인공지능 튜터링 시스템 기반초등학교 수학 수업 설계원리 및 지침 개발 (Development of Instructional Design Principles and Guidelines for Elementary Mathematics Class Using Artificial Intelligence Tutoring System)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육공학회
· 수록지 정보 : 교육공학연구 / 39권 / 4호 / 969 ~ 1009페이지
· 저자명 : 최서연, 임철일

초록

본 연구는 초등학교 교사가 인공지능 튜터링 시스템을 활용하여 수학 수업을 설계하고 실행할 때 참고할 수 있는 설계원리를 개발하는 데 목적이 있다. 수학 교과는 위계성과 계통성이 뚜렷하여 학습자 개개인을 대상으로 한 적응적 학습의 활용가치가 높다. 최근 인공지능 기술이 개별 학습자의 현재 수준을 진단하고 향후의 학습을 예측 및 추천할 수 있는 정도로 발전하면서 적응적 학습을 위한 새로운 방안으로 부상하였다. 하지만 고도화된 기술 그 자체만으로는 효과적인 교수⋅학습을 보장할 수 없으므로, 인공지능을 활용하는 수학 수업 설계자를 위한 구체적인 설계 방향과 지침이 필요하다. 본 연구 목적을 달성하기 위하여 설계⋅개발 연구방법에 따라 수업의 구성요소, 설계원리 및 상세지침을 도출하였다. 연구 결과, ‘인공지능 통합 맥락’, ‘수학 교육과정 및 내용 해석’, ‘시스템 통합 활용 교수⋅학습지원’, ‘수학적 개념 획득’, ‘적응적 수학 학습활동’, ‘수학 학습자원의 탐색 및 활용’, ‘수학 학습데이터의 종합적 분석’의 7가지 구성요소를 기반으로 총 15개의 설계원리와 52개의 상세지침을 도출하였다. 수업 설계자를 대상으로 한 사용성 평가 결과, ‘학습자 데이터를 기반으로 한 유연한 수업 설계’, ‘인공지능 테크놀로지를 활용하는 차시⋅단원 수업 설계에 대한 종합적이고 체계적인 접근’이 주요 강점으로 제시되었다. 반면 ‘수업 설계 준비의 간소화’, ‘인공지능 테크놀로지에 대한 설계자 개인의 이해도 확충’이 개선점으로 제안되었다.

영어초록

This study aims to formulate design principles and guidelines for elementary school teachers involved in crafting and implementing math lessons through artificial intelligence (AI) tutoring systems. Given the hierarchical and systematic nature of mathematics, the subject lends itself well to adaptive learning tailored to individual students. With recent advancements in AI technology, the capability to assess current learner levels and predict future learning has emerged as a novel approach to adaptive learning. However, the effectiveness of teaching and learning is not guaranteed by sophisticated technology alone; hence, specific design directions and guidelines are imperative for educators utilizing AI in mathematics lessons. Employing the design and development research method, this study identified lesson components, design principles, and detailed guidelines. The outcome included 15 design principles and 52 guidelines grounded in seven components. A usability evaluation, targeting lesson planners, highlighted two strengths, namely, “flexible lesson design based on learner data” and “a comprehensive and systematic approach to designing individual and unit lessons using AI technology.” Suggestions for improvement include “simplifying lesson design preparation and enhancing the designer’s personal understanding of AI technology.”

참고자료

· 없음