고등학교 교사의 디지털 역량 및 교육 환경과 인공지능 수업 효과에 대한 잠재 프로파일 분석

Abstract

본 연구의 목적은 디지털 기반 수업 환경에서 교사 디지털 역량과 디지털 교육 환경 수준에 따라 형성되는 잠재프로파일을 식별하고, 프로파일 유형 분류에 영향을 미치는 요인과 유형별 인공지능 수업 효과의 차이를 분석하는데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 ‘대구교육종단연구(Daegu Education Longitudinal Study, DELS)’ 데이터를 활용하여 792명의 고등학교 교사를 분석한 결과, 총 4개의 프로파일(‘디지털 신진형’, ‘디지털 적응형’, ‘개인 주도형’, ‘환경 주도형’)이 식별되었다. 교사 효능감과 학교문화는 프로파일 유형을 구분하는 데 유의한 영향을 미쳤으며, 학교장 리더십은 부분적으로 영향을 미쳤다. 4개 프로파일별 인공지능 수업 효과를 비교한 결과, ‘환경 주도형’의 평균이 가장 높았으며, 이어서 ‘개인 주도형’, ‘디지털 적응형’, ‘디지털 신진형’ 순으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 교사의 디지털 역량과 디지털 교육 환경 수준을 고려한 맞춤형 연수의 필요성을 강조하며 효과적인 인공지능 교육을 실현하기 위한 시사점에 대해 논의하였다.

The purpose of this study was to identify latent profiles of the level of teachers' digital competence and digital education environment and to identify factors that influence the classification probability of the profiles and differences in the effectiveness of AI-based learning by the profiles. We utilized data from 792 high school teachers from the Daegu Education Longitudinal Study (DELS), and identified four profiles such as ‘Digital Emergent’, ‘Digital Adaptive’, ‘Individual-Led’, and ‘Environment-Led’. Teacher efficacy and school culture had a significant effect on profile classification probability, while principal leadership had a partial effect. The differences in the effectiveness of AI-based learning among the four profiles were also statistically significant. Based on these findings, we emphasized the need for customized training that takes into account the level of digital capabilities and digital education environment and discussed implications for realizing effective artificial intelligence education.