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디지털·AI와 손잡고 설계하는 과학수업

학습자 맞춤형 요구 충족하고 교사의 효율적 수업 지원

2020년 다보스포럼 미래 학교 4.0에서 언급된 것처럼 아이들은 스스로 자신의 꿈을 향해 나아갈 수 있어야 한다. 학생들을 정해진 교육과정의 틀에서 누가 잘 달리는가를 평가하는 교육에서 학생 개인의 성장을 위한 교육으로 방향을 바꾸어야 할 때이다. ‘Customized or tailoring’이라는 용어가 상업적으로 많이 쓰이듯이 우리 시대는 개개인 맞춤을 경험하고 있다. 생성형 AI의 일상생활에서의 활용 및 AIDT, AI 코스웨어 등은 교육 현장에서 활용도가 더욱 높아지고 있다. 인공지능으로 불리는 AI는 학습자 개개인의 맞춤형 요구를 충족하고, 교사의 수업을 지원하기 위해 활용되고 있다.

2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 강조한다. 총론에서는 단위 학교에서 학생 맞춤형 수업을 위하여 학습자의 선행 경험, 선행 지식, 오개념 등과 같은 학습의 출발점을 파악하고, 이러한 개별 학습자의 출발점 진단 결과에 기초하여 이들의 특성에 부합하는 학습 소재, 자료, 활동을 다양화하도록 제시하고 있다. 다수의 학생이 함께 배우는 교실에서 교사는 학생을 개별적으로 파악하고 교육적 필요를 살피며, 학생 중심의 맞춤형 교육을 제공해야 한다.

학생 한 사람, 한 사람이 중요하게 배려되어야 하고 각자의 성장 가능성을 최대한 지원해야 한다. 하지만 학생 수가 많은 학급을 대상으로 학생의 흥미와 특성을 고려한 맞춤형 수업은 가능한 것인가? 이는 맞춤형 수업의 의미와 필요성에 대한 교사의 이해정도와 수업 설계 전문성에 따라 좌우된다고 할 수 있다. AI는 학습자 데이터를 기반으로 학습자의 학습 특성 파악과 학습에서의 성취 변화, 개별 맞춤형 과제 제시, 피드백 제공 등이 가능하며, 교사에게도 학습자 분석에 유의미한 데이터를 제공하여 효과적인 학습 지원을 가능하게 한다. AI와 연계하여 맞춤형 수업을 설계할 수 있도록 교사는 AI에 관해 탐색하고 교육적 활용을 위해 노력해야 할 것이다.

개개인의 다양성을 존중하는
‘학생 맞춤형 과학수업’

학생 맞춤형 수업은 학생의 학습하는 능력, 속도, 방식 등에는 개인차가 있음을 인정하고 그 다양성을 존중하는 것이다. 학습 준비도, 흥미와 관심, 학습 유형, 복합적 범주를 알고 이러한 요구에 반응하는 수업 전략을 세워야 한다. 학생의 학습 준비도에 따라 수준을 조절하거나 학습 내용을 줄이거나 다양한 유형의 과제를 제시할 수 있다. 흥미와 관심을 중심으로 그룹을 형성하거나 탐구를 이끄는 질문을 통해 자신의 탐구 내용을 선정하게 할 수 있다. 특히 성취를 위한 개별화된 기준 선정도 필요하다. 학습 유형에 따라 다양한 활동 선택권을 주거나 지능 선호 과제, 활동 선호 과제를 제시할 수 있다. 한 학급의 교실에는 다양한 학습자들이 존재하기에 교사는 과제 제출 시간을 조절하거나 이미 숙달한 학생에게 교육 내용의 축약 및 도전 과제 제시를 할 수 있다. 공간적 요소를 고려하여 혼자하는 작업을 좋아하는 학생, 함께하는 작업을 좋아하는 학생을 파악하고 공간을 배려하는 노력을 할 수 있다. 읽기 수준이 다른 여러 교재를 준비하기, 다양한 매체 제공하기, 전체 학습에서 부분 학습으로의 변화 등의 교수 전략을 활용해야 한다.

AI 연계 맞춤형 과학수업 설계 사례

단원 핵심아이디어 

소리는 진동, 전달 등의 파동적 특성을 가지며, 그 특성은 악기 등 편리한 삶에 도움이 된다.

학습자 맞춤형 변인 및 맞춤형 설계 요소 

다중지능 학습자 요인별 맞춤형 과제 선정

‘소음 방지 캠페인’ 활동 맞춤형 학습 결과물

AI 연계 맞춤형 수업 사례

┃연계 디지털·AI 활용 도구 1 ┃PhET Interactive Simulation 빛이 유리, 물, 볼록 렌즈를 만나면 어떻게 나아가는지 탐색하기

• PhET Interactive Simulations에서 Bending light와 같은 프로그램을 찾을 수 있도록 사용법을 익히도록 해야 함. • 학습자의 흥미에 따라 빛의 색, 매질, 렌즈의 방향, 물체 등을 다양하게 바꾸고 탐색 할 수 있도록 함. • 해당 프로그램은 언어와 관계없이 활용 가능한 직관적 프로그램이나 기본적으로 영어를 기반으로 하므로 이해가 어려운 학습자에게는 교사의 도움이 필요함.

┃연계 디지털·AI 활용 도구 2 ┃ 팅커 캐드(Tinkercad)

기초적인 형태의 모의 작업을 통해 팅커캐드의 활용법 익히기

팅커캐드로 단원의 개념을 넣어 여러 가지 작품 디자인하기 (예) 눈이 볼록 렌즈인 탐사로봇 설계)
[심화] 팅커캐드의 작품을 3D 프린터로 출력하여 공유하기

┃연계 디지털·AI 활용 도구 3┃ AI 이미지 생성앱(Canva Magic Media)

• AI 이미지 생성앱을 활용할 때에는 제시어를 정확히 입력하는 것이 중요함.

• 제시어를 계속 추가하여 학생들이 원하는 이미지에 도달할 수 있도록 안내함.

• 생성된 이미지를 Padlet에 게시하여 함께 공유하고 감상하도록 함.

학생도 교사도 모두 다양하다. 학생 개개인의 성장 가능성과 잠재력을 최대한 지원하기 위한 맞춤형 수업은 이렇듯 다양한 두 주체가 만나는 접점을 맞춤형 수업 설계과정과 노력으로 이루어질 수 있다. 특히 AI 기반 다양한 학습 툴과 인공지능 플랫폼(Microsoft / Google / 네이버 인공지능 플랫폼) 등을 많이 알고, 학습 주제에 따라 언제든 활용할 수 있을 때 맞춤형 수업을 실현할 가능성이 더욱 클 것이다.

┃출처┃
조호제 외(2024). AI와 연계한 맞춤형 수업 설계의 이론과 실제. 서울: 박영스토리.

조호제, 김정윤, 김혜숙, 김정숙, 최한올, 정선희, 박은지(2024). 디지털·AI와 연계한 맞춤형 수업 설계 및 실행 방안에 관한 연구. 서울시교육청 현장연구 보고서.

조호제 이사는 한국교원대학교에서 교육학 석사 및 박사, 고려대학교에서 교육학 석사 및 박사 학위를 취득했다. 서울시 소재 초등학교 교사 및 수석교사로 37년 11개월 근무한 이후 현재 고려대 겸임교수 및 한국교육정책 연구소 이사와 국가교육위원회 교육과정 전문위원으로 활동하고 있으며, AI 및 개념기반교육과정 관련 저서 10권을 집필하였다.