교사 모두 Intelligent-TK 요인을 가장 중요하게 인식하고 있었다. 보유도의 경우 연수 경험이 있는 교사는 Intelligent-TK를, 연수 경험이 없는 교사는 Intelligent-TCK를 가장 높게 보유하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 초등교사가 인식하는 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 Borich 요구도 순위는 Ethics이 가장 높고 Intelligent-TCK가 가장 낮았다. 이어 초점의 소재 매트릭스 사사분면을 확인하여 2사분면에 위치했던 Ethics과 Intelligent-TPACK을 차순위 항목으로 도출하였다. 다섯째, 생애 단계별 인식하는 Intelligent-TPACK 역량의 Borich 요구도 순위와 AI 활용 교육 연수 경험 별 인식하는 Intelligent-TPACK 역량의 Borich 요구도 순위를 비교해보았다. 입직기 교사의 요인별 Borich 요구도는 Intelligent-TPACK이 가장 높고, Ethics이 그 다음으로 높았다. 성장기 교사의 요인별 Borich 요구도는 Ethics가 가장 높고, 다음으로 Intelligent-TK가 높게 나타났다. 발전기 이상 교사의 요인별 Borich 요구도 Intelligent-TK가 가장 높았으며, 이어서 Intelligent-TPACK의 요구도가 높게 나타났다. 다음으로 AI 활용 교육 연수 경험 별 인식하는 Intelligent-TPACK 역량의 Borich 요구도 순위를 비교해보면 AI 활용 교육 연수 경험이 있는 교사의 요인별 Borich 요구도는 Ethics이 가장 높고, 연수 경험이 없는 교사의 요인별 Borich 요구도는 Intelligent-TPACK이 가장 높았다. 이어 초점의 소재 사사분면 매트릭스를 확인한 결과 성장기 교사, 발전기 이상 교사, 연수 경험이 없는 교사는 Intelligent-TK 요인이 우선으로 개발되어야 할 요인으로 도출되었다. 입직기 교사와 연수 경험이 있는 교사는 Ethics과 Intelligent-TPACK 요인이 차순위로 개발되어야 할 요인으로 도출되었다. 발전기 이상 교사와 연수 경험이 없는 교사를 제외하고 최우선 항목 및 차순위 항목은 Ethics으로 도출되었다. 이에 AI 기반의 도구를 활용할 때 교사가 AI의 판단을 해석하고 그 판단의 근거를 이해하는 영역에 대한 교육이 우선으로 필요할 것으로 보인다. 또, 성장기 교사를 제외하고 Intelligent-TPACK 요인을 차순위 항목으로 인식하고 있어 개별 요인에 대한 단편적인 연수보다는 개별 요인을 통합한 Intelligent-TPACK에 대한 연수가 선행되어야 하고 통합적인 프레임워크 내에서 개별적인 요인에 대한 교육이 함께 진행될 필요를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량의 여러 요인과 문항 중 최우선 혹은 차순위로 제공되어야 할 시급하고 중요한 교육내용을 밝혔다. 또한 혁신가 그룹이 아닌 전체 초등교사를 대상으로 하여 향후 시행될 모든 초등학교급에서의 AI 활용 교육을 지원하기 위해 Intelligent-TPACK 역량에 관한 기초자료를 제공하고, 효과적인 교원 연수를 위한 맞춤형 연수를 시행할 수 있도록 교사의 생애 단계와 AI 연수 경험에 따라 교육 요구의 우선순위를 비교하였다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 초등교사의 AI 활용 교육에 대한 Intelligent-TPACK 역량을 지원할 수 있는 연수자료와 교육 프로그램이 개발되어야 할 것이다. 본 연구의 제한점 및 제언은 자기보고식 설문을 진행하여 추후 질적 연구 방법을 활용한 통합적인 요구도 도출이 필요하다는 점과 교사의 교육요구도에 영향을 미치는 변인을 고려하여 그에 따른 교육요구도를 도출해 더 세분화된 교육 연수를 위한 기초 자료를 마련해야 한다는 점이다. 마지막으로 본 연구에서 도출된 우선 항목에 따라 교원 연수 프로그램을 설계하고 그 효과를 검증하는 후속 연구를 제언한다.;Due to the changes in education through AI, countries around the world are establishing and implementing large-scale policies and curricula related to AI education and utilizing AI-based tools to improve the quality of education (Ministry of Education, 2023; Lee, 2020). In line with this change in future education, Korea has been implementing relevant policies since November 2020 to transition to technology-based education using digital and AI tools. The Ministry of Education has announced a comprehensive digital plan to promote educational use of digital and AI tools in schools, and through the “Digital-based Educational Innovation Plan for Customized Education for All” in 2023, it has proposed to introduce AI and digital textbooks from 2025 to provide customized education using advanced technologies such as AI to maximize students’ potential (Ministry of Education, 2023). Using AI-based tools such as digital textbooks in the teaching and learning process can be called AI-based education (Korea Institute of Curriculum and Evaluation, 2020). By utilizing AI educationally, it supports personalized and individualized learning and can consider the learner’s definitional domain so that all students can experience the success of learning (Kim et al., 2021; Jung et al., 2021; Hwang et al., 2020). In addition, in response to changes in life for future generations, AI should be used as a tool in the education field, which is the subject of talent development (Ministry of Education, 2022b) As AI-based education is introduced to all school levels, including elementary schools, there is a request for support for teachers who design and implement classes using AI. For this, attention should be paid to TPACK, which is integrated knowledge necessary when designing and implementing teaching and learning activities using technology, and for developing customized training materials. In this case, Intelligent-TPACK, which is an extended TPACK framework considering the context of AI-based education, has been proposed (Celik, 2023). Intelligent-TPACK refers to integrated knowledge for educationally utilizing AI-based tools, including behavioral causality and ethical knowledge that should be considered when utilizing AI educationally, by limiting technology to intelligent technology such as AI.This study aims to explore the educational requirements of Intelligent-TPACK competencies for elementary school teachers regarding AI utilization education. The study analyzes the educational requirements of the competencies and explores the necessary educational content for current elementary school teachers. Elementary school teachers need to be able to use AI more universally than middle and high school teachers who teach multiple classes in a subject. Therefore, it is necessary to analyze the educational requirements for AI utilization education in the entire curriculum for elementary school teachers and determine the priority of education. To support the development of customized training materials, the study also examines whether there are differences in the importance and performance of AI utilization education according to the life stages and AI utilization education training experience of teachers that can affect AI utilization education of teachers. The specific research problems are as follows: 1. What is the educational need of Intelligent-TPACK competencies for education using AI for elementary school teachers? 1-1. Are there differences in the importance and performance of factors and items of Intelligent-TPACK competencies? 1-2. What are the educational requirements for factors and items of Intelligent-TPACK competencies? 2. What is the priority of educational need for Intelligent-TPACK competencies for education using AI for elementary school teachers by life stage? 2-1. Are there differences in the importance and performance of factors of Intelligent-TPACK competencies by life stage? 2-2. What are the educational requirements for factors of Intelligent-TPACK competencies by life stage? 3. What is the priority of educational need for Intelligent-TPACK competencies for education using AI for elementary school teachers by AI utilization education training experience? 3-1. Are there differences in the importance and possession of factors and items of Intelligent-TPACK competencies by AI utilization education training experience? 3-2. What are the educational requirements for factors and items of Intelligent-TPACK competencies by AI utilization education training experience? To conduct the following research problems, an online survey was conducted on 152 elementary school teachers nationwide who are currently working, using the snowball sampling method through an online community of elementary school teachers and the snowball sampling method through acquaintances without conflicting interests. The composition of the questions was derived and developed by extending the TPACK framework to measure the integrated knowledge of teachers for utilizing AI-based tools in teaching and learning, and using the Intelligent-TPACK scale developed by Celik (2023) by modifying it to fit the research situation. After collecting the data, data preprocessing was performed, and a total of 10 respondents who showed a consistent pattern (responding identically to the importance and performance of all items) and 8 respondents who were considered unfaithful responses were excluded from the study subjects, and a total of 134 respondents were analyzed. Before distributing the survey, content validity verification was conducted, and after collecting the survey, reliability was verified to confirm the internal consistency of the questions. The collected data were divided into groups according to the research problems, such as all elementary schools, life stages of teachers, and AI utilization education training experience of teachers, and statistical analysis was performed using SPSS 21.0 by first confirming the mean, standard deviation, and rank of importance and performance by group through descriptive statistics, and then conducting paired sample t-tests to verify whether there were significant differences in importance and performance. After that, the Borich demand formula was used to derive the educational demand score and the rank, and the high-demand items were identified by checking the quadrants of the focal subject model matrix. Finally, the factors and items with high demand were analyzed considering both the Borich demand formula and the focal subject model, and the highest priority item and the next highest priority item with high educational demand were derived. The results and discussion of this study according to the research problems are as follows. First, in terms of Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education for elementary school teachers, the factor with the highest importance is Intelligent-TK, and the factor with the highest performance is Intelligent-TCK. This result is in line with previous studies that showed relatively high importance of teachers’ AI and digital understanding competencies (Jung et al., 2023). The fact that performance was measured lower than importance for all factors indicates the need for educational support for Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education. Second, we examined the importance and performance of Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education perceived by teachers according to their life stages. Novice teachers perceived Intelligent-TK as the most important and possessed factor for both importance and performance. Growth-stage teachers perceived Intelligent-TCK as the most important and possessed factor for both importance and performance. Teachers at the development stage or higher perceived Intelligent-TK as the most important factor for importance and Intelligent-TPK as the most possessed factor for performance. Third, we examined the importance and performance of Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education perceived by teachers according to their AI utilization education training experience. Both teachers with and without training experience perceived Intelligent-TK as the most important factor for importance. In terms of performance, teachers with training experience possessed Intelligent-TK the most, while teachers without training experience possessed Intelligent-TCK the most. Fourth, the Borich demand score ranking of Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education perceived by elementary school teachers showed that Ethics was the highest and Intelligent-TCK was the lowest. We then identified Ethics and Intelligent-TPACK in the second quadrant of the focal subject model matrix as the second highest priority items. Fifth, we compared the Borich demand score ranking of Intelligent-TPACK competencies perceived by teachers according to their life stages and AI utilization education training experience. The factor-wise Borich demand score of novice teachers showed that Intelligent-TPACK was the highest, followed by Ethics. The factor-wise Borich demand score of growth-stage teachers showed that Ethics was the highest, followed by Intelligent-TK. The factor-wise Borich demand score of teachers at the development stage or higher showed that Intelligent-TK was the highest, followed by Intelligent-TPACK. Comparing the Borich demand score ranking of Intelligent-TPACK competencies perceived by teachers according to their AI utilization education training experience, the factor-wise Borich demand score of teachers with AI utilization education training experience showed that Ethics was the highest, while the factor-wise Borich demand score of teachers without AI utilization education training experience showed that Intelligent-TPACK was the highest. Furthermore, we found that Intelligent-TK should be the first factor to be developed for growth-stage teachers, teachers at the development stage or higher, and teachers without AI utilization education training experience. Ethics and Intelligent-TPACK should be the second priority factors for novice teachers and teachers with AI utilization education training experience. We suggest that education on interpreting AI’s judgment and understanding the basis of that judgment should be prioritized when using AI-based tools. Teachers, except for growth-stage teachers, recognize Intelligent-TPACK factors as secondary factors, so education on Intelligent-TPACK as a whole should precede education on individual factors, and education on individual factors should be conducted together within a comprehensive framework. This study revealed urgent and important educational contents that should be provided as the first or second priority among various factors and items of Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education. In addition, it is significant that basic data on Intelligent-TPACK competencies are provided to support AI utilization education for all elementary school levels to be implemented in the future, targeting all elementary school teachers, not just innovative groups, and to conduct customized training for effective teacher training by comparing the priority of educational requirements according to teachers’ life stages and AI training experience. Based on this, training materials and educational programs that can support Intelligent-TPACK competencies for AI utilization education for elementary school teachers should be developed. The limitations and suggestions of this study are that self-reported surveys were conducted, and that integrated demand extraction using qualitative research methods is needed in the future, and that basic data for more detailed education and training should be prepared by extracting educational requirements according to variables that affect teachers’ educational requirements. Finally, we suggest follow-up research to design teacher training programs based on the priority items derived from this study and to verify their effectiveness.