인공지능 리터러시 기반 교사 역량 프레임워크
Human-Centric Artificial Intelligence Pedagogy (HCAP) framework developed from TPACK through integration of artificial intelligence literacy and competency
원저자 Thomas K.F. Chiu·Interactive Learning Environments·원발행 2026.01· 21 인용·카라멜 랩 해설 공개 2026. 9. 13.
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한국어 핵심 요약
교육 분야에서 인공지능, 특히 생성형 AI의 부상은 기존 TPACK(기술-교수-내용 지식) 프레임워크의 한계를 드러내고 있습니다. AI의 자율성, 인식론적 복잡성, 윤리적 측면을 고려할 때, 진화된 교육 모델이 필수적입니다. 본 연구는 이러한 격차를 해소하고자 AI-기술, AI-내용, AI-교수, 인간-AI 협업, 윤리 지식의 다섯 가지 영역을 통합한 I-TPACK(Intelligent-TPACK) 프레임워크를 제안합니다.
교사 관점에서 I-TPACK 영역별로 요구되는 지식과 기술을 정의하기 위해, 다양한 과목의 교사 30명을 대상으로 3단계 델파이 방법을 활용하여 합의된 핵심 역량 목록을 도출했습니다.
연구 결과, I-TPACK 프레임워크를 위한 25가지 핵심 지식 항목이 식별되고 정교화되었습니다. 이는 이론적 모델을 실행 가능한 역량으로 전환하는 구체적인 로드맵을 제공하며, 교사 교육을 위한 실증적 기반을 마련합니다.
이 연구는 교사들이 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, 인간-AI 협력 학습을 전략적으로 조직하고 AI의 잠재력을 윤리적, 비판적, 생산적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. I-TPACK과 그에 따른 지식 제안은 미래 지향적인 교사 양성 및 전문성 개발 프로그램을 구축하는 데 중요한 도구가 될 것입니다.
섹션 미리보기
연구 배경
교육 분야에서 인공지능, 특히 생성형 AI의 부상은 기존 TPACK 프레임워크의 한계를 드러내고 있습니다. AI의 자율성, 인식론적 복잡성, 윤리적 측면을 고려할 때, 진화된 교육 모델이 필수적입니다.
핵심 발견
본 연구는 AI-기술, AI-내용, AI-교수, 인간-AI 협업, 윤리 지식의 다섯 가지 영역을 통합한 I-TPACK 프레임워크를 제안합니다. 델파이 방법을 통해 25가지 핵심 지식 항목이 식별 및 정교화되었습니다.
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