본 연구에서는 AI 융합교육을 위한 디지털 과학실험 프레임워크를 개발하여 중학교 학생들에게 적용해보고 학생들의 과학 관련 경험·태도 및 과학 성취도를 분석해 보았다.
기존의 과학 수업은 과학 이론을 전달하는 방식을 활용하고 있다. 실험을 병행한 수업은 과학 이론을 확인하기 위해 하는 경우가 대부분이다. 확인 실험은 과학 이론을 확실히 이해하는데 아주 중요한 역할을 한다. 과학 실험은 확인 실험 외에도 탐구 실험이 존재한다. 실험 과정에 자유도를 확보하여 알려진 과학 이론 뿐만 아니라 주목받지 못한 과학 개념을 탐색할 수 있다. 그러나 학교 현장에서 탐구 실험을 학생들에게 제시하기란 쉽지 않다. 이러한 이유로 인해 과학 실험 수업은 점차 줄어들고 과학 이론 위주의 학습이 주를 이루고 있다.
과학 실험 수업의 가장 중요한 목표는 현상에 대한 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 분석하여 과학 원리는 학습하는데 있다. 그러나 현재 과학 실험 수업은 이러한 목표를 달성하기 어려운 실정이다.
과학 교사의 실험 준비에 어려움을 개선하면서 적당한 자유도를 갖는 과학 탐구 실험을 위해 인공지능(AI)을 과학 실험 수업에 융합해보고자 한다. 인공지능(AI) 융합교육을 위해 디지털 과학실험 프레임워크를 개발하였다. 개발한 내용을 바탕으로 학생들에게 인공지능(AI) 융합 과학실험수업을 진행하였고 이를 바탕으로 학생들의 과학 관련 경험·태도 및 과학 성취도를 분석하였다. 사전·후 진단평가와 사전·후 과학 관련 경험·태도 검사를 실시하여 검사결과에 대한 통계를 분석하였다.
연구 결과, 학생들의 과학 관련 경험·태도에서 긍정적인 변화를 확인할 수 있었고, 과학 개념에 대한 성취도로 향상되는 것을 볼 수 있었다. 인공지능(AI) 융합교육이 추구하는 자기주도학습과 참여형 수업을 경험하게 되어 과학 관련 자아개념 및 태도에 긍정적인 영향이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학생들의 과학과 관련된 진로에도 긍정적인 결과를 볼 수 있었다.
본 연구에서는 다음과 같은 내용을 핵심으로 연구하였다.
가. 아두이노에 센서를 연결하기 어려운 점을 개선하기 위해 방법을 탐색하였다.
나. 아두이노 센서를 텍스트 코딩으로 조작하기 어려운 점이 있어 블록 코딩으로 조작하는 방법을 탐색하였다.
다. 데이터를 쉽게 수집할 수 있는 방법을 탐색하였다.
라. 수집된 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 분석, 일반화, 적용(예측) 하는 방법을 탐색하였다.
본 연구를 통해 학생들이 인공지능(AI)을 활용하여 스스로 탐구하고 문제해결력을 기를 수 있는 수 많은 교수학습자료의 개발이 기대된다.