예비교사의 AI 융합교육 교수역량 측정 도구 개발

• 영문명: Development the Measurement Instrument of Artificial Intelligence Convergence Teaching Competency for Pre-service Teachers
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 배윤주 박가영 홍지혜 이정민
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제23권 23호, 339~351쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.12.15

국문 초록

목적 본 연구는 예비교사들의 AI 융합교육 역량을 측정할 수 있는 측정도구 개발을 진행하고, 학습자들의 학습경험에 따른 차이를 분석하여 향후 AI 융합교육을 실천할 수 있는 교사 양성 방향을 제안하는데 목적이 있다. 방법 선행연구를 기반으로 초기 도출된 문항을 전문가 검토를 통해 측정도구를 개발했으며, 2023년 5월 20일부터 7월 10일까지 예비교사 233명의 자기보고식 설문 자료를 토대로 AMOS를 활용하여 확인적 요인분석을 진행하였고, SPSS를 활용하여 신뢰도 분석을 진행해 최종 문항을 개발하였다. 또한, 다변량 분산분석을 통해 인공지능 관련 학습경험에 따른 차이를 분석하였다. 결과 이에 따라 ‘AI 융합교육 설계역량’, ‘AI 융합교육 실행역량’, ‘AI 융합교육 평가역량’에 관한 23문항이 개발되었고, ‘인공지능강의 수강경험’, ‘인공지능융합교육 강의 수강경험’, ‘인공지능 융합교육 설계경험’, ‘인공지능 수업관찰 경험’에 대해서 유의미한 차이를 보였다. 결론 이처럼, 본 연구는 예비교사들의 AI 융합교육 교수역량 향상을 위한 척도개발 및 분석을 진행해 향후 예비교사들에 대한 교육이 어떠한 방향에 초점을 맞춰 이루어져야 할지에 관한 시사점을 제안했다는 점에서 의의를 가진다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to develop a measurement tool that can measure the AI convergence ed-ucation competency of pre-service teachers, analyze the differences according to the learning experience of learners, and propose a direction for teacher training that can practice AI convergence education iin the future. Methods Based on previous research, the initial questions were developed as a measurement tool through expert review, and confirmatory factor analysis was conducted using AMOS based on the self-report questionnaire data of 233 pre-service teachers from May 20 to July 10, 2023, and reliability analysis was conducted using SPSS to develop the final item. In addition, multivariate ANOVA analysis was used to analyze differences in AI-related learning experiences. Results Accordingly, 23 questions on ‘AI convergence education design competence’, ‘AI convergence education implementation competence’, and ‘AI convergence education evaluation competence’ were developed, and there was a significant difference in ‘artificial intelligence lecture attendance experience’, ‘artificial intelligence con-vergence education lecture attendance experience’, ‘artificial intelligence convergence education design experi-ence’, and ‘artificial intelligence class observation experience’. Conclusions Therefore, this study is significant in that it developed and analyzed a scale to improve the teaching competency of pre-service teachers in AI convergence education and suggested implications on what direction the education of pre-service teachers should focus on in the future.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

AI 융합교육 인공지능 예비교사 교수역량 척도개발 AI convergence Education Artificial Intelligence Pre-service Teacher Teaching Competencies Instrument Development