인공지능을 활용한 융합디자인 수업이 중학생의 자기주도적 학습에 미치는 영향: 우주쓰레기 제거 게임디자인 수업을 중심으로

김효정

doi:10.15187/adr.2021.05.34.2.89

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저자정보: 김효정 (이화여자대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.34 No.2 (Wn.138)

발행연도: 2021.5

수록면: 89 - 103 (15page)

DOI: 10.15187/adr.2021.05.34.2.89

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연구배경: 본 연구의 목적은 인공지능을 활용한 중학교 융합디자인 수업이 자기주도적 학습에 어떠한 영향을 미치는지 연구하는 데 있다.
연구방법: 본 연구 진행을 위해 문헌 조사와 실태 조사를 진행하고, 중학교 융합디자인 수업으로 미술교과를 중심으로 하여 과학과 정보교과의 융합으로 인공지능을 활용한 우주쓰레기 제거 웹게임 디자인 수업 6차시를 개발하여 융합교육전문가 3인과 인공지능 기술 전문가 3명의 자문을 받아 수정 및 보완해 수업 내용을 구성하였다. 2020년 11월부터 12월까지 경기도 소재 Y중학교 3학년 4개 학급 128명의 학생을 대상으로 6차시 수업을 진행하였으며, 이중 사전, 사후평가에 다 참여한 학생 95명을 대상으로 평가와 분석을 진행하였다. 본 연구 자료는 SPSS 통계패키지 프로그램을(Ver 21.0) 사용해 전산통계 처리를 진행했고, 유의수준 p<.05, p<.01, p<.001에서 검증을 하였다.
연구결과: 사전 · 사후 분석 결과는 전체 응답자 95명을 대상으로 수업효과성을 살펴보기 위하여 대응표본 t-검정을 실시한 결과 인공지능을 활용한 융합디자인 수업을 경험한 학생들의 사전, 사후 평가를 통해 자기주도적 학습, 흥미, 배려와 소통의 세 가지 영역에서의 효과를 살펴보았다. 자기주도적 학습은 학습의 과정을 학생들이 주도해나가는 능력의 변화를, 흥미는 교과에 대한 흥미의 변화를 그리고 수업에서 학생들 간 배려와 소통의 태도를 보고자 하였다. 위에서 열거한 세 가지 영역에서 통계적으로 유의미한 교육결과가 나왔으며 전체 요인에서 사전검사(M=2.49)보다 사후검사값(M= 3.04)이 0.55증가하여 교육 효과가 있는 것이 검증되었다.
결론: 본 연구를 통해 인공지능을 활용한 중학교 융합디자인 수업이 학생들의 자기주도적 학습에 긍정적인 영향을 끼친다는 연구 결과를 도출할 수 있었다. 3개 학급의 학생들을 대상으로 연구를 진행하였으므로 일반화하기엔 제한점을 가지고 있으나, 유사 주제의 지속적인 연구 진행이 교육 현장에 확산될 수 있기를 바란다.

Background: This study aims to investigate how a middle school’s convergence design class using AI affects self-directed learning.
Methods: To proceed with this study, a literature search and fact-finding were conducted. For the middle school convergence design, 6 lessons of space debris removal web game using AI was developed through the convergence of science and information subjects, focusing on art class. The contents of the class were revised and supplemented with the advice of three experts in convergence education and three experts in AI technologies. From November to December 2020, 6 lessons were conducted for 128 students from 4 classes in the 3rd grade of Y middle school in Gyeonggi-do, and evaluation and analysis were conducted on 95 students who participated in both pre-and post-analysis. The data of this study were processed for computational statistics using SPSS 21.0, and were verified at significance levels p<.05, p<.01, and p<.001.
Results: The pre-and post-analysis of 95 respondents among the total students who experienced the convergence design class using AI, investigated the effectiveness of the class in the following three areas based on the results of the response sample t-test; self-directed learning; interest; consideration and communication. ‘Self-directed learning’ focused on changes in the ability of students to take ownership for their learning, and ‘interest’ focused on changes of interest in the subjects. The attitude of consideration and communication in the class was also considered. It was verified that there were statistically significant educational effects in the above three areas, and for all factors, the value increased by 0.55 in the post-analysis(M= 3.04) compared to the pre-analysis(M=2.49).
Conclusions: As a result of this study, it was found that middle school’s convergence design class using AI has positive effects on students" self-directed learning. Although there are limitations to generalizing this result since this study was conducted for 3 classes only, I hope that the research on similar topics will continue to spread to the educational field.

#Artificial Intelligence #Convergence Design Lesson #Self-Directed Learning #Game Design #인공지능 #융합디자인 수업 #자기주도적 학습 #게임 디자인

참고문헌 (19)

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Boekaerts, M. / 1995 / Self-regulated learning : Bridging the gap between metacognitive and metamotivation theories / Educational Psychologist 30(4):195~200

Hong, S. / 2020 / Artificial Intelligence and EduTechin School Education

Ingels, S. J. / 2004 / Education Longitudinal Study of 2002: Base Year Data File User's Manual. NCES 2004-405 / National Center for Education Statistics

김진수 / 2019 / 초등과정 인공지능 학습 원리 이해를 위한 보드게임 기반 게이미피케이션 교육 실증 / 정보교육학회논문지 23(3):229~235

Ku, J. / 2020 / A Study on the Practical Teaching of Elementary Artificial IntelligenceConvergence Education based on Convergence CT-FL Instructional Model / Communications of the Korean Association of Computer Education 24(1):149~152

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