생명 영역에서의 인공지능 융합 수업이 초등학생의 생태 소양에 미치는 영향 - ‘생물과 환경’ 단원을 중심으로 -

The Effects of AI Convergence Education in the Life Domain of Science on Elementary Students’ Ecological Literacy: Focusing on the ‘Living Things and Environment’ Unit

이 연구는 초등학교 5학년 학생을 대상으로 과학 생명 영역에서의 인공지능 융합교육이 초등학생의 생태 소양 함양에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행한 것으로, 이를 위해 생태계 구성 요소를 분류하는 인공지능 모델제작, 데이터 분석을 통한 생태계 문제 해결, 생성형 AI 기반 생태계 보전 캠페인 활동 등으로 이루어진 8회기(15차시) 분량의 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 효과 검증을 위해 생태 소양 검사 도구를 사용한 양적 분석과 함께 활동지, 수업 소감문, 사후 성찰지 및 인터뷰 자료를 활용한 질적 분석을 병행하였다. 연구 결과, 생태 소양의 모든 하위 영역에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 질적 자료 분석을 통해서도 학생들의 생태계 문제에 대한 정서적 공감 능력과 환경 보전 실천 의지가 강화된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 인공지능을 과학 탐구 과정에 체계적으로 융합함으로써, 추상적인 생태계 개념을 데이터 기반의 분석과 예측 활동으로 구체화하여 학습자의 고차원적 생태 소양을 효과적으로 함양할 수 있음을 시사한다.

This study investigated the impact of AI convergence education in elementary life science on the ecological literacy of fifth-grade students. An eight-session (15-class periods) AI convergence program was developed, and delivered to fulfill the study objective. The program incorporated activities such as constructing an AI model to classify ecosystem components, addressing ecosystem issues through data analysis, and conducting ecosystem conservation campaigns using generative AI. Pre- and posttests on ecological literacy were used to perform a quantitative analysis of the program’s effectiveness. Qualitative analyses of activity sheets, class reflection essays, post-program reflection sheets, and interview data complemented the quantitative examination. The results demonstrated statistically significant improvement across all subdomains of ecological literacy. The qualitative findings also indicated increased levels of affective empathy apropos ecosystem issues and suggested greater willingness to engage in environmental conservation practices. These results signal that the systematic integration of AI into scientific inquiry can effectively foster higher-order ecological literacy by transforming abstract ecosystem-related concepts into tangible, data-driven analytical and predictive learning experiences.