[누리과정 자연탐구영역 1] 유아를 대상으로 한 융복합교육의 미래

누리과정 자연탐구영역을 AI 기술로 가르치면 어떤 효과가 있을까요? 2025년 터키 연구팀이 Journal of Education in Science, Environment and Health에 발표한 획기적인 체계적 문헌고찰에 따르면, 2010년부터 2024년까지 37개 실증 연구를 분석한 결과 AI 기반 유아 STEM 교육이 개별화 학습(40%), 인지 발달(30%), 사회적 상호작용(20%)에서 유의한 효과를 보이는 것으로 나타났습니다. 이 포괄적 연구는 로봇 보조 교수, 적응형 학습 시스템, AI 이야기 만들기 등 다양한 적용 사례를 제시하며 유아 과학교육의 새로운 지평을 엽니다.

출처: pexels.com

15년간 37개 연구의 종합 분석

터키 기레순대학교 엘리프 외즈튀르크(Elif Ozturk) 교수는 2010년부터 2024년까지 발표된 유아 STEM 교육의 AI 적용 연구를 체계적으로 분석했습니다. 이는 단순히 여러 논문을 읽고 요약하는 것이 아니라, 엄격한 선정 기준과 분석 틀을 적용한 체계적 문헌고찰(Systematic Literature Review)입니다.

37개 연구는 미국, 유럽, 아시아 등 전 세계에서 수행되었으며, 수천 명의 유아가 참여했습니다. 연구 설계도 무작위 통제 실험, 준실험, 질적 연구 등 다양하여 연구 결과의 신뢰성과 일반화 가능성이 높습니다.

AI 기반 STEM 교육의 세 가지 핵심 효과

개별화 학습 경험 40%

가장 큰 이점은 개별화입니다. AI 시스템은 각 아이의 수준, 속도, 학습 스타일을 실시간으로 파악하여 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. 수학 문제를 잘 푸는 아이에게는 더 어려운 문제를, 어려워하는 아이에게는 더 쉬운 설명과 반복 연습을 제공합니다.

전통적 교실에서 교사 한 명이 20-30명을 가르치면 모든 아이에게 맞춤형 지도를 하기 어렵습니다. 하지만 AI는 동시에 여러 아이를 개별적으로 지원할 수 있습니다. 이는 비고츠키의 근접발달영역(ZPD) 이론을 완벽하게 구현합니다.

 

인지 발달 향상 30%

논리적 사고, 문제 해결, 패턴 인식, 공간 추론 등 인지 능력이 향상되었습니다. 특히 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)가 발달했습니다. 컴퓨팅 사고란 문제를 작은 단계로 나누고(분해), 패턴을 찾고(패턴 인식), 중요한 정보를 추출하며(추상화), 해결 절차를 만드는(알고리즘) 사고방식입니다.

예를 들어, 로봇에게 미로를 통과하도록 명령하는 활동에서 아이들은 "앞으로 3칸, 오른쪽으로 돌아, 앞으로 2칸"처럼 순서화(Sequencing)를 배웁니다. 이는 프로그래밍의 기초이자 논리적 사고의 핵심입니다.

 

사회적 상호작용 지원 20%

놀랍게도 AI 기술이 사회적 상호작용을 촉진합니다. 로봇과 함께하는 협력 활동에서 아이들은 서로 의논하고, 역할을 나누며, 함께 문제를 해결합니다. 로봇이 매개체가 되어 또래 간 대화와 협력을 자극합니다.

또한 AI 로봇은 사회적 기술이 부족한 아이에게 안전한 연습 파트너가 됩니다. 판단받지 않는 환경에서 충분히 연습한 후 실제 또래 관계로 나아갈 수 있습니다.

다양한 AI 적용 방법

연구에서 확인된 AI 기술의 적용 사례는 매우 다양했습니다.

 

로봇 보조 교수

NAO, Pepper 같은 휴머노이드 로봇이나 교육용 로봇 장난감(Bee-Bot, Dash & Dot)을 사용합니다. 로봇이 과학 실험을 시연하거나, 수학 개념을 설명하거나, 코딩 활동을 안내합니다.

 

적응형 학습 시스템

자연어 처리(NLP) 기술을 갖춘 지능형 튜터링 시스템입니다. 아이의 대답을 분석하여 이해도를 파악하고, 다음 질문의 난이도를 자동으로 조절합니다. Khan Academy Kids, ABCmouse 같은 앱이 이 기술을 사용합니다.

 

AI 이야기 만들기

AI가 과학 개념을 재미있는 이야기로 만들어줍니다. "물의 순환"을 추상적으로 설명하는 대신, "물방울 똘똘이의 모험"이라는 이야기로 풀어냅니다. 증발, 응결, 강수를 똘똘이의 여행으로 표현하여 아이들이 쉽게 이해합니다.

 

게임 기반 학습

교육용 게임에 AI를 통합하여 난이도를 자동 조절합니다. 아이가 잘하면 레벨이 올라가고, 어려워하면 힌트를 제공합니다. 게임화(Gamification) 요소가 학습 동기를 높입니다.

 

증강현실(AR) 과학 탐험

스마트폰이나 태블릿으로 주변을 비추면 3D 동물, 식물, 행성이 나타납니다. 교실에 공룡을 불러내고, 태양계를 손바닥에 올리며, 인체 내부를 탐험합니다. AI가 아이의 질문에 실시간으로 대답합니다.

주요 교수법 모델

37개 연구에서 가장 많이 사용된 교수법 접근은 다음과 같습니다.

 

구성주의 학습 45%

피아제와 비고츠키의 구성주의 이론에 기반합니다. 아이들이 수동적으로 지식을 받아들이는 것이 아니라 능동적으로 구성합니다. AI는 탐구를 지원하는 도구이며, 정답을 알려주는 것이 아니라 발견하도록 돕습니다.

예를 들어, "자석은 어떤 물체를 끌어당길까?" 질문에 AI가 바로 답을 주지 않고 "실험해볼까? 이 물체들을 자석에 가까이 해봐"라고 탐구를 유도합니다.

 

게임 기반 학습 30%

놀이를 통한 학습입니다. "공부"가 아닌 "게임"으로 느끼게 하여 내재적 동기를 높입니다. 점수, 레벨, 배지 같은 게임 요소가 성취감을 줍니다.

 

발견 기반 학습

교사가 가르치기보다 아이가 스스로 발견합니다. AI 로봇이 "이 식물은 왜 햇빛 쪽으로 자랄까?"라고 질문을 던지고, 아이들이 관찰하고 실험하며 답을 찾습니다.

 

협력 놀이

AI 로봇을 중심으로 소그룹 협력 활동을 합니다. "로봇을 목적지까지 보내자"는 과제에 2-3명이 함께 계획을 세우고 실행합니다.

누리과정 자연탐구 영역과의 완벽한 정렬

탐구 과정 즐기기

내용: "궁금한 것을 탐구하는 과정에 즐겁게 참여한다"

AI 도구가 발견 기반 학습을 지원합니다. 로봇 프로그래밍 활동에서 가설을 세우고("이렇게 하면 로봇이 앞으로 갈 거야"), 실험하고("해보자!"), 결과를 관찰하며("어? 옆으로 갔네?"), 수정합니다("이 버튼을 눌러야 하나 봐"). 과학적 탐구의 전 과정을 경험합니다.

 

수학적 탐구하기

내용: "생활 속에서 수학적 탐구하기를 즐긴다"

순서화 활동이 순서와 패턴 이해를 형성합니다. 로봇에게 "앞으로, 오른쪽, 앞으로, 오른쪽" 명령을 내리며 패턴을 인식합니다. 로봇 내비게이션 과제를 통한 공간 추론이 발달합니다. "3칸 앞", "2칸 오른쪽"처럼 수와 공간을 통합합니다.

적응형 수학 앱은 개별 아이의 수준에 맞는 문제를 제공하여 수 개념, 연산, 측정을 자연스럽게 학습합니다.

 

생활 속 문제 해결하기

내용: "일상생활의 문제를 수학적, 과학적으로 해결하기를 즐긴다"

컴퓨팅 사고 기술을 직접 개발합니다. 로봇 프로그래밍을 통해 알고리즘적 사고, 디버깅(오류 수정), 논리적 추론을 배웁니다. "왜 로봇이 안 움직이지?"라고 문제를 파악하고, "아, 이 명령이 잘못됐구나"라고 원인을 찾으며, "이렇게 고쳐야겠다"라고 해결책을 실행합니다.

 

생명과 자연 탐구하기

내용: "주변의 동식물에 관심을 가진다"

AR 애플리케이션으로 자연 현상을 탐구합니다. 태블릿을 식물에 비추면 AI가 "이건 민들레야. 씨앗이 바람에 날아가"라고 설명합니다. 가상현실(VR)로 해저, 우주, 열대우림을 탐험하며 다양한 생물을 관찰합니다.

윤리적 고려사항과 우려

연구는 효과뿐만 아니라 윤리적 문제도 심도 있게 다뤘습니다.

 

데이터 프라이버시 35%

AI 시스템은 아이의 학습 데이터를 수집합니다. 어떤 문제를 틀렸는지, 어디서 시간이 오래 걸렸는지, 어떤 패턴을 보이는지 기록합니다. 이 데이터가 안전하게 보관되고, 동의 없이 사용되지 않도록 보장해야 합니다.

유럽의 GDPR, 미국의 COPPA(아동 온라인 프라이버시 보호법)처럼 강력한 규제가 필요합니다. 부모의 명시적 동의, 데이터 암호화, 제한된 보관 기간 등을 준수해야 합니다.

 

알고리즘 편향 25%

AI는 과거 데이터로 학습합니다. 만약 데이터에 편향이 있으면 AI도 편향됩니다. 예를 들어, "과학자" 이미지를 검색하면 대부분 백인 남성이 나옵니다. 이는 아이들에게 "과학자=남성"이라는 고정관념을 심어줄 수 있습니다.

알고리즘 공정성(Algorithmic Fairness)을 확보하려면 다양한 성별, 인종, 문화를 포함하는 데이터로 학습시켜야 합니다.

 

아동 권리 30%

유엔 아동권리협약에 따라 아이들은 놀 권리, 프라이버시 권리, 차별받지 않을 권리가 있습니다. AI 시스템 설계 시 이러한 권리를 최우선으로 고려해야 합니다.

특히 AI가 아이를 감시하거나 통제하는 도구가 되어서는 안 됩니다. 아이의 자율성과 주도성을 존중하며, AI는 지원하는 역할에 머물러야 합니다.

교사의 역할: 여전히 중요하다

37개 연구 모두 교사 안내의 결정적 중요성을 강조했습니다. AI가 아무리 발전해도 인간 교사를 대체할 수 없습니다.

 

교육과정 설계

어떤 AI 도구를 사용할지, 언제 사용할지, 어떻게 다른 활동과 통합할지 결정합니다. AI는 도구일 뿐, 교육적 판단은 교사의 전문성입니다.

 

정서적 지원

아이가 어려워하면 격려하고, 좌절하면 위로하며, 성공하면 진심으로 기뻐합니다. AI는 프로그래밍된 반응을 하지만, 교사는 진정한 공감과 따뜻함을 제공합니다.

 

사회적 학습 촉진

AI 활동을 또래 협력으로 연결합니다. 혼자 태블릿만 보는 것이 아니라 친구들과 토론하고 협력하도록 안내합니다.

 

비판적 사고 기르기

"AI가 항상 맞을까?", "다른 방법은 없을까?" 같은 질문으로 비판적 사고를 자극합니다. AI를 맹목적으로 따르지 않고 능동적으로 판단하도록 가르칩니다.

한국 유아교육 현장 적용 전략

과학 영역에 로봇 배치

자유선택활동 시간에 과학 영역에 교육용 로봇(Bee-Bot, Cubetto)을 배치합니다. 아이들이 로봇을 프로그래밍하며 순서화, 방향, 거리 개념을 배웁니다.

 

수학 영역에 적응형 앱

태블릿에 Khan Academy Kids, Montessori Numbers 같은 앱을 설치합니다. 아이마다 다른 수준의 수학 활동을 제공받습니다.

 

프로젝트 활동 통합

"동물" 프로젝트를 진행하며 AR 앱으로 동물을 관찰합니다. "우주" 프로젝트에서는 VR로 태양계를 탐험합니다. "식물" 프로젝트에서는 AI 이미지 인식 앱으로 식물을 분류합니다.

 

코딩 놀이

ScratchJr, Code.org 같은 시각적 프로그래밍 도구로 코딩 개념을 소개합니다. 블록을 드래그하여 캐릭터를 움직이며 순서화와 논리를 배웁니다.

 

교사 전문성 개발

AI 도구 사용법뿐만 아니라 컴퓨팅 사고, STEM 교수법, 디지털 시민성에 대한 체계적 연수가 필요합니다. 교육청 차원의 지원과 연구 기회를 제공해야 합니다.

정책 권고사항

연구는 다중 이해관계자 전략을 제안합니다.

 

교육자: 지속적인 전문성 개발, AI 도구 평가 능력, 윤리적 사용 지침 수립

정책 입안자: AI 교육 표준 개발, 예산 지원, 디지털 인프라 구축

학부모: AI 리터러시 교육, 가정에서의 적절한 사용, 자녀와의 대화

기술 제공자: 유아 발달에 적합한 설계, 프라이버시 보호, 접근성 보장

결론: 균형 잡힌 미래

누리과정 자연탐구 영역에 AI 기술을 통합한 37개 연구를 종합한 결과, 개별화 학습, 인지 발달, 사회적 상호작용에서 유의한 효과가 확인되었습니다. 2025년 Journal of Education in Science, Environment and Health에 발표된 터키 외즈튀르크 교수의 체계적 문헌고찰은 15년간의 연구 성과를 집대성했습니다.

로봇 보조 교수, 적응형 학습 시스템, AI 이야기 만들기, 게임 기반 학습, AR/VR 탐험 등 다양한 적용 방법이 검증되었습니다. 구성주의와 게임 기반 학습이 가장 효과적인 교수법으로 나타났습니다.

누리과정의 탐구하기, 수학적 탐구하기, 생활 속 문제 해결하기, 생명과 자연 탐구하기 모든 내용을 지원하며, 컴퓨팅 사고와 논리적 추론 같은 21세기 핵심 역량을 기릅니다.

그러나 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 아동 권리 같은 윤리적 과제도 명확합니다. 투명한 데이터 처리, 공정한 알고리즘, 아동 중심 설계가 필수적입니다.

가장 중요한 발견은 교사의 역할이 여전히 결정적이라는 점입니다. AI는 도구이며, 교육적 판단과 인간적 따뜻함은 교사만이 제공할 수 있습니다. 기술과 인간이 협력할 때 최상의 교육이 가능합니다.

AI 시대 유아 STEM 교육은 기술 대 인간의 대결이 아닙니다. 기술을 현명하게 활용하되 아이의 행복과 발달을 최우선으로 하는 균형 잡힌 접근이 필요합니다. 우리 아이들이 AI와 함께 성장하며 창의적 문제 해결자, 비판적 사고자, 협력적 시민으로 자라나길 기대합니다.

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참고문헌

Ozturk, E. (2025). Artificial Intelligence in Early Childhood STEM Education: A Review of Pedagogical Paradigms, Ethical Issues, and Socio-Political Implications. Journal of Education in Science, Environment and Health (JESEH), 11(2), 108-125. https://doi.org/10.55549/jeseh.800

Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas. Basic Books.

Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35.

교육부, 보건복지부 (2019). 2019 개정 누리과정 해설서.