윤종현 (2024)

• 이 연구는 2023년에 시행된 ‘2022 개정교육과정에 따른 AI 디지털교과서(수학･정보) 개발’ 사업의 후속 작업이자, 2024년 AI 디지털교과서 편찬준거 및 교육과정 표준체계 개발(과학) 사업의 일환임. 교육부 주관으로 2023년 3월부터 2024년 7월까지 한국과학창의재단이 수행함. 2025년부터 수학, 영어, 정보 교과에 AI 디지털교과서를 우선 도입하고 2028년까지 국어, 사회, 과학, 기술･가정 등의 과목으로 확대 적용할 계획에 맞춘 연구임
• 앞선 사업에서는 수학 및 정보 교과의 검정기준과 편찬상의 유의점을 개발하였고, 이번 연구는 과학 교과를 대상으로 하는 두 번째 사업으로 진행되었음. 첫 번째 사업에서는 수학 및 정보의 편찬 유의점과 검정기준이 개발되어 발행사들이 준수해야 할 기준을 제시했고, 교육과정 표준체계와 AI 디지털교과서 샘플 차시를 마련하여 AI 디지털교과서의 확산을 지원했음. 또, 독자적 검정체제의 필요성이 강조되고 검정체제의 타당성을 확보하기 위한 의견 수렴이 이루어졌으며, 검정 일정 단축 방안을 제안했었음

연구 목적

• • 연구는 다음과 같은 목적을 위해 진행되었음
    • 첫째, AI 디지털교과서(AIDT) 검정의 효율성과 정확성을 높이기 위해 검정 시뮬레이션을 수행하고, 수수료 산정 방법을 구체화하며, 자체 검증 결과 보고서와 수정･보완 권고서를 개발하여 검정 절차의 신뢰성과 투명성을 강화함
    • 둘째, 초등학교, 중학교, 고등학교 과학 AIDT의 편찬 시 유의해야 할 사항과 검정 기준을 개발하고, 각 학교급의 과학 교육과정 표준체계를 마련하여 일관된 교육과정 운영과 교육의 질을 향상시킴
    • 셋째, AIDT의 활용도를 높이고 현장에서의 적용을 촉진하기 위한 활성화 방안을 제시하여, 효과적인 AIDT 도입을 지원하고 교육 혁신과 미래 교육 역량 함양을 촉진함

연구 대상 및 방법

• • 위 목적을 달성하기 위해 아래의 다양한 연구 방법을 통해 접근하였음
  • 문헌 분석
    • 해외 문헌 분석
    • 2022 개정교육과정(과학) 분석
    • AI 디지털교과서 개발가이드라인 및 자체기술검증결과서 분석
  • 개발 연구
    • 2022 개정 교육과정에 따른 AI 디지털교과서(과학) 편찬상의 유의점 개발
    • 2022 개정 교육과정에 따른 AI 디지털교과서(과학) 교육과정 표준체계 개발
    • 검정 시뮬레이션 수행 및 수수료 산정
    • 자체검증결과서 및 수정보완권고서 개발
  • 전문가 협의회
    • 대상: 검정･기술 유관기관 연구원, 교육부 정책 담당자, 교사, 검･인정 심의위원, 교육과정 집필자 등
    • 주요 논의 사항:
      • 2022 개정 교육과정에 따른 AI 디지털교과서(과학) 및 AI 디지털교과서 검정
      • 교육부, 검정유관기관, 기술전문기관 간 연구 내용 공유 및 쟁점 논의
      • 과학교과 AI 디지털교과서 개발 및 검정 관련 쟁점 논의
  • 현장교사 및 발행사, 학계 등 의견수렴
    • AI 디지털교과서 검정(내용심사) 의견수렴회
    • 과학과 교육과정 표준체계(안) 교육과정 집필진 의견 수렴
    • 과학 AIDT 편찬상의 유의점 설명회

연구 결과

• 과학 AI 디지털교과서의 편찬상의 유의점 및 검정기준을 개발함. 과학 교과의 AI 디지털교과서를 개발할 때 준수해야 할 기준을 제시함
• 과학 교육과정 표준체계를 개발함. 초등학교 과학 3~6학년군, 중학교 과학, 고등학교 통합과학 1･2에 대한 편찬상의 기준을 구분하여 제시함으로써 발행사들이 과학 AI 디지털교과서를 개발할 때 준수해야 할 기준을 제공함
• 검정 시뮬레이션을 통한 검정 수수료 책정 타당성을 확보함. AI 디지털교과서는 서책형 교과서와 달리 교과서 분량에 있어 높은 자유도를 가지고 있기 때문에, 사전에 검정 시뮬레이션을 수행하여 검정 수수료 책정의 타당성을 보장하였음
• 자체검증결과서 개발 및 수정보완권고서를 작성함. 발행사의 개발 방향을 이해하고 숙지한 후 자체검증결과서를 개발하였음. 또, AI 디지털교과서의 경우 서책형 교과서와 다르게 쪽수 제한이 없으므로, 쪽수 없이 수정보완권고서를 작성하여 발행사에 전달하는 절차를 마련함

결론

• 연구는 AI 디지털교과서 활성화 방안으로 다음과 같은 세 가지 주요 내용을 제안함
  • 첫째, 현장 맞춤형 AI-TPACK 프로그램 개발 및 연수 필요성을 제시함. AI 디지털교과서의 성공적인 활용을 위해 교사들은 AI 기술과 관련된 교수 능력을 강화할 필요가 있음. TPACK(Technological Pedagogical Content Knowledge) 모델을 기반으로, 교사가 기술, 교수법, 그리고 교과 내용을 모두 통합한 역량을 키우는 연수 프로그램 개발이 필요함. 특히 교사들은 자신의 디지털 활용 능력을 진단하고 맞춤형 연수를 받을 수 있는 시스템을 통해 교수 능력을 강화해야 함. 또한, 지역별, 학교별 여건에 맞는 연수 프로그램과 마이크로 티칭을 통한 실습형 연수 방식도 중요함
  • 둘째, 디지털 러닝 로깅 활용 교수학습 모델 개발의 중요성을 강조함. AI 디지털교과서에서는 학습자의 데이터를 기반으로 학습 경험을 분석하고 최적화하는 디지털 러닝 로깅 기법을 활용한 교수학습 모델이 필요함. 이를 통해 학습자는 자신의 학습 패턴을 실시간으로 분석하고, 맞춤형 학습 콘텐츠와 피드백을 제공받을 수 있음. 이 모델은 학습자의 성취도 향상에 중요한 역할을 할 수 있으며, 보다 효율적인 학습 관리가 가능함
  • 셋째, 가칭 ‘디지털 학습 기록 분석 연구센터’ 설립 필요성 제기. AI 디지털교과서의 지속적인 발전과 정확한 활용을 위해서는 체계적인 연구와 데이터 분석이 필요함. 이를 위해 '디지털 학습 기록 분석 연구센터'와 같은 기관의 설립이 제안됨. 이 센터는 AI를 통해 축적된 학습 기록을 분석하고, 이를 바탕으로 교육 정책 및 커리큘럼 개발에 활용할 수 있는 데이터를 제공할 예정임