음악과 창작 활동을 위한 인공지능 기반 프로그램 활용 메이커 교육 수업 설계 원리 개발 연구

Designing Instructional Principles for AI-Integrated Maker Education in Music Composition

메이커 교육은 학습자가 제작 활동을 중심으로 창의적인 사고를 촉진하고, 자기 주도적인 학습을 가능하게 하는 교육 방식으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 메이커 교육을 인공지능 기반 프로그램 활용 음악 창작 활동과 접목하여, 이러한 수업이 학교 현장에서 효과적으로 이루어질 수 있도록 수업 설계 원리를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위해 설계·개발 연구 방법을 적용하여 선행 연구 분석을 통해 초기 설계 원리를 개발하였고, 타당성 확보를 위해 두 차례의 전문가 검토를 실시하여 최종 수업 설계 원리를 개발하였다. 개발된 설계 원리는 1)창의적 문제 해결, 2)협력적 음악 창작, 3)음악 아이디어 생성, 4)자기 주도적 학습, 5)메이커 스페이스 구축, 6)평가 및 학습 과정의 분석으로 총 6개 설계 요소와 10개의 설계 원리, 20개의 하위 상세 지침으로 구성되었다. 본 연구는 음악 창작과 메이커 교육을 융합하여 새로운 가능성을 모색하고, 인공지능을 활용하여 학생들의 창의적 사고와 협업을 촉진할 수 있도록 하였다. 또한 인공지능을 활용한 음악 창작 메이커 수업을 체계적으로 설계하고, 이를 지원할 수 있는 구체적인 가이드라인을 개발하여, 실제 교육 현장에서 메이커 교육의 적용 가능성을 높였다는 것에 의의가 있다.

Maker education is an instructional approach that promotes creative thinking and enables self-directed learning through production-centered activities. It has been applied across various fields. This study aims to integrate maker education with music composition activities using AI-based programs, and to develop instructional design principles that support the effective implementation of such lessons in school settings. To achieve this, a design and development research method was employed. Initial design principles were derived through a review of previous studies, and two rounds of expert validation were conducted to ensure the validity of the proposed principles. The final instructional design principles consist of six design components—(1) creative problem-solving, (2) collaborative music composition, (3) generation of musical ideas, (4) self-directed learning, (5) establishment of maker spaces, and (6) assessment and analysis of the learning process—along with ten design principles and twenty detailed sub-guidelines. This study explores new possibilities by integrating music composition with maker education and promotes students' creative thinking and collaboration through the use of artificial intelligence. Moreover, by systematically designing AI-based music composition maker classes and developing specific guidelines to support them, this research contributes to enhancing the applicability of maker education in real educational contexts.