초등학교 체육수업에서 인공지능 자세추정 앱을 적용한 교육적 효과 탐색 - 네트형 경쟁 활동 배구 언더핸드 동작을 중심으로

Educational Effects of Applying an AI Posture Estimation App in Elementary School Physical Education : Focusing on Underhand Volleyball Skills in Net-Type Competition Activities

연구목적 본 연구의 목적은 인공지능을 활용한 배구 언더핸드 동작의 자세추정 및 피드백 제공 앱을 초등학생들에게 적용하여 교육적 효과 탐색 및 동작의 개선 여부를 파악하는데 있다. 연구방법 연구참여자들은 A 지역 소재 초등학교에 재학중인 남녀학생 177명(나이: 12 years, 신장: 152.8±7.01cm, 체중: 46.72±11.2kg, BMI: 19.90±3.68kg/㎡)으로 구성되었다. 먼저 배구 언더핸드 패스 동작을 분석하여 올바른 자세를 지도하기 위한 순서와 방법을 확인하고 이를 바탕으로 앱에서 사용할 피드백을 구성하였다, 다음으로 인공지능 자세추정 모델의 종류와 작동원리에 대한 선행연구를 통해 웹페이지에서 구동하기 위한 앱의 제작 방법을 학습하였다. 이를 바탕으로 계획을 수립하여 수업에 활용할 앱을 직접 개발하였다. 실험집단에는 앱을 적용한 수업을 실시하고 비교집단에는 전통적인 수업을 실시하여, 두 집단에서 나타난 운동 참여 시간의 변화를 관찰하였다, 또한 설문을 통해 학생들의 인식을 확인하였다. 연구결과 학생들의 배구 운동 참여 시간을 집단 간 비교한 결과, 실험집단의 운동 참여 시간은 약 7분 증가하였고, 비교집단의 운동 참여 시간은 약 6분 감소하였다(F = 20.873, p < .001). 앱 활용 수업 후 학생들의 인식 및 변화 정도에서 관찰 가능성 영역은 체육수업에 인공지능 수업 도구(앱)를 활용해본 경험에 대한 인식으로 앱 활용 수업 후 증가하였다(x^2= 49.216, p < .001). 시험 가능성 영역은 체육수업에 인공지능 수업 도구(앱)를 활용하여 동작을 분석해 본 경험에 대한 인식으로 앱 활용 수업 후 증가하였다(x^2= 71.017, p < .001). 결론 인공지능 자세추정 앱을 활용한 네트형 경쟁활동 수업을 통해 학생들은 올바른 배구 언더핸드 자세를 수행하였고, 수업 중 학습효과도 증가하였다.

Purpose: The purpose of this study is to explore the educational effects and assess the improvement of movements by applying an AI-based app that estimates posture and provides feedback on underhand volleyball skills to elementary school students. Methods: The research participants consisted of 177 students (age: 12 years old, height: 152.8±7.01 cm, weight: 46.72±11.2 kg, BMI: 19.90±3.68 kg/㎡) attending Elementary School located in A City. First, the volleyball underhand pass motion was analyzed to confirm the order and method for teaching the correct posture, and based on this, feedback to be used in the app was constructed. Next, through previous research on the types and operating principles of artificial intelligence posture estimation models Learned how to create an app to run on a web page. Based on this, a plan was established and an app to be used in class was developed directly. Results: The results that the experimental group showed an increase of approximately 7 minutes in practice time, whereas the comparison group showed a decrease of about 6 minutes (F = 20.873, p < .001). In terms of students' perceptions and degree of change after the app-based class, the observability domain increased after the app-based class (F = 49.216, p < .001). The testability domain also increased after the app-based class (F = 71.017, p < .001). Conclusion: Through the use of an AI posture estimation app in net-type competitive activities, students were able to perform the correct underhand volleyball technique, and their learning effects during the lessons also improved.