과학 교육 분야의 인공지능: 변화되는 모습과 대응 방안

The Landscape of AI in Science Education: What is Changing and How to Respond

본 서론에서는 인공지능(AI)이 과학 교육 분야의 지형을 변화시키는 혁신적인 역할을 탐구합니다. 전통과 혁신의 교차점에서 AI는 교육 목표, 절차, 학습 자료, 평가 방식 및 기대되는 결과에 영향을 미치고 있습니다. 본 연구에서는 지능형 튜터링 시스템, 적응형 학습 플랫폼, 자동화된 피드백 및 생성 콘텐츠 제작과 같은 AI 기반 도구가 개인 맞춤화, 효율성 및 형평성을 향상시키고, 비판적 사고, 창의성 및 학제 간 협력과 같은 AI 기반 사회에 필수적인 역량을 함양하는 방식을 강조합니다. 동시에 본 연구는 공정성, 투명성, 책임성, 개인 정보 보호 및 인간의 감독과 관련된 윤리적, 사회적, 교육적 과제를 검토합니다. 이러한 긴장을 해소하기 위해, 본 연구는 AI 통합을 공정성, 과학적 진실성 및 민주적 참여의 가치에 맞추기 위한 지침을 제공하는 '책임 있는 윤리 원칙(REP)' 프레임워크가 필요하다고 주장합니다. 본 연구는 REP 프레임워크를 통해 각 영역에서 발생하는 변화와 이러한 변화에 대응하기 위한 접근 방식을 종합적으로 분석합니다. 본 연구는 AI가 인간 교사와 학습자를 대체하는 것이 아니라, 탐구를 지원하고, 평가를 풍부하게 하며, 진정한 과학적 활동에 대한 접근성을 확대하는 파트너로 간주되어야 한다고 주장합니다. 변화의 측면 외에도, 본 연구는 교실에서 도덕적 및 관계적 기반 역할을 수행하고, 해석적 및 윤리적 판단을 내리고, 창의성, 상상력 및 호기심을 함양하며, 대화와 공동체를 통해 의미를 공동으로 구성하는 등 인간만이 수행할 수 있는 고유한 역할들을 탐구합니다. 또한 이러한 특성이 AI가 과학 교육 분야에서 형평성, 진실성 및 인간의 번영을 증진하는 데 중심적인 역할을 해야 한다고 강조합니다.

This introductory chapter explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in reshaping the landscape of science education. Positioned at the intersection of tradition and innovation, AI is altering educational goals, procedures, learning materials, assessment practices, and desired outcomes. We highlight how AI-supported tools, such as intelligent tutoring systems, adaptive learning platforms, automated feedback, and generative content creation--enhance personalization, efficiency, and equity while fostering competencies essential for an AI-driven society, including critical thinking, creativity, and interdisciplinary collaboration. At the same time, this chapter examines the ethical, social, and pedagogical challenges that arise, particularly issues of fairness, transparency, accountability, privacy, and human oversight. To address these tensions, we argue that a Responsible and Ethical Principles (REP) framework is needed to offer guidance for aligning AI integration with values of fairness, scientific integrity, and democratic participation. Through this lens, we synthesize the changes brought to each of the five transformative aspects and the approaches introduced to meet the changes according to the REP framework. We argue that AI should be viewed not as a replacement for human teachers and learners but as a partner that supports inquiry, enriches assessment, and expands access to authentic scientific practices. Aside from what is changing, we conclude by exploring the roles that remain uniquely human, engaging as moral and relational anchors in classrooms, bringing interpretive and ethical judgement, fostering creativity, imagination, and curiosity, and co-constructing meaning through dialogue and community, and assert that these qualities must remain central if AI is to advance equity, integrity, and human flourishing in science education.