AI 기반 개별화 학습을 위한 초･중등 기술 교육의 학습자 특성 연구 고찰

• 영문명: A Study on Learner Characteristics of Elementary and Secondary Technology Education for AI-Based Individualized Learning
• 발행기관: 한국실과교육학회
• 저자명: 임미가(Lim, Mika)
• 간행물 정보: 『한국실과교육학회지』제34권 제2호, 121~145쪽, 전체 25쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.06.30

국문 초록

이 연구의 목적은 초·중등 기술 교육의 학습자 특성 연구를 고찰하여 AI 기반 개별화 학습을 위한 시사점을 얻는 데 있었다. 이를 위해 체계적 문헌 고찰을 통하여 연구를 진행하였으며 1999년부터 2020년까지의 관련 국내 연구물 중 최종 76편의 연구를 선정하여 분석하였다. 연구 결과 기술교육에서 학습자 특성 관련 국내 문헌은 1999년 2편, 2000년 2편, 2008년 5편, 2013년 7편, 2020년 9편 등 점차 증가되는 경향을 보였다. 연구물에서 다루어지고 있는 학습자 특성의 주제는 기술적 문제해결, 기술적 사고, 발명 및 창의, 태도, 학습자 능력, 두뇌 이론, 메타인지, 성격 유형, 인지 양식 등이었다. 연구 결과를 토대로 한 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 초·중등 기술교육의 학습자 특성 국내 연구의 연도 별 연구 수가 대체로 완만한 증가의 추세를 보이고 있음에 따라 기술 교육 분야에서도 개별화 학습에 대한 관심도가 강화되고 있는 추세임을 알 수 있었다. 둘？？, 연구 결과 분석된 학습자 특성은 인지·정의·심리운동적 영역을 고루 고려하고 있었으며 이를 측정할 수 있는 검사도구 및 측정요소가 언급되어 있는 경우가 많았다. 이러한 검사도구는 AI 기반 개별화 학습에 직접적으로 활용될 수 있으며 관련 학습자 특성은 AI 기반 개별화 학습 설계의 요소로 고려될 수 있다. 셋째, 검사도구를 AI 기반 개별화 학습에 활용하기 위한 구체적 방법은 학습 단계에 따른 활용, 인지･정의·심리운동·메타인지 등 중점적으로 고려하고자 하는 영역에의 활용, 정서적·감정적 피드백에의 활용, 계획된 의도적 불일치의 교육 설계 등이다.

영문 초록

The purpose of this study was to examine the study of learner characteristics in elementary and secondary technology education to obtain implications for AI-based individualized learning. To this end, the study was conducted through systematic literature reviews, and the final 76 studies were selected and analyzed among the related domestic studies from 1999 to 2020. As a result of the analysis, it was found that the number of studies by year showed a gradual increase in general, and that relatively balanced studies were being conducted at elementary and secondary school levels. In addition, as a result of examining the detailed contents of learner characteristics considered in the research, the characteristics of learners that reflect the characteristics of technology education are technological problem solving, technological thinking, invention and creativity, attitude and learner ability. General learner characteristics include brain theory and meta-cognition. The method of using learner characteristics derived from the research results for AI-based individualized learning is the use of learner characteristics according to the learning stage, and the use in the domains that need focus on, such as cognitive, affective, psychomotor and metacognition. It was the use of the school, and the educational design planned intentionally in contrary to the characteristics of the learner. Based on these findings and implications, it is suggested that a detailed curriculum development study for AI-based individualized learning in elementary and secondary technology education will be conducted in the future, and a follow-up study on the specific methods to implement AI-based individualized learning will be conducted.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. AI 기반교육과 개별화 학습

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

키워드

기술 교육 실과 교육 AI 융합교육 개별화 학습 technology education practical arts AI convergence education individual learning