현행 한국 과학교육과정에서 인공지능 교육의 필요성과 기존 연구의 한계

인공지능 기반 교육은 크게 3가지로 나뉩니다.

인공지능을 일상생활에서 활용하는 교육

간단한 인공지능을 설계․구현하는 교육

인공지능의 새로운 알고리즘을 개발하는 교육입니다.

이는 4차 산업시대에서 모든 국민이 함양해야 할 인공지능 문해력이라고 합니다(Aoun, 2017).

 

따라서 인공지능에 대한 연구를 토대로 인공지능교육의 방향을 설정하고(Lee, 2020), 이를 토대로 차기 교육 과정에 반영할 인공지능교육 내용 요소를 선정할 필요가 있습니다(Kim, 2016).

 

1. 인공지능 교육이 과학교육에 아주 적합한 이유

과학교육에서는 다음의 이유로, 교수 학습에서 인공지능을 어떻게 활용할 것인지와 이를 통해 학생들에게 어떤 역량을 향상할지에 대한 연구가 필요합니다. 

 

• 과학교육은 학생들이 과학적 탐구를 통한 '데이터' 근거로 학습하기 때문에 인공지능 융합교육과 가장 적합한 교과목인 것입니다. 
• 인공지능은 인간의 '신경망 구조'를 모방한 알고리즘이고, 머신러닝과 딥러닝으로 구성되어 있습니다(Kim&Park, 2019). 
• 과학교육에서는 관찰, 분류, 예상, 추리 등의 기초 탐구기능에 머신러닝과 딥러닝을 사용할 수 있습니다.
• 가설 설정, 실험설계, 가설 평가 등의 통합 탐구기능을 향상하는 데에도 사용할 수 있습니다.
• 과학 탐구과정은 절차적 지식이기 때문에, 인공지능 기반으로 학습하는데 아주 적합한 영역이고, 학생들이 학습한 과학지식을 구조화하는 데에도 인공지능을 활용할 수 있기 때문입니다.
• 과학적 문제 해결, 융합인재교육(STEAM)에도 활용할 수 있습니다.

 

 

2. 한국의 과학교육 인공지능 융합 연구의 한계점

그러나 현재의 한국 교육분야에서 인공지능과 관련한 연구는 주로 실과, 영어, 수학, 사회를 중심으로만 이루어져 왔고, 과학교육에서는 인공지능의 적용에 대한 연구가 부족한 실정입니다(Shin&Shin, 2020).

 한국의 초등과학교육에서 인공지능의 적용방안에 대한 연구는 Shin&Shin(2020)의 연구가 유일합니다. 그마저도 초등교사의 인식, 인공지능 적용에 따른 초등과학교육의 변화, 인공지능 기반의 교수학습 전략과 창의적 문제 해결 모델을 제시하는데 그치고 있습니다. 인공지능을 융합한 과학교육 프로그램의 개발까지는 구체적으로 이루어지지 않은 것입니다.

 

 

 

[참고문헌]

: 신원섭. 운동과 에너지에서 인공지능 융합 과학교육의 가능성 탐색 연구. 에너지 기후변화 교육 10.1(2020) 73-86.

Shin, W., & Shin, D., 2020, A study on the application of artificial intelligence in elementary science education, Elementary Science Education, 39(1), 117-132.