A Study on the Development of a Design Thinking Platform for Children Applying Artificial Intelligence

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 개발 연구

Abstract

This study developed an AI-integrated Design Thinking Platform for Children to enhance creativity, following the five stages of the design thinking process. The platform was tested with 56 children at J Kindergarten in Incheon and revised based on expert feedback. The results are as follows. First, a climate and environmental theme was selected, and a teaching-learning plan and storyboard covering all stages of design thinking were developed. Second, the platform was built and applied with AI technologies such as speech recognition, voice data analysis, signal processing, and speech analytics. Third, usability evaluation and field testing of the platform were conducted. Fourth, teachers unfamiliar with AI improved their understanding and were able to better support creativity education through the platform. Finally, children's understanding of climate and environmental issues was digitized and stored as data. The significance of this study lies in reducing teachers' burden in conducting creativity-focused lessons, advancing their AI literacy, and providing children with meaningful opportunities to develop creativity and problem-solving skills through design thinking experiences.

Ⅰ. 서론

21세기는 디지털 전환(Digital Transformation)과 함께 인공지능(AI)의 발전이 사회 전반에 급격한 변화를 가져오고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장은 산업, 문화, 교육을 비롯한 다양한 영역에서 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 교육 현장에서도 그 영향력이 빠르게 확산되고 있다. Grand View Research의 글로벌 에듀테크 시장 규모 및 성장 전망 보고서에 따르면 2024년 시장 규모는 약 1,634억 9천만 달러, 2025년 시장 규모의 가치는 약 1,870억 2천만 달러로 기대되어 연평균 성장률이 13.3%에 이를 것으로 전망된다[1]. 또한 2030년에는 약 3,484억 1천만 달러에 이를 것으로 예측되어 에듀테크는 북미, 유럽, 아시아 태평양 전역에 K-12 및 고등 교육, 성인학습에 지속적인 성장이 이루어질 것으로 보고되고 있다. 이는 AI와 에듀테크가 단순한 교육의 보조수단이 아니라 교육 전반에 대대적인 변화를 견인하는 핵심 요인으로 자리 잡고 있음을 보여준다.

이러한 변화는 미래 사회의 주역인 어린이들에게 요구되는 핵심역량을 재정의해야 함을 시사한다. 반복적이고 정형화된 업무는 AI가 대체할 가능성이 높아짐에 따라 창의성(Creativity), 협업(Collaboration), 비판적 사고(Critical Thinking), 의사소통(Communication)과 같은 이른바 4C 역량은 인간 고유의 강점으로 강조된다[2]. 더불어 문제해결력은 21세기 교육에서 필수적이라는 견해가 다양한 연구를 통해 증명되었다[3-5]. 따라서 발달 단계에 있는 어린이들이 AI 환경 속에서 4C 및 문제해결력 등의 핵심역량을 기를 수 있도록 교육적 접근이 필요하고 최근 가장 대두되고 있는 교육 방법이 디자인씽킹(Design Thinking)이다.

디자인씽킹은 창의성과 문제해결력을 배양할 수 있는 중요한 방법으로 공감(Empathize), 문제 정의(Define), 아이디어 도출(Ideate), 프로토타입 제작(Prototype), 테스트(Test)의 5단계를 통해 사용자의 니즈를 바탕으로 창의적이고 실용적인 해결책을 도출하는 사고 과정이다[6]. 어린이의 창의성 개발을 위한 교육을 위해 디자인씽킹은 어린이 발달 특성에 맞추어 놀이 중심의 학습과 결합되어 효과적으로 적용될 수 있으며[7], 문제해결 과정을 통해 협력 속에서 사고력과 자기표현 강화에도 효과적이다[8].

그러나 어린이 대상 디자인씽킹 프로그램의 긍정적 영향을 나타낸 연구는 다양하게 진행되고 있음에도 불구하고 디자인씽킹의 전 단계를 지원하는 온라인 플랫폼과 관련된 연구는 찾아보기 어렵다. 어린이 대상의 플랫폼은 주로 정규교육과정과 연계된 에듀테크 수업자료, 증강현실 및 가상현실 콘텐츠, 초등 문제풀이 제공 등이 주를 이루고 있으며 창의교육이 아닌 교과과목 중심의 플랫폼이 대부분이다. 어린이를 대상으로 한 디자인씽킹 플랫폼은 시각적인 콘텐츠 제공과 놀이와 같은 행동과 이야기 중심의 접근이 요구된다. 또 디자인씽킹에서 다뤄져야 할 문제는 실제적이어야 하고 어린이의 활동에 대한 피드백이 필요하며 협업 촉진 기능을 포함해야 함을 강조한다.

이에 본 연구에서는 시각적인 콘텐츠가 제시되고 디자인씽킹 프로세스에 따른 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 개발하고 현장에 적용해보고자 한다.

연구문제 1. 창의성과 문제해결력 향상을 위해 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼의 구성은 어떠한가?

연구문제 2. 창의성과 문제해결력 향상을 위해 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼의 현장 적용은 어떠한가?

Ⅱ. 이론적 배경

본 연구를 위해 어린이를 대상으로 한 디자인씽킹의 효과성을 검증한 연구들을 살펴보고자 한다. 디자인씽킹을 통해 창의성과 문제해결력 등 미래 핵심역량에 긍정적인 영향을 미친 사례는 다양한 연구를 통해 증명되었다. 먼저 유아를 대상으로 디자인씽킹 적용이 가능하고 긍정적인 효과를 검증한 연구를 살펴보면, 노선미와 이경화가 디스쿨의 공감, 정의, 아이디어, 프로토타입, 테스트 5단계가 유아교육 분야에서도 적용이 가능함을 증명하였고[9], FDM 3D 프린터의 활용은 유아의 창의력 향상에 효과가 있음을 제시하였다. 또 유아가 디자인씽킹 단계를 경험할 수 있고 놀이를 통한 디자인씽킹이 효과적이었으며 언어 표현보다 행동이나 그림, 이야기 중심의 접근이 중요하다는 연구결과도 발표되었다[10]. 이는 디자인씽킹이 성인뿐만 아니라 유아 대상의 창의성 교육에서도 적용될 수 있음을 시사한다.

한편, 초등학교 실과의 발명교육 영역에서 디자인씽킹 적용 방향을 탐색한 김지현과 문성환의 연구에서는 문제중심학습(PBL)과의 연계를 강조하며 발명교육의 논리적, 창의적 사고력 배양 효과와 디자인씽킹 단계별 수업목표를 설정하는 방법을 제시하였다[11]. 리빙랩을 기반으로 한 초등학생 참여형 디자인씽킹 프로젝트에서 실제 지역의 문제를 해결하는데 어린이가 기여한 사례를 보고한 사례도 발표되었고[12], 홍정순과 장환영은 디자인씽킹을 적용한 프로그램에 참여한 어린이의 창의성과 협업능력, 문제해결능력이 향상되었음을 밝혔고 디자인 씽킹을 통해 공감과 협력, 반복적인 피드백의 효과를 검증하였으며 교사의 피드백과 동료평가가 학습향상에 효과적임을 강조하였다[13]. 특히 초등학생 대상 AI 교육에 디자인씽킹을 융합한 교육프로그램 프로토타입 개발 연구를 진행한 김영재와 그의 동료들은 학습자의 흥미도와 문제해결능력 향상을 확인하였고, AI 리터러시, AI 윤리, 데이터 이해력 등의 요소를 창의적 문제해결 방식으로 접근하였다[14].

이렇게 어린이를 대상으로 한 디자인씽킹 프로그램이 긍정적인 효과를 나타낸 선행연구들을 기반으로 어린이가 온라인과 오프라인이 결합된 환경에서 디자인씽킹 프로세스를 경험하고 창의성 및 문제해결력을 배양할 수 있도록 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 개발하고자 한다.

Ⅲ. 연구방법

3.1 연구대상

본 연구의 대상은 7세~9세의 어린이로 기존 국내외 어린이 대상 디자인씽킹 프로그램을 조사하고 어린이의 창의성 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 인터뷰를 실시하여 창의성 교육에 필요한 요구사항들을 도출하였다. 실제 프로토타입을 테스트 하기 위해 인천 소재의 J 유치원 7세반 어린이 56명을 대상으로 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 활용 수업을 진행하였다. 테스트에 참여한 어린이 중 여자 어린이는 48.2%, 남자 어린이가 51.8%이다. 또한 본 연구를 위해 실시한 창의교육 교사 인터뷰는 초등학교 교사경력 10년 이상의 인천지역 초등학교 창의교육 교사 36명을 대상으로 실시간 화상플랫폼 ZOOM을 활용하여 2시간 동안 진행하였다.

3.2 연구도구

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼에서 어린이가 참여할 수 있는 디자인씽킹 주제로 기후·환경 분야를 선정하였다. OECD와 NAAEE는 기후·환경 문제에 대하여 복합적이고 위급한 현실적인 문제이고, 학생들이 창의적 사고와 비판적 사고를 통해 대응하도록 교육해야 한다고 강조하고 있다[15, 16]. 또한 Beaver와 그의 동료들(2023)은 유아기에도 환경과 기후 문제에 대해 논리적으로 사고할 수 있고, 적절한 교육은 아이들이 환경 문제 해결자로서 역할을 수행할 수 있는 기회를 준다고 주장하며 실제로 유아기부터 기후 리터러시를 형성하는 것이 중요하다고 강조하였다[17]. 이렇듯 어린 시기부터 기후·환경 문제에 대한 교육은 필수적임을 알 수 있다. 한편 디자인씽킹과 기후·환경 문제를 연계하여 교육을 제공할 때 학생들이 실천적이고 창의성이 길러질 수 있다는 기존 연구[18, 19]들을 참고하여 디자인씽킹 주제로 기후·환경 문제를 선정하였다. 100% 온라인 교육은 창의적 및 협업활동에 제약이 있어 수업 중 온라인 플랫폼을 활용할 수 있도록 설계하였으며, ‘바닷속 청소도구 만들기’라는 주제로 디자인씽킹 전 단계에 이르는 교수 학습 계획안을 구성하였다. 또한 전체 4차시를 학습할 수 있는 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 구현하여 어린이의 창의성 교육에 적용하였다.

Ⅳ. 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 개발

본 연구는 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 개발을 위해 연구수행의 절차도 디자인씽킹의 단계를 따라 수행되었다. 유아교육학과 교수인 교육전문가와 스탠포드 디스쿨 디자인씽킹 교육을 이수하고 유아교육 관련 기업대표인 산업체 전문가, 예비 유치원 교사가 참여하여 다음의 5단계를 수행하며 연구결과를 도출하였다.

<표 1> 연구절차

4.1 공감하기 / 문제정의

공감과 문제정의 단계는 사람들을 관찰하고 인터뷰하며 인사이트를 얻는 단계로 사용자 관찰, 인터뷰, 체험하기를 통해 습득한 정보를 바탕으로 종합적 문제를 정의를 내리는 단계이다. 본 연구를 위해 초등학교 교사경력 10년 이상의 인천지역 초등학교 창의교육 교사 36명을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 실시간 화상 플랫폼 ZOOM을 통해 진행되었으며 인터뷰 결과 “창의교육은 준비기간이 최소 2~3일이 소요되고 일반수업 대비 많은 노력과 수고가 필요하여 많은 교사들이 창의교육 진행에 어려움이 있다”는 의견을 수렴하였다. 또한 “현 창의교육의 프로세스는 학습자의 연령별 및 과목별 체계화된 교육 커리큘럼이 부재하여 이는 창의교육 확산에 어려움이 된다”고 밝혔다. 창의성 사고를 배양하는 교육의 수요 및 필요는 커지고 있는 반면 창의교육 교사들에게 체계화되지 않은 창의성 교육을 준비하는 과정이 매우 어려운 상황임을 파악할 수 있었다.

한편 <표 2>처럼 어린이 대상의 국내 주요 온라인 교육 플랫폼은 학교 학습 위주의 교육콘텐츠가 주를 이루고 있으며, 창의교육 콘텐츠는 많지 않은 실정이다. 직접적인 창의교육이 아닌 초등 학습 교과과목을 중심으로 서비스를 진행 중이다. 또한 유치원, 교육기관 등에서 사용할 수 있는 플랫폼인 아닌 홈스쿨링용 온라인 수업용이 대부분을 차지하고 있다.

<표 2> 주요 온라인 교육 플랫폼 주요 서비스 내용

또한 스탠포드 d.school K-12 Lab Network 디자인 씽킹 교육, IDEO와 스탠포드 협업 "Design for Change", LEGO® Serious Play® 기반 디자인씽킹, 만5세 유아대상 디자인씽킹 적용 프로젝트 활동, 시흥시 신천동 아동 친화 놀이터 디자인 워크숍 등 국내외 어린이 대상의 디자인씽킹 프로그램이 개발·운영되었으나 이는 모두 오프라인 프로그램이다. 온라인 플랫폼을 통한 어린이 디자인씽킹 프로그램은 매우 미미한 것으로 나타났고 어린이 온라인 교육 플랫폼에서 제공되는 콘텐츠는 직접적인 창의교육이 아닌 교과목 중심으로 한 서비스가 대부분으로 창의교육 콘텐츠가 절실히 요구되는 상황이다.

이에 본 연구에서는 창의성 교육 관련 초등학교 교사 인터뷰 및 기존의 선행연구 자료를 바탕으로 어린이 대상으로 놀이중심의 프로그램을 강조하며 기후·환경문제를 디자인씽킹과 결합하여 온라인 플랫폼으로 제공하고자 하였다.

4.2 아이디어 도출

아이디어 도출 단계는 문제로 정의된 사안에 대해 창의적이고 실행 가능한 해결방법을 만드는 과정으로 본 연구에 참여하는 연구진은 다수의 브레인스토밍을 통해 주제 및 스토리텔링을 스토리보드화 하여 어린이 대상에 맞는 단계를 구성하였다. 기존 디자인씽킹의 5단계에 따라 ‘바닷속 청소도구 만들기’라는 주제로 교수학습 계획안을 구성하였다. 또한 교수자와 학습자가 온라인 플랫폼의 콘텐츠를 활용하여 수업활동이 진행될 수 있도록 스토리보드를 작성하였다.

<그림 1> ‘바닷속 청소도구 만들기’ 스토리보드

4.3 프로토타입 제작

프로토타입 제작 단계는 문제해결을 위해 시제품을 제작하는 단계로 도출된 아이디어를 실제적으로 제작하고 피드백하는 과정이다. 본 단계의 주요 결과물은 기후· 환경 문제 주제인 ‘바닷속 청소도구 만들기’ 교수학습 계획안을 바탕으로 음성인식, 음성 데이터 분석 및 신호 처리, 음석분석 등을 적용한 어린이 디자인씽킹 프로그램 웹 사이트이다.

<그림 2> 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 전 차시 메뉴 페이지

전체 학습을 진행하기 위해 혁신가 마인드 규칙, 그리기와 만들기 규칙, 발표하기, 팀워크 규칙을 제시하여 학습자 자신있게 발표하고, 학습자 간 협업 및 커뮤니케이션이 원활하도록 하였으며 창의성을 발휘하여 본 학습에 참여할 수 있도록 가이드를 제공하였다.

<그림 3> 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 콘텐츠 화면 및 주요기능

특히 AI기술이 주로 적용된 영역은 [발표하기] 메뉴에서 발표자 정하기 룰렛, 발표 노래방 및 피드백과 관련된 내용이다. 웹에 AI 기술인 음성 인식, 음성 데이터 분석 및 신호 처리, 음성 분석(데시벨·톤·속도 측정), 자연어 처리(NLP) 및 의미 분석, 머신러닝 기반 피드백 시스템 등의 기술 적용을 고려하였고, 1차적으로 음성 인식 기술과 음성 분석 및 감성 인식의 기술을 적용하였다. 첫째, 음성 인식 기술(Speech Recognition)은 학습자의 발표 내용을 음성 데이터로 분석하여 텍스트로 변환(STT, Speech-to-Text) 또는 발표 시간 측정에 활용이 가능토록 하였다. 둘째, 음성 분석 및 감성 인식(Voice Analysis & Sentiment Detection) 기술은 발표자의 목소리 크기(데시벨 분석), 억양, 감정(톤 분석) 등을 파악하여 발표의 효과성을 평가할 수 있다. 따라서 AI가 발성 강도, 속도, 음높이(피치) 등을 분석하여 피드백을 제공하는 것이 가능하다(예 : 너무 작은 목소리 → "조금 더 크게 발표하세요!", 너무 빠른 발표 → "속도를 조절해보세요!").

<그림 4> 플랫폼 내 발표자 정하기 메뉴

<그림 5> 플랫폼 내 발표 노래방 화면

<그림 6> 플랫폼 내 발표 노래방 피드백 화면

4.4 테스트

테스트 단계는 사용자 검증을 받는 단계로 해결책에 대한 피드백을 받고 개선하는 과정이다. 예비 유치원 교사 3인이 2024년 11월 1일~15일 J 유치원 7세반을 대상으로 개발된 플랫폼을 활용하여‘바닷속 청소 도구 만들기’ 수업을 진행하였다. 사용성 평가 후 UI 및 Design, Learning time, Activity, Reveiw(차시별)로 구분하여 테스트 결과 피드백을 수렴하였다.

<그림 7> 예비 유치원교사 사용성 평가 및 시제품 제작

Ⅴ. 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 현장 적용 결과

5.1 현장 적합도 검증 결과

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼의 현장 적합도 검증은 유치원 3개 반에서 실제 사용성 평가를 통해 이루어졌고 예비 유치원 교사들의 수업 체험 후 검증 결과를 분석하여, 교육적 효과성과 개선점을 도출하였다. 사용자 인터페이스 및 디자인 측면에서는 유아의 상상력을 자극하는 주제 구성과 스토리 흐름에 긍정적인 평가가 있었으며, 바다 환경 문제 해결이라는 내용이 흥미롭고 교육적으로 유의미하다는 의견이 다수였다. 반면 일부 응답자들은 시각 자료 부족, 인터페이스 전환의 부자연스러움 등을 지적하며 몰입도 향상을 위한 시각적 보완이 필요하다고 응답하였다. 학습시간 구성은 전체적으로 적절하나, 핵심 개념을 다루는 1차시의 경우 분량과 집중도 조절에 대한 교사의 주의가 요구되었다. 활동 구성에서는 3~4차시에 진행된 ‘청소도구 만들기’와 같은 실천적 창의활동이 어린이의 몰입과 표현력 향상에 효과적이었다는 평가가 많았으며, 이야기 나누기를 통해 어린이의 감정이입과 문제 해결 사고를 자연스럽게 이끌어 낸 점도 주목되었다. 전반적으로 본 플랫폼은 어린이의 창의성, 협업 능력, 문제해결력을 촉진하는 데 효과적이었으며, 예비 유치원 교사들은 수업 운영 경험을 통해 AI 기반 창의교육의 가능성을 확인하였다.

5.2 전문가 의견

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼에 대하여 유아교육학과 교수 2인으로 구성된 어린이 콘텐츠 내용전문가의 자문 의견 수렴 결과 학습자의 발달에 맞게 교육환경 및 콘텐츠, 활동 등이 적절하게 구성되었으며 교수자가 수업 활동을 용이하게 접근할 수 있도록 단계 별 진행이 적절하다고 판단했다. 또한 가이드가 제공되고 있어 디자인씽킹에 대한 이해가 부족한 교사도 쉽게 수업을 진행할 수 있으며, 학습시간도 적절하다는 의견이 있었다. 그러나 보완 사항으로 콘텐츠 내용 중 돌고래 이야기보다 바다 이야기로 초점을 맞추어 수정한다면 기후·환경 분야 및 수업 진행에 더욱 맥락적일 것이라는 의견이 있었으며 4차시 수업이 완료되었을 때, 프로그램 전체 평가를 위한 활동이 추가되기를 제안하였다.

<표 3> 현장 적합도 검증을 위한 예비교사의 영역별 피드백

<표 4> 전문가 자문 주요내용

5.3 테스트 결과 및 전문가 의견 반영

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼의 현장 적합도 검증 결과 및 전문가 의견을 수렴하여 플랫폼을 수정 및 보완하였다. 1차시 도입부분의 이야기 나누기 주제를 변경하여 스토리보드를 재구성 하였고 제시된 퀴즈의 주제를 해양 쓰레기에 대한 내용을 수정하였다. 퀴즈에서 어린이들의 확장된 사고를 위해 예시 답변을 삭제하였으며 부자연스러운 실사 사진은 이미지를 제작하여 시각자료로 제시하였고, 해상도 및 자료를 보완하였다. 4차시 수업 마무리 후 프로그램 전체 평가를 위한 활동을 추가 설계하여 플랫폼의 질 향상을 도모하였다.

Ⅵ. 논의 및 제언

본 연구는 어린이의 창의성 향상을 위해 기후·환경 분야의 문제와 디자인씽킹을 융합하여 인공지능을 적용한 플랫폼을 구현하고 이를 교육에 적용하고자 수행되었다. 우리 사회가 당면한 복합적이고 위급한 기후·환경 문제를 어린이들이 디자인씽킹을 통해 해결해 나가며 미래사회에 인간 교유의 강점으로 강조되는 창의성과 문제해결력을 배양할 수 있다는 선행연구[3-5]의 주장을 검증할 수 있었다. 주로 성인을 대상으로 한 교육에서 적용되는 디자인씽킹의 단계를 어린이 교육에도 적용이 가능하고 어린이의 창의성 발에도 긍정적이며 효과적이었다는 여러 연구자들[9, 10]의 결과와 맥락을 같이 한다.

연구 결과 첫째, 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 통해 어린이가 디자인씽킹의 전 단계를 체험하며 창의성을 바탕으로 협업을 통해 문제를 해결할 수 있었다. 교사와 어린이의 커뮤니케이션이 원활하게 발생하였고, 어린이 간 협업을 바탕으로 주어진 문제에 대한 해결방안을 도출하여 실제 시제품을 제작, 수정 및 보완을 통한 재시도를 경험하였다.

둘째, 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 통해 교사는 AI에 대한 이해도와 융합기술에 대하여 이해도를 높일 수 있었다. 교사는 수업 중 웹에 접근하고 발표하기 수행을 통해 음성인식 기술과 음성 분석 및 감성 인식 등 인공지능 기술의 적용을 체험하였다. 특히 교수자의 주관적인 판단이 아닌 데이터를 기반으로 피드백하는 상황을 통해 어린이 개인의 객관적인 수준 파악이 가능하였다.

셋째, 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 통해 어린이의 기후·환경에 대한 이해도를 데이터화할 수 있었다. 본 플랫폼에서는 어린이 각 개인의 데이터를 저장할 수 있고, 또한 주제에 대한 어린이의 이해도를 음성인식 기술을 통해 텍스트로 저장하여 데이터화 할 수 있었다. 이는 향후 디자인씽킹, 기후·환경에 대한 어린이의 인식 수준을 파악하여 향후 발전된 수업으로 환류될 수 있는 기반이 된다.

본 연구 결과를 통해 도출된 이론적인 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 인공지능 기술과 디자인씽킹의 교육모형을 접목하여 어린이 창의성 발달에 적용한 사례로 기존의 창의성 교육에 새로운 확장 가능성을 시도하였다. 또한 디자인씽킹의 프로세스가 인공지능 기반 플랫폼을 통해 데이터 기반의 반복적 학습모형으로 실행될 수 있음을 확인하였다[8, 20]. 둘째, 인공지능 기술이 발달단계의 어린이들에게도 적합하게 설계되고 운영될 수 있음을 시사하였고[21], 셋째, 인공지능 기반 음성인식과 데이터 피드백은 어린이가 자신의 사고 과정을 점검하는 메타인지적 학습을 촉진하고 또래 간 협업을 강화하여 어린이 창의성 발달에 인공지능 기술이 촉진적 요인이 될 수 있음을 확인하였다[22].

한편 본 연구를 통한 실무적 시사점은 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼은 교사의 창의성 수업 설계와 운영의 부담을 덜어주고 교사의 인공지능 리터러시를 자연스럽게 함양할 수 있어 교사의 전문성 강화와 디지털 전환시대의 교수법 혁신에 기여할 수 있다. 둘째, 음성 데이터 분석을 기반으로 어린이의 발화 패턴 및 이해수준, 문제해결 과정을 기록하고 저장함으로써 교사는 학습자 맞춤형 학습설계가 가능하다. 셋째, 기후·환경 주제의 설정은 어린이 대상 지속가능발전교육을 실전하는 실질적 사례이며 세계시민교육의 초석이 될 수 있다.

그러나 본 연구는 7~9세 어린이를 대상으로 플랫폼을 개발하였으나 7세만을 대상으로 하여 테스트 단계가 진행되었다. 8-9세 연령을 대상으로 테스트하지 못한 점은 본 연구의 한계이다. 기후·환경 분야는 늘봄교육에서도 하나의 카테고리로 분류될 만큼 중요한 분야이므로 향후 초등학교 저학년 학생들을 대상으로도 테스트를 확대하고 플랫폼을 적용할 필요가 있다. 또 인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼을 개발하는 연구로써 개발의 과정과 결과물에 중점을 두었으나 본 플랫폼을 적용하였을 때 어린이의 창의성과 문제해결력을 측정할 수 있는 객관적인 도구와 데이터가 부족하므로 향후 객관적인 성과를 측정할 수 있는 도구를 개발하여 적용한 연구가 필요하다.

인공지능을 적용한 어린이 디자인씽킹 플랫폼 개발 연구는 정규교육 과정과 연계된 에듀테크 수업 지원이나 교과목 중심의 플랫폼을 벗어나 실제적인 문제를 창의적으로 해결해 나가는 방법을 습득할 수 있는 온라인 플랫폼을 구축하였고, 플랫폼을 적용한 수업에서 어린이들이 디자인씽킹의 전 단계를 경험하고 창의성과 문제해결력을 발휘해볼 수 있었다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다. 특히 어린이들의 발표내용을 저장하여 피드백을 제공하고 협업을 촉진하는 등 인공지능을 적용한 플랫폼이 개발되었다는 점에 중요한 의미가 있다.

향후 본 플랫폼은 기후·환경 외 체육, 문화·예술, 사회·정서, 창의·과학 등의 늘봄교육 영역으로 콘텐츠 내용을 확대하고 자연어 처리 적용으로 인공지능이 발표 내용을 텍스트로 변환 후 의미 분석하여, 논리적인 흐름이 잘 구성되었는지 평가할 수 있도록 하며 중요한 키워드를 추출하며 발표의 핵심 내용과 비교하여 논리적 구조 분석이 가능토록 해야 한다. 또한 머신러닝 기반 데이터 피드백 시스템을 적용하여 학습자의 발표 데이터를 축적하여 개인의 발표 스타일 개선을 지원하는 인공지능 기반 맞춤형 피드백 시스템이 가능토록 해야 한다. 발표 스타일을 패턴화하고, 과거 발표와 비교하여 발전 정도를 피드백으로 제공할 수 있도록 지속적인 개발이 필요하며 이는 어린이를 대상으로 한 디자인씽킹 및 기후환경 분야 교육의 발전에 도움이 될 것으로 기대한다.