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AI 환경에서 학습자는 데이터를 생산하면서 동시에 그 데이터에 의해 분류된다. 이러한 조건에서 학습자 주체성은 어떻게 형성될 수 있는가? 본 연구는 데이터 주체성, 즉 자신의 데이터화를 인식하고 알고리즘을 비판하며 학습자-알고리즘 관계를 재구성하는 능력이 형성되는 조건을 규명한다. 이를 위해 Greene의 교육적 자유, Foucault의 통치성 비판, Barad의 관계적 존재론을 변증법적으로 통합하고, 2005-2025년 AI 교육 담론 219편을 구조적 토픽 모델링(STM)과 비판적 담론 분석(CDA)으로 통합 분석했다. 분석 결과, AI 교육 담론에서 포섭과 저항은 동시에 발생한다. 개인화 담론(22.7%)은 통치성을 자연화하나, 윤리 담론의 급증(472%)은 알고리즘 비판의 언어 자원을 제공한다. 이러한 발견을 바탕으로 알고리즘 민주주의, 학교 AI 윤리위원회, 공공 데이터 신탁, 데이터 리터러시 교육을 실천 과제로 제안한다.

권호기사