인공지능 교육의 효과에 대한 메타분석

• 영문명: The Effects of Artificial Intelligence Education: A Meta-Analysis
• 발행기관: 한국교원대학교 교육연구원
• 저자명: 윤소희
• 간행물 정보: 『교원교육』제39권 제1호, 27~53쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.01.31

국문 초록

연구목적 정부 정책에 따라 국내에서는 2019년 이후 인공지능 교육에 대한 관심과 연구가 활발하게 이루어졌다. 이 연구는 인공지능 교육의 효과를 메타분석으로 종합하기 위해 실시되었다. 연구방법 자료 분석을 위해 국내 선행 연구 중 인공지능 교육의 효과를 보고한 총 43편(학위 논문 18편,학술지 논문 25편)의 논문이 선정되었다. 효과크기를 계산하기 위해 개별 연구 결과들에 대한 효과크기를먼저 산출한 후, 전체 효과크기를 계산하였다. 이후 연구 특징 변수에 따른 차이를 비교하기 위해 하위그룹분석을 실시하였다. 분석 과정에서 CMA 3.0 프로그램이 활용되었다. 연구결과 첫째, 인공지능 교육의 전체 효과크기는 0.713으로 나타났으며, 이 결과는 중간 효과크기로해석될 수 있다. 둘째, 학교급에 따른 효과크기는 대학교 0.947, 고등학교 0.784, 중학교 0.784, 초등학교0.661의 순으로 나타났다. 셋째, 실습 환경에 따른 효과크기는 온라인 툴 0.973, 언플러그드 0.768, 피지컬컴퓨팅 0.676, 블록 코딩 0.668, 스크립트 코딩 0.501, 기타 0.326의 순으로 나타났다. 넷째, 종속변인에따른 효과크기는 인지적 영역 0.880, 정의적 영역 0.581의 순으로 나타났다. 결론 학교 행정가와 교사들은 이 연구 결과를 기반으로 효과적이고 효율적인 인공지능 교육 프로그램을개발할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 저자는 인공지능 교육을 통해 모든 학교 급의 학생들이 성공적인학습을 경험하고 교육 목표를 달성할 수 있기를 희망한다.

영문 초록

Purpose: According to the government policy, interest in and research on artificial intelligenceeducation has been actively conducted in Korea since 2019. The purpose of this study was to synthesizeeffects of artificial intelligence education through meta-analysis. Methods: The researcher rigorously selected a total of 43 primary studies including 25 journal articlesand 18 theses and dissertations reporting effects of artificial intelligence education. To calculate theeffect size, first, the effect size for each study was calculated, and then the overall effect size wascalculated. Subgroup analyses were then performed to compare differences by study characteristics. CMA 3.0 program was used in data analysis. Results: First, the overall effect size of artificial intelligence education is 0.687, which can beinterpreted as a medium effect size. Second, effect sizes according to the school level were 0.947for college, 0.784 for high school, 0.784 for middle school, and 0.633 for elementary school. Third,effect sizes according to the learning environment were 0.915 for online tools, 0.777 for the unplugged,0.705 for physical computing, 0.684 for block coding, 0.493 for script coding, and 0.332 for others. Fourth, effect sizes according to dependent variables were 0.857 for the cognitive domain and 0.57for the affective domain. Conclusion: Based on the results of this study, it is expected that school administrators and educatorswill be able to develop effective and efficient artificial intelligence education programs. Therefore,the author hopes that artificial intelligence education will enable students at all school levels toexperience successful learning and achieve their educational goals.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

인공지능 교육 교육 정책 프로그램 개선 메타분석 Artificial Intelligence Education Educational Policy Program Improvement Meta-analysis