학교교육에서 인공지능 교육을 위한 국가 정책이 강화되고 있는 상황에 서 인공지능교육의 실천 주제인 교사, 그리고 예비교사들의 역할 변화와 중요성이 그 어느 때 보다 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 2020 년~2023년까지 수행된 예비교사 및 교사 대상 인공지능 교육 연구 현황을 분석함으로써 인공지능교육의 활성화를 위해 요구되는 연구의 방향과 과 제를 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 총 71편의 논문을 대상으로 하여 출판연도, 학술지, 교사 분류, 연구방법, 연구주제를 기준으로 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 논문 편수는 2020년에 10편, 2021년에 16편, 2022년에 17편, 2023년에 28편으로 2023년 들어 큰 폭의 증가세를 나타냈다. 둘째, 게재된 학술지는 학습자 중심교과교육학회가 14개로 가장 많았고 한국정보교육학회, 한국컴퓨터교 육학회 순이었다. 셋째, 교사 구분에 있어서는 예비교사를 대상으로 한 연구 가 26편, 현직 교사를 대상으로 한 연구가 43편이었고 초등 교사 대상 연구 가 중등 교사에 비해 많았다. 넷째, 연구방법은 설문 등을 활용한 조사연구 가 절반이 넘는 비중을 차지하였다. 다섯째, 연구주제는 인공지능 및 인공지 능과 관련된 경험과 인식 연구가 가장 많았고 다음으로 교사의 역량도출과 진단, 교사교육에 대한 연구가 뒤를 이었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 교 사 대상 인공지능 교육연구의 확대, 특히 중등교사 대상 인공지능 교육 연구 활성화, 예비교사의 교육과정 체계 개선 연구, 질적 연구 및 인공지능교육의 실제적 맥락을 반영한 연구의 필요성 등 관련 시사점을 제안하였다.

This study aims to investigate the effects of using AI chatbots in Korean English education from a macro perspective. For this purpose, 19 experimental studies are selected to conduct a meta-analysis, synthesizing the results of 51 individual study cases. The results of this study are as follows: First, it is found that the overall effect size of using chatbots is more than medium size meaning that a chatbot is an effective tool to learn English. Second, in the aspects of linguistic competence and affective categories, each shows over medium sizes like the overall effect size. In details of the dependent variables, vocabulary and speaking in linguistic competence and motivation in affective categories, large effect sizes are shown. Third, the effect sizes are getting larger, as the younger the students are, the longer the experiment period lasts, and the more purpose-built the chatbot is. But the differences in the effect sizes in terms of these moderators (e.g., school level, experiment period, and chatbot type) are not significant. Lastly, it is suggested that follow-up studies are needed to collect a sufficient number of experimental study cases and subdivide the variables for performing a more detailed meta-anlysis.

본 연구에서는 외국인 유학생을 위한 교양교육과정을 제안하 려는 목적으로 교양교육표준모형, 국내외의 AI 교양교육과정 개발 사 례를 고찰하였다. 또한 AI 교양교육과정의 교수법을 내용중심 접근방 법 중 보호된 내용수업 방법으로 운영하고자 관련된 이론을 살피고 이를 교육과정 개발에 적용해 보았다. 이를 위해서 교사는 제2언어 학 습자들이 이해할 수 있는 방법으로 내용을 제시하고, 적절한 수준의 난이도로 언어를 사용해야 한다는 점을 고려하여 교육과정을 구성하 였다. 또한 H대학에서 AI 교양교육을 받은 학생들을 대상으로 시행한 설문조사를 결과를 반영하여 다음의 세 가지 교육과정 개발 원칙을 수립하였다. 첫째, 학생들에게 한국어로 컴퓨터를 활용할 수 있는 능 력을 배양하도록 기회를 준다. 둘째, 인공지능 교육의 바탕이 되는 컴퓨팅적 사고력을 함께 배양하기 위하여 기초적인 코딩을 진행한다. 셋 째, 인공지능에 대한 개념을 이해하기 위해 개념 학습과 실습 수업을 병행한다. 이를 바탕으로 인공지능 교양 교육과정을 AI 기초와 데이터 분석 두 과목으로 구성하고 교육 내용은 인공지능 개념 학습, 한글로 작동하는 소프트웨어 학습, 인공지능을 적용한 실습, 응용학습의 4단 계를 1학년 1학기와 2학기에 걸쳐 학습하도록 하였다.

4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 국가 경쟁력 강화를 위해서는 SW·AI 인재 확보가 매우 중요하다고 할 수 있다. SW·AI 인재 확보를 위해 전 세계는 SW·AI 교육에 많은 예산과 시간을 들여 인재를 양성하는데 심혈을 기울이고 있다. 대한민국도 2015년부터 교육과정을 개편하면서 초·중·고등학교 교육과정에 SW 교육 내용을 반영하였다. SW중심대학과 AI대학원 교육지원 사업을 통하여 고등 교육기관에도 대규모 예산을 투자하여 SW·AI 인재양성에 집중하고 있다. 그러나 현실은 SW·AI 교육의 양과 질이 모두 부족하다는 우려의 목소리가 높다. 이러한 배경으로 본 연구는 고등학생 대상의 체험 활동 프로그램에서 AI 교육 격차가 발생하는 원인이 SW·AI 사전 경험 차이라는 관점에서 연구를 시작하였다. 체험 활동 프로그램에 참여한 고등학생 대상으로 SW·AI 경험별 재미, 어려움, 만족도, 기대 정도로 나누어 분석하였고, 분석한 결과, SW·AI 경험이 AI교육에 영향을 미치고 있다는 유의미한 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 SW·AI 교육을 균등하게 받지 못하여 발생할 수 있는 교육격차를 최소화하기 위해서는 초등학교부터 고등학교까지 체계적이고 연속적인 SW·AI 교육이 될 수 있도록 SW·AI 교육을 필수 교과로 전환하여 수업 시수 확대 등이 제도적으로 마련되어야 할 것이다.

SW, AI 등으로 인한 사회적 변화는 교육에도 영향을 미치고 있다. 변화하는 기술이나 산업에 대응하기 위한 교육과정의 변화는 교사들의 역량 강화에 대한 요구로 이어지고 있다. 이에 본 연구는 개정될 교육과 정에 적응할 수 있도록 교사의 AI 관련 융합 역량 강화를 위한 교육과정을 개발하기 위한 목적으로 진행되 었다. 목적 달성을 위해 18개의 국내외 대학의 AI 관련 교육과정을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 초중등 교사를 위한 AI융합 교육과정을 개발하였다. 초중등 교사들을 위한 교육대학원의 AI융합 교육 교육과정은 6개 영역에서 총 28개의 과목으로 개발하였다. 필수 영역을 비롯하여 AI교육 방법론, 소프트웨어 입문, 인공지능을 위한 프로그래밍, 데이터과학과 기계학습, AI와 교육의 6개의 영역이다. 각 영역은 3개에서 8개의 과목으로 구성되었다.

본 연구는 AI시대의 미래교육에 대해 배움학 기반으로 논의하고 있다. AI(인공지능) 기반은 기업이나 사회전반에 걸쳐 광범위하게 영향을 미칠 것으로 예상되고 있으며 그중 교육 분야는 가장 큰 변화가 요구 되어지는 분야 중 하나라고 평가되고 있다. AI시대를 살아가야 할 인간들은 그 어느 때보다도 수동적인 학습이 아닌 능동적인 평생배움의 실천이 강조되고 있는 것이다. 이런 변화하는 시대에 맞춰 교육 또한 새로운 패러다임의 정립이 시급한 때이다. 이에 본 연구에서는 배움 기반의 새로운 패러다임으로 미래교육에 대해 논하고자 하였다. 변화하는 시대를 맞이하는 인간은 각자력을 키워야 한다. 각자력은 자신을 바로 아는 능력, 창의성, 문제해결력, 비판적 사고를 아우르는 능력이다. 각자력이 자신과의 소통에의 변화라고 한다면, 더불어 함께 사는 미래사회에는 외부와의 소통도 중요한 시대라 할 수 있다. 나와 더불어 함께 살아갈 사람들과의 공감능력, 협업과 소통능력이 앞으로는 더욱 더 중요시 될 것이다. 즉 의식소통능력을 향상시켜야 한다. 또한 개인과 공동체 차원을 아우르는 개조력이 중요시 되어야 할 것이다.

Many undergraduate AI courses have the learning objective that students are able to precisely define different classes of AI problems and to apply core algorithmic techniques to them. Due to the great breadth of the field of AI, however, introductory AI courses typically include a heterogenous collection of topics and techniques. For this reason, AI courses risk appearing incoherent to students, who can find it challenging to understand how different AI topics relate to each other. We have found that assigning a tightly integrated series of programming projects using a computer game environment has lent unity to our AI course by providing students with a common platform for solving many different kinds of AI problems. In this paper, we introduce a set of useful computer games to use for introductory AI courses. And then we describe our experiences and lessons from utilizing some of them in our AI courses.