Introduction
현대 사회는 인간과 기계가 공생하고 있음을 느끼게 한다. 4차 산업혁명의 대표 주자인 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 앞으로의 영향력이 쉽게 예측되지 않을 만큼 잠재력을 보여주고 있다(Ministry of Science and ICT, 2019). 2019년 12월, 관계부처는 『대통령 인공지능 기본구상』 발표를 통해 인공지능 생태계를 구축하고 인공지능을 가장 잘 활용하는 나라를 만들겠다는 의지를 표명했다. 인공지능 전문가들은 인공지능이 단순한 기술적 차원을 넘어 모든 영역에 걸친 패러다임의 변화를 초래할 것이라 전망하는 만큼 인공지능이 일으킨 변화의 파도 위에서 미술 교육은 어떤 모습인지 미리 그려보아야 한다.
한편, COVID-19로 인한 사상 초유의 온라인 개학은 교육에서 기술이 중요한 동력으로 자리매김 되는 단초를 열었다. 교사들은 자연스럽게 교육 기술을 배우고 활용하며 비대면 환경에서 학습자와 유의미한 상호작용을 위해 노력하고 있다. 해마다 교육 분야에서 기술 도입으로 가속화될 핵심 트렌드와 도전 과제들을 제시하는 NMC Horizon 리포트는 교사가 단지 디지털 도구의 사용법을 습득하는 문제보다는 디지털 도구가 가져올 수업에 대한 사고의 전환 문제임을 지적한다(Kim, 2017; NMC, 2015). 이는 수업에서 기술의 활용이 교과, 학년 수준, 학생들의 배경, 하드웨어와 소프트웨어, 교사의 경험과 철학 등에 따라 달라지는 상황 맥락적 접근이 필요함을 시사하는 것이다. 즉, 기술을 활용하는 수업은 체제 요소 간의 상호관련성, 전체성, 환경과의 상호작용성을 바탕으로 체제적인 설계에 따르는 것이 바람직하다. 기술의 체제적 활용을 제시하는 ASSURE 모형에 기초한 수업 설계가 요구됨을 보여준다(Kim & Choi, 2012).
따라서 본 연구의 목적은 인공지능을 활용하는 미술 수업에서 체제적인 교수-학습방법을 위해 ASSURE 모형에 기초한 미술 수업지도안을 개발하는데 있다. 이를 통해 미술 교과에서 인공지능을 활용하는 교사에게 체제적이고 체계적인 수업설계에 대한 이해를 실현할 수 있다. 이에 앞서 밝힌 연구의 필요성과 목적에 따라 다음과 같은 연구 문제를 설정하였다.
연구문제 1. 미술 수업에서 인공지능을 활용하기 위해 어떤 콘텐츠가 필요한가?
미술에서 인공지능의 활용방안과 가능성을 도출한 선행연구를 바탕으로 인공지능을 미술 교과에 활용할 수 있는 수업 콘텐츠를 구상한다. 구상한 콘텐츠는 인공지능을 활용하는 체제적인 수업지도안 개발을 위한 수업 주제가 된다.
연구문제 2. 인공지능을 활용하는 미술 수업을 위해 체제적인 수업지도안은 어떻게 개발할 수 있을 것인 가?
인공지능을 활용하는 미술 수업은 다양한 기술 매체를 수반하므로 체제 요소 간의 체계적인 수업 설계가 필요하다. 따라서 교수매체의 체제적 활용을 위한 선택절차를 제시하는 ASSURE 모형에 기초하여 연구한다.
Research Methodology
Procedure
본 연구는 선행연구를 토대로 미술 교과에서 인공지능을 활용하기 위한 콘텐츠를 구상하고, ASSURE 모형에 기초한 체제적인 미술 수업지도안을 개발하는데 있다. Fig. 1과 같이 준비, 구상, 개발 단계로 연구를 진행하였다. 연구진행은 2021년 10월부터 11월까지 연구 문제 확인, 연구 절차 계획, 콘텐츠 구상, 지도안 개발이 수행되었다.
Methodology
본 연구는 준비 단계에서 인공지능과 인공지능교육에 관한 개념적 접근을 위해 연구 논문, 연구 보고서, 단행본 등의 문헌들을 조사하였으며, 미술교육에서 인공지능교육의 적용 가능성과 방안을 제시하는 선행연구를 살펴보고, 심화 보충하여 인공지능 활용 미술 수업 콘텐츠를 구상하였다. 구상한 콘텐츠를 체제적 수업지도안으로 발전시키기 위해 ASSURE 모형의 이해를 선행하였다.
구상단계에서는 선행연구를 보충 심화하여 미술 수업에서 인공지능을 학습자가 직접 조작하여 표현할 수 있는 콘텐츠, 즉 도구가 아닌 파트너로서의 인공지능과 협력하는 미술 수업 콘텐츠를 구상하였다. 구상된 콘텐츠는 2015 개정 미술과 교육과정 내용 체계와 성취기준을 반영하였다.
개발단계에서는 구상한 콘텐츠를 주제로 체제적 수업지도안을 개발하였다. 수업지도안 개발은 ASSURE 모형의 6단계를 따라 진행하였다. 학습 목표는 ASSURE 모형의 ABCD 목표 진술 원칙에 따라 대상, 기능, 조건, 행동적 용어로 진술하고자 노력하였다. 학습 내용은 인공지능과 미술 교과의 표현, 감상 영역이 연계될 수 있도록 구성하였다. 교육 방법은 ASSURE 모형의 1단계 학습자 분석과 목표, 학습 내용, 활용 매체 등을 고려하여 강의법, 집단탐구, 개별학습, 협동학습, 토의학습 등을 계획하였다. 평가는 학습자 ASSURE 모형의 마지막 절차인 평가 및 수정 단계에 따라 학습자 성취도 평가와 프로그램 평가가 동시에 이루어질 수 있도록 하였다.
Literature Review
Artificial intelligence and Education
인공지능란 용어는 1956년 다트머스 회의에서 존 맥카시(John McCarthy)에 의해 정식 용어가 되었다. 그는 인공지능을 ‘지능형 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 공학’으로 설명한다(McCarthy, 2007:2, Deniz, 2018, 재인용). 인간의 지능이 인공지능의 기준이자 궁극적인 목표이며 인공지능에 대한 가장 기초적인 질문은 인간처럼 생각하는 능력이다. 인공지능이 교육의 영역으로 들어오면 무엇을 어떻게 가르쳐야 할까?
Han (2020)은 인공지능교육을 이해, 활용, 가치로 나누어 제시하였고, Ministry of Education (2020)는 『인공지능교육 길라잡이에서 ① 인공지능의 개념을 이해하고 그 원리를 SW로 구현하여 문제 해결 역량을 기르는 교육 ② 완성된 인공지능을 실생활의 문제 해결에 활용할 수 있도록 활용 능력을 기르는 교육 ③ 인공지능 기술이 교육 도구로 활용될 수 있도록 교육과 인공지능이 결합된 교육으로 인공지능교육의 유형을 제시하였다. 이를 근거로 미술 교과에서 인공지능의 적용 방안과 가능성에 대한 선행연구를 살펴보고, 미술 수업에서 인공지능 활용을 위한 콘텐츠 개발 방향을 도출하고자 한다.
Possibility for Artificial intelligence in Art Education
Kim (2021)은 인공지능 아트를 감상 수업에 활용하여 보조 도구로써 인공지능의 효과와 활용 가능성 도출을 목적으로 한다. 미술 비전공계열의 중학생을 대상으로 2개의 수업을 진행하였고, 두 연구 수업이 끝난 후, 두 수업을 효과성, 흥미도, 몰입도 측면에서 비교하는 설문지 조사를 시행하였다. 그 결과 인공지능 아트를 활용한 미술 감상 수업이 기존 감상 수업에 비해 이해도, 몰입도, 흥미도가 높았다. Kim (2021)의 연구는 구글의 ‘Art transfer'와 ‘GoArt’ 인공지능 프로그램을 수업에 활용하여 새로운 시대의 변화에 맞춘 인공지능 수업 도구의 효과와 활용 가능성을 미술교과에 시사했다는 점에서 의의가 있다. 그러나 완성된 인공지능을 교사가 수업 자료를 제작하기 위한 도구로 활용하는 것에 멈추었다. 학습자가 인공지능을 직접 활용하는 수업 방안에 대한 고민이 지속되어야 한다.
Park & Yoon (2020)은 인공지능기반 수업에 대한 미술과 예비 초등교사들의 인식에 대해 연구하였다. 컴퓨터그래픽 과목을 수강하는 예비초등교사 59명을 대상으로 인공지능 기술을 활용한 수업을 3주간 실시하였다. 그 결과 예비초등교사들은 인공지능 기반 수업에 대해 긍정적으로 생각하고 있으며 인공지능에 대한 이해도, 흥미도, 만족도에 있어 높은 인식도를 나타내었다. Park & Yoon (2020)의 연구에서 활용된 인공지능 프로그램과 강의 콘텐츠는 다음과 같다. 첫째, 오토드로우(Auto draw)로 제시된 주제에 따라 최적화된 아이콘을 생성하여 둘째, 페탈리카 페인트(Petalica panit)로 자동채색을 한 다음 셋째, 로고마스터(Logomaster)로 마크디자인을 하였다. 각자 정한 브랜드 네이밍에 따른 시각적 아이덴티티에 대한 탐색과 실제적 그래픽 응용 과정을 인공지능 도구로 경험하였다. 앞서 살펴본 Kim (2021)의 연구와 달리 표현 활동에 인공지능을 적용하여 학습자가 능동적으로 인공지능을 조작하고 활용하면서 인공지능의 인공신경망 기술 프로세싱을 이해하는 과정을 보여주었다. Park & Yoon (2020)의 연구 콘텐츠에서 더 나아가 학습자가 인공지능을 도구로서 활용이 아닌 협업의 파트너로서 인식할 수 있는 미술 수업 콘텐츠를 구안할 필요가 있다.
Yhn et al. (2020)은 미술 분야에서 인공지능의 활용이 창작, 감상, 제도적 측면에서 인공지능 기술을 수동적으로 활용하는 경우와 인공지능 기술을 활용하여 미술을 확장하는 시도로 해석하였다. 미술 교육에서 인공지능의 활용 방향은 창작과 감상에서 데이터 분석을 기반으로 맞춤형 자료 제공, 지속적이고 즉각적인 상호작용과 평가로 제시하였다. Yhn et al. (2020)의 연구는 후속연구를 통해 미술 교육에서 인공지능을 활용할 때 미술이 기술에 종속되지 않도록 보다 효과적이고 체계적인 교수설계가 요구됨을 강조하였다.
선행연구를 토대로 미술 교과에서 인공지능을 활용할 때 학습자의 능동적인 조작과정과 도구가 아닌 파트너로서의 인공지능과 협력하는 미술 수업 콘텐츠가 필요함을 검토하였다. 미술 교육의 목표 실현을 위한 인공지능 활용이 되도록 기술 매체 간 체계적이고 체제적 활용을 돕는 수업지도안이 개발되어야 한다.
Meaning of ASSURE Model
본 연구는 미술교과에서 인공지능을 활용하는 체제적인 교수-학습 지도안을 개발하고자 한다. 인공지능 교육은 소프트웨어 교육에서 요구하는 컴퓨팅 사고력과 소양이 필요하기 때문에 소프트웨어 교육을 기반으로 이루어진다(Ministry of Education & Ministry of Science and ICT, 2020). 따라서 인공지능을 활용하는 교육에는 테크놀로지가 필수 조건이므로 테크놀로지를 활용하는 수업을 쉽게 설계할 수 있는 실천적 모형인 ASSURE 모형에 대한 이해가 필요하다(Ewha Womans University Department of Educational Technology, 2004).
Heinich와 그의 동료들은 테크놀로지를 효과적이고 체제적으로 활용하기 위한 ASSURE 모형을 고안했다. 이러한 측면에서 일반적인 수업체제설계보다 테크놀로지 활용 수업에 보다 중심을 둔다 할 수 있다. Kim (2019)은 ASSURE 모형에 대해 교사가 현장에서 테크놀로지를 활용하는 수업을 체제적으로 설계할 수 있도록 수업 상황을 전제로 개발된 실천적 모형으로 정의하였다. 수업체제란 학습촉진을 위한 자원과 절차의 배열이라고 정의할 수 있는데, 이를 축소, 추상, 단순화한 수업체제설계모형은 학습활동을 촉진하고 지원한다(Kim, 2019). ASSURE 모형은 여섯 단계의 앞 글자에 의해 붙여진 것이며, ASSURE 모형의 단계는 다음과 같다.
첫 번째 단계는 학습자 분석(Analyze learners)단계로 교수 테크놀로지를 효과적으로 선택하고 활용하기 위해 학습자의 특성을 파악하는 단계이다. 두 번째 단계는 목표 진술(State objectives)로, 학습자가 학습활동이 끝났을 때 어떤 수행을 할 수 있어야 하는지를 구체적으로 진술한다. 세 번째 단계는 앞의 진술한 학습목표에 도달할 수 있도록 적절한 교수방법을 선정하고, 이를 실행하기 위한 매체 및 자료를 선택(Select instructional methods, media, and materials)하는 단계이다(Kim, 2019). 네 번째 교수 테크놀로지와 자료 활용(Utilize media and materials) 단계에서는 사전 점검, 매체자료를 준비, 테크놀로지와 자료를 활용하기에 알맞은 환경을 준비, 테크놀로지 활용 수업의 주제와 내용, 주의집중의 필요성에 대해 학습자들을 준비, 준비한 테크놀로지와 자료로 학습자들에게 학습경험을 제공의 원칙이 있다. 다섯 번째 단계는 학습자 참여유도(Require learner's participation)이다. 효과적인 매체 활용 수업을 위해서는 학습자의 능동적인 참여를 유도해야 한다. 여섯 번째 평가 및 수정(Evaluate and Revise) 단계로 교수활동이 끝나면 평가를 하고 평가 결과가 의도했던 것과 차이가 있다면 수정을 해야 한다.
Results and Discussions
Content Development for Artificial Intelligence in Art Education
ASSURE 모형에 기초한 인공지능 활용 미술 수업 콘텐츠는 고등학교 1학년을 대상으로 블록타임 형태의 총 4차시로 구성하였다. 무엇보다 교육자로서 인간과 인공지능의 협력적인 관계를 형성하고, 인공지능을 이해하기 위한 생각과 행동을 구체화할 필요가 있다(Cope et al., 2021). 따라서 1차시에는 미술에서 새로운 매체를 활용하는 작품을 살펴보면서 인공지능과 미술의 관련성을 인식하고 흥미를 유발한다. 2차시에는 인공지능의 딥러닝의 개념과 원리를 체험할 수 있는 인공지능프로그램을 통해 인공지능과 협업하여 표현하는 활동이 진행된다. 3~4차시에는 다양한 미술 작품을 다루며 인공지능과 협업하여 구상미술과 비구상(추상)미술의 관계를 새롭게 바라본다. 그 과정에서 인공지능이 기계학습을 통해 모델을 구현하는 과정을 이해한다. 차시별 주요 활동은 Fig. 2와 같다.
Systematic Instruction based on ASSURE Model
ASSURE 모형은 교사가 교실에서 사용할 수 있도록 개발된 수업 설계로 보다 미세하게 확장된다(Altun, 2021). 이에 따라 ASSURE 모형에 기초한 지도 계획 및 수업지도안의 실제를 개발하였다. 또한 ASSURE 모형은 학습자의 특성 분석, 수업 목표 기술 및 교육 매체 활용에 있어 어느정도 진척되었는지 평가하기 위한 수업 전달 방법으로서(Adeyemi & Bolanle, 2021) 교사가 설계의 효과를 확인할 수 있는 평가의 과정을 포함하였다. ASSURE 모형의 첫 단계인 학습자 분석은 Kim (2019)의 설문을 재구성하여 설문조사와 진단평가 형태로 파악한다. 본 연구에서는 고등학교 1학년의 일반적 특성 및 출발점 능력을 염두에 두고 수업지도안을 고안하였다.
1) 1st Class Instruction Plan
1차시에서는 인공지능 기술의 핵심이며 미술의 새로운 매체인 센서, 데이터, 알고리즘, 로봇 등을 활용한 미술 작품을 살펴보고 인공지능과 미술의 관련성에 대해 이해할 수 있도록 구성하였다. ASSURE 모형의 단계에 따른 1차시 지도 계획과 수업지도안은 다음 Fig. 3과 같다.
2) 2nd Class Instruction Plan
2차시에서는 바로 앞 차시에서 배운 미술의 새로운 매체로써 인공지능을 학습자들이 직접 사용하여 표현해보는 활동으로 구성하였다. 특히 인공지능과 학습자가 협력하여 작품을 창작하는 것을 목표로 삼았다. 학습자가 하늘, 산, 강, 나무, 바위 등을 그릴 수 있는 재료를 선택하여 단순한 스케치로 그려내고 인공지능이 즉시 가상의 사진으로 만들어주는 딥러닝 기반의 소프트웨어 NVIDIA Canvas를 사용한다. NVIDIA Canvas는 예술적 연출을 추구하기 위해 인간과 함께 작업할 수 있는 능력이 탁월한 인공지능이다(Leonard & Nicholas, 2020). 즉 인간이 그리는 즉시 NVIDIA Canvas는 실물의 이미지로 변환해주기 때문에 협력의 정도가 긴밀한 인공지능이라 할 수 있다. 본격적인 기술 매체 활용이 투입되면서 ASSURE 모형의 절차가 체계적이고 체제적인 설계에 도움이 된다. 나아가 Mayo & Sherry (2007)는 미술 수업에서 AI를 가르치는데 집중하는 것은 AI와 그 복잡성이 수업을 지배할 수 있음을 우려하였다. 따라서 NVIDIA Canvas의 모든 기능을 배우는데 집중하기 보다는 본 차시의 목표를 달성하기 위해 NVIDIA Canvas가 어떻게 유용한 도구인지를 이해하는데 초점을 두어야 한다. 2차시 지도계획과 수업지도안은 다음 Fig. 4와 같다.
3) 3rd - 4th Class Instruction Plan
3~4차시는 하나의 주제를 블록타임으로 진행한다. 2차시에 배운 기계학습의 내용을 심화시켜 기계학습으로 훈련된 모델을 작품 감상 활동에 도입한다. 이에 따라 3~4차시는 인공지능과 협력하여 구상미술과 비구상(추상)미술의 관계를 새롭게 점검하는 것을 목표로 한다. 2차시와 3~4차시의 연계 흐름을 살펴보면 다음과 같다. 2차시에서는 완성된 인공지능을 미술 활용했다면, 3~4차시에서는 인공지능원리를 미술 교과에 접목하여 학습자들에게 인공지능이 구현되는 원리에 노출시키고자 했다. 즉, 학습자들이 미술 작품을 쇼핑하는 과정은 데이터를 수집하는 단계이고 교사가 학습자들이 작성한 미술작품 정보에 대해 피드백을 주는 것은 데이터를 정제하는 전처리 과정이다. 인공지능이 어떤 기준으로 미술작품을 분류했는지 학습자들이 추론하는 과정은 인공지능이 제대로 학습했는지 평가받는 단계에 해당한다. 또한, 2차시에서는 표현을 중심으로 인공지능과 협업했다면, 3~4차시에는 감상 활동을 중심으로 인공지능과 협력한다. 본 차시가 마지막 차시이므로 총 4차시가 끝난 후 전체 차시를 되돌아볼 수 있도록 교사가 정리한다.
미술교사에게 미술 수업에서 창의성을 촉진하기 위한 디지털 기술의 사용을 늘리고, 창의성과 새로운 기술에 초점을 맞춘 커리큘럼을 설계할 것을 요구하고 있다(Leonard & Nicholas, 2020). 미술 수업에 인공지능의 요소가 심화될수록 활용하는 기술 매체가 늘어남에 따라 ASSURE 모형에 기초한 지도 계획을 철저하게 수립하였다. 3~4차시 지도계획과 수업지도안은 다음 Fig. 5와 같다.
Conclusions and Implications
본 연구의 목적은 인공지능을 활용하는 미술 수업에서 체제적인 수업 방안을 연구, 제시하는 것이다. 이를 위해 교수설계 모형 중 ASSURE 모형을 선정하였으며, 각 단계에 입각한 미술수업 지도안을 고안하였다. 다음과 같은 연구 결과로 요약될 수 있다.
첫째, 미술 교육에서 인공지능을 활용하고자 하는 수업지도안을 개발할 때 ASSURE 모형은 체계적이고 체제적으로 매체를 활용하는데 도움이 되었다. ASSURE 모형은 매체를 활용하는 수업상황을 전제로 개발되었기 때문이다. 미술수업에서 인공지능을 다루는 수업은 비교적 다른 주제보다 다양한 기술 매체를 사용하며 학습자분석, 목표 진술, 교수방법 및 매체·자료 선정, 매체와 자료 활용, 학습자 참여 유도, 평가와 수정의 6단계를 따라 수업설계를 쉽게 할 수 있다. 또한 ASSURE 모형은 순환되는 것으로 평가 결과가 만족스럽지 못한 경우 다음 수업에 활용하기 위해 수정이 이루어진다.
둘째, 선행연구를 바탕으로 미술 교과에서 인공지능을 활용할 때 학습자의 능동적인 조작활동과 도구가 아닌 파트너로서의 인공지능과 협력하는 미술 수업 콘텐츠가 필요함을 검토하였다. 이를 통해 미술의 새로운 매체와 기술, 인공지능을 활용한 표현, 인공지능과 협업하는 미술 감상이라는 주제로 콘텐츠를 구상하였다.
셋째, ASSURE 모형에 기초한 인공지능을 활용하는 미술 수업지도안 총 4차시 중 1차시에서는 인공지능 기술의 핵심이며 미술의 새로운 매체인 센서, 데이터, 알고리즘, 로봇 등을 활용한 미술 작품을 살펴보고 인공지능과 미술의 관련성에 대해 이해할 수 있도록 구성하였다. 2차시에서는 바로 앞 차시에서 배운 미술의 새로운 매체로써 인공지능을 학습자들이 직접 사용하여 표현해보는 활동으로 구성하였다. 특히 인공지능과 학습자가 협력하여 작품을 창작하는 것을 목표로 삼았다. 3~4차시에서는 2차시에 배운 기계학습을 심화시켜 기계학습으로 훈련된 모델을 작품 감상 활동에 도입한다. 이에 따라 3~4차시는 인공지능과 협력하여 구상미술과 비구상(추상)미술의 관계를 새롭게 점검하는 것을 목표로 하였다.
이상의 연구 결과를 밑거름하여 향후 본 연구와 관련된 후속연구를 위하여 시사하는 바는 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서 개발된 수업지도안은 수업 실행에서의 구체적인 측면은 파악할 수 없다. 실제 교육 현장에 적용하여 수업 전 과정에서 발생할 수 있는 다양한 변수들을 도출하고 수업지도안을 수정 보완하거나 학습자들에게 미치는 효과에 대한 후속 연구가 필요하다.
둘째, 본 연구는 미술교사가 인공지능 기술에 대한 개괄적 연구를 통해 미술 수업에 적용한 것이다. 학습자들에게 보다 미술과 인공지능의 협업에 관한 전문적이고 종합적인 경험을 자극하기 위해서 컴퓨터, 수학, 기술 등 타 교과 교사와 팀티칭 형태의 융합교육 연구가 진행될 필요가 있다.
셋째, 본 연구는 미술교육에서 인공지능을 활용하고, 미술교육을 통해 인공지능을 이해할 수 있는 수업지도안으로 인공지능의 가치교육과는 연결 짓지 못했다. 인공지능 예술가의 등장으로 창작과 창의성이 인간 고유의 영역인지에 대한 논의가 뜨거운 만큼 인공지능이 미치는 사회적 영향력에 대한 논의가 학교 미술교육에서도 이어지길 기대한다.
