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초등학교 저학년 대상 학습 프로그램을 개발하기 2019년에 개정한 유치원 교육과정인 누리과정의 특징을 살펴보았다. 이번 누리과정은 ‘유아·놀이 중심’을 추구하는 교육과정으로 명시하고 있다. 구체적으로 살펴보면 내용 영역 구성은 유아의 경험과 밀접하게 관련성 있는 내용을 선정하여 신체운동·건강, 의사소통, 사회관계, 예술경험, 자연탐구로 구성하고, 유아교육의 목적, 목표를 달성하기 위해 놀이를 내용과 방법으로 적극적으로 활용해야 함을 명시히고 있다[10]. 따라서, 초등학교 1∼2학년 대상 교육 프로그램 설계에 놀이에 대한 접근의 필요성에 시사 하는바가 크다고 할 수 있다.

미국은 미국과학연구재단에서 국립인공지능연구센터 설립하고, 초·중·고 인공지능교육 관련 연구 과제를 전폭적으로 지원하고 있다. 미국의 인공지능교육 관련 대표적인 기관 및 사이트는 다음 표 1과 같다[11]. 특히, AI4K12의 인공지능의 5가지 빅아이디어는 국내의 연구자들에게 영향을 주었다. 5가지 빅아이디어는 ‘인식’, ‘표현과 추론’, ‘학습’, ‘자연스러운 상호작용’, ‘전사회적 영향력’으로 구성되어 있다. 이 연구에서는 5가지 빅아이디어 중 초등학교 저학년 학생의 발달단계에 직접적으로 체험을 통해 이해할 수 있는 개념을 중심으로 구성하였다.

한편, 중국은 2019년부터 유치원부터 AI교육을 시작하였으며[12]-[13], 이 연구에 해당하는 초등학교 1∼2학년 허난성에서 발행한 교과서의 목차 일부를 요약하면 표 2와 같다. 물론 목차로 교재의 내용을 모두 알수는 없지만, 대체적으로 교육용 로봇을 활용한 제작 중심의 활동, 즉 우리나라의 소프트웨어교육과 연계한 인공지능교육을 초등학교 저학년에서 전개되리라 예상된다. 이 외에도 말레이시아도 2020년부터 초등학교 4학년 교과과정에서 인공지능, 프로그래밍, 로봇학 내용이 포함된 설계 및 테크놀로지 과목을 편성하여 운영하고 있다[14]. 일본도 ‘AI 전략 2019’에 따르면 2020년부터 모든 초등학교와 중학교 과정에 프로그래밍 교육을 의무화하고 있다[15].

한편 이은경(2020)의 경우 국내·외 인공지능교육 교육과정을 분석하여 교육과정에서 다루고 있는 핵심주제, 적용 대상, 적용 시기, 연구 상황을 조사[16]하였다. 이 연구 결과를 토대로 살펴보면 앞서 살펴본 미국, 중국과 동일하게 EU역시 모든 연령대를 대상으로 도입하거나 할 예정이나, 우리나라의 경우 소프트웨어교육의 일부영역으로 도입 예정이어서 저학년을 위한 프로그램 개발 연구가 동시에 수행될 필요가 있다고 판단하였다.

연구의 과정 및 절차는 체제적 교수설계 모형인 ADDIE 모형의 단계에서 실행 단계를 제외한 분석-설계-개발-평가 단계로 연구를 수행하였으며, 각 단계별 내용은 표 3과 같다.

3) 개발(Development)

학습 단계의 큰 흐름은 초등 저학년 학생 발달단계에 적합한 놀이를 중심으로 놀이 만나기, 놀이 탐색하기, 놀이 하기, 놀이 만들기 단계로 구상하였다. 또한 학습 단계의 큰 흐름에서 STEAM교육의 준거인 상황제시, 창의적 설계, 감성적 체험을 교수·학습 과정에서 적합하게 투입하여 효율적인 학습이 이루어질 수 있도록 고려하였다. 이러한 내용을 도식으로 제시하면 그림 1과 같다.

Fig. 1. 
The learning stage of this study

타당성 평가 결과 분석을 위해서 Lawshe(1975)의 내용타당도 비율(Content Validity Ratio: CVR) 계산 공식[17]을 활용하였다. 타당도 비율은 특정 문항이 내용을 잘 또는 적절하게 측정한다고 응답한 비율을 선형적으로 변화시킨 값을 의미한다. 다음 표 6은 Lawshe의 내용타당도 비율을 구하는 공식을 표현한 것이며, 이 연구에서는 리커르트 척도의 ‘대체로 그렇다’와 ‘매우 그렇다’에 해당하는 4점과 5점에 해당하는 응답자의 빈도수를 Ne로 간주하여 분석하였다. 타당도 검증의 기준은 기존 연구에서는 CVR값이 0.6미만이 경우 타당도가 낮다고 판단하였지만 이 연구에서는 좀 더 엄격하게 CVR값이 0.7미만인 경우 타당도가 낮다고 판단하였다.

이 연구에서 개발한 놀이 중심 인공지능 도구 활용 교육 프로그램에 대한 타당성 검사 결과를 M, SD, CVR값으로 분석한 결과를 살펴보면 표 7과 같으며, 전문가들의 자유기술식 수정·보완 의견은 표 8과 같다. 이중 자유기술식 수정·보완 의견으로는 아이디어가 참신하다 등의 긍정적인 의견이 다수 있었으나, 이 논문에는 실제로 수정·보완의 의견을 제시한 내용만 발췌하여 정리하였다. 선택형 검증 결과 중 2개의 세부 평가기준을 제외한 9개의 세부 평가기준에서는 CVR값이 0.7이상으로 매우 타당하다는 결과를 얻었다. 다만 STEAM 교육에 적합 정도와 학생 교재 난이도의 적절성의 경우 CVR값이 0.6으로 비교적 타당한 결과이지만, 이 연구에서 설정한 기준인 0.7보다는 낮게 나와 타당도가 미흡하다는 결과를 얻을 수 있었다. 특히 STEAM 교육에 대한 적합한 정도에 대한 낮은 타당도의 결과에는 자율기술식 수정·보완 의견 중 ‘초등학교 저학년에 적용하다보니 이 연구에서 활용한 STEAM 준거 중 창의적 설계의 기회를 제공하기에는 부족한 것으로 판단됨’ 에서 찾을 수 있었다. 또한, 학생 교재 난이도의 적절성이 비교적 낮게 나온 사유도 전문가의 의견 중 ‘학생 활동 시간을 충분히 확보해줄 필요가 있음’, ‘초등학교 1,2학년에게는 활동이 조금 많은 편임’ 등에서 찾을 수 있었다. 따라서 타당성 검증 결과 중 낮게 나온 원인을 자유기술식 의견에서 도출하여 프로그램을 수정·보완 하였다. 마지막으로 인공지능 관련된 자유기술식 의견이었던 ‘인공지능의 활용뿐만 아니라 인공지능에 대한 학생 수준의 이해가 제시되면 좋겠음’이라는 의견도 적극 반영하여 초등학교 1∼2학년 수준에서 이해 할 수 있는 수준으로 인공지능을 학습시키는 내용을 교사 중심으로 시연할 수 있도록 추가하여 수정·보완 하였다. 수정·보완 후 전문가 집단에게 수정대비표와 수정된 프로그램을 제공한 후 타당도가 낮게 평가된 2개의 평가기준에 대한 2차 검증을 실시하였으며, 표 9와 같이 두 개 평가기준 모두 매우 타당성이 있다는 결과를 얻었다.