데이터 기반의 인공지능 융합 초등 사회과 탐구학습을 위한 수업모형 및 교수전략 개발 연구 (A Developmental study of an Instructional Model for Inquiry of Social Studies Based on Data-driven Artificial Intelligence Convergence Education)

서지정보

· 발행기관 : 학습자중심교과교육학회
· 수록지 정보 : 학습자중심교과교육연구 / 23권 / 12호 / 1 ~ 25페이지
· 저자명 : 서유나, 노지영, 박미림, 정수진

초록

목적 본 연구에서는 교육공학의 맥락에서 데이터 기반 인공지능 융합 초등 사회과 탐구 학습을 위한 수업 모형과 수업 설계 원리를개발하였다.
방법 선행문헌의 고찰을 통해 모형의 구성 요소와 설계 원리를 도출한 후 초기 모형을 개발하였다. 모형의 내적타당화를 위해 전문가6인을 대상으로 2차에 걸친 전문가 타당화 검토를 실시하였다. 이후 서울 소재 초등학생 4학년 95명을 대상으로 본 모형을 적용한수업을 실시하여 학생들의 데이터 리터러시 사전 사후검사 및 학생 면담을 실시하여 의미를 도출하였다. 특히, 데이터 리터러시 사전검사 결과를 바탕으로 학교별로 실험군 학급과 대조군 학급 간에 사전 동질성 검사, 사후검사 시점에서 두 학급 간 독립표본 t검정, 실험군 학급 사전 사후 대응표본 t검정을 실시하여 결과를 분석하였다.
결과 데이터 기반 인공지능 융합 초등 사회과 탐구 학습을 위한 수업 모형 및 7개의 설계 원리가 개발되었다. 수업 모형은 수업 안내, 탐구 학습 준비, 데이터 탐색 및 문제 발견, 데이터 수집, 데이터 분석 및 시각화, 탐구 결론 도출, 산출물 제작 및 공유, 정리 및 평가의단계로 구성되었다. 수업 설계 원리는 문제 발견의 원리, 맥락적 데이터 활용의 원리, 스캐폴딩 제공의 원리, 도구 활용의 원리, 데이터 변형 및 해석의 원리, 데이터 기반 의사소통의 원리, 표현과 공유의 원리가 도출되었다. 본 모형을 적용한 수업이 전반적으로 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다.
결론 본 연구는 데이터 기반 인공지능 융합 수업을 초등 사회과 탐구 학습에 적용하여 학생들의 데이터 리터러시가 향상되는 수업이이루어지는 수업 모형과 설계 원리를 전문가들의 검토와 초등학교 현장에 개발된 모형과 전략을 바탕으로 한 수업을 투입하여 효과를 검증하여 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다.

영어초록

Objectives The purposes of this study were to develop instructional model and design principles for inquiry of social studies based on the Data-driven Artificial Intelligence convergence education.
Methods This study examines the components and design principles of the model through a review of previous studies. Then an initial model is developed and validated through an expert validation review and field evaluation.
In the field evaluation, 95 students from two different elementary school in Seoul participated in. The students responded to the data literacy before and after the lessons and interviews confirmed their in-depth opinions.
Results As a result of this study, an instructional model and 7 design principles have been developed to guide the inquiry of social studies based on the Data-driven Artificial Intelligence convergence education. The final model consists of eight processes: instructional guidance, inquiry learning preparation, data exploration and problem discovery, data collection, data analysis and visualization, inquiry conclusion, output production and sharing, consolidation and evaluation. The derived design principles are problem discovery, contextual data utilization, scaffolding provision, tool utilization, data transformation and interpretation, data-based communication, and expression and sharing. It confirmed that it is an effective model to the students’ data literacy.
Conclusions The implication of this study is to develop instructional model and design principles for inquiry of social studies based on the Data-driven Artificial Intelligence convergence education which can provide more optimized lesson through comprehensive approach and explore the design principles which can be useful in the field of school education considering the school context. It is also meaningful in that applying the model and design principles empirically.

참고자료

· 없음