디지털 학생 맞춤교육 연구학교 bit.ly/이천고성과보고회
성과보고회
이천고등학교 연구학교 성과보고회 순서
주요 연구과제
1
2
3
1
AIDT 및 AI 기반 교육 환경 조성
2
AIDT 및 AI 기반 교육 프로그램 개발 및 적용
3
학습데이터 분석 반영 프로그램 운영 및 일반화
1. AIDT 및 AI 기반 교육 환경 조성

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이천고등학교 사전검사(교사용)

본 연구는 SPSS WIN 25.0을 활용하여 수집된 자료를 통계적으로 분석하였으며, 유의수준 .05, .01, .001에서 검증하였습니다. 신뢰도 분석 측정 도구들의 문항 간 신뢰도를 측정하기 위한 분석을 실시하였습니다. 대응표본 t 검정 AIDT 및 AI 기반 학생 맞춤형 교육과정 실시 전후 교사의 인식 및 역량 차이를 분석할 예정입니다.

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이천고등학교 사전검사(학생용)

본 연구의 수집된 자료는 SPSS WIN 25.0 프로그램을 사용하여 통계적으로 분석하였으며, 유의수준 .05, .01, .001 수준에서 검증하였다. 신뢰도 분석 측정 도구들에 관한 문항 간의 신뢰도를 측정하기 위하여 신뢰도 분석을 실시하였다. 대응표본 t 검정 AIDT 및 AI 기반 학습데이터를 활용한 교육과정 실시 전후 학생의 창의적사고 역량, 자기주도학습, 학습몰입, 학습동기 변화차이를 분석하였다.

교사 연수: AIDT 및 AI 교육 역량 강화
AI 도구 활용 마스터
AI 기반 학습 도구 및 플랫폼을 능숙하게 사용하여 수업 효과를 극대화하는 방법 습득
데이터 기반 수업 설계
학생 학습 데이터를 분석하여 개인별 맞춤형 수업을 설계하고 교육 격차를 해소하는 전략 연구
맞춤형 교육 전략 구현
학생 개개인의 흥미와 수준에 맞는 교육 콘텐츠를 제공하고, 창의적인 학습 활동을 지원하는 역량 향상
2. AIDT 및 AI 기반 교육 프로그램 개발 및 적용
맞춤형 학습 제공
학습자의 특성에 맞는 개별화된 학습 콘텐츠, 학습 경로, 학습 전략을 제공
개별적 지원 강화
학습에 어려움을 겪는 학습자에게는 개별적인 지원을 강화하고, 학습 능력이 뛰어난 학습자에게는 심화 학습 기회를 제공
AIDT 학습데이터
AI 코스웨어
AIDT (AI DATA TEXTBOOK)
  • 학습 데이터를 심층적으로 분석하여 맞춤형 학습 지원 제공
  • 학습 데이터 분석을 통한 개선 방안 모색
  • 교사와 학생의 상호작용을 통한 협력적 학습 환경 조성
학생 자기주도 학습 활동
양정여고-이천고 SW AI 메이커 캠프 활동
수업박람회 공개수업 및 하이러닝 체험부스 운영
3.학습데이터 분석 반영 프로그램 운영 및 일반화
이천고 교육 모델: AIDT 기반 개별성장 지원 교육 모델
교육 철학
학생의 성장 보장
공업단지와 농촌이 공존하는 지역 특성을 고려해, 다양한 배경과 수준의 학생이 자기주도적 성장을 이룰 수 있도록 맞춤형 지원
데이터 기반 의사결정
교사의 직관에만 의존하지 않고, 학습데이터 분석을 통해 학생의 학습 경로를 설계
공교육의 신뢰 회복
사교육 의존을 줄이고, 학교가 학생 성장의 중심이 되는 공교육 혁신 모델 구축
핵심 가치
AIDT(Analysis + Interactive + Data-driven+ Technology)를 바탕으로 한 네 가지 핵심 가치
Analysis (분석)
학생 개별 데이터를 실시간 분석
Interactive (상호작용)
교사·학생·AI의 협력적 학습
Data-driven (데이터 기반)
수업·평가·상담에 데이터 반영
Technology (기술 융합)
AI 디지털교과서, AI 코스웨어 활용
실행 전략
1. 교실 혁신
  • 1인 1디바이스 + 스마트 교실에서 맞춤형 학습 콘텐츠 제공
  • AIDT 기반 보충·심화·탐구 학습 병행
  • AI 튜터·AI 보조교사 활용으로 실시간 피드백 제공
2. 학습 데이터 기반 성장 지원
  • 학업 성취, 흥미, 진로 데이터를 통합 분석
  • 학습 부진 학생 → 기초학력 프로그램
  • 우수 학생 → 심화·탐구 프로젝트
  • 진로 상담 + 정서 지원 연계
3. 교사 전문성 강화
  • AIDT 기반 수업 연구회 운영
  • 교사-외부 전문가(대학·기업) 협력 수업 모델 개발
  • 수업 영상 아카이빙 및 공유 → 전문적 학습공동체 활성화
4. 학교·지역 연계
  • 지역 기업·대학과 연계한 산학 프로젝트형 학습
  • 학부모 대상 AI·디지털 리터러시 연수
  • 지역사회 맞춤형 교육 프로그램(농업·산업 자원 활용)
교육 모델 구조
학생 수준별 성장 경로
  • 기초 단계: 학습 진단 → 맞춤 보충 콘텐츠 제공
  • 발전 단계: 개인 데이터 기반 피드백 → 심화/탐구 학습
  • 확장 단계: 지역 연계 프로젝트 → 진로 맞춤형 성장
교사 역할 전환
  • 지식 전달자 → 데이터 기반 학습 설계자
  • 평가자 → 성장 코치
  • 단독 교사 → AI와 협력하는 학습 촉진자
기대 효과
학생
자기주도 학습 능력, 맞춤 성장, 진로 연계 역량 강화
교사
데이터 활용 전문성 강화, 수업 혁신 문화 정착
학교
지역사회와 연계한 교육 특성화 모델 구축
지역
공교육을 통한 AI 기반 맞춤형 교육 표준 모델 확산
앞으로의 과제
AIDT 기반 개별성장 지원 교육 모델 적용 및 일반화
데이터 분석
학습 데이터 수집 및 분석
맞춤 지원
개별화된 학습 지원 제공
프로그램 개선
교육 프로그램 지속적 개선
정책 지원
교육 정책 결정 지원