본 연구는 초등학교 5~6학년을 대상으로 과학 문제 대면 상황에서 학습자 변인이 상태호기심 및 상태불안 유발에 미치는 영향을 밝히는 데 목적이 있다. 상태호기심 및 상태불안 유발에 영향을 줄 것으로 예상되는 학습자 변인으로 과학호기심, 흥미, 인지욕구, 과학자아개념, 과학불안, 사전지식, 학생이 인식한 과제난이도를 선정하였다. 분석 결과, 과학 문제 대면 상황에서 유발되는 상태호기심에 유의한 영향을 미치는 변인은 흥미, 인지욕구, 과학호기심, 사전지식 순으로 나타났으며, 이들 변인은 모두 정적인 영향을 미쳤다. 또한 과학 문제 대면 상황에서 유발되는 상태불안에 유의한 영향을 미치는 변인은 과학 불안, 학생이 인식한 과제난이도, 인지욕구, 과학자아개념, 사전지식 순으로 나타났다. 이중 사전지식만 상태불안 유발에 부적인 영향을 미쳤고 나머지 변인들은 정적인 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 과학학습에서 학생의 정서적 상태에 대한 이해의 폭을 넓히고, 과학 학습에서 유발되는 상태호기심 및 상태 불안 연구에 대한 이론적 토대를 마련할 것으로 기대된다.
AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활에서부터 사회, 경제에 이르기까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 하지만 국내외 관련 연구를 살펴보면 데이터 리터러시에 대한 정의와 구성 요소의 내용과 범위가 연구자에 따라 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의와 구성 요소에 활용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2Vec 딥러닝 자연어 처리 방법을 통해 단어의 관계와 의미 유사도를 분석하여 객관적이고 포괄적인 정의와 구성 요소를 제시하였다. 그리고 전문가 검토를 통해 수정 보완하여 데이터 리터러시를 '문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석 및 활용하여 정보로 처리하는 지식 구성과 의사소통의 기초 능력'으로 정의하였으며, '지식, 기능, 가치와 태도'로 각각의 구성 요소를 범주화하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소가 AI 교육 체계화와 학생들의 미래 역량 관련 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.
이 연구는 탐구보고서에 기반하여 화학교사의 학생 역량 평가 실태를 알아보았다. 이를 위해 2020학년도 1급 화학 정교사 연수를 수행한 2개의 대학에서 연수를 수강한 화학교사를 대상으로 탐구보고서를 수합하였다. 교사들이 탐구보고서를 통해 학생의 어떠한 역량을 평가하고 있는지를 국가수준학업성취도 평가틀에서 제시한 과학과 교과 역량을 이용하여 분석하였다. 총 63명의 화학교사 탐구보고서를 수집하였으며, 이를 역량별, 각 역량의 하위 요소별, 세부 요소별로 분석하여 실태를 분석하였다. 연구결과, 대부분의 화학교사들은 탐구보고서를 통해 '과학적 탐구 및 문제 해결 능력'을 평가에 반영하고 있었다. 지필평가를 통해 주로 평가하는 '과학 원리의 이해 및 적용 능력'은 탐구 시작 시 선수학습의 확인으로 일부 사용되고 있었으며, '과학적 의사소통 능력'을 평가 하는 비중은 크지 않았다. 탐구보고서를 통해 '과학적 탐구 및 문제 해결력' 의 경우 '탐구 설계 및 수행', '자료의 분석과 해석', '결론 도출 및 해결 방안 제시'가 주로 평가되고 있었으며, '문제 발견 및 인식'과 '모형의 개발과 사용'은 거의 평가되지 않는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 2015년 '모든 학생 성공법'에 의해 재인증된 미국의 초중등교육법을 문헌정보 서비스의 관점에서 법률의 내용을 분석하고 이를 통해 문헌정보 서비스 개선 등에 관한 시사점을 도출하는 데 있다. 분석결과, 이 법에는 최초로 '효과적인 학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'가 명시되어 있으며 '학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'를 리터러시와 디지털 리터러시, 도서, 자원, 최신 자료, 기술, 도서관 서비스 및 교육 서비스와 연계시키고 있어 미국의 초중등학교에서 문헌정보 서비스가 보다 적극적으로 수행될 수 있는 재정적 제도적 기반을 제공하고 있다. 또한, 이 법에는 학교 사서가 개인화된 학습 경험, 증거 기반 평가, 전문성 개발에 참여해야 한다고 명시하고 있으며 학생들의 학업성취도와 리터러시 및 디지털 리터러시 향상을 위하여 학생, 교직원, 학부모에게 문헌정보 서비스를 제공해야 함을 규정하고 있다. 이러한 분석 내용을 바탕으로 본 연구는 학교도서관 접근성 강화, 사서교사 등의 문헌정보 서비스 업무 구체화, 학교 구성원과의 협력 강화, 증거 기반에 따른 교육 활동, 교육적 효과의 공유, 문헌정보 교육과정 개발을 논의하였다.
본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정을 기반으로 한 학교 독서교육 프로그램의 방향성을 분석하고, 학교도서관과 사서교사가 기여할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 2015 개정 교육과정이 처음 적용된 2016학년도 100대 우수 교육과정 보고서에 포함된 학교 급별 독서교육 프로그램의 유형을 다중지능을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 학교 독서교육 프로그램은 인간친화지능을 중심으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 초등학교는 지역사회 연계 독서를 가장 많이 운영하고, 중 고등학교는 학생 독서 동아리 활동을 가장 많이 운영하였다. 언어 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 초등학교에서는 책읽어주기, 중학교는 문학작품으로 쓰기, 고등학교는 감상문 쓰기를 가장 많이 운영하였다. 공간 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 모든 학교급에서 매체제작 유형이 가장 큰 비중을 차지했다. 다만, 자연친화 지능과 관련된 독서 프로그램은 나타나지 않았다. 이러한 분석 결과를 토대로 2015 개정 교육과정하에서 학교도서관이 독서교육 프로그램 활성화를 위하여 이바지할 방안을 교육 공동체 중심지로서 교사 학생 학부모 연계 프로그램 개발, 창작 공간설치 운영, 사서교사의 프로그램 관리 및 탐구기반학습 역량 신장 측면에서 제안하였다.
본 연구는 디지털 세계와 물리적 세계가 접목하는 증강현실을 언어치료에 적용하기 위한 기초 연구이다. 특히, 아동들에게 동사를 지도할 때 증강현실로 구현한 동사 목록이 해당 움직임을 정확하게 나타내고 있는지와 같은 동작 타당도, 그리고 해당 동사 목록이 어휘 지도 목표로 적절한 것인지에 대한 어휘 타당도를 살펴본 연구이다. 선행 연구들을 참고하여 45개의 동사를 어휘 지도 목록으로 선정하고 이 동사들에 대하여 1급 언어재활사 자격증을 소지한 언어치료학과 교수 3명으로 하여금 어휘 타당도를 평가하도록 하였다. 그 결과, 39개 동사에서 높은 어휘 타당도를 얻었다. 높은 어휘 타당도를 얻은 39개 동사에 대한 동작 타당도를 살펴보기 위하여 언어치료 전공 석사과정 대학원생들에게 각 동사를 증강현실로 구현하여 보여주고 생각나는 동사를 기록하게 하였다. 증강현실로 구현된 동작 애니메이션을 보고 난 후 50% 이상의 대학원생이 해당 동사로 기록한 동사는 32개였다. 이차적으로는 이 32개 동사만 증강현실로 구현하여 87명의 언어치료 전공 대학생들에게 보여주고 Likert 5점 척도로 각 동사와 구현된 동작의 일치도를 평가하게 하였다. 최종적으로 30개 동사가 증강현실로 구현하여 지도하기에 타당한 동사 목록으로 선정되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 공인 타당도 및 적용 타당화 연구를 지속하여 증강현실을 활용한 어휘 평가 및 지도가 언어치료 임상 현장에서 활용되기를 기대한다.
과학 수업에서 학생에 대한 교사의 시선 공감은 학습 효과를 높이는데 효과적이라 여겨졌다. 이에 따라 시선 공감에 관한 연구들이 수행되었지만, 대부분의 연구들은 시선의 특징을 밝히는데 그치고 있다. 따라서 과학교사의 시선 공감수준을 높이기 위한 연구가 필요하다. 이에 이 연구는 과학교사의 시선 공감 향상을 위한 시선추적 기반의 수업 컨설팅 전략의 개발하고자 하였다. 이를 위해 교사의 시선 공감에 관련된 문헌을 선정하고 분석하여 컨설팅 전략을 고안한 후 전문가의 타당성 및 신뢰성 검증을 통해 문제점을 수정하여 전략을 개발하였다. 개발된 수업컨설팅 전략은 과학 수업 중 교사의 시선 공감을 향상시키기 위한 시선 추적 기반의 정량적 목표를 설정하였다. 또 컨설팅 단계는 컨설팅 준비, 교사 시선 공감 측정 및 분석, 시선 공감 교육 및 피드백, 시선 공감 향상 훈련, 컨설팅 결과 평가, 컨설팅 종료 등의 과정으로 구성하였다. 아울러 시선 추적을 이용한 시선 공감 측정 및 평가를 통해 컨설팅을 종료하거나 다시 반복하게 하였다. 이렇게 개발된 전략은 시선 공감 향상을 위한 수업 행동의 정량적 진단과 처방 중심의 대안을 제공한다는 점에서 가치가 존재하며, 교사의 수업 행동 분석을 통한 수업 전문성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 예비 교사들의 지질유산에 대한 인식과 이해정도, 지질유산 교육의 필요성과 효과적인 지질유산 교육을 위한 학습방법이 무엇인지 알아보는 데 있다. 이를 위해 2013년 충청북도 소재 초등 예비교사와 중등 예비 교사 학생 총 190명을 대상으로 설문조사 연구를 실시하였다. 조사 결과, 예비 교사들은 지질유산을 주로 방송매체를 통해서 처음 접해 알고 있었으나, 지질유산에 대한 설명과 인식의 정도는 낮은 편이어서 지질유산에 대한 지식과 설명에는 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 예비 교사들은 대부분 지질유산 교육을 받지 못하였지만, 일부 교육을 받은 예비 교사들은 초등학교 시절이나 중학교 시절에 학교에서 교사로부터 교육을 받은 것으로 나타났다. 하지만, 지질유산 교육을 받은 예비 교사들마저도 지질유산에 대한 인식은 부족하였다. 지질유산의 우수성과 중요성을 높이 인식하여 지질유산 교육이 필요하다고 응답했다. 현행 초, 중등 교육과정에서 지질유산 교육은 다루고 있지 않으며, 지질유산 교육이 이루어지고 있지 않다고 인식하고 있었다. 예비 교사들은 학교에서 교사가 중심이 되어 지질유산 교육이 이루어지는 것이 가장 효과가 높을 것으로 인식하고 있었다. 학생들에게 지질유산 교육은 학습능력이 갖춰지고, 가장 호기심이 많은 초등학교가 가장 적절한 시기라고 응답하였으며, 지질유산 교육에 많은 시간을 할애하는 것에는 부정적인 측면을 보였다. 마지막으로 예비 교사들은 현행 개설된 교과내용에서 현장체험 형태의 지질유산 교육을 진행하는 것을 희망하였으며, 지질유산 관련 기관이 제공하는 동영상 자료를 주로 학습에 이용하겠다고 응답하였다. 이 조사 결과를 바탕으로 예비 교사들에게 지질유산의 가치와 소중함을 올바르게 알리기 위한 방안을 제안하였다.
본 연구는 문헌 연구 통해 설명 가능한 인공지능의 개념과 문제해결과정을 탐구하였다. 본 연구를 통하여 설명 가능한 인공지능의 교육적 의미와 적용 방안을 제시하였다. 설명 가능한 인공지능 교육이란 인간과 관련된 인공지능 문제를 다루는 사람 중심의 인공지능 교육으로 학생들은 문제 해결 능력을 함양할 수 있다. 그리고, 알고리즘 교육을 통해 인공지능의 원리를 이해하고 실생활 문제 상황과 관련된 인공지능 모델을 설명하며 인공지능의 활용분야까지 확장할 수 있다. 이러한 설명 가능한 인공지능 교육이 초등학교에서 적용되기 위해서는 실제 삶과 관련된 예를 사용해야 하며 알고리즘 자체가 해석력을 지닌 것을 활용하는 것이 좋다. 또한, 이해가 설명으로 나아가기 위해 다양한 교수학습방법 및 도구를 활용해야 한다. 2022년 개정 교육과정에서 인공지능 도입을 앞두고 본 연구가 실제 수업을 위한 기반으로써 의미 있게 활용되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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