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영어

This study analyzes the reflection patterns and presentation methods of AI education contents in nine elementary Practical Arts textbooks based on the 2022 Revised Curriculum. To this end, curriculum analysis and content presentation analysis were comprehensively conducted, with a primary focus on Romey’s analysis. The results of the curriculum analysis showed that all nine textbooks generally reflected the achievement standards faithfully. However, Romey’s analysis revealed that while figures, diagrams, and activities tended to be exploratory, texts and end-of-unit questions were largely authoritative, thereby limiting the promotion of students’ inquiry. Regarding content presentation, most textbooks relied on the traditional IPO model and Guided Learning, and predominantly utilized single data types. These findings imply that disparities in AI learning experiences may arise depending on the textbook design. Based on these results, this study suggests reinforcing inquiry-based activities and diversifying data presentation. Furthermore, it asserts that establishing an independent information subject and expanding class hours are essential for the practical realization of universal AI education.

한국어

본 연구는 2022 개정 교육과정 초등학교 정보 교육과 관련된 실과 교과서 9종을 대상으로 인공지능 교육 내용 의 반영 양상과 제시 방식을 분석하였다. 이를 위해 Romey 분석을 중심으로 교육과정 분석, 내용 제시 방식 분석 을 종합적으로 수행하였다. 교육과정 분석 결과, 9종 교과서 모두 교육과정 성취기준을 대체로 충실히 반영하고 있었으며, Romey 분석 결과, 그림과 도표 및 활동 영역이 비교적 탐구적인 경향을 보인 반면, 텍스트와 단원 끝부 분에 제시된 질문 영역은 권위적인 경향을 띠어 학생의 탐구성을 촉진하는 데 한계가 있었다. 이는 동일한 교육과 정임에도 교과서 설계에 따라 인공지능 학습 경험의 차이가 발생할 수 있음을 시사한다. 내용 제시 방식에서는 대 다수 교과서가 전통적 IPO 모델과 Guided Learning에 해당되었으며, 단일 데이터 형태 제시 방법을 사용하고 있 었다. 본 연구는 이러한 분석을 바탕으로 탐구 중심 활동 강화, 데이터 제시 방식의 다양화 등과 함께 보편적 인 공지능 교육의 실질적 구현을 위해 초등 정보 교과의 독립적 편성과 시수 확대가 필수적임을 제언한다.