인공지능과 과학 교과의 체계적인 융합을 위한 교수 학습 모형 개발

• 영문명: Development of Teaching and Learning Model for Systematic Convergence of Artificial Intelligence and Science Subjects
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이주영 김귀훈 강성주
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제23권 22호, 679~693쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.11.30

국문 초록

목적 본 연구의 목적은 인공지능과 과학 교과의 체계적인 연계⋅통합⋅융합을 위한 교수 학습 설계와 실행의 기초가 되는 교수 학습 모형을 개발하는 것이다. 방법 과학과 인공지능 모델링을 융합한 학습을 위한 교수 학습 모형을 개발하고 이에 대한 타당성을 검토하기 위해 Richey와 Klein(2007)의 설계⋅개발 연구 방법을 적용하였다. 교과의 공통 학습 요소인 모델링에 대한 비교⋅분석을 통해 시사점을 도출하였고, 이를 기반으로 교수 학습 모형을 개발하였다. 교수 학습 모형은 전문가 검토의견을 반영하여 다회에 걸쳐 수정⋅보완하였다. 결과 교수 학습 모형은 K(지식), M(모델링), B(인성) 요소에 대한 학습이 실행된다. 교수 학습 모형의 실행을 통해 과학과 인공지능 교과의 특성을 고려한 통합적인 교수 학습 설계가 가능하다. 과학과 인공지능 모델링에 대한 심층적인 비교⋅분석을 통한 시사점을 반영하여 개발되었기 때문에 효과적인 모델링 학습을 실행할 수 있다. 교수 학습 모형을 적용한 모델링 학습은 기존 과학 모델링 교수 학습의 어려움 해결을 위한 지원 전략으로 활용할 수 있을 것이다. 첫째, 융합된 모델링이 적용된 교수 학습을 통해 학습자가 모델링 과정 전체를 비교적 쉽고 간편하게 모델링 전체 과정에 참여하게 되어 모델링 과정이 어렵다는 인식 전환의 계기를 마련할 수 있을 것이다. 둘째, 인공지능 모델, 모델링 그 결과물의 활용은 모델 구성 과정에서 학습자의 가장 큰 어려움으로 지적되는 학습자 사고 표현, 가설 내용 생성 등을 지원할 수 있는 구체적인 지원 전략이 될 것이다. 결론 본 연구는 과학과 인공지능 융합교육의 효과적인 설계와 실행을 위해 교수 학습 상황에 필요한 교수 학습의 절차와 활동, 세부 전략, 사례를 제공하기 때문에 과학과 인공지능 융합교육이 현장에서 실제적으로 어떻게 이루어질 수 있는지를 분명하게 드러낼 수 있다. 이를 통해 과학과 인공지능 융합교육을 위한 수업 설계와 실행의 전체 과정을 조망할 수 있는 청사진을 제시할 수 있을 것이라 기대한다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to develop a teaching-learning model that is the basis for designing and implementing teaching-learning for the systematic convergence of artificial intelligence and science subjects. Methods Richey and Klein (2007)'s design and development research method was applied to develop a teaching-learning model for learning that combines science and artificial intelligence modeling and to review its validity. Implications were drawn through comparison and analysis of modeling, a common learning element of the subject, and a teaching and learning model was developed based on this. The teaching-learning model was revised and supplemented several times by reflecting expert review opinions. Results In the teaching-learning model, learning is performed on K (knowledge), M (modeling), and B (personality) elements. Through the implementation of the teaching-learning model, an integrated teaching-learning design considering the characteristics of science and artificial intelligence subjects is possible. Because it was developed by reflecting the implications of in-depth comparison and analysis of science and artificial intelligence modeling, effective modeling learning can be executed. Modeling learning applied with the teaching-learning model can be used as a support strategy to solve the difficulties of existing science modeling teaching-learning. First, through teaching and learning to which converged modeling is applied, learners can participate in the entire modeling process relatively easily and conveniently, providing an opportunity to change the perception that the modeling process is difficult. Second, the use of artificial intelligence models and modeling results will be a specific support strategy that can support learners' thinking expression and hypothesis generation, which are pointed out as the biggest difficulty for learners in the process of model construction. Conclusions This study provides teaching-learning procedures, activities, detailed strategies, and examples necessary for teaching-learning situations for the effective design and implementation of science and artificial intelligence convergence education. Because of this, it is possible to clearly reveal how science and artificial intelligence convergence education can actually be done in the field. In addition, it is expected that it will be able to present a blueprint that can overlook the entire process of class design and execution for science and artificial intelligence convergence education.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과 및 분석

Ⅳ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

과학 교육 인공지능 교육 융합교육 모델링 교수 학습 모형 science education artificial intelligence education convergence education modeling teaching and learning model