Korean Journal of Childcare and Education (한국보육지원학회지)

Korean Association of ChildCare & Educatioin (한국보육지원학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

The Effect of Early Childhood Education and Care Institution's Professional Learning Environment on Teachers' Intention to Accept AI Technology: Focusing on the Mediating Effect of Science Teaching Attitude Modified by Experience of Using Smart·Digital Device

유아보육·교육기관의 교사 전문성 지원 환경이 유아교사의 인공지능 기술수용의도에 미치는 영향: 스마트·디지털 기기 활용 경험에 의해 조절된 과학교수태도의 매개효과를 중심으로

  • 안혜령 (동아대학교 아동학과) ;
  • 이보람 (대구대학교 아동가정복지학과) ;
  • 조우미 (대구가톨릭대학교 아동학과)
  • Received : 2023.02.16
  • Accepted : 2023.04.06
  • Published : 2023.04.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Objective: This study aims to investigate whether science teaching attitude of early childhood teachers mediates the relationship between the professional learning environment of institutions and their intention to accept artificial intelligence (AI) technology, and whether the experience of using smart and digital devices moderates the effect of science teaching attitude. Methods: An online survey was conducted targeting 118 teachers with more than 1 year of experience in kindergarten and day care center settings. Descriptive statistical analysis, correlation analysis, and The Process macro model 4, 14 were performed using SPSS 27.0 and The Process macro 3.5. Results: First, the science teaching attitude of early childhood teachers served as a mediator between the professional learning environment of institutions and teachers' intention to accept AI technology. Second, the experience of using smart and digital devices was found to moderate the effect of teachers' science teaching attitude on their intention to accept AI technology. Conclusion/Implications: This results showed that an institutional environment that supports teachers' professionalism development and provides rich experience is crucial for promoting teachers' active acceptance of AI technology. The findings highlight the importance of creating a supportive institutional envionment for teacher's professional growth, enhancing science teaching attitudes, and facilitating the use of various devices.

Keywords

References

  1. 고현실 (2022. 03. 01.). 서울시 "어린이집 인공지능 로봇 만족도 95%"…대여 기간 확대. 연합뉴스, https://www.yna.co.kr/view/AKR20220301018500004?input=1195m에서 2022년 4월 1일 인출
  2. 강은정 (2008). 유치원 교사의 과학교수효능감과 과학교수태도와의 관계. 명지대학교
  3. 교육과학기술부 (2009. 12). 유아교육선진화 추진계획. https://www.korea.kr/news/pressReleaseView. do?newsId=155407772에서 2023년 2월 1일 인출
  4. 교육과학기술부 (2012). 교육과학기술부 고시 제 2012-16호 3-5세 연령별 누리과정. 교육과학기술부.
  5. 교육부 (2019). 교육부 고시 제 2019-189호 유치원 교육과정. 교육부.
  6. 교육부 (2020. 11). 인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제. https://www.korea.kr/archive/expDoc View.do?docId=39237에서 2023년 2월 1일 인출
  7. 권주영 (2001). 유아교사의 과학교수 효능감 수준에 따른 과학교육 실제에 관한 연구. 부산대학교석사학위논문.
  8. 김경철, 박성덕, 김은정 (2010). 교사보조로봇 활용에 대한 유아교사들의 인식. 열린유아교육연구, 15(3), 25-42.
  9. 김경철, 박성덕, 정재엽 (2010). R-러닝을 경험한 유치원 교사들의 R-러닝 수용에 대한 인식 연구: 콘텐츠와 플랫폼을 중심으로. 어린이미디어연구, 9(3), 249-269.
  10. 김기예, 박은주 (2012). 탐구중심 과학교사교육이 예비유아교사의 과학적 태도 및 과학교수태도에 미치는 효과. 미래유아교육학회지, 19(1), 487-508.
  11. 김동환 (2022). 인공지능 (AI) 활용에 대한 유아교사의 현황과 인식 조사. 열린유아교육연구, 27(1), 167-190. https://doi.org/10.20437/KOAECE27-1-07
  12. 김명애 (2002). 구성주의 접근에 기초한 탐구중심 과학교육의 효과: 예비유아교사 교육을 중심으로. 서울여자대학교 박사학위논문.
  13. 김민정, 김지현 (2015). 어린이집 영아반 및 유아반 교사의 과학교수효능감에 영향을 미치는 변인연구. 한국보육지원학회지, 11(6), 97-114. https://doi.org/10.14698/jkcce.2015.11.097
  14. 김보현, 최양미, 이홍재 (2018). 영유아 교사의 스마트 교육 수용요인-인지된 조직지원과 기술수용모형을 중심으로. 교원교육, 34(4), 217-237.
  15. 김래은, 장문정, 송민서 (2019). 현장 적용 유아과학교육 수업이 예비유아교사의 과학 교수방법신념 및 과학 교수태도에 미치는 영향. 한국보육지원학회지, 15(4), 59-81. https://doi.org/10.14698/jkcce.2019.15.04.059
  16. 김연희, 최현주 (2022). 유아 인공지능 (AI) 교육에 대한 유치원교사 인식 분석. 학습자중심교과교육연구, 22(6), 163-178. https://doi.org/10.22251/jlcci.2022.22.6.163
  17. 김정주 (2021). 교육기관의 전문성지원환경이 교사의 영유아권리존중 실행에 미치는 영향: 사회적 지지의 매개효과. 인문사회21, 12(3), 2723-2737. https://doi.org/10.22143/HSS21.12.3.189
  18. 김정주, 박형신 (2010). 보육교사가 인식한 사회적 지지가 전문성 인식과 조직헌신도에 미치는영향력 분석. 유아교육학논집, 14(4), 145-164.
  19. 김지은, 안선희 (2009). 영아교사의 전문성 인식에 영향을 미치는 관련 변인 연구. 열린유아교육연구, 14(2), 197-216.
  20. 김태준, 이태수 (2018). 특수교사의 로봇활용교육에 대한 수용의도에 영향을 미치는 요인 탐색. 한국콘텐츠학회논문지, 18(7), 38-48. http://doi.org/10.5392/JKCA.2018.18.07.038
  21. 김혜전, 나영이, 전효훈, 최로사, 홍예진 (2012. 10.). 현장 중심 유아 교육테크놀로지 프로그램의 적용과 확장. 2012 한국육아지원학회 추계학술대회, 서울.
  22. 김희경 (2017). 어린이집 원장과 동일 기관 내 교사가 인식한 조직분위기가 교사 전문성 인식에미치는 영향 - 국공립.민간어린이집을 중심으로 -. 연세대학교 석사학위논문. 
  23. 문아람 (2016). 누리과정 과학 활동에서 유아교사의 과학교수효능감 및 과학교수적극성을 예측하는 요인 규명. 이화여자대학교 석사학위논문.
  24. 박성덕, 장연주, 김경철 (2011). 유아 교육용 교사보조로봇 경험 이야기. 유아교육연구, 31(5), 253-275. https://doi.org/10.18023/kjece.2011.31.5.011
  25. 박은주, 박수미 (2010). 구성주의에 기초한 유아과학교육 수업을 통한 예비유아교사의 과학적 태도 및 과학교수태도 변화 탐색. 유아교육학논집, 14(5), 207-233.
  26. 박혜란 (2021). 전문성 지원환경이 교사-유아 상호작용에 미치는 영향에 대한 전문성 인식의 매개효과 : 코로나19 전후 비교를 중심으로. 연세대학교 석사학위논문.
  27. 백은주, 조부경 (2004). 유치원 교사의 전문성 발달 수준 자기 평가 도구 개발. 유아교육연구, 24(4), 95-117.
  28. 보건복지부 (2013). 보건복지부 고시 제 2013-8호 제3차 표준보육과정. 보건복지부. 누리과정 고시(보건복지부 고시 제2013-8호)
  29. 보건복지부 (2019). 보건복지부 고시 제2019-152호 3~5세 누리과정. 보건복지부.
  30. 성지현, 이지영, 박지영 (2020). 언플러그드 로봇을 활용한 5세 유아의 융합인재교육(STEAM) 프로그램 개발 연구. 유아교육연구, 40(2), 97-128. https://doi.org/10.18023/kjece.2020.40.2.004
  31. 송연숙, 황해익 (2004). 예비유아교사의 과학지식의 변화 연구. 유아교육연구, 24(2), 87-105.
  32. 양소헌, 박은혜 (2022). 유치원 교사의 인공지능교육에 대한 지식, 신념, 수용의도 간 관계. 영유아교육 이론과 실천, 7(1), 89-112. https://doi.org/10.20926/ETPIYC.2022.7.1.4
  33. 유구종, 김민경, 이정순, 한명옥 (2013). 디지털기기, 스마트기기, 스마트 전자책에 대한 유아교사의 인식 및 현황. 열린유아교육연구, 18(3), 43-70.
  34. 유정은 (2018). 유아교육에서 스마트기기 활용교육에 대한 교사의 인식. 숭실대학교 석사학위논문.
  35. 육아정책연구소 (2022). 2021 영유아 주요 통계 (연구자료 2022-01). 육아정책연구소.
  36. 윤진주 (2015). 유치원 교사의 수업전문성과 전문성지원환경간의 관계. 아동교육, 24(2), 73-91. https://doi.org/10.17286/KJCE.2015.24.2.05 https://doi.org/10.17643/KJCE.2015.24.2.05
  37. 이경례, 문혁준 (2013). 영아보육교사의 발달지식, 교사효능감, 전문성 지원환경이 전문성 발달수준에 미치는 영향. 한국보육학회지, 13(3), 163-182.
  38. 이금란 (2004). 유치원의 교사 전문성 지원 환경과 교사 효능감과의 관계. 한국교원대학교 석사학위논문.
  39. 이보람, 안혜령, 조우미 (2022). 인공지능 로봇 활용에 대한 유아교사의 인식 및 요구 분석. 인간발달연구, 29(3), 181-210. https://doi.org/10.15284/kjhd.2022.29.3.181
  40. 이세나, 강순미 (2009). 예비유아교사를 위한 탐구중심 과학교육 수업이 과학교수태도와 반성적사고수준에 미치는 영향. 미래유아교육학회지, 16(3), 129-150.
  41. 이소현, 이은정 (2022). 유아교사의 과학교수 태도가 과학교수 효능감에 미치는 영향에 대한 과학적 지식의 매개효과와 조절효과. 미래유아교육학회지, 29(1), 85-104. https://doi.org/10.22155/JFECE.29.1.85.104
  42. 이연승 (2018). 보육교사의 로봇 활용에 대한 인식 및 기술수용의도: 기술수용모형을 중심으로. 유아교육연구, 38(2), 339-358. https://doi.org/10.18023/kjece.2018.38.2.013
  43. 이윤식 (1999). 교사발달의 관점에서 본 장학. 한국교원교육연구, 16(2), 1-27.
  44. 이진화 (2019). 유아교사의 과학교수태도와 창의적인성이 과학적 교수효능감에 미치는 영향. 인천대학교 석사학위논문.
  45. 이하원, 신원애 (2020). 영유아기 자녀를 둔 어머니의 로봇활용 교육에 대한 인식 및 기술수용의도 분석. 한국산학기술학회논문지, 21(7), 462-474. https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21. 7.462
  46. 정미라, 이미나, 강수경 (2016). 유아교사의 전문성 지원환경과 교사-유아 상호작용의 관계에서자기주도학습과 교직전문성. 한국교원교육연구, 33(1), 1-27. https://doi.org/10.24211/tjkte.2016.33.1.1
  47. 정순라 (2003). 유아교사의 과학교수 효능감 수준과 유아의 과학적 탐구능력 및 과학적 태도와의관계. 원광대학교 석사학위논문.
  48. 조부경, 서소영 (2001). 유치원 교사의 과학교수효능감에 영향을 미치는 관련 변인 연구. 아동학회지, 22(2), 361-373.
  49. 조형숙 (2001). 탐구능력 향상을 위한 창의적 실험구성 프로그램 개발 및 평가연구. 유아교육연구, 21(3), 27-54.
  50. 조형숙 (2013. 11). 융합인재 양성을 위한 유아 STEAM 교육 방향. 한국유아교육학회 2013년 워크숍, 서울..
  51. 지성애, 김보라 (2016). STEAM 교육과 누리과정 연계에 대한 유아교사의 인식 분석. 유아교육학논집, 20(3), 5-33.
  52. 천희영, 박소연 (2020). STEAM 교육 접근에 의한 언플러그드 로봇 놀이프로그램이 유아의 창의적 및 사회적 인성 함양에 미치는 효과. 한국보육지원학회지, 16(5), 1-26. https://doi.org/10.14698/jkcce.2020.16.05.001
  53. 최미애 (2011). 디지털교과서 지속 활용을 위한 영향 요인분석: 연구학교 교사와 학생인식조사. 성균관대학교 박사학위논문.
  54. 최예원, 조규판 (2019). 보육교사의 전문성 지원환경과 교사효능감 간의 관계에서 전문성 인식의매개효과. 동북아문화연구, 59, 111-125. https://doi.org/10.17949/jneac.1.59.201906.007
  55. 최진철 (2010). 체험중심 과학캠프 프로그램이 유아교사의 과학적 지식, 교수태도 및 교수방법에미치는 영향. 단국대학교 박사학위논문.
  56. 한형종, 김근재, 권혜성 (2020). 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사 인식 분석. 디지털융복합연구, 18(7), 47-56. https://doi.org/10.14400/JDC.2020.18.7.047
  57. 황선영, 박용한 (2020). 보육교사의 전문성 지원환경과 교사 전문성의 관계: 성장 마인드셋의 조절효과를 중심으로. 열린유아교육연구, 25(2), 197-216. https://doi.org/10.20437/KOAECE25-2-09
  58. 황해익, 최혜진, 손원경, 강신영, 조은래, 김미진 (2011). R-Learning (로봇기반교육) 이 유아교육에미치는 영향에 대한 교원의 인식. 교사교육연구, 50(3), 136-151. https://doi.org/10.15812/TER.50.3.201112.136
  59. Agarwal, R., & Prasad, J. (1997). The role of innovation characteristics and perceived voluntariness in the acceptance of information technologies. Decision sciences, 28(3), 557-582. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1997.tb01322.
  60. Blackwell, C. K., Lauricella, A. R., & Wartella, E. (2014). Factors influencing digital technology use in early childhood education. Computers & Education, 77, 82-90. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.04.013
  61. Burden, P. R. (1982). Implications of teacher career development: New roles for teachers, administrators and professors. Action in Teacher Education, 4(3-4), 21-26. https://doi.org/10.1080/01626620.1982.10519117
  62. Cho, H. S., Kim J. H., & Choi, D. H. (2003). Early Childhood Teachers' Attitudes toward Science Teaching: A Scale Validation Study. Educational Research Quarterly, 27(2), 33-42.
  63. Chuttur, M. Y. (2009). Overview of the technology acceptance model: Origins, developments and future directions. Sprouts: Working Papers on Information Systems, 9(37), 1-21.
  64. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
  65. Davis, F. D., & Venkatesh, V. (1996). A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments. International Journal of Human-Computer Studies, 45(1), 19-45. https://doi.org/10.1006/ijhc.1996.0040
  66. DeJarnette, N. K. (2018). Implementing STEAM in the early childhood classroom. European Journal of STEM Education, 3(3), 18. https://doi.org/10.20897/ejsteme/3878
  67. Duschl, R. A. (1983). The elementary level science methods course: Breeding ground of an apprehension toward science? A case study. Journal of Research in Science Teaching, 20(8), 745-754. https://doi.org/10.1002/tea.3660200805
  68. Fuller, F. F. (1969). Concerns of teachers: A developmental conceptualization. American Educational Research Journal, 6(2), 207-226. https://doi.org/10.3102/00028312006002207
  69. Gauthier, S. A. (1994). Attitudes toward science and science teaching as reflected in the science autobiographies of preservice elementary teachers [Unpublished doctoral dissertation]. University of New Hampshire.
  70. Hargreaves, A., & Fullan, M. G. (1992). Understanding teacher development. Teachers College Press.
  71. Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: a regression-based approach. Guilford Press.
  72. Hill, J., Ford, W. R., & Farreras, I. G. (2015). Real conversations with artificial intelligence: A comparison between human: human online conversations and human-chatbot conversations. Computers in human behavior, 49, 245-250. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.026
  73. Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459
  74. Katz, L. G. (1972). Developmental stages of preschool teachers. The Elementary School Journal, 73(1), 50-54. https://doi.org/10.1086/460731
  75. Koballa Jr, T. R. (1986). Teaching hands-on science activities: Variables that moderate attitude- behavior consistency. Journal of Research in Science Teaching, 23(6), 493-502. https://doi.org/10.1002/tea.3660230603
  76. Kontos, S., & Stremmel, A. J. (1988). Caregivers' perceptions of working conditions in a child care environment. Early childhood research quarterly, 3(1), 77-90. https://doi.org/10.1016/0885-2006(88)90030-0
  77. Lu, J., Yao, J. E., & Yu, C. S. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology. The journal of Strategic Information Systems, 14(3), 245-268. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2005.07.003
  78. McLaren, B. M., Scheuer, O., & Miksatko, J. (2010). Supporting collaborative learning and e-discussions using artificial intelligence techniques. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 20(1), 1-46. https://doi.org/10.3233/JAI-2010-0001
  79. Martin, D. J. (2001). Constructing Early Childhood Science. Delmar Thomson Learning.
  80. Martin, D. J., Jean-Sigur, R., & Schmidt, E. (2005). Process-oriented inquiry-A constructivist approach to early childhood science education: Teaching teachers to do science. Journal of Elementary Science Education, 17(2), 13-26. https://doi.org/10.1007/BF03174678
  81. McDevitt, T. M., Heikkinen, H. W., Alcorn, J. K., Ambrosio, A. L., & Gardner, A. L. (1993). Evaluation of the preparation of teachers in science and mathematics: Assessment of preservice teachers' attitudes and beliefs. Science Education, 77(6), 593-610. https://doi.org/10.1002/sce.3730770604
  82. Murphy, C. (2000). Effective use of ICT by student teachers-is it improving?. Society for Information Technology & Teacher Education International Conference 2000, 1656-1661.
  83. Radich, J. (2013). Technology and interactive media as tools in early childhood programs serving children from birth through age 8. Every Child, 19(4), 18-19.
  84. Saracho, O. N., & Spodek, B. (1993). Professionalism and the preparation of early childhood education practitioners. Early Child Development and Care, 89(1), 1-17. https://doi.org/10.1080/0300443930890101
  85. Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond. World Economic Forum.
  86. Sharapan, H. (2012). From STEM to STEAM: How early childhood educators can apply Fred Rogers' approach. YC Young Children, 67(1), 36-40.
  87. Shrigley, R. L., & Johnson, T. M. (1974). The attitude of in-service elementary teachers toward science. School Science and Mathematics, 74(5), 437-446. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.1974.tb08927.x
  88. Simpson Steele, J., Fulton, L., & Fanning, L. (2016). Dancing with STEAM: Creative movement generates electricity for young learners. Journal of Dance Education, 16(3), 112-117. https://doi.org/10.1080/15290824.2016.1175570
  89. Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information systems research, 6(2), 144-176. https://doi.org/10.1287/isre.6.2.144
  90. Thompson, C. L., & Shrigley, R. L. (1984). Revising a Likert scale assessing the attitude of preservice teachers toward teaching science. National Association for Research in Science Teaching.
  91. Walker, E., McLaren, B. M., Rummel, N., & Koedinger, K. (2007). Who says three's a crowd? Using a cognitive tutor to support peer tutoring. Proceedings of the 13th International Conference on Artificial Intelligence in Education, 399-406..
  92. West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 56-75). Sage Publications, Inc.
  93. Williams, E. C. (2000). School professional learning environment characteristics and teacher self-efficacy beliefs: Linkages and measurement issues [Unpublished doctoral dissertation]. University of Georgia.
  94. Wylo, B. L. (1993). Effects of a science program for preservice elementary teachers on attitudes toward science and teaching science [Unpublished doctoral dissertation]. University of Michigan.
  95. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926