인공지능 시대의 과학 학습 자료 혁신

Transforming Science Learning Materials in the Era of Artificial Intelligence

인공지능(AI) 기술이 과학 교육에 통합되면서 학습 자료의 설계 및 기능이 변화하고 있으며, 개인 맞춤화, 현실성, 접근성 측면에서 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 본 연구는 AI 기술이 과학 학습 자료를 어떻게 변화시키는지, 다음 여섯 가지 상호 연관된 영역을 중심으로 분석합니다. 1) 과학 실습에 AI 통합, 2) 적응형 및 개인 맞춤형 교육 지원, 3) 인터랙티브 시뮬레이션 활성화, 4) 멀티모달 콘텐츠 생성, 5) 다양한 학습자를 위한 접근성 향상, 6) AI 기반 콘텐츠 개발을 통한 공동 창작 촉진. 이러한 발전은 학습 자료가 현대 과학적 실천을 더욱 정확하게 반영하고, 학생들의 다양한 요구에 부응하도록 합니다. 예를 들어, AI 지원은 학생들이 동적 시뮬레이션에 참여하고, 실시간 데이터를 활용하며, 다양한 멀티모달 표현을 통해 과학 개념을 탐구할 수 있도록 합니다. 교육자들은 점점 더 생성형 AI 도구를 활용하여 시의적절하고 문화적으로 민감한 교육 자료를 개발하고 있습니다. 그러나 이러한 혁신은 알고리즘 편향, 데이터 개인 정보 보호, 투명성 등과 같은 중요한 윤리적 및 교육적 문제를 야기하기도 합니다. 공정하고 의미 있는 과학 학습을 보장하기 위해, 우리는 과학적 진실성, 포용성, 학생의 주체성을 고려하여 AI 기반 학습 자료를 설계하는 것의 중요성을 강조합니다. 본 연구는 과학 교육에 AI를 활용하는 데 있어 책임감 있고 윤리적이며 성찰적인 접근 방식을 옹호하며, 핵심 교육 가치를 유지하면서 혁신을 촉진하는 촉매제로서 AI의 역할을 강조합니다.

The integration of artificial intelligence (AI) into science education is transforming the design and function of learning materials, offering new affordances for personalization, authenticity, and accessibility. This chapter examines how AI technologies are transforming science learning materials across six interrelated domains: 1) integrating AI into scientific practice, 2) enabling adaptive and personalized instruction, 3) facilitating interactive simulations, 4) generating multimodal content, 5) enhancing accessibility for diverse learners, and 6) promoting co-creation through AI-supported content development. These advancements enable learning materials to more accurately reflect contemporary scientific practice, catering to the diverse needs of students. For instance, AI support can enable students to engage in dynamic simulations, interact with real-time data, and explore science concepts through multimodal representations. Educators are increasingly collaborating with generative AI tools to develop timely and culturally responsive instructional resources. However, these innovations also raise critical ethical and pedagogical concerns, including issues of algorithmic bias, data privacy, transparency, and the need for human oversight. To ensure equitable and meaningful science learning, we emphasize the importance of designing AI-supported materials with careful attention to scientific integrity, inclusivity, and student agency. This chapter advocates for a responsible, ethical, and reflective approach to leveraging AI in science education, framing it as a catalyst for innovation while upholding core educational values.