4편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
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 대…
인공지능(AI)은 적응형 플랫폼, 지능형 튜터링 시스템, 생성형 도구를 통해 교육에 빠르게 통합되고 있습니다. 이러한 기술은 효율성과 개인화를 약속하지만, 동시에 교사의 교수 역량 저하, 자율성 감소, 윤리적 위험에 대한 우려를 낳고 있습니다. 본 논문은 인지 부하 이론(CLT)을 통해 AI가 교사의 전문성과 교수 설계를 어떻게 변화시킬지 개념화합니다. 이 연구는 AI가 내재적, 외재적, 본질적 인지 부하 관리에 미칠 수 있는 영향을 개념화하는 것을 목표로 합니다. AI가 내재적 부하를 효과적으로 지원하고 외재적 방해를 줄일 수 …
인공지능(AI)은 머신러닝, 딥러닝, 다중 모드 분석을 통해 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하며 디지털 교육을 혁신하고 있습니다. 본 체계적 문헌 검토는 AI 기반 적응형 학습 기술을 분석하며, 특히 지도 및 비지도 학습, 강화 학습, 다중 모드 데이터 통합에 중점을 둡니다. 이 기술들이 개인화, 학습자 참여, 교육 형평성을 어떻게 향상시키는지 평가합니다. PRISMA 가이드라인에 따라 2015년부터 2025년까지 Scopus, Web of Science, IEEE Xplore 등에서 발행된 142편의 동료 심사 논문을 분석했습니다.…
인공지능(AI)은 교육 방식에 혁신을 가져올 잠재력으로 기대를 모으는 동시에 우려를 낳고 있습니다. 본 연구는 AI의 교육 통합에 대한 논의에 기여하고자, 최신 연구 동향(출판 연도, 연구 국가, 학술지, 교육 수준, 교육 분야, AI 유형)과 AI 활용의 이점 및 과제를 체계적으로 분석했습니다. 2015년부터 2025년 사이에 발표된 155편의 동료 심사 논문을 분석 대상으로 삼았습니다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구의 영향으로 2022년 이후 연구 활동이 크게 증가했음을 확인했습니다. 연구 결과, AI는 학습 성과 …
