AI 창작 음악교육이 초등학생의 인식에 미치는 영향

• 영문명: The Effects of AI-Based Create Music Education on Elementary Students’ Perceptions
• 발행기관: 한국교원대학교 교육연구원
• 저자명: 신기호(Giho Shin)
• 간행물 정보: 『교원교육』제41권 제4호, 233~249쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.07.31

국문 초록

연구목적: 이 연구는 인공지능(AI) 기반 음악 창작 수업이 초등학생의 음악 교과 인식에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 특히 음악 교과에 대한 흥미, 자기효능감, 학습 몰입 및 참여 태도의 변화를 중심으로 수업 전후의 인식 변화에 대해 양적 연구를 거쳐 검토하였다. 연구방법: 연구 대상은 경기도 소재 초등학교 5, 6학년 학생 191명이며, 인공지능 작곡 도구를 활용한 4차시 AI 창작 음악 수업을 실시하고 사전-사후 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 설문지는 총 30문항으로 구성되었으며, 학습자를 구분하는 6문항과 음악 활동 선호의 복수응답 1문항, 이 중 5점 리커트 척도로 응답한 23개 문항을 분석 대상으로 삼았다. 수집된 자료는 대응표본 t-검정과 Pearson 상관분석, 기술통계 및 효과크기(Cohen’s d) 분석을 통해 처리하였다. 연구결과: 수집된 데이터 분석 결과에서 전반적인 인식 수준에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 특히 ｢나는 작곡이 쉽다고 생각한다｣, ｢나는 음악시간이 더 많았으면 좋겠다｣, ｢다른 과목보다 음악을 더 잘하고 싶다｣ 등의 문항에서 큰 변화가 관찰되었다. 이 중 Q7 문항(작곡 인식)의 Cohen’s d는 1.75로 매우 큰 효과크기를 나타내었으며, 이는 AI 도구가 작곡 활동에 대한 심리적 진입 장벽을 완화하고 창작 경험을 확장시키는 데 실질적으로 기여했음을 시사한다. 반면 일부 문항은 높은 사전 평균값으로 인해 유의미한 변화가 나타나지 않았으며, 이는 수업 전 학습자의 인식 수준과 변동 가능성 간의 관계를 고려할 필요가 있음을 보여준다. 결론: 이를 통해 학교 현장에서 AI 기반 음악 창작 수업이 단순한 기술 도입을 넘어서 학습자의 내적 동기, 자기효능감, 몰입 및 참여 태도에 긍정적 영향을 줄 수 있음을 시사한다. 또한 본 연구는 향후 음악교육에서 AI 도구를 활용한 창작 중심 수업의 교육적 가치와 확장 가능성 제공하며, AI 리터러시와 음악 중심 타 교과 간의 융합 교육 모델 개발을 위한 기초로 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

Purpose: This study aimed to investigate the effects of an AI-based music composition class on elementary school students’ perceptions toward Music Education. Specifically, it analyzes changes in students’ interest, self-efficacy, learning engagement, and attitudes toward participation in music classes through quantitative analysis of pre- and post-intervention surveys. Methods: The participants consisted of 191 fifth and sixth graders from an elementary school in Gyeonggi Province. A four-session music class utilizing an AI-assisted composition tool was implemented, and data were collected through pre- and post-class surveys. The survey included 30 items: six demographic questions, one multiple-response question on music activity preferences, and 23 questions using a 5-point Likert scale. Data analysis involved paired-sample t-tests, Pearson’s correlation analysis, descriptive statistics, and effect size analysis using Cohen’s d. Results: Statistically significant improvements were found in overall student perceptions following the AI-based music composition class. Particularly notable were large increases in responses to items such as “I think composing music is easy”, “I wish there were more music classes” and “I want to perform better in music class than in other subjects.” The question on composition perception (Q7) showed a very large effect size (Cohen’s d = 1.75), suggesting that AI tools effectively reduced psychological barriers to music creation and expanded students’ creative experiences. However, certain items did not show significant changes due to high pre-test scores, highlighting the need to consider initial perception levels and potential variability among students. Conclusion: The results indicate that integrating AI-based creative music education into classrooms can positively influence students’ intrinsic motivation, self-efficacy, engagement, and participation attitudes beyond mere technological incorporation. This study also highlights the educational value and potential for the expansion of AI-driven creative music instruction, providing foundational insights for developing integrated education models that bridge music, AI literacy, and other subject areas.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 결론

참고문헌

키워드

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