행위적 실재론 관점에서 생성형 AI와 예비교사의 수업 설계 사례 분석

Analyzing Pre-Service Teachers’ Lesson Design Cases with Generative AI through Agential Realism

본 연구는 행위적 실재론 관점에서 예비교사와 생성형 AI의 얽힘 과정을 분석하는 데 목적을 두었다. ChatGPT가 제공한 수업지도안을 예비교사들이 수정·보완한 자료를 ‘얽힘(entanglement)’, ‘행위적 절단(agential cut)’, ‘응답‑가능성(response‑ability)’의 개념을 중심으로 질적으로 분석하였다. 그 결과, 예비교사와 생성형 AI의 상호작용은 단순한 질의·응답을 넘어서 내부‑작용(intra‑action)을 통해 의미를 공동으로 생산하는 관계적 과정으로 나타났다. 예비교사들은 ChatGPT의 제안을 비판적으로 검토하고 변형하여 새로운 수업안을 함께 만들어가는 주체로 드러났다. 이러한 분석을 통해 행위적 실재론이 수학교육 연구의 새로운 분석 틀로서 가능성을 지님을 확인하였으며, 교사와 생성형 AI가 도구적 관계를 넘어 상호 얽힘 속에서 공동 행위자로 재구성되는 과정을 드러내어 교사교육의 방향성에 중요한 시사점을 제공하였다.

This study explores the entanglement between pre-service teachers and generative AI through the lens of agential realism. Data consisted of ChatGPT-generated lesson plans that were subsequently revised and elaborated by pre-service teachers, and were analyzed qualitatively using the concepts of entanglement, agential cut, and response-ability. Findings show that their interactions were relational and co-productive, rather than simple question-answer exchanges, as meaning emerged through intra-action. Pre-service teachers critically reinterpreted and transformed AI-generated suggestions, positioning themselves and generative AI as co-agents in lesson design. The study highlights the value of agential realism as an analytical lens and offers implications for rethinking teacher education in the era of AI.