머신러닝 교육 플랫폼 활용 융합 교육이 예비교사의 인공지능 교수효능감에 미치는 영향 (Effect of Convergence Curriculum using Machine Learning Educational Platform on Artificial Intelligence Teaching Efficacy of Pre-Service Teachers)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 4호 / 665 ~ 674페이지
· 저자명 : 이소율, 이영준

초록

인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 정보 교사를 비롯하여 모든 교사들이 인공지능 교육을 자신의 전공 교과와 융합하여 교육할 수 있는 역량이 요구되고 있다. 본 연구에서는 모든 교과의 예비교사들의 인공지능 교육 역량을 함양하여 전공 교과에서 융합하여 교육할 수 있도록 ADDIE 모형을 기반으로 머신러닝 교육 플랫폼을 활용한 융합 교육과정을 개발하였다. 이는 전문가 검토를 통해 내용 타당도를 확보하였고, K대학의 예비교사들에게 처치되었다. 효과성 검증을 위해 투입된 인공지능 교수효능감 검사도구의 사전-사후 검사의 대응표본 t-검정 결과, t=-6.220(p<.001)로 처치 효과가 통계적으로 유의하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 머신러닝 교육 플랫폼 활용 융합 교육과정은 예비교사의 인공지능 교수효능감 함양에 효과적임을 나타내었다.

영어초록

As the importance of artificial intelligence (AI) education is increased, not only informatics teachers but also all teachers are required to have the competency about AI convergence education with their major subjects. In this study, a convergence curriculum was developed using a machine learning platform based on the ADDIE model so that all major of pre-service teachers can be cultivate the AI education competency for teaching AI convergence education based on their major. Content validity was secured through expert review, and it was treated by pre-service teachers in K University. As a result of the paired sample t-test of the AI ​​teaching efficacy belief instrument, it was confirmed that the treatment effect was statistically significant with t=-6.220 (p<.001). Therefore, the convergence curriculum using the machine learning education platform developed in this study was shown to be effective in cultivating the AI teaching efficacy of pre-service teachers.

참고자료

· 없음