피지컬 컴퓨팅을 활용한 인공지능 융합 교육의 효과성 분석

Analysis of the Effectiveness of AI Convergence Education Using Physical Computing

Abstract

본 논문에서는 인공지능 교육용 자료를 활용한 실습 위주의 교육에서 수강자들의 의견을 조사해 효과성을 분석하는 것에 목적이 있다. 특히, 이번 연구에서 중점사항은 예비 대학생을 대상으로 피지컬 컴퓨팅을 활용한 인공지능 융합 교육을 실시한 후 만족도를 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 인공지능의 개념, 사회적 영향, 윤리에 대한 이해도가 남녀 모두 향상되어 이는 교육이 인공지능 기술을 효과적으로 활용하고 윤리적 문제를 고려하는데 있어 도움이 되었다는 것을 보여주었다. 둘째, 인공지능 응용과 활용, 문제해결에 대해 남녀 모두 크게 향상되었으며, 이는 인공지능 기술을 효과적으로 적용하고 문제를 해결하는데 있어 중요한 기반이 될 수 있다는 것을 입증하였다. 셋째, 교육에 대한 만족도 조사에서 전체 문항에 대한 평균이 4.17 이상으로 높아 수업의 만족도가 높았음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 인공지능 융합 교육을 위한 프로그램 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

In this paper, the purpose is to investigate the effectiveness of a practical-based education using AI educational materials by surveying the opinions of the participants. In particular, the focus of this study was to analyze satisfaction after conducting artificial intelligence convergence education using physical computing for pre-university students. The results of this study are as follows: First, both male and female students showed an improved understanding of AI concepts, social impact, and ethics, indicating that the education helped them effectively utilize AI technologies while considering ethical issues. Second, there was a significant improvement in both male and female students' application and utilization of AI, as well as their problem-solving abilities, demonstrating that this education provides an important foundation for effectively applying AI technologies and solving problems. Third, the satisfaction survey for the education revealed an average score of over 4.17 across all items, confirming that the students were highly satisfied with the course. These results are expected to contribute to the development of programs for AI convergence education.

1. 서론

21세기 교육에서 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결 능력은 점점 더 중요해지고 있으며, 이러한 필요성에 따라 피지컬 컴퓨팅(Physical Computing) 교육이 주목받고 있다. 피지컬 컴퓨팅은 컴퓨터와 물리적 세계의 인터페이스를 통해 다양한 기능을 구현하는 접근 방식으로[1], 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 사용자가 물리적 환경을 제어하거나 데이터를 수집하는 방법을 제공한다. 데이터 분석과 패턴 인식을 통해 기술적 문제를 해결할 수 있고[2], 이를 통해 학습자는 실제 물리적 반응을 관찰하고, 자신의 프로그래밍 결과를 직접적으로 체험할 수 있다[3].

또한, 전자 회로를 구성하고 이를 프로그래밍 하는 과정을 통해 창의적 결과물을 생성하고 직접 손으로 만지고 조작하는 경험을 제공한다는 점에서 학습에 관한 흥미와 동기를 유발하고 학습 효과를 향상시킬 수 있다[4].

피지컬 컴퓨팅 교구는 SW교육과 메이커 교육을 위해 많이 사용되었으며, SW교육의 연장선에서 인공지능 교육이 도입되었고, 피지컬 컴퓨팅 교구를 인공지능 교육에 활용하고 있다[5].

인공지능 교육에 있어 피지컬 교구의 활용은 여러 장점을 갖는다. 첫째, 컴퓨터 가상세계와 현실세계를 연결하여 학생들이 상호작용할 수 있다. 웹상에서 구현하는 것과 달리 학생들이 교구를 통해 직접 확인해 볼 수 있다는 점에서 교육적 효과가 크다. 둘째, 피지컬 교구가 지닌 센서를 통해 학생들이 데이터를 수집하면서 피지컬 컴퓨팅 원리와 인공지능의 학습 과정을 동시에 체험할 수 있다[6].

이러한 이유로 피지컬 컴퓨팅과 인공지능의 융합교육에 대한 연구가 활발히 진행중이며, 마이크로비트를 활용한 소프트웨어 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였고[7], 인공지능을 활용하여 피지컬 컴퓨팅 교육 프로그램을 개발 및 적용하여 컴퓨팅 사고력을 향상시키는데 효과적이라 하였으며[8], 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅이 교육이 학생들에게 미치는 컴퓨팅 사고력의 영향을 분석하였다[9].

피지컬 컴퓨팅 기반의 소프트웨어 교육이 학생들에게 창의적 문제해결 능력을 향상시키는 데 효과적이고[10], 블록 코딩과 피지컬 컴퓨팅 교육이 교육대학생들에게 기술적 이해와 창의적 문제 해결 능력을 향상시키며 교육적 접근 방식을 강화할 수 있다고 강조하였고[11], 인공지능 교육을 융합한 피지컬 컴퓨팅 교육의 효과와 영향을 분석하였다[12].

피지컬 컴퓨팅 교육은 컴퓨팅 사고력, 창의성, 협력적 문제해결력 향상을 위해 유의미한 학습 활동[13]으로 피지컬 컴퓨팅 교육의 효과는 다양한 연구에서 입증되었다.

본 연구에서는 스파이크 프라임 교구를 활용한 피지컬 컴퓨팅 교과목 개발의 타당성을 확인하기 위해 예비 대학생을 상대로 스파이크 프라임 기반의 피지컬 컴퓨팅을 활용한 인공지능 융합 교육이 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 티쳐블머신을 통해 인공지능 실습을 진행한다. 인공지능의 개념을 이해하고 프로젝트를 진행하면서 사회에 미치는 영향을 실감하고, 사회적 윤리와 어떻게 연결되는지를 살펴본다. 둘째, 컴퓨팅 사고력 사례를 분석함으로서 문제를 구조화하는 능력을 익혀, 문제해결의 접근 방식을 배우고, 프로젝트 진행을 통해 문제해결 능력이 향상되는지 살펴본다. 셋째, 교육에 대한 만족도 조사를 바탕으로 학생들의 관심사와 교육적 목적에 부합하는 새로운 교양 과목 설계의 가능성을 살펴보고자 한다.

본 논문은 인공지능 교육용 자료를 활용한 실습 위주의 교육에서 수강자들의 의견을 조사하고 효과성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 1장 서론에서는 연구배경과 목적, 연구문제를 제시하며, 2장 수업설계에서는 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정과 인공지능 교육 프로그램 구성을 다룬다. 3장 연구방법에서는 연구 대상, 연구 절차, 분석 방법을 설명하고, 4장 연구결과에서는 인공지능 이해와 활용의 변화, 성별에 따른 변화, 학습자 만족도에 대한 분석 결과를 제시하며, 5장 결론에서는 연구결과를 종합하고 향후 연구방향을 제시하였다.

2. 수업설계

2.1 피지컬 컴퓨팅 교구 선정

스파이크 프라임은 다양한 레고 블록을 조합하여 조립할 수 있고, 사용자들이 물리적인 구조를 만들고 수정하는 과정에서 창의성을 발휘할 수 있으며, 모듈화 된 구조로 쉽게 실습할 수 있는 환경을 제공해준다. 또한 다양한 센서로 부터 물리적인 데이터를 수집하고 처리할 수 있어 문제해결 능력을 기를 수 있을 뿐 아니라 블록 기반의 프로그래밍 언어를 지원해서 프로그래밍 기초 개념을 쉽게 익히고, 컴퓨터와 물리적 시스템 간의 상호작용을 제어할 수 있다. 팀 프로젝트를 통해 팀원들과 아이디어를 나누고 공동으로 작업하면서 팀워크와 협업 능력을 기르기에 적당하다.

2.2 인공지능 교육 프로그램 구성

수업 프로그램의 목적에 맞게 인공지능의 기본 지식을 이해하고 활용할 수 있도록 구성하였다. 프로젝트의 기초부터 하드웨어와 소프트웨어의 통합, 최종 구현까지 단계적으로 학습토록 하여 창의성과 문제해결 능력을 기를 수 있다.

수업은 15차시로 구성되었으며, 주제별로 5개 그룹으로 나누어 진행하였다.

1~5차시는 프로젝트를 수행하기 위한 준비과정으로 인공지능, 컴퓨팅사고력, 각종 센서에 대한 이론을 학습하고, 프로젝트를 진행할 팀원들과의 팀워크 향상 및 협업을 강화하기 위해 마쉬멜로우 챌린지를 진행하였다.

6~7차시는 팀워크 증진을 위한 과정으로 스파이크 프라임을 활용한 메뚜기 로봇을 만들어 경주를 진행하고, 5개의 표준 놀이 기구인 Ferris Wheel, Miami, Ranger, Spin, Tagade를 조립하고 코딩하였다.

8~11차시는 문제해결 과정으로 스파이크 프라임을 조립하여 방향을 제어할 수 있는 분류 모델을 만들어 티쳐블머신을 활용한 학습활동을 수행한다. 또한 사람의 자세를 분석하는 포즈 인식 모델을 만들어 놀이기구를 이용하는 사람의 포즈로 놀이기구를 제어하였다. 이를 통해 문제 분석 및 놀이기구 디자인을 진행하며 창의력을 향상시켰다. 12~13차시는 제작 과정으로 새롭게 디자인된 나만의 놀이기구를 제작 및 코딩하여 동작을 확인하였고, 14~15차시는 팀원과 함께 완성된 작품의 발표를 준비와 팀별 프로젝트 발표 및 피드백 시간을 가졌다.

<표 1>은 인공지능 융합 교육에서 진행된 수업내용을 나타낸 것이다.

<표 1> 수업 내용

3. 연구방법

3.1 연구 대상

피지컬 컴퓨팅을 기반으로 한 인공지능 프로그램을 적용하여 교육을 실시한 후 인공지능 이해와 활용 교육에 대한 변화를 관찰한 후, 교육 프로그램의 만족도를 분석하고자 한다.

연구 대상은 대학교 입학을 앞둔 학생 98명(남 61명, 여 37명)으로 전공을 구분하지 않고 구성되었다. 캠프에 참여한 전원(학생 및 강사)에게 개인정보 수집 및 활용에 대한 동의를 받았고, 캠프 프로그램 15차시에 모두 참석한 학생을 대상으로 설문을 통한 학습자 분석을 실시하였다.

3.2 연구절차

본 연구는 교육 캠프 프로그램의 적용 전과 적용 후의 변화를 검사하여 인과관계를 추론하는 단일 집단검사를 적용하여 분석하였으며, <표 2>와 같은 절차에 의해 프로그램을 진행하였다.

<표 2> 연구 설계

O1 : 인공지능 이해와 활용에 관한 사전 설문 조사

X : 피지컬 컴퓨팅 기반의 인공지능 교육 프로그램

O2 : 인공지능 이해와 활용에 관한 사후 설문 조사

O3 : 프로그램 만족도 설문 조사

교육 프로그램은 총 5개 반으로 구성되었으며, 반별 주강사 1명, 보조강사 3명이 전담하였다. 반별 수업 내용을 진행하는 교원이 서로 다르고, 인공지능 교육 능력이 상이하며, 통일된 교육을 진행하기 위해 총 7시간의 교원 연수를 진행 후 수업을 진행하였다.

3.3 분석 방법

교육부에서는 인공지능 교육의 영역을 ‘인공지능의 이해’, ‘인공지능의 사회적 영향’, ‘인공지능의 원리와 활용’ 3개의 영역으로 초·중등 인공지능 교육 내용기준을 통해 발표하였다[14]. 교육 프로그램 개발시 발표된 3가지 영역을 모두 반영하도록 하였다.

인공지능 교육을 진행할 때 반드시 윤리 및 사회적 영향에 대한 내용이 포함되어야 한다고 하였으며[15], 이에 본 연구에서는 교육 프로그램 개발에 인공지능 윤리 및 사회적 영향을 고려하여 구성하였다.

위의 프로그램 방향을 바탕으로 본 연구에서 학습자를 분석하기 위해 수업 전과 후로 인공지능의 이해(인공지능 개념, 사회적 영향, 인공지능 윤리)와 활용(인공지능 응용과 활용, 문제해결 능력)에 대한 설문을 실시하였다. 또한 교육 프로그램의 학습자 만족도 조사(전반적 만족도, 교육환경, 수업내용 및 교재, 참여도 및 참여의향, 교수법)를 수업 종료 후 실시하였다.

<표 3>은 인공지능 이해와 활용, 수업 만족도에 대한 설문 구분별 문항수와 설문 유형을 나타낸 것이다.

<표 3> 설문 분석 항목

<표 3>과 같이 수집된 데이터에서 15차시 수업을 모두 수강하고, 성실하게 설문에 응답한 98개의 데이터를 확보하여 인공지능 이해와 활용의 차이를 t-test로 분석한다.

4. 연구결과

4.1 인공지능 이해의 변화

본 연구에서 제시된 인공지능의 이해에 대한 설문을 실시하여 시사점을 살펴보았으며, 결과는 다음과 같다.

<표 4>와 같이 교육 전과 후의 검사 결과를 살펴보면, 인공지능 이해에 대한 하위항목 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 인공지능 이해의 하위 항목중 ‘인공지능 개념’은 2.68에서 4.05로 크게 상승하였으며, ‘사회적 영향’은 3.76에서 4.27로 상승하였고, ‘인공지능 윤리’는 2.95에서 4.15로 상승폭이 향상됨을 알 수 있었다. 인공지능 이해 하위 항목 모두 유의확률 p가 0.001보다 작아 통계적으로 유의미한 결과를 확인하였다.

<표 4> 인공지능 이해 사전, 사후 설문

***p<.001

4.2 인공지능 활용의 변화

<표 5>와 같이 교육 전과 후의 검사 결과를 살펴보면, 인공지능 활용에 대한 하위항목 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 인공지능 활용의 하위 항목중 ‘응용과 활용’은 3.05에서 4.08로, ‘문제해결’은 2.95에서 4.10으로 상승폭이 향상됨을 알 수 있었다. 하위 항목 모두 유의확률 p가 0.001보다 작아 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.

<표 5> 인공지능 활용 사전, 사후 설문

***p<.001

4.3 성별에 따른 인공지능 이해의 변화

<표 6>은 성별에 따른 인공지능 이해의 변화를 나타낸 것으로, 교육 전과 후의 성별 변화를 살펴보면, 인공지능 이해에 대한 하위항목에서 남녀 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.

<표 6> 성별에 따른 인공지능 이해의 변화

***p<.001

<표 6>에서 남학생의 경우 인공지능 이해의 하위 항목중 ‘인공지능 개념’은 2.80에서 4.25로 1.45만큼 향상되었고, ‘사회적 영향’은 3.80에서 4.31로 0.51만큼 향상되었으며, ‘인공지능 윤리’는 3.04에서 4.30으로 1.26만큼 향상됨을 알 수 있었다.

여학생의 경우 인공지능 이해의 하위 항목중 ‘인공지능 개념’은 2.48에서 3.71로 1.23만큼 향상되었고, ‘사회적 영향’은 3.68에서 4.19로 0.51만큼 향상되었으며, ‘인공지능 윤리’는 2.80에서 3.91로 1.11만큼 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 남녀 모두 ‘인공지능 이해’ 관련 모든 항목에서 유의확률 p가 0.001보다 작아 유의미하게 향상되었다는 것을 보여주었다. 남학생/여학생의 상승폭을 비교해 보면 ‘AI 개념’ (1.45)/(1.23)로 , ‘사회적 영향’ (0.51)/(0.51), ‘AI 윤리’(1.26)/(1.14) 이었다. 남학생과 여학생 간의 차이는 ‘AI 개념’에서 0.22의 차이를 보였고, ‘사회적 영향’은 차이가 없었으며, ‘AI 윤리’에서는 0.12의 차이를 보였다.

전반적으로 남학생들이 인공지능 관련 기술적 개념이나 윤리적 문제에 더 집중하였다 보여지며, 사회적 영향 부분에 대하여 성별 관계없이 주제에 대한 중요성을 동일하게 느꼈음을 알 수 있었다.

남학생과 여학생 모두 동일한 교육 과정을 통해 긍정적인 변화를 경험한 것으로 확인되었다.

4.4 성별에 따른 인공지능 활용의 변화

<표 7>은 성별에 따른 인공지능 활용의 변화를 나타낸 것이다. 교육 전과 후의 성별에 따른 변화를 살펴보면, 인공지능 활용에 대한 하위항목에서 남녀 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.

<표 7> 성별에 따른 인공지능 활용의 변화

***p<.001

<표 7>에서 남학생의 경우 인공지능 활용의 하위항목중 ‘응용과 활용’은 3.19에서 4.23으로 1.04만큼 향상되었고, ‘문제해결’은 3.05에서 4.26으로 1.21만큼 향상됨을 알 수 있었다. 여학생의 경우 인공지능 활용의 하위 항목중 ‘응용과 활용’은 2.82에서 3.83으로 1.01만큼 향상되었고, ‘문제해결’은 2.80에서 3.84로 1.04만큼 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 남녀 모두 ‘인공지능 활용’ 관련 모든 항목에서 유의확률 p가 0.001보다 작아 유의미하게 향상되었다는 것을 알 수 있다. 남학생/여학생의 상승폭을 비교해 보면 ‘응용과 활용(1.04)/(1.01), ‘문제해결’(1.21)/(1.04) 이었다. ‘응용과 활용’에서 남학생과 여학생 간의 차이는 0.03으로 매우 작은 차이를 보였고, ‘문제해결’ 부분의 차이는 1.17의 차이를 보였다. 스파이크 프라임은 교육용 로봇 키트로 직접 조립하여 전체적인 외형을 만드는 작업이 먼저 수행된다. 일반적으로 남학생이 기계적이고 구조적인 활동에 많은 관심을 갖는 경향이 있어 레고를 조립하는 과정에서의 흥미와 관심이 기계적 문제 해결이 중요한 도구에서 조금 더 두드러지게 나타난 것으로 보여진다. 개인의 학습 스타일이나 관심도 차이에서 약간의 차이는 있으나, 남학생과 여학생 모두 긍정적인 변화를 경험한 것으로 보여 성별에 관계없이 같은 수업을 진행하는 것에 교육적으로 문제가 되지 않을 것으로 판단된다.

4.5 학습자 만족도 조사

본 연구에서 제시된 수업을 진행 후 수업에 대한 만족도 조사를 실시하였다. 만족도 조사는 전반적 만족도, 교육환경, 수업내용 및 교재, 참여도 및 참여의향, 교수법의 하위항목으로 구분하여 진행하였으며 결과는 <표 8>과 같다.

<표 8> 학습자 만족도

<표 8>에서 ‘전반적 만족도’는 평균 4.35로 만족한다 이상의 비율은 86%를 보여 매우 높은 것을 알 수 있었다. ‘교육환경’의 평균은 4.46으로 만족한다 이상의 비율은 90%를 보여 수업 환경에 대한 긍정적인 평가가 높았다. ‘수업내용 및 교재’는 평균 4.17로 만족한다 이상의 비율은 79%를 보였으나 편차가 0.83으로 응답자 사이의 만족도 차이가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. ‘참여도 및 참여 의향’은 평균 4.38로 만족한다 이상의 비율이 87%를 차지하여 참여 의향에 매우 긍정적인 반응을 보였다. ‘교수법’은 평균 4.61로 만족한다 이상의 비율은 95%를 보였으며, 상대적으로 가장 높은 점수와 가장 낮은 편차로 확인되었다.

(그림 1)은 학습자 만족도 항목의 결과를 빈도비율로 나타낸 그래프이다.

(그림 1) 빈도비율 그래프

(그림 1)에서 알 수 있듯이 매우 만족한다는 의견이 가장 많은 항목은 교수법이었고, 가장 낮은 항목은 수업내용 및 교재이었다.

(그림 2)은 ‘전반적 만족도’ 부분의 개방형 질문으로 (a) 좋았던 점과, (b) 아쉬웠던 점에 응답한 내용을 워드클라우드로 나타낸 것이다.

(그림 1) 전반적 만족도

가장 좋았던 점은 다른 전공의 새로운 친구들을 만나 사귈 수 있어 좋았고, 같은 팀에 배정된 친구들과 서로 의논하고 협동하면서 팀워크를 향상시킬 수 있었으며, 평소에 좋아하는 레고와 코딩을 동시에 하게 되어 좋은 경험이 되었다는 의견이 많은 부분을 차지하였다. 아쉽게 생각했던 점은 레고 브릭의 재료가 조금 부족하여 만들고 싶었던 모형을 만들지 못했고, 수업 시간이 짧아 활동 후 만들어진 결과물을 곧바로 부수고 다음 활동으로 넘어가야 했으며, 더 많은 내용을 배우지 못한 아쉬움이 있었다는 내용이 있었다.

5. 결론

본 연구는 대학교 입학을 앞둔 고등학생을 대상으로 방학기간 중 수업을 통해 이루어졌다. 학생들이 센서 실습을 통해 피지컬 컴퓨팅을 이해하고, 이를 기반으로 인공지능과 융합하는 것을 목표로 수업을 진행하였으며, 수업 전후 설문을 받아 학습자를 분석하였다.

수업 전과 후로 변화된 학생들이 인공지능에 대한 이해와 활용에 대한 분석 결과를 통해 본 연구의 시사점을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 피지컬 컴퓨팅을 기반으로 인공지능 교육을 실시 후 인공지능의 개념, 사회적 영향, 윤리에 대한 이해도가 향상되었으며, 이는 인공지능 기술을 효과적으로 활용하고 윤리적 문제를 고려하는데 있어 기초가 된다. 남녀 모두 ‘인공지능의 이해’ 전체 문항에 대한 평균이 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었고 이는 교육이 효과적이었다는 것을 나타낸다. 사전 조사에서 남학생의 평균이 높았으며, 사후 조사에서는 남녀 모두 상당한 향상을 보였다.

둘째, 교육을 통해 인공지능의 활용 능력과 문제해결 능력 모두 크게 향상되었으며, 이는 인공지능 기술을 효과적으로 적용하고 문제를 해결하는데 있어 중요한 기반이 된다. 남녀 모두 ‘인공지능 활용’ 전체 문항에 대한 평균이 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었다. 사전 조사와 사후 조사 모두 남학생의 평균이 상대적으로 높아, 대학의 인공지능 관련 수업을 수강할 경우, 여학생에 대하여 추가적인 교육이나 지원이 필요할 수 있음을 보여주었다.

셋째, 교육에 대한 ‘만족도 조사’ 전체 문항에 대하여 평균 점수가 4.17 이상으로 높아, 수업의 만족도가 높다는 것을 확인하였다. 교수법에 대한 만족도가 가장 높았으며, 교육환경과 참여도가 긍정적으로 평가되어 전반적 만족도 또는 높았다. 통일된 교육을 진행하기 위해 교원 연수후 수업을 진행하여 모든 반에서 교수법에 대한 만족도가 높았던 것으로 사료되고, 수업내용 및 교재는 평균점수는 높으나 상대적으로 큰 편차를 보이는데 이는 SW 활용 능력에 따른 학생의 실력 편차에서 발생된 것으로 사료된다. 수업 전 SW 교육 경험을 조사후 수업을 진행하였다면 보다 정확한 분석이 가능했을 것으로 예상된다.

피지컬 컴퓨팅은 코딩을 위한 학습도구로 흥미 유발과 동기부여에 장점이 많은 교육기법으로 물리 세계를 디지털 방식으로 구현하는 원리를 이해하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 예비 대학생을 대상으로 인공지능의 이해, 인공지능의 활용, 만족도 조사를 통하여 수업효과의 타당성을 확인하였다. 향후 본 연구의 결과를 바탕으로 피지컬 컴퓨팅을 기반으로 한SW 교양 교육과정을 개발하고자 한다.