Namju Kim

본 연구는 민요교육 관련 국내 학술연구의 동향을 실증적으로 분석하고, 향후 민요교육의 연구 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2016년부터 2023년까지 발표된 민요교육 관련 KCI 등재 학술지 논문 90편을 분석 대상으로 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 키워드 빈도 분석, 토픽 모델링(LDA), 시기별 토픽 분포 분석, 공기어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 민요교육 연구는 ‘교수ㆍ학습 강조’, ‘교육과정 기반’, ‘음악 요소 중심’의 세 가지 주요 주제로 분류되었으며, 2015 개정 교육과정을 전후하여 교육과정 기반 분석과 음악 이론 중심의 연구 비중이 점차 확대되는 양상을 보였다. 공기어 네트워크 분석 결과, ‘음악교과서’가 중심성을 지닌 핵심 개념으로 나타났으며, 민요교육 연구가 제도적ㆍ교육적 실천을 중심으로 전개되어 왔음을 시사하였다. 반면, ‘토리’, ‘시김새’, ‘무형문화유산’ 등 민요의 음악적ㆍ문화적 요소는 비교적 낮은 중심성과 결합도로 주

The rapid adoption of generative AI tools such as GPT-4 has prompted universities worldwide to develop institutional guidelines that address both ethical and educational concerns. This study conducts a semi-quantitative analysis of generative AI usage guidelines from 40 universities—20 in Korea and 20 in English-speaking countries—to identify structural patterns, implementation gaps, and effective design principles. Using seven evaluation criteria—including usage scope, ethical responsibility, r

본 연구는 생성형 AI(Generative AI)와 프롬프트 리터러시(Prompt literacy)가 예술교육, 특히 국악 수업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 탐색하는 데 목적이 있다. 국악 수업은 여전히 실기 중심으로 운영되는 경우가 많아 학습자의 자기주도적 탐구와 창의적 표현을 충분히 이끌어내기 어렵다는 한계가 지적된다. 이에 따라새로운 수업 모델의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 그 대안적 전략으로서 프롬프트 리터러시의 가능성에 주목하였다. 이를 위해 2023년 2학기 A 대학 교육대학원에서 운영된 ‘국악기 디지털 가이드북 제작 수업’ 을 분석 대상으로 삼고, 뤼튼(Wrtn)과 매직미디어(MagicMedia) 등의 생성형 AI 도구를 활용한 학습자의 수업 참여 과정과 결과물을 검토하였다. 수업에서는 학습자들이 각자 프롬프트를 설계하고, 생성형 AI를 통해 텍스트 및 이미지 자료를 생성한 뒤 북 크리에이터(Book Creator) 플랫폼에 통합하여 디지털 콘텐츠를 제작하였다

This study examined the trends in artificial intelligence (AI) research in the field of education from 2016 to 2023, focusing on the three paradigms of Artificial Intelligence in Education (AIED): AI-directed, AI-supported, and AI-empowered. Through a comprehensive review of literature spanning from 2016 to 2023, the classification and trends of AIED research were analyzed. Within the AIED paradigms, the AI-supported paradigm predominated, with 75 out of 100 examined papers classified under this

본 연구는 시각장애 학습자를 대상으로 시청각 감각 치환 기술(VASS) 기반 도형 학습 프로그램에서 학습보조원이 제공하는 스캐폴딩의 효과를 검증하고, 스캐폴딩 유형에 대한 학습자 인식을 분석하고자 하였다. 연구는 ABAB 단일대상 연구 설계(SSRD)를 적용하여 총 10명의 참여자를 대상으로 사전평가, 모듈 기반 학습, 사후평가 및 지연평가를 포함한 절차로 수행되었다. 학습 내용은 난이도에 따라 네 개의 모듈로 구성된 25개의 도형이었으며, 스캐폴딩은 개념적․전략적․메타인지적․동기적 유형으로 설계되어 가이드라인과 학습자의 수행 곤란 신호에 따라 제공되었다. 연구 결과, 스캐폴딩 단계에서 수행이 향상되었고, 이러한 성과는 사후 및 지연평가에서도 유지되었으나, 고난이도 모듈에서는 일시적인 수행 저하가 일부 관찰되었다. 또한 설문 및 인터뷰 결과, 스캐폴딩의 전반적 효과성에 대한 인식이 높았으며, 특히 메타인지적 지원이 개념 이해와 학습 지속성 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 결

본 연구는 대학 학습관리시스템(LMS)에 도입된 AI 챗봇의 실제 기능과 교육적 의미를 분석하고, 사용자 경험을 통해 그 활용 가능성과 한계를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 7개 대학의 LMS에 탑재된 AI 챗봇을 선정하여 공식 안내 문서, 사용자 매뉴얼, 시연 영상 등을 수집･검토하고, 기능적･기술적･교육적 측면에서 그 특성을 비교하였다. 이후, 이 가운데 한 대학을 사례로 선정하여 학부 및 대학원생 6명과 교수자 3명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였으며, 수집된 자료는 귀납적 범주화를 통해 주요 범주를 도출하였다. 분석 결과, LMS 내 AI 챗봇은 명칭과 실제 기능 간의 불일치가 확인되었다. 일부 대학은 RAG나 LLM 기반의 고도화된 기능 도입 잠재력을 보였으나 대부분의 AI 챗봇은 기초적 행정 지원 업무에 집중되어 있었다. 그 결과, 학습자의 맥락 이해나 개인 맞춤형 피드백과 같은 고도화된 학습 지원 기능은 제한적으로 구현되고 있었다. 또한, 인터뷰 대상

본 연구는 음악과 에듀테크가 융합된 수업 맥락에서 교사의 스캐폴딩이 지닌 교육적 의미를 탐색하고, 그 과정에서나타난 학습자의 주체적 학습 양상을 분석하였다. 스캐폴딩이 학습자의 자율성과 내적 동기를 촉진한다는 자기결정이론의 관점을 바탕으로 교사의 지원과 학습자 반응 간의 상호 작용을 살펴보았다. 이를 위해 유튜브에 공개된 5편의음악과 에듀테크 융합 수업 영상을 사례연구 방법으로 분석하였다. 교사의 지원 행위는 개념적, 전략적, 메타인지적, 동기적 스캐폴딩으로, 학습자의 반응은 선택권 행사, 목표 설정, 자기조절, 책임 이양, 내적 동기 표현 등으로 구분하였다. 분석 결과, 교사의 스캐폴딩은 개념 명료화, 전략 제시, 자기 점검 유도, 정서·동기 강화로 이어졌다. 특히 개념적·전략적·동기적 스캐폴딩이 학습자의 자기조절과 내적 동기를 촉진하는 양상이 두드러졌다. 이러한 결과는 에듀테크 환경 속에서도교사의 단계적 지원이 학습자의 주체적 참여와 음악학습 과정에서의 의미 있는 성장을 촉진하는

AI 디지털 교육자료에 대한 학교운영위원회의 심의가 의무화됨에 따라, 해당 자료의 교육적 타당성과 안전성을 체계적으로 검토하기 위한 기준 마련이 요구된다. 이에 본 연구는 AI 디지털 교육자료가 수반하는 기술적·교육적 리스크 요인을 규명하고자 국제 주요 기관과 기업이 제시한 AI 관련 원칙과 지침을 체계적으로 분석하였다. 연구는 탐색적 순차 혼합방법 설계에 따라 문헌 수집, 귀납적 범주 도출, 계산적 타당화, 전문가 타당화의 4단계로 진행되었다. 17개 기관의 문헌에서 114개 조항을 수집한 후, 참여 연구자 3인의 귀납적 범주화(Fleiss’κ=0.78), 텍스트 임베딩 기반 계산적 타당화(ARI=0.67), 전문가 타당화(S-CVI/Ave=0.92)를 거쳐 최종 8개 리스크 요인 범주를 확정하였다. 확정된 범주는 Transparency & Explainability(투명성 및 설명가능성), Accountability & Responsibility(책무성 및 책임성), Fairne

본 연구는 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 음악․미술교육에 미치는 윤리적 영향을 분석하고, 교육현장에서 실천 가능한 대응 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2022 개정 교육과정 도입 이후인 2022년부터 2025년 상반기까지 발표된 국내 학술 논문 88편을 대상으로 체계적 문헌 고찰(Systematic Review, SR)을 실시하였다. 분석 대상 논문은 생성형 AI 기반 창작 기술과 도구의 특성을 다룬 연구, 저작권․표현 윤리 등 규범적 문제를 고찰한 연구, AI 도구 활용의 교육적 효과를 검토한 연구, 음악․미술교육 차원에서 AI 활용 방향성을 탐색한 연구, 연구 동향을 분석한 연구로 구성된다. 이들 논문은 단순히 개별 기술 활용의 사례를 넘어, 새로운 교육과정 패러다임 속에서 생성형 AI가음악․미술교육의 본질적 목표와 어떤 방식으로 접합되는지 보여주는 중요한 단서를 제공한다. 분석결과, 국내 연구는 주로 AI 도구 활용의 교육적 효과성과 수업 설

본 연구는 온라인 동영상 강의 환경에서 행동 기반 모니터링 프로그램의 교육적 효과를 검증하고, 두행동 지표(화면 이탈, 화면 응시 중단)가 성취도에 미치는 영향의 작동 양상을 분석하며, 학습자의 프로그램 인식을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 얼굴․안구 인식과 실시간 알림 기능을 탑재한 행동 기반 모니터링 프로그램을 개발하였다. 대학생 및 대학원생 61명을 무선 배정하여 실험집단과 통제집단으로 구분하였으며, 실험집단에만 프로그램을 적용하였다. 사전․사후 성취도 검사를 실시하여 집단 간 차이를 분석하고, 실험집단의 행동 로그를 Spearman 상관분석 및 LOWESS 비선형 분석으로 검토하였으며, 프로그램에 대한 학습자 인식을 5점 리커트 척도로 조사하였다. 연구 결과, 프로그램을 적용한 실험집단은 통제집단보다 사후 성취도가 유의하게 높았다. 화면 이탈은 소수 발생에도 성취도의 급격한 하락을 유발하였으며 누적될수록 하락 폭이 가속화되었고, 화면 응시 중단은 초기 완만한 감소

본 연구의 목적은 시청각 치환 기술 학습에서 스캐폴딩 제공이 학습 성과에 미치는 효과를 검증하고 네 가지 스캐폴딩 유형에 대한 학습자 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 인지부하이론과 스캐폴딩 이론에 기반하여 높은 인지부하를 관리하고 학습을 촉진하는 교수·학습 프로그램을 설계하였으며, 설명적 순차적 혼합연구 설계를 적용하여 성인 학습자 45명을 대상으로 실험연구를 실시하였다. 두 집단의 학습 성과 차이를 분석하기 위해 스캐폴딩 제공 여부를 독립변수로, 학습 성과를 종속변수로 설정하였으며, 사전 음악능력을 공변량으로 통제한 공분산분석(ANCOVA)을 실시하였다. 연구 결과, 사전 평가에서는 두 집단 간 유의한 차이가 없었으나 사후 평가에서는 스캐폴딩을 제공받은 실험집단이 통제집단보다 통계적으로 유의하게 높은 학습 성과를 보였다. 또한, 반복측정 공분산분석에서도 시간 경과에 따른 유의한 상호작용 효과를 확인하였다. 또한, 네 가지 스캐폴딩 유형에 대한 질적 분석 결과, 모든 유형이 긍

본 연구는 세종학당 교육자료의 체계적 관리와 AI 기반 맞춤형 학습 환경을 지원하기 위한 메타데이터 구축 방안을 제안한다. 국내외 사례 및 세종학당 교육자료 분석, 교사와 학습자 대상 설문조사, 전문가 자문을 통해 요구를 도출하고, 국제 교육용 메타데이터 표준을 참고하여 한국어 교육에 특화된 가이드라인을 설계하였다. 해당 가이드라인은 학습 목표, 수준, 문법, 어휘, 주제 등을 구조화하고 코드 예시를 포함한다. 특히 ITS 모델을 적용해 AI 추천 시스템과의 연계를 고려하였으며, 제안된 메타데이터는 i-세종학당 시스템과 연계되어 자료 추천, 학습 경로 설계 등에 활용 가능하다. 본 연구의 가이드라인은 다양한 플랫폼 및 학습관리시스템 간 확장성과 호환성을 갖추고 있으며, 한국어 교육의 디지털 전환과 세계화를 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

· 연구 주제: 본 연구는 민요 가창 학습에서 시김새 학습을 지원하기 위한 AI 기반 시각화 피드백 시스템의 설계 원리를 도출하고, 이를 토대로 시스템 프로토타입의 설계 방향을 제안하는 데 목적이 있다. · 연구 배경: 학교 음악교육과 에듀테크 기반 음악교육 연구는 서양 음악 중심의 교육 체계와 기보 방식에 기반하고 있어 민요 가창 교육에서 시김새 학습을 지원하는 디지털 학습 환경은 충분히 마련되지 못하였다. 이에 시김새의 음향적 특성을 분석하고 이를 시각적 피드백으로 제공하는 학습 시스템의 필요성이 제기된다. · 선행연구와의 차이점: 기존 연구는 대체로 서양 음악을 중심으로 시각화 피드백과 디지털 학습 도구를 개발해 왔다. 국악 가창 교육에서도 시김새를 시각화하거나 분석한 사례가 있으나 개별 유형이나 프로그램 수준에 머무는 한계가 있다. 본 연구는 민요 시김새의 음향적 특성을 반영하여 시김새 학습을 위한 AI 기반 시각화 피드백 시스템의 핵심 기능, 설계 원리, 프로토타입 설계 방