초등 영어과 인공지능 융합수업이 디지털 리터러시 및 인공지능에 대한 태도에 미치는 영향

Abstract

4차 산업혁명과 함께 인공지능 시대가 도래하였다. 인공지능 시대라는 새로운 패러다임은 사회, 경제, 문화 등 여러 방면에 급격한 변화를 일으키고 있고, 이러한 변화에 대응하기 위해 인공지능 교육이 전 세계적으로 화두에 올랐다. 이에 본 연구는 초등학교 영어과에서 인공지능 융합수업을 실시하고 그 효과성에 대해 분석하고자 하였다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위한 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 영어과 인공지능 융합수업이 초등학생의 디지털 리터러시에 어떠한 영향을 미치는가? 둘째, 영어과 인공지능 융합수업이 초등학생의 인공지능에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는가? 이러한 연구 문제를 해결하기 위한 연구 방법 및 절차는 다음과 같다. 먼저 인공지능 융합수업을 실시하기 위해 ASSURE 모형을 기반으로 교수 설계를 하였다. ASSURE 모형은 교수 매체의 적절한 사용을 강조하는 교수 모형이기에 다양한 인공지능 도구를 활용하여 수업을 진행하고자 하는 본 연구의 의도에 적합하다고 판단하였다. 다음으로 초등학교 6학년 6개 학급(130명)을 연구 대상으로 선정하였다. 3개 학급은 실험집단, 나머지 3개 학급은 통제집단으로 구성하였다. 실험집단에는 ASSURE 모형을 기반으로 설계한 영어과 인공지능 융합수업을 10차시 실시하였고, 통제집단에는 일반 영어 수업을 10차시 실시하였다. 실험집단과 통제집단 모두 수업 전과 후에 디지털 리터러시와 인공지능에 대한 태도에 대한 검사를 실시하였다. 이후 사전검사와 사후검사에 대하여 SPSS 29.0을 활용하여 통계 분석을 실시하였다. 구체적인 검증 방법은 다음과 같다. 첫째, 각 검사지에 대한 신뢰도를 확인하기 위해 설문별 내적 합치도 및 왜도와 첨도를 산출하였다. 이를 통해 검사지에 대한 신뢰도가 확보된 것을 확인하였다. 둘째, 실험집단과 통제집단의 사전 동질성을 검증하였다. 이를 위해 디지털 리터러시와 인공지능에 대한 태도 관련 사전 검사지에 대하여 실험집단과 통제집단의 독립표본 t-test를 실시하였으며, 그 결과 두 집단의 사전 동질성이 확보된 것을 확인하였다. 셋째, 각 설문지별 사전검사와 사후검사의 차이를 통해 인공지능 융합수업이 디지털 리터러시와 인공지능에 대한 태도에 미친 영향을 확인하는 대응표본 t-test를 실시하였다. 넷째, 실험집단의 사전검사와 사후검사의 평균 점수 차이와 통제집단의 사전검사와 사후검사의 평균 점수 차의 차이를 비교하여 그 효과성을 검증하기 위해 독립표본 t-test를 실시하였다. 이와 같은 분석을 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 영어과 인공지능 융합수업은 초등학생의 디지털 리터러시 향상에 일부 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디지털 리터러시에 대한 사전검사와 사후검사의 차이에 대한 대응표본 t-test 결과, 실험집단은 6개 영역 중 4개 영역(가치, 자기효능감, 참여, 윤리)에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였으며, 2개 영역(정서, 자기조절)에서는 통계적으로 유의하지는 않지만 평균 점수가 향상하였음을 확인하였다. 통제집단의 경우 6개 영역 모두에서 통계적으로 유의미한 변화를 보이지 않았다. 사전검사와 사후검사의 평균 점수의 차이에 대한 실험집단과 통제집단의 독립표본 t-test에서도 같은 맥락의 결과가 나왔다. 실험집단은 통제집단에 비해 4개 영역(가치, 자기효능감, 참여, 윤리)에서 사전과 사후의 평균 점수 차가 통계적으로 유의하였다. 둘째, 영어과 인공지능 융합수업은 초등학생의 인공지능에 대한 태도에 부분적으로 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 인공지능에 대한 태도와 관련한 사전검사와 사후검사의 독립표본 t-test 결과, 실험집단은 5개 영역 중 4개 영역(인공지능과 의사소통, 인공지능과 상호작용, 인공지능과 감정적 교류, 인공지능의 특성에 대한 이해)에서 통계적으로 유의미한 향상을 나타냈다. 1개 영역(인공지능의 사회적 영향)에서는 통계적으로 유의하지는 않지만 평균 점수가 향상하였음을 확인하였다. 통제집단의 경우 5개 영역 모두에서 통계적으로 유의미한 변화를 보이지 않았다. 사전검사와 사후검사의 평균 점수의 차이에 대한 실험집단과 통제집단의 독립표본 t-test에서도 같은 결과를 확인할 수 있었다. 실험집단은 통제집단에 비해 5개 영역(인공지능과 의사소통, 인공지능과 상호작용, 인공지능과 감정적 교류, 인공지능의 특성에 대한 이해)에서 사전검사와 사후검사의 평균 점수 차가 통계적으로 유의하였다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 도출한 실천적, 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공교육 현장에서 다양한 인공지능을 활용한 영어 수업을 통해 학생들의 디지털 리터러시를 제고할 필요가 있다. 2022 개정 교육과정에서는 학생들이 갖춰야 할 핵심 기초 소양 중 하나로 디지털 소양(literacy)을 강조하고 있으며, 이 외에도 여러 연구에서 디지털 리터러시 교육을 강화할 것을 제안하고 있기 때문이다. 둘째, 인공지능 융합수업을 통해 학생들의 인공지능에 대한 태도를 긍정적으로 형성할 필요가 있다. 2025년부터 공교육 현장에 AI 디지털 교과서가 도입될 예정이며, 2022 개정 교육과정에서 영어 교과에 다양한 인공지능 기술을 수업에 적극적으로 도입할 것을 제시하고 있는 만큼, 인공지능에 대한 올바른 태도를 적극적으로 함양할 필요가 있다. 셋째, 학교 정규 영어 수업 중 편리하게 활용할 수 있는 공교육 차원의 인공지능 학습 도구가 개발되어야 한다. 현재 여러 인공지능 플랫폼은 유료로 제공되거나 연령 제한 등으로 인하여 학교에서 수업에 적용하기 전 사전에 복잡한 절차를 거쳐야 한다. 이에 일반 교사들이 손쉽게 인공지능을 활용한 수업을 시작하는 데 부담이 따른다. 넷째, 교사들이 인공지능을 활용하여 다양한 수업을 연구하고 실천할 수 있도록 제도적 기반이 마련될 필요가 있다. 인공지능 선도학교나 선도교원 외에 많은 일반 교사가 적극적으로 인공지능 융합수업에 참여할 수 있도록 하는 기반이 구축될 필요가 있는 것이다. 본 연구는 초등학교 6학년만을 대상으로 연구를 진행하였으며, 디지털 리터러시와 인공지능에 대한 태도의 하위 영역에 대한 효과적 향상 방안에 대한 연구는 진행하지 않았다는 점에서 한계가 있다. 이에 추후에 더 폭넓은 연구 대상을 선정하고, 각 변수별 체계적인 하위 영역에 대한 연구가 진행되기를 제안한다. 본 연구를 통해 인공지능 시대라는 패러다임 전환에 발맞춘 다양한 인공지능 교육 관련 연구가 활발히 진행되고, 이를 통해 인공지능 시대의 주역을 양성할 수 있기를 기대한다. ;With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the era of artificial intelligence has arrived. This new paradigm of the AI era is causing rapid changes in various aspects such as society, economy, and culture, and in response to these changes, AI education has become a global topic of discussion. Therefore, this study aimed to conduct AI-Convergence English classes in the English department and analyze their effectiveness. The specific research questions for this study were as follows: First, what is the impact of AI-Convergence English classes on elementary school students' digital literacy? Second, what is the impact of AI-Convergence English classes on elementary school students' attitudes towards artificial intelligence? To address these research questions, the following research methods and procedures were implemented. First, the instructional design was based on the ASSURE model to conduct AI-Convergence classes. The ASSURE model, which emphasizes the appropriate use of instructional media, was deemed suitable for the intent of this study, which aimed to design and implement classes using various AI tools. Next, six classes (130 students) from the sixth grade of an elementary school were selected as the research participants. Three classes were assigned to the experimental group, and the remaining three classes were assigned to the control group. The experimental group received AI-Convergence English classes designed based on the ASSURE model for 10 sessions, while the control group received regular English classes for 10 sessions. Both the experimental and control groups underwent pre-test and post-test assessments on digital literacy and attitudes towards artificial intelligence. Subsequently, statistical analysis was conducted using SPSS 29.0 for the pre-test and post-test assessments. The specific validation methods were as follows: First, the internal consistency and skewness and kurtosis were calculated to confirm the reliability of each assessment tool. After confirming the reliability of the assessment tools, the homogeneity of the pre-test scores between the experimental and control groups was verified. Independent samples t-tests were conducted for the pre-test scores on digital literacy and attitudes towards artificial intelligence to assess the homogeneity between the two groups. After confirming the homogeneity of the pre-test scores, paired samples t-tests were conducted to examine the impact of AI-Convergence classes on digital literacy and attitudes towards artificial intelligence by comparing the differences between the pre-test and post-test scores for each assessment tool. Furthermore, independent samples t-tests were conducted to compare the differences in mean scores between the pre-test and post-test scores of the experimental and control groups. Based on the analysis, the following conclusions were drawn: Firstly, AI-Convergence English classes have a positive impact on improving elementary school students' digital literacy. The paired samples t-test results for the differences between the pre-test and post-test scores on digital literacy showed statistically significant improvements in four out of six domains (values, self-efficacy, participation, ethics) for the experimental group. Although not statistically significant, improvements in mean scores were also observed in two domains (affect and self-regulation). The control group did not show statistically significant changes in any of the six domains. The independent samples t-tests comparing the differences in mean scores between the pre-test and post-test scores of the experimental and control groups yielded similar results. The experimental group showed statistically significant differences in four domains (values, self-efficacy, participation, ethics) compared to the control group. Secondly, AI-Convergence English classes have a positive impact on elementary school students' attitudes towards artificial intelligence. The independent samples t-test results for the pre-test and post-test scores on attitudes towards artificial intelligence showed statistically significant improvements in four out of five domains (communication with AI, interaction with AI, emotional exchange with AI, understanding AI's characteristics) for the experimental group. Although not statistically significant, improvements in mean scores were also observed in one domain (social impact of AI). The control group did not show statistically significant changes in any of the five domains. The independent samples t-tests comparing the differences in mean scores between the pre-test and post-test scores of the experimental and control groups yielded similar results. The experimental group showed statistically significant differences in five domains (communication with AI, interaction with AI, emotional exchange with AI, understanding AI's characteristics) compared to the control group. Based on these research findings, the following practical and policy implications can be derived: Firstly, there is a need to enhance students' digital literacy through various AI-Convergence English classes in the public education sector. The 2022 revised curriculum emphasizes digital literacy as one of the key foundational competencies that students should possess (Ministry of Education, 2022), and various studies have also suggested the reinforcement of digital literacy education (Nodle, 2022; Korea Education & Research Information Service, 2021). Secondly, it is necessary to foster positive attitudes towards artificial intelligence through AI-Convergence classes. As AI digital textbooks are planned to be introduced in the public education sector starting from 2025, and the 2022 revised curriculum suggests the active incorporation of various AI technologies into English education, there is a need to actively cultivate the correct attitudes towards artificial intelligence. Thirdly, there is a need to develop AI learning tools at the public education level that can be conveniently utilized during regular English classes. Currently, many AI platforms are provided for a fee or require complex procedures before they can be applied in classrooms due to age restrictions. This creates a burden for general teachers to easily incorporate AI into their classes. Fourthly, there is a need to establish a systemic foundation that enables teachers to research and implement various classes utilizing artificial intelligence. In addition to AI-leading schools and AI-leading teachers, there is a need to establish a systemic foundation that allows many general teachers to actively participate in AI-Convergence classes. It should be noted that this study was conducted only with sixth-grade elementary school students, and the study did not address effective improvement strategies for the sub-domains of digital literacy and attitudes towards artificial intelligence. Therefore, it is recommended for future research to select a wider range of research participants and conduct systematic studies on the sub-domains of each variable. Through this study, it is hoped that various research on AI education related to the paradigm shift of the AI era will be actively conducted, thereby nurturing the key players of the AI era.