본 연구에서는 과학고등학교 학생들이 천문분야 자율탐구에서 생성형 AI (ChatGPT)에 제기한 질문을 개념기반 및 탐구기반 분석틀로 분석하였다. 한 과학고등학교의 천문분야 진로 희망 학생 6명이 1년간 ChatGPT에 제기한 질문 705개를 분석하고, 인식 네트워크 분석(ENA)을 실시하였다. 전체 질문 중 개념적 질문이 53.9%, 사실적 질문이 46.1% 를 차지하였고, 논쟁적 질문은 나타나지 않았다. 탐구기반 분석에서는 ‘수학적 사고’, ‘자료 분석 및 해석’, ‘컴퓨터와 모형 활용’이 높은 빈도로 나타났다. ENA 결과, 사실적 질문은 자료수집, 수학적 계산, 컴퓨터와 모델 활용 기능이 결 합한 절차 중심의 수행형 탐구로 연결이 강하게 나타났으며, 개념적 질문은 탐구 설계와 수행, 자료 분석 및 해석, 수 학적 사고 간의 연결이 강한 네트워크 구조를 형성하였다. 이는 질문 유형이 탐구 과정·기능의 진행과 수준을 결정하였음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 과학 탐구활동에서 학습자의 탐구 과정·기능을 조직, 확장하는 매개로 생성형 AI를 활용하는 방안, 생성형 AI를 활용한 탐구에서 질문 유형과 탐구 과정·기능 구조화의 필요성과 교사의 탐구 중재 자 역할의 필요성 등을 결론으로 제시하였다.

In this study, we analyzed the questions that science high school students posed to a generative AI tool (ChatGPT) during astronomy-related independent inquiries, using both concept-based and inquiry-based analytical frameworks. Six students who aspired to astronomy-related careers generated a total of 705 questions over the course of one year, which were examined and further analyzed through Epistemic Network Analysis (ENA). Among all questions, 53.9% were conceptual and 46.1% were factual, while no debatable questions were observed. In the inquiry-based analysis, mathematical thinking, data analysis and interpretation, and the use of computers and models have emerged as the most frequently utilized inquiry skills. The ENA results revealed that factual questions were strongly associated with procedurefocused, execution-oriented inquiries, characterized by the co-occurrence of data collection, mathematical thinking, and the use of computers and models. In contrast, conceptual questions formed a network structure with strong connections among inquiry design and implementaion, data analysis and interpretation, and mathematical thinking. These findings suggest that the types of questions generated by students significantly shape the progression and of their inquiry processes and skills. Overall, the findings of this study highlight the need to use generative AI as a mediating tool for organizing and extending the inquiry processes and skills of students, emphasize the importance of structuring question types and inquiry skills when incorporating generative AI into scientific inquiry, and underscore the crucial role of teachers as inquiry mediators in AIsupported inquiry activities.

Abstract
요 약
I. 서 론
II. 연구 방법
    1. 연구 참여자와 자료수집
    2. 질문 분석틀
    3. 자료 분석
III. 연구 결과 및 논의
    1. 개념기반 및 탐구기반 분석틀에 따른 질문 유형
    2. 탐구기반 분석틀의 질문 유형별 특징
    3. 인식 네트워크 분석(Epistemic Network Analysis,ENA) 결과
IV. 결론 및 제언
References

• 윤한나(한국교원대학교 지구과학교육과, 28173, 충청북도 청주시 흥덕구 강내면 태성탑연로 250) | Hannah Yoon (Department of Earth Science Education, Korea National University of Education, Cheongju 28173, Korea)
• 곽영순(한국교원대학교 지구과학교육과, 28173, 충청북도 청주시 흥덕구 강내면 태성탑연로 250) | Youngsun Kwak (Department of Earth Science Education, Korea National University of Education, Cheongju 28173, Korea) Corresponding author