본 연구의 목적은 초등 예비교사가 C hatGPT-4 o를 활용하여 과학 평가 문항을 개발하는 과정에서 나타난 사전 인식과 설계 경험의 특성을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 비수도권 소재 A 교육대학교의 초등 예비교사 5명을 선정하 고, 2015 개정 초등과학 교육과정 ‘지구와 우주’ 영역을 중심으로 평가 문항을 생성·검토·수정하는 설계 활동을 수행하도록 하였다. 연구 자료는 사전 서면 응답, 문항 초안 및 최종본, ChatGPT 상호작용 로그와 프롬프트 입력 이유 기 록, 반성적 저널, 반구조화된 면담을 통해 수집되었다. 자료 분석은 두 단계로 이루어졌다. 첫째, 문항 생성 이전에 형 성된 인식은 사전 서면 응답을 중심으로 귀납적 내용 분석을 실시하였다. 둘째, 문항 검토·보완 단계에서의 설계 경험 은 사례 기반 과정 중심 질적 분석을 통해 AI Assessment Scale (AIAS) 틀을 참조하여 해석하였다. 분석 결과, 사전 인식은 (1) Gen AI를 설계 부담 완화와 사고 확장을 지원하는 도구로 기대하는 ‘역할 기대’와, (2) 생성 결과에 대한 신뢰와 불확실성이 공존하며 과학적·교육과정 타당성 검증과 최종 판단 책임은 교사에게 귀속된다는 ‘한계 인식 및 인 간 책임’의 두 축으로 구조화되었다. 또한 설계 경험 분석에서는 예비교사들이 Gen AI가 제시한 문항을 그대로 사용하 기보다 사고 구조의 재설계, 인지 수준 조정, 평가 기준 및 판단 책임, 문항 범위 및 표현 조정을 통해 인간 주도로 재 구성하는 양상이 나타났다. 이러한 활용은 전 사례에서 AIAS Level 4의 특성과 관련지어 해석될 수 있으며, Gen AI가 설계를 지원하더라도 핵심 판단과 책임은 예비교사에게 남아 있음을 보여준다. 본 연구는 사전 인식과 설계 경험을 구 분하여 분석함으로써, 초등 예비교사 교육에서 Gen AI 활용과 평가 전문성 논의를 확장하는 데 기초 자료를 제공한다.

This study explored the characteristics of elementary preservice teachers’prior perceptions and design experiences when developing science assessment items using Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)-4o. Five elementary preservice teachers from A University of Education, located outside a metropolitan area, participated in design activities involving the generation, review, and revision of assessment items aligned with the “Earth and Space” domain of the 2015 revised elementary science curriculum. Data were collected from pre-workshop written responses, initial and final versions of the assessment items, ChatGPT interaction logs, records documenting prompt rationales, reflective journals, and semi-structured interviews. Data analysis was conducted in two stages. First, perceptions formed prior to item generation were analyzed using inductive content analysis of pre-workshop written responses. Second, design experiences during the item review and revision stages were interpreted through a case-based, process-oriented qualitative analysis informed by the Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS). The results indicated that prior perceptions were structured along two axes: (1) “role expectations”, in which generative Artificial Intelligence (AI) was expected to reduce design burden and support idea expansion and (2) “recognition of limitations and human responsibility”, in which trust and uncertainty regarding AI-generated outputs coexisted and responsibility for verifying scientific and curricular validity and making final decisions remained with teachers. In addition, analysis of design experiences indicated that preservice teachers did not adopt AI-generated items without modification; rather, they reconstructed key components-such as redesign of reasoning structures, adjustment of cognitive levels, responsibility for evaluation criteria and judgment, and modification of item scope and phrasing-through human-led interventions. These patterns were interpreted in relation to AIAS Level 4 across all cases, demonstrating that even when generative AI supported the design process, core judgments, and responsibilities remained with preservice teachers. By distinguishing prior perceptions from design experiences, this study provides foundational insights for discussions on the use of generative AI and the assessment of professionalism in elementary teacher education

Abstract
요 약
서 론
연구 방법
    1. 연구 절차 및 연구 참여자
    2. 자료 수집
    3. 자료 분석
연구 결과
    1. ChatGPT 기반 평가 문항 설계 이전 단계에서의 Gen AI 인식
    2. 평가 문항을 다루는 과정에서의 Gen AI 활용경험
결론 및 제언
References

• 최윤성(청주교육대학교 과학교육과, 28690, 충청북도 청주시 서원구 청남로 2065 Exploring Elementary) | Yoon-Sung Choi (Department of Science Education, Cheongju National University of Education, Cheongju 28690, Korea) Corresponding author