노벨엔지니어링 기반 AI 교육 프로그램의 효과 분석: 초등학교 4학년 적용 사례

Analyzing the Effects of a Novel Engineering-Based AI Education Program: A Case Study of a Fourth-Grade Class

본 연구는 노벨엔지니어링(NE) 기반 AI 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 학습몰입에 미치는 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등학교 4학년 1개 학급을 대상으로 총 12차시의 교육 프로그램을 개발·적용하였다. 연구 방법으로는 질적·양적 혼합연구를 활용하였으며, 컴퓨팅 사고력과 학습몰입에 대한 사전·사후 검사를 통해 프로그램의 효과를 분석하였다. 또한, 수업자료와 심층면담을 통해 정성적 데이터를 수집하였다. 심층면담은 사고력과 학습몰입 수준에서 상·중·하를 보인 학습자를 선정하여 실시하였으며, 이들의 분석/설계 및 구현/추론 능력이 수업 과정에서 어떻게 나타났는지를 중심으로 분석하였다. 연구 결과, 노벨엔지니어링 기반 AI 교육 프로그램은 컴퓨팅 사고력과 학습몰입 모두에 유의미한 긍정적 효과를 보였다. 학생들은 문제 해결 과정에서 적극적인 탐구 활동과 흥미로운 과제에 몰입하였으며, 적절한 난이도와 주도적 활동, 활발한 의사소통이 학습몰입을 높이는 데 기여한 것으로 나타났다. 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 학습몰입을 증진시키기 위한 교육 프로그램의 개발과 적용 가능성을 제시하였으며, 향후 교육 현장에서 활용될 수 있는 실천적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to examine the effects of a Novel Engineering (NE)-based AI education program on elementary school students’ computational thinking and learning engagement. A 12-session instructional program was developed and implemented in a fourth-grade classroom at an elementary school. A mixed-methods research design was employed, incorporating both quantitative and qualitative data. Pre- and post-tests were administered to assess changes in students' computational thinking and learning engagement. In addition, qualitative data was collected through instructional materials and in-depth interviews. Interview participants were selected based on high, medium, and low levels of performance in computational thinking and learning engagement. The interviews focused on how students demonstrated competencies in analysis/design and implementation/inference throughout the learning process. The results indicated that the NE-based AI education program had a statistically significant positive impact on both computational thinking and learning engagement with the students. The students actively engaged in problem-solving activities and found the tasks stimulating, which contributed to the enhancement of their computational thinking skills. Furthermore, the appropriate level of task difficulty, opportunities for autonomous participation, and active communication were identified as factors that fostered greater learning engagement. This study demonstrates the potential for developing and applying effective AI education programs to enhance elementary students’ computational thinking and learning engagement, offering valuable implications for future educational practices.