기술교사의 인공지능 융합교육에 관한 인식 및 교육 요구도 분석

Analysis of Technology Education Teachers’ Perceptions and Educational Needs for AI Convergence Education

이 연구의 목적은 기술교사의 인공지능 융합교육에 관한 인식과 교육 요구도를 분석하여 기술교과에서 인공지능 융합교육의 방향을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 전국의 중·고등학교 기술교사를 대상으로 온라인 설문을 실시하여 130명의 응답을 수집하였다. 인식 문항은 기술통계와 준비도 요인에 따른 t-검정을 통해 분석하였으며, 교육 요구도는 Borich 요구도와 Locus for Focus 모델을 적용하여 우선순위를 도출하였다. 연구 결과, 기술교사는 전반적으로 인공지능 융합교육에 긍정적인 인식을 보였으며, 특히 연수 참여와 실천 경험이 있는 교사일수록 이해, 필요성, 실천 의지가 높게 나타났다. 실천 과정에서는 교수·학습 자료 부족, 교사의 인공지능 활용 역량 부족과 같은 내적 어려움뿐 아니라 기자재와 예산의 부족 등 환경적 제약도 확인되었다. 또한 인공지능 융합교육이 기술학적 지식, 기술적 실천, 기술적 문제해결력향상에 도움이 된다고 인식하였다. 교육 요구도 분석에서는 인공지능 기술의 특징, 발전, 활용 방안의 선정·설계·실행 등 수업 운영과 직접적으로 연계되는 실천 중심 요소가 높은 우선순위를 보였다. 반면 수행 수준은 전 영역에서 낮게 나타나 기술교과 전체를 대상으로 한 포괄적 지원의 필요성이 드러났다. 이 연구는 기술교과의 특성을 반영한 인공지능 융합교육 요구를 실증적으로 제시하였다는 점에서 향후 교사 연수, 교육과정 재구성, 교수·학습 자료 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study analyzed technology teachers’ perceptions and educational needs regarding AI convergence education to explore directions for AI convergence education within technology education. An online survey was administered to technology education teachers nationwide, and responses from 130 teachers were analyzed. Descriptive statistics and independent samples t-tests were used to analyze perception-related items, while educational needs were assessed using Borich’s needs assessment formula and the Locus for Focus model. The findings indicated that technology teachers generally held positive perceptions of AI convergence education. Those with experience in training participation and instructional practice showed higher levels of understanding, perceived necessity, and willingness to implement AI convergence education. Teachers also reported various challenges, including insufficient instructional materials, limited AI-application competencies, and external barriers such as inadequate equipment and budget. They perceived AI convergence education as contributing positively to students’ technological knowledge, technological practice, and technological problem-solving abilities. The needs analysis indicated that practical, classroom-centered components—including understanding AI characteristics and development, as well as selecting, designing, and implementing AI application strategies—were prioritized for support. Overall performance levels were low across all content elements, suggesting a need for comprehensive and systematic support throughout the entire domain of AI convergence education in technology classes. This study provides empirical insights into the perceptions and needs of technology teachers regarding AI convergence education. It offers foundational implications for developing teacher training programs, redesigning curricula, and developing instructional resources that reflect the unique characteristics of technology education.