디자인씽킹 프로세스 기반의 인공지능(AI) 교육 프로그램 적용 효과분석 document_id A220623200906

초중등 교육에서 AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. AI 교육 프로그램에서 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 연구 결과, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 유의미하게 높아졌다. 또한 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. 이러한 긍정적 인식은 프로그래밍 언어 활용 수준이 높은 학생들이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 시사점을 제안하였다. AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 AI 교육을 위한 한가지 방법으로 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구의 AI 교육 프로그램에서는 AI 교육을 처음 경험하는 학생들이 AI의 개념을 이해하고 AI 문제를 탐색, 해결해볼 수 있는 경험을 제공하고자 하였다. AI 교육 프로그램에는 자발적으로 신청한 중학생 52명이 참여하였으며, 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 본 연구의 결과를 정리하고 논의하면 다음과 같다. 첫째, AI 교육 전, AI 특강 후, AI 프로젝트 후 3차에 걸쳐 실시된 효과분석 설문의 반복측정 분산분석 결과 전반적인 AI 가치 인식은 본 교육 프로그램을 통해 유의미하게 높아진 것으로 나타났으며, 특히 사전 설문과 AI 특강 후 설문 결과 간에 유의미한 변화가 나타났다. 이는 AI 전공 선택이나 AI 역량의 중요성 인식과 같은 AI의 가치는 AI 특강만으로도 충분히 학습자에게 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 다만 AI 가치 인식 하위 문항 중 AI에 대한 이해는 특강 뿐만 아니라 프로젝트 수행경험을 통해 의미있게 증가한 것으로 나타났다. 또한 학습자의 AI의 이해 및 적용에 대한 자신감을 나타내는 AI 효능감도 특강뿐만 아니라 프로젝트 수행경험을 통해 의미있게 증가했다. 특히 AI의 동작원리를 이해할 수 있다는 항목과 AI를 활용해서 간단한 문제해결 할 자신이 있다는 항목에서 프로젝트의 영향이 나타났다. 이러한 결과는 AI의 가치 인식은 전문가의 특강으로도 변화할 수 있지만, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 보다 효과적으로 증진될 수 있음을 의미한다. 본 연구의 AI 교육 프로그램과 마찬가지로 Machine learning for kids 환경에서 블록 프로그래밍 언어 기반의 인공지능 교육을 수행한 후 초등학생들의 AI에 대한 흥미, AI 기술에 대한 접근 가능성, AI 교육 필요성 등에 대한 인식 등을 분석한 이영호의 연구에서도 AI 기술의 중요성, AI 기술의 접근성, AI 기술 교육의 필요성에 대한 학습자의 인식은 교육 전과 비교하여 교육 후에 유의미하게 향상되었다. 이영호는 학습자가 AI에 대해 막연하게 알고 있던 것과 달리 직접 AI 기술을 적용하는 경험을 통해 유의미한 향상이 나타난 것으로 보았다. 반면, AI 기술에 대한 흥미는 교육 전과 교육 후에 차이가 나타나지 않았는데 이에 대해 수업에서 실제 학생의 현실과 연계된 AI 프로젝트를 수행하지 않았기 때문일 가능성이 있다고 해석하였다. 이러한 결과로 볼 때 본 AI 교육 프로그램에 적용한 디자인씽킹 프로세스는 학생들이 자신에 관심과 경험에 기반하여 AI 문제를 찾고, 정의하고, 해결하도록 안내하는데 효과적인 방법이었음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 AI 특강의 효과를 통제하기 위해 세 번의 설문을 실시하고 이를 반복측정 분산분석을 통해 분석하였다. 분석결과 AI 특강 후 실시한 설문에서 이미 응답 평균이 높게 나타난 상황이어서 이를 AI 가치 인식의 변화에 프로젝트의 영향이 없었다고 해석하는 데는 제한이 있다. 둘째, 본 연구에서는 AI 교육프로그램의 효과가 학습자의 프로그래밍 언어 수준에 따라 차이가 있음이 확인하고자 하였다. 분석 결과, AI 가치 인식은 교육 전 설문에서 프로그래밍 언어 수준이 높은 집단이 낮은 집단보다 높게 나타났으나, 이러한 차이는 특강 및 프로젝트를 수행한 후 나타나지 않았다. 이는 교육이 진행됨에 따라 프로그래밍 언어 활용 수준에 따른 AI 가치 인식 차이가 줄어드는 것을 의미한다. AI 효능감은 교육 전과 특강 후 설문에서 프로그래밍 언어 활용 수준에 따른 차이가 나타났다. AI 효능감 전반적으로 프로그래밍 언어 활용 수준 ‘상’ 집단이 프로그래밍 언어 활용 수준 ‘하’ 집단보다 높게 나타났으며, 이러한 차이는 프로젝트 수행 이후 이러한 차이는 더 이상 나타나지 않았다. 다만, AI 효능감 하위 문항 중 AI를 활용한 문제해결 관련 문항에서 프로젝트 후에도 프로그래밍 언어 활용 수준이 높은 집다과 낮은 집단 간에 차이가 크게 나타나 실제로 AI를 적용하여 문제해결 프로젝트를 수행한다는 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것을 확인하였다. 정리하면, AI 처음 접하는 학생들의 경우 교육 전에는 기존의 프로그래밍 언어 활용 수준에 따라 AI의 가치 인식 및 효능감에 차이가 나타나지만, 대부분의 차이는 특강 후에 줄어들었다. 그러나 실제 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 여전히 프로그래밍 언어 활용 수준의 영향이 크게 미치는 것으로 나타났다. 전문가들은 AI 교육이 SW 교육의 연장선에서 컴퓨팅사고력 및 코딩을 기반으로 해야 한다고 강조하였으며, 특히 Wong 외는 AI 교육과정 프레임워크를 제시하면서 컴퓨팅 사고력과 관련된 필수요건을 제어구조를 활용하여 프로그래밍하기. 알고리즘을 설계하고 수정하기 등과 같이 제시한 바 있다. 본 연구에서도 기본적인 컴퓨팅사고력 및 코딩 능력이 학습자의 AI 문제해결 프로젝트 수행에 대한 자신감에 영향을 미치는 것으로 나타나, 효과적인 AI 교육을 위해서는 학습자에게 필요한 컴퓨팅 사고력 요소를 파악하고 이를 사전에 교육하는 것이 필요하다고 할 수 있다. 또한 후속연구에서는 보다 면밀하게 학습자의 사전 SW역량과 AI 교육 결과 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 셋째, 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. AI 학습동기 역시 높게 나타났는데 특히, ‘앞으로 AI의 원리와 구현 방법에 대해 깊이 있게 학습하고 싶다’가 다른 항목에 비해 상대적으로 높게 나타나 AI 문제해결 경험이 보다 심층적인 AI 학습 동기를 유발함을 알 수 있었다. 프로젝트 전반에 관한 인식 중 특히 프로젝트의 재미와, AI 프로젝트 각 단계에 대한 인식, 학습동기 등은 대체로 프로그래밍 언어 활용 수준이 높은 집단에서 의미있게 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 다음과 같은 시사점을 제안할 수 있을 것이다. 첫째, AI 교육을 처음 경험하는 학생들이 AI의 개념을 이해하고 AI 문제를 탐색, 해결해볼 수 있는 교육프로그램을 통해 학생들의 AI에 대한 인식이나 태도, 효능감 등을 긍정적으로 변화시킬 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 다음 단계로의 AI 학습에 대한 동기를 유발할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 특히 학습자들이 AI에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 자신이 관심있는 AI 문제를 찾고, 정의하고, 이를 해결하는 과정을 디자인씽킹 프로세스를 통해 경험하도록 하였다. 이 과정에서 특히 학생들이 막연하게 생각했던 AI 기술을 실제 자신들이 활용할 수 있다고 생각하게 된 것으로 나타났으며, 향후 보다 깊이 있는 AI 학습을 하고 싶다는 학습 동기를 가지게 되었다. 이에 AI를 적용할 수 있는 현실문제를 찾고 어떤 기술이 필요한지 파악한 뒤 적절한 이론 및 기술 요소를 학습할 수 있는 접근이 필요하다. 둘째, 따라서 정규 SW 교육과정 뿐만 아니라 영재교육, 방과후 교육, 창의적 체험활동 등 다양하게 적용될 수 있는 AI 교육 모델 및 AI 문제, 프로젝트들이 개발되어야 할 것이다. 현재 AI 교육과정 개발은 차세대 SW 교육과정 표준모델, 학교 SW 교육과정에 집중되어 있다. 그러나 SW 교육과정을 개정하고 이를 학교교육 내에 정착시키는 데는 장기적인 시간이 필요하다. 그러나 전 세계적으로 초중등 AI 교육 도입에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 시점에서 효과적인 AI 교육 모델을 개발하고 다양한 SW 교육의 맥락에서 빠르게 확산할 필요가 있다. 이를 통해 학생들이 AI 관련 지식 및 기술, AI를 활용한 다양한 융합 문제해결 등 AI 분야의 지식과 응용 능력을 심화, 또는 확장해 나갈 수 있는 기회를 제공하고, 나아가 AI 및 AI 융합 분야의 진로를 탐색하고 계획할 수 있도록 할 필요가 있다. 셋째, 현재 교육현장에서는 AI 교육에 대한 관심은 높지만 AI 실습환경의 제약으로 다양한 교육이 이루어지기 어려운 상황이다. 현재 AI 교육은 IBM의 Machine learning for kids, 구글의 Teacherble machine 등과 같은 플랫폼을 활용하는데 다양한 데이터의 활용이나 다양한 모델 구축 등에서 제약이 있는 상황이다. 이에 중국은 국가주도로 TensorFlow, Caffe, CNTK 등의 AI 프레임워크가 내장되어 있고, Scratch, Python, Arduino, H5 프로그래밍 언어를 지원하는 AI 교육 플랫폼을 개발하여 운영하고 있다. 우리나라도 AI 교육의 도입과 확산을 위해서는 무엇보다도 시급히 이러한 AI 실습 환경 구축 및 공유가 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 장기간에 걸쳐 AI 교육 프로그램을 실시하고 효과를 분석한 것이 아니라, 1박 2일간의 단기 교육 프로그램을 실시하고 연구를 수행했다는 점에서 한계가 있다. 따라서 본 연구에 적용된 AI 교육 모델을 장기 교육프로그램에 적용한 후 효과를 분석하여 연구 결과를 다시 확인해 볼 필요가 있다.