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인공지능 통합 환경에서 2022 개정 수학과 교육과정에 따른 역량 기반 수학 학습 경로 구성 모델 = A competency-based mathematics learning path construction model in AI-integrated environments based on the 2022 revised mathematics curriculum
인공지능의 발전에 따라 인공지능 통합 수학교육에 대한 관심이 증대하고 있으며, 그 핵심 기능 중 하나는 학습자의 수준과 특성에 맞춘 학습 경로 구성을 통해 맞춤형 학습을 지원하는 것이다. 본 연구에서는 지능형 튜터링 시스템(ITS)의 학습 경로 구성 논의를 이론적으로 고찰하고, 2022 개정 수학과 교육과정이 지향하는 역량 함양 관점에 정합적인 역량 기반 수학 학습 경로 구성 모델을 제안하는 것에 목표를 둔다. 이를 위하여 문헌 검토 결과를 바탕으로 ITS에서 활용하는 지식맵을 2022 개정 수학과 교육과정의 ‘지식·이해, 과정·기능, 가치·태도’ 틀에 따라 진단하고 해석할 수 있는 수학 역량맵으로 확장한다. 또한, 인공지능 통합 수학교육에서 제공되는 학습 지원 기능을 신동조 외(2025)의 분류를 반영하여 추천형, 대화형, 조작형, 평가형, 협업형으로 유형화하고, 각 기능에서 생성되는 상호작용 데이터를 역량 진단의 근거로 활용함으로써 지식 요소 중심의 경로를 넘어 통합적이고 입체적인 학습 경로 구성을 모색한다. 연구는 문헌 검토를 통한 초기 모델 도출과 전문가 타당도 검사를 종합하는 방식으로 수행되었다. 연구 결과, 제안하는 수학 학습 경로 모델은 첫째, 인공지능 통합 환경에서 수집되는 학습 활동 데이터를 바탕으로 학습자의 ‘지식·이해, 과정·기능, 가치·태도’ 측면 성취 양상을 진단하여 학습 경로의 출발점을 기술하고, 둘째, 출발점 기술에 나타난 학습 양상을 고려하여 학습 객체를 배열하며 학습 촉진 여부를 점검하고, 셋째, 학습 결과를 재진단하여 세 범주 관점에서 경로 갱신의 필요 여부를 판단함으로써 학습 경로를 역동적으로 재구성·안내하는 순환 구조를 갖는다. 본 연구는 2022 개정 수학과 교육과정 기반 역량 함양을 목표로 인공지능 통합 수학교육 환경의 학습 객체와 상호작용 데이터를 연계한 학습 경로 구성 모델을 제안하였으며, 향후 인공지능 통합 수학교육에서 수학적 역량 교육을 설계·실천하기 위한 이론적 토대로 활용되기를 기대한다.