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예비교사의 AI·디지털 교육 요구분석

원문정보

Needs Assessment of Preservice Teachers' AI & Digital Education

권혁일

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초록

영어

This study aimed to analyze the AI and Digital education needs of students at ‘C University of Education’ for the development of a ‘AI and Digital Education’ course. To achieve this objective, Importance-Performance Analysis (IPA) was conducted with 79 fourth-year students from ‘C University of Education,’ focusing on 18 AI and digital education competencies. The paired sample t-test revealed significant differences between the importance and performance scores for all 18 competencies. Using the Borich needs assessment model, the results indicated that the ‘Data Utilization Feedback Competency’ had the highest demand. Additionally, applying The Locus for Focus model to prioritize needs, nine competencies were identified as having very high priority, including ‘Data Utilization Feedback Competency,’ ‘Understanding Basic Knowledge Related to AI and Digital ,’ and ‘Practical Learning Design Based on AI and Digital.’ The needs assessment results identified in this study should be actively reflected as foundational data for the development of the ‘AI and Digital Education’ course.

한국어

본 연구는 초등교원양성대학인 ‘C 교육대학’의 ‘AI·디지털 교육’ 교과목 개발을 위하여 재학생들의 AI·디지털 교육에 대한 요구를 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구목적을 달성하기 위하여 ‘C 교육대학’ 4학년 재학생 79 명을 대상으로 18개의 AI·디지털 교육 역량에 대한 중요도-수행도 차이 분석(IPA)을 실시하였다. 대응표본 t-test검 증을 통해 18개 역량 모두 중요도와 실행도 점수 차이가 유의미한 것으로 나타났다. Borich 요구 분석 모델을 적용 한 요구도 순위를 분석 결과 ‘데이터 활용 피드백 역량’의 요구도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 ‘The Locus for Focus 모형’을 적용하여 요구도의 우선순위를 분석한 결과 ‘데이터 활용 피드백 역량,’ ‘AI·디지털 관련 기초지식 이해 역량,’ ‘AI·디지털 기반 실제적 학습 설계 역량,’ 등을 포함하여 우선순위가 매우 높은 9개의 역량을 규명하였다. 본 연구에서 규명된 요구분석 결과는 ‘AI·디지털 교육’ 교과목 개발을 위한 기초 자료로 적극 반영될 필요가 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AI·디지털 교육
1. AI·디지털 교육의 개념
2. AI·디지털 교육 역량
Ⅲ. 연구방법 및 절차
1. 연구 대상
2. 자료 수집 및 분석
Ⅳ. 연구결과
1. 역량별 중요도-수행도 차이 및 요구도 분석결과
2. The Locus for Focus 모형 분석 결과
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 권혁일 Kwon, Hyuk-il. 정회원 청주교육대학교 교육학과

참고문헌

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