생성형 AI를 활용한 지역문제해결 수업안 작성 및 시연 프로젝트 (Project to Develop and Demonstrate Lesson Plans for Solving Local Problems Using Generative AI)

서지정보

· 발행기관 : 한국사회과교육연구학회
· 수록지 정보 : 사회과교육 / 63권 / 3호 / 135 ~ 152페이지
· 저자명 : 황홍섭

초록

본 연구는 2022년 개정 교과 교육과정에서 강조된 지역 기반 교육의 효과를 탐구하고, 예비교사들이 평생학습 시대에 학습자의 삶과 환경에 뿌리를 두고 지역 문제 해결을 위한 생성형 AI 활용 가능성을 평가하는 것이다.
이를 위해 예비교사들이 지역 사회와 연계하여 실질적인 교육 경험을 쌓을 수 있도록 지역 문제 해결 수업안을개발하고 시연하며, 그 교육적 효과를 검증하였다. 부산 지역을 사례로 하여 진행된 연구결과, 예비교사들은 생성형AI 도구를 사용하여 지역관련 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 깊이 있는 지역 및 지역문제해결관련 지식생산과정, 지역문제해결방안, 이러한 과정을 담은 수업안 작성 및 시연을 통하여 경험을 쌓았다. 이러한 일련의 체계적인과정을 지역문제해결 수업에 적용할 수 있도록 수업안을 작성하고 시연하는 과정을 통하여 학생들의 디지털 리터러시, 협력적인 의사소통 및 창의적인 지역문제해결 능력, 수업전문성 신장을 강화하는 데 기여하였다. 결론적으로, 생성형 AI 기반의 지역문제 해결 프로젝트는 예비교사들에게 실질적인 교육 경험을 제공하고, 수업 목적에 맞는내용, 방법, 평가를 체계적으로 연계하도록 함으로써 미래 교육의 새로운 패러다임을 제시하는 데 중요한 역할을할 것으로 기대된다. 그러한 아직 생성형 AI의 교육적 적용에 따른 AI의 결과물에 대한 신뢰성과 윤리적 문제를비롯한 가이드라인이 필요하다.

영어초록

This study examines the impact of region-based education emphasized in the 2022 revised curriculum and explores the potential for pre-service teachers to use generative AI in solving local problems rooted in the lives and environments of learners in the context of lifelong learning. To achieve this, we developed and implemented a local problem-solving lesson plan that provided pre-service teachers with practical educational experiences connected to their local communities, while evaluating the educational effectiveness of this approach. In a study conducted using the Busan region as a case example, pre-service teachers utilized generative AI tools to collect, analyze, and visualize region-specific data. This process facilitated the creation of in-depth knowledge production systems related to regional issues and problem-solving strategies. Teachers gained experience by developing and demonstrating lesson plans that integrated these data-driven processes into local problem-solving classes. Through the creation and demonstration of these lesson plans, the study contributed to enhancing students' digital literacy, collaborative communication, and creative problem solving skills, while also promoting the development of teaching expertise. In conclusion, the generative AI-based local problem-solving project is expected to play a key role in introducing a new paradigm for future education by providing pre-service teachers with hands-on, practical learning experiences. The project systematically integrates content, methods, and assessment in line with instructional goals. However, as generative AI becomes more prevalent in education, there is a clear need for guidelines that address the reliability and ethical considerations of AI-generated outcomes.

참고자료

· 없음