인공지능 기반 진로·진학 지원 서비스에 대한 교원 요구분석

• 영문명: Needs Analysis of Teachers for AI-Based Career and Admission Guidance Services
• 발행기관: 한국열린교육학회
• 저자명: 허선영(SunYoung Huh) 금선영(SunYoung Keum) 김명선(MyungSun Kim) 이가영(GaYoung Lee)
• 간행물 정보: 『열린교육연구』제33권 제4호, 343~362쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.07.31

국문 초록

본 연구는 인공지능 기반 진로·진학 서비스에 대한 교원의 요구를 분석하여, 중고등학교 진로·진학 지원 시스템 개발을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 진로·진학 관련 프로그램을 운영하는 교원 12명을 대상으로 심층 면담을 실시하고, 이를 바탕으로 설문지를 개발하여 총 76명의 교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 진로·진학 지도에 필요한 학습자 특성에 대한 요구를 분석하기 위해 중요도와 실행도의 차이를 t검증으로 확인하고, Borich 요구도를 조사한 후, The Locus for Focus 모델을 활용하여 가장 시급하게 해결해야 하는 요구를 분석하였다. 필요한 서비스의 경우 기초통계분석을 실시하여 요구도를 분석하였다. 분석 결과, Borich 분석과 Locus for Focus 모델에서 모두 ‘성적 변화 계기(해석)’가 가장 시급한 요구로 나타났으며, 희망 직업, 진로 목표, 교과 활동, 가정-학교 간 소통 등이 중요하게 인식되었다. 교사들은 내신/모의고사 변화 추이, 희망 진로 정보, 희망 진학 정보 제공에 대한 요구가 높았다. 연구결과를 기반으로 인공지능 기반 진로·진학 시스템은 NEIS와 연계하여 학생 데이터를 효율적으로 수집·관리할 필요가 있으며, 성적 변화 이유 등 질적 데이터를 포함해 데이터의 범위를 확대해야 하고, 학생과 학부모의 희망 진로·진학 정보를 함께 관리해 포괄적 지원이 가능하도록 해야 한다는 점을 논의하였다.

영문 초록

This study aims to analyze the demands of teachers regarding AI-based career and admission guidance services and to provide implications for developing support systems for middle and high school students. In-depth interviews were conducted with 12 teachers and career education center officials who operate career-related programs. Based on these interviews, a survey was developed and administered to a total of 76 teachers. To analyze the demands, the differences between importance and performance were verified using t-tests, Borich’s needs assessment, and the Locus for Focus model were also utilized to identify urgent needs. For service-related needs, basic statistical analysis was performed. The results showed that both Borich analysis and the Locus for Focus model identified “interpretation of academic performance changes” as the most urgent need. Other highly important factors included students’ career goals, desired occupations, academic activities, and communication between schools and homes. Teachers expressed strong needs for services related to academic performance trends, desired career information, and college admission information. Based on the findings, the study suggests that AI-based systems should be linked with NEIS for efficient data collection and management, expand the range of data to include qualitative information such as reasons for academic changes, and manage both students’ and parents’ career and admission preferences to enable comprehensive support.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

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