2022년 11월 30일 OPEN AI사에 의해 공개된 이후 Chat GPT는 역사상 가장 사용자 증가속도가 빠른 소프트웨어로 기록되었다[1, 2]. Chat GPT 이전에도 인간의 언어와 유사한 언어를 생성하는 여러 거대 언어 모델 및 이에 기반한 인공지능에 대한 여러 연구들이 수행되었지만[3], Chat GPT는 인간의 피드백에 의한 강화 학습을 통해 인간과 보다 자연스럽게 상호작용할 수 있게 되었다[1, 4]. 인간과 자연스러운 상호작용이 가능하며, 대화형으로 맞춤형 피드백을 제공해 준다는 장점으로 인해 Chat GPT는 많은 사람들의 삶의 양식에 혁신적인 변화를 불러일으킬 것으로 기대되고 있다[2]. 이에 Chat GPT가 발표된 이후 지금까지 짧은 기간 동안에도 기후 변화 연구, 공중보건과 관련한 고객 지원, 소트프웨어 개발, 정보 기술 등 다양한 분야에서 Chat GPT의 활용에 대한 연구가 이루어졌다[37,38].

Chat GPT는 모델 파라미터화, 데이터 분석과 해석, 시나리오 생성, 모델 평가 등 기후 연구를 지원하기 위해 다양한 방식으로 활용될 수 있다[6]. 또한, 공중보건 분야에서 개인과 커뮤니티가 정보에 근거한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 수도 있다[5]. 예를 들어 Chat GPT를 통해 비만환자에게 영양 계획, 운동 프로그램, 심리 지원과 같은 주제에 대한 맞춤형 추천을 제공할 수 있다는 것이다[5]. 이외에도 Chat GPT는 소프트웨어 취약점을 식별하고 수정하며 복잡한 코드를 생성하는 능력을 통해 사이버 보안 분야를 혁신하거나[8], 프로그래밍의 버그를 해결하는데 도움을 줄 수도 있다[9].

교육 분야에서의 Chat GPT 활용 가능성에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다[4, ]. 우선 국어 교육 분야에서는 Chat GPT를 활용한 평가 도구를 개발하고, 자동 채점 도구로 활용하자는 제안이 있었다[12]. 영어 교육 분야에서는 Chat GPT의 CSAT 영어 읽기 문항에 대한 높은 정답률을 근거로 Chat GPT를 언어 교육 및 학습, 시험 대비, 심지어 시험 문항 개발에 활용할 수 있다고 주장했다[11]. 이와 유사하게 의학 교육 분야에서도 Chat GPT의 의사 자격 시험 성적을 근거로 상호작용형 의학 교육 도구로서의 가능성을 강조했다[10].

과학 교육 분야에서도 Chat GPT의 활용에 대한 다양한 연구가 수행되고 있다. 우선 Chat GPT가 “효과적인 과학 수업의 핵심적인 특징은 무엇인가?”, “과학 교육에서 학생 중심의 교육 방법을 채택해야 하는가?”와 같은 과학 교육과 관련된 여러 일반적인 질문에 대해 적절한 답변을 하는지 이론적인 측면에서 분석한 연구가 있었다[13]. 또한 Chat GPT를 문제 풀이에 활용하여 Chat GPT가 대학 1, 2학년 수준의 화학 문제 풀이에서 “기술하다”, “토론하다”가 포함된 화학 문제는 잘 풀지만, 텍스트가 아닌 정보가 포함된 지식의 적용과 해석에 초점을 맞춘 문제는 잘 풀지 못한다는 보고가 있었고[14], 학생들이 Chat GPT를 활용하여 다양한 화학공학 문제를 해결해 보도록 시도해 본 결과 학생들의 문제 풀이 능력 향상에 긍정적이었다는 연구도 있었다[15], 또한 Chat GPT를 사용하면 학생들이 실험 보고서의 토의 부분을 작성할 때 많은 도움이 될 수 있으며[16], 특히 과학 글쓰기 및 요약, 학습자 진단과 교육 내용의 구성 등에서 Chat GPT가 가지는 가능성에 주목한 연구도 있다[4].

한편, Chat GPT를 교육 분야에 적용해보려는 연구들이 모두 가능성만을 주장하는 것은 아니다. Chat GPT가 학생들의 글쓰기 기술의 창의성 개발에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 보고가 있었고[17], Chat GPT와 같은 기술은 도구일 뿐이고 교사의 역할을 완전히 대체할 수는 없으므로, 교사가 기술을 활용하여 학생들의 학습을 관리하기 위한 역량을 개발하도록 하는데 집중하자는 주장도 있다[18]. 하지만 교육 분야에서의 Chat GPT 활용 연구들은 아직까지 Chat GPT가 개발된지 얼마되지 않아 Chat GPT를 실제 교육 현장에 적용하여 그 효과성을 알아보는 등의 실천적 연구는 아직까지 많이 수행되지 않았다. 따라서 다양한 교육 맥락과 상황에서 Chat GPT등 생성형 인공지능을 활용한 실천적 연구가 필요한 실정이다.

한편, Shulman은 교사의 좋은 가르침을 위한 핵심적인 요소로 교사가 학생의 수준을 이해하고 학생의 수준에 맞게 내용 지식을 풀어내는 능력인 교수학적 내용지식(Pedagogical Content Knowledge, PCK)을 제안하였다[19, 20]. 빠르게 변화하는 현대 사회에서 테크놀로지 활용 능력은 교수학적 내용지식의 발현에 영향을 미치는 중요한 요인이 된다. 따라서 최근의 교실 상황에서는 단순한 교수학적 내용지식보다는 테크놀로지 활용 교수학적 내용 지식(Technological Pedagogical and Content Knowledge, TPACK)이 점점 중요해지고 있다[21]. 테크놀로지 활용 교수학적 내용지식의 발현에 영향을 미치는 요인은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 어떤 테크놀로지를 활용하는지가 TPACK의 발현에 핵심적인 것으로 이해되고 있다[22, 23]. 이에 상호작용 화이트 보드[24], 정보통신기술(ICT) 활용 능력[25], 스마트 기기의 사용[26] 등 다양한 테크놀로지가 TPCK의 발현에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위한 연구들이 진행되었다, 하지만 아직까지 생성형 인공 지능을 예비교사교육에 활용한 예는 찾아보기 힘들다. 이에 본 연구에서는 예비교사들에게 수업 준비 및 실행과정에서 Chat GPT를 사용해 보도록 안내하고, Chat GPT의 활용이 예비교사들의 교수학적 실천에 어떤 영향을 미치는지, 이에 대한 예비교사들의 인식은 어떠한지 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 따른 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.

• 첫째, 예비물리교사들은 물리 수업 준비 과정에서 Chat GPT를 어떻게 활용하는가?

• 둘째, 예비물리교사들은 물리 수업 실행 과정에서 Chat GPT를 어떻게 활용하는가?

• 셋째, 예비교사들에게 인상적으로 남은 Chat GPT 활용 수업 사례는 어떤 것이 있는가?

• 넷째, 예비교사들이 Chat GPT를 활용 후 느끼는 Chat GPT의 장점은 무엇인가?

• 다섯째, 예비교사들이 Chat GPT를 활용 후 느끼는 Chat GPT의 단점은 무엇인가?

• 여섯째, 예비물리교사들은 향후 물리 교육에서의 Chat GPT 활용에 대해 어떻게 생각하는가?

연구 문제는 예비교사들의 Chat GPT 활용 실태와 그에 따른 예비교사들의 인식을 종합적으로 알아보기 위한 목적으로 선행 연구 검토를 통해 사전에 설정되었다. 다만 첫 번째, 두 번째 연구 문제와 관련하여 처음에는 예비물리교사들의 Chat GPT 활용 실태를 종합적으로 알아보려고 했으나 데이터를 분석하는 과정에서 두 연구 문제를 구분할 필요성이 대두되어 최종적으로는 나누어서 제시하였다.

1. 연구 참여자 및 연구 맥락

본 연구의 연구 참여자는 지방 국립대 소재 물리교육과에 개설된 물리교재 연구 및 지도 수강생 22명으로 이들 중 19명이 교생 실습을 앞두고 있었다. 22명 중 18명이 물리교육과 학생들이었고, 나머지 4명은 물리학과에서 교직 이수를 하는 학생들이었다. 물리교재 연구 및 지도 교과목은 주로 교생 실습을 앞둔 학생들이 수강하는 교과목으로 수강생들의 교생 실습 일정 때문에 두 달간 집중이수 형태로 운영된다. 결과적으로 3학점 교과인 본 연구의 물리교재 연구 및 지도 수업은 두 달 동안 일주일에 5시간씩 9주 동안 수업을 진행하는 일정으로 운영되었다. 연구가 진행된 학기에 2명은 편입 후 시간표 편성 문제로, 나머지 1명은 교생 실습을 위한 학점 미이수 문제로 교생 실습을 나가지 않았다.

Figure 1은 본 연구에서 진행한 물리교재연구 및 지도 수업의 진행 과정을 나타낸 것이다. 물리교재연구 및 지도 수업은 예비교사들의 모의 수업 실습 위주로 진행되는 수업이지만 예비교사들이 아직 수업 지도안을 작성하거나 수업 모형을 활용하여 수업을 구상하는 것에 어려움을 겪고 있었기 때문에 수업 초반부에는 수업 지도안 작성 및 수업 모형의 활용에 대한 강의 및 토론이 진행되었다. 여기서는 수업지도안의 구성 요소, 수업 지도안 작성 방법, 지도안 작성시 유의점에 대한 강의와 함께, 이전의 수강생들이 작성한 지도안을 살펴보며 장단점을 분석하고 조별로 토론하는 시간을 가졌다. 또한 여러 가지 수업 모형 중 순환학습 모형에 대해 소개하고, 연구자가 순환학습 모형을 활용하여 구상한 수업의 실제 사례를 소개했다. 수강생들 대부분이 4학년이었고, 그동안 여러 교직과목 및 물리교육론, 과학교육론 등의 과목을 통해 다양한 수업 모형에 대해 이미 학습하였기 때문에, 이 수업에서는 순환학습 모형 이외의 다른 수업 모형은 다루지 않았고, 다른 수업 모형은 예비교사들이 자율적으로 활용하도록 안내하였다.

Figure 1. The procedure of this study.

수업 지도안과 수업 모형에 대한 강의 및 토론 이후에는 좋은 물리 수업이 무엇인지에 대해 함께 고민해보고, 수업 관찰 과정에서 어떤 수업이 좋은 물리 수업인지를 어떻게 알 수 있는지 토론하는 시간을 가졌다. 이 과정에서 수업을 살펴보는 주요 지표로서 양적 지표, 질적 지표를 소개하였다. 이후 연구자는 예비교사들이 향후 모의 수업이 진행되는 과정에서 본인이 마치 중·고등학생인 것처럼 수업에 참여해야 하며 동시에 수업 분석자로서 본인이 참여하고 있는 수업이 좋은 수업인지 판단해야 한다고 안내하였다.

이러한 과정이 마무리 된 후 예비교사들에게 이번 학기 물리교재 연구 및 지도 수업의 중요한 테마 중 하나가 물리교육에서의 인공지능의 활용이며, 그 중에서도 최근에 등장한 Chat GPT를 활용한 물리교육에 대해 함께 고민해 볼 것이라고 안내하였다. 이러한 안내는 3월 중순경에 이루어졌는데, 이미 Chat GPT가 공개된 지 4개월 반 정도의 시간이 흐른 시점이었음에도 불구하고 예비물리교사들 중 Chat GPT에 대해 알고 있는 학생은 총 22명의 학생들 중 2명밖에 없었다. 그래서 약 1시간에 걸쳐 예비교사들에게 Chat GPT가 무엇인지, Chat GPT를 어떻게 활용할 수 있는지, Chat GPT를 활용할 때의 주의점이 무엇인지에 대해 안내하였다. 구체적으로 Chat GPT 사이트에 접속해서 Chat GPT를 사용하는 방법을 안내하였고, Chat GPT의 기능으로 Chat GPT와의 대화, 사용자가 제공하는 텍스트 데이터에 대한 요약, 간단한 물리 문제 풀이, 특정 주제어를 제공했을 때 텍스트 생성, 사용자가 원하는 내용에 대한 코딩 등 다섯 가지 내용을 소개하였다. 여기에 더해 교육 분야에서의 활용 방안으로 지도안 작성, 학생 선개념 조사, 물리 개념의 실생활 활용 사례 조사, 교실 상황을 가정한 교사와 학생 사이의 문답의 예시 제공, 학생의 질문에 대한 답변 제공, 협동학습의 조원으로의 활용 등에 사용할 수 있다고 안내하였다. 추가적인 유의사항으로 Chat GPT가 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다는 점, 2021년 10월 이후의 최신 정보는 학습하지 않았기 때문에 최신 사건과 지식에 대한 정보는 없다는 점, 유해하거나 편향된 정보를 제공할 수도 있다는 점, 한글 보다는 영어 학습량이 많기 때문에 영어를 활용하면 보다 정확하고 풍부한 답변을 얻을 수 있다는 점 등에 대해서도 안내하였다. 다만 연구 시작 단계에서 연구자가 프롬프트 명령어의 중요성을 인식하지 못하여 예비교사들에게 이에 대해 교육하지 못했고, 이에 따라 예비교사들의 프롬프트 명령어 사용과 관련된 자료도 수집하지 못했다. 이후 예비교사들에게 Chat GPT를 수업 준비나 수업 실행 과정 중 본인이 활용하기를 원하는 곳에 자유롭게 사용하고, 이번 학기 수업을 통해 물리교육에서의 인공지능의 활용 방안에 대해 같이 고민해 보자고 권하였다.

이후 예비교사들은 1개월 반의 기간에 걸쳐 개인별로 1회씩 모의 수업을 준비하고 실행했다. 모의 수업 주제는 예비교사들이 원하는 주제로 자유롭게 선정하도록 하였으며, 중학교 수업을 준비하는 경우는 중학교 수업 시간인 45분으로, 고등학교 수업인 경우는 50분으로 1차시 수업을 온전하게 준비하고 진행하도록 안내하였다. 모의 수업 실행 과정에서 수업에 참여한 예비교사들은 대체로 교사의 말을 잘 듣는 학생의 역할을 수행했으며, 수업 분석자로서 수업을 실행하는 예비교사의 수업 진행의 장·단점도 동시에 분석하면서 수업에 참여했다. 매번 모의 수업이 종료될 때마다 10분 정도 본인이 참여한 수업에 대한 생각을 정리하는 시간을 주었고, 이후 조별로 방금 진행된 수업의 장·단점에 대해 토론하는 시간을 가졌다.

두 달 간의 물리교재 연구 및 지도 수업 후 예비교사들은 4주간의 교생 실습에 참여하였고, 교생 실습을 마친 1주일 후 최종적으로 교생 실습 경험에 대한 소감을 나누는 시간을 가졌다. 이후 연구자는 예비교사들에게 물리교육에서의 인공지능의 활용에 대한 기말보고서를 제출하도록 하였으며, 예비교사들이 제출한 기말보고서를 본 연구의 주요 연구자료로 활용했다.

2. 연구 자료의 수집 및 분석

본 연구에서는 예비물리교사들의 수업 준비와 실행 과정에서의 Chat GPT의 활용 실태를 알아보기 위해 예비교사들이 작성한 학기말 보고서를 주요 연구자료로 활용하였다. 이를 위해 학기초부터 예비교사들이 Chat GPT를 적극적으로 활용할 것을 권하였고, 학기말에 물리교육에서의 Chat GPT 활용에 대한 기말보고서를 작성하는 것이 학기말 과제로 제시된다고 공지하였다. 연구자는 예비교사들이 다음의 내용에 대한 생각을 포함한 기말보고서를 작성하도록 하여 연구 문제에 따른 해답을 얻고자 하였다. 참고로 다음과 같이 연구자의 요구 사항과 관련된 연구 문제를 함께 표시하였다.

본 연구에서는 주요 자료 외에도 예비교사들의 생각을 알아보기 위해 예비교사들이 모의 실습 수업을 위해 작성한 지도안, 수업 프리젠테이션 파일과 활동지 등의 수업 자료, 면담 자료, 예비교사들의 상호 수업 분석 자료 및 연구자의 수업 분석 자료 등을 보충 자료로 활용하여 연구자의 해석이 타당한지 확인하는 작업을 거쳤다. 이와 같은 자료의 삼각화 과정을 통해 연구자는 예비교사들의 의견 분석의 타당성을 높이려고 하였다[27].

자료 분석은 질적 분석법을 활용하였다[28, 29]. 자료 분석을 위해 1차적으로 연구자는 예비교사들의 학기말 보고서를 편견 없이 전체적으로 읽으며 흥미로운 내용이 발견되는 경우 메모를 해 두었다. 예를 들어 예비교사들이 Chat GPT의 활용과 관련하여 다음과 같이 연구자가 주목할만한 내용을 적어둔 경우 메모장에 “Chat GPT의 활용: 수렴적 답이 있는 상황보다 창의적 사고를 요하는 상황에서 활용하는 것이 좋겠다.”와 같이 메모해 두었다. 이후 메모된 내용을 비슷한 내용끼리 묶는 귀납적 범주화 과정을 거쳐 주요 내용들을 범주화하였다[30]. 1차 메모 과정에서 연구자가 메모해 둔 주요 카테고리로는 “예비교사들이 Chat GPT를 주로 활용한 곳”, “예비교사들이 주목한 Chat GPT 활용 수업”, “Chat GPT 활용 과정에서의 어려움”, “Chat GPT의 활용 방안”, “Chat GPT 활용의 편리성”, “Chat GPT 활용에 대한 기대와 우려” 등이었고, 주요 카테고리별로 예비교사들이 주장하는 핵심 내용이 무엇인지 메모해 두었다.

예비교사들의 자료에 대한 2차 분석은 예비교사들이 작성한 보고서 내용을 예비교사별, 주요 내용별로 나누고, 이렇게 나누어진 내용을 최소 단위로 하여 코딩 작업을 실시하였다. 주요 내용에 대한 코딩은 연구자가 예비교사들에게 요구한 다섯 가지 내용으로 나누어서 실시하였다. 구체적으로 우선 학생들이 작성한 내용을 22명의 학생수 각각에 대해 다섯 가지 주요 내용으로 나눈 110개의 셀로 구성하여 엑셀 프로그램에 기록하였다. 이후 각각의 셀 오른쪽에 추가 셀을 삽입하여 코딩을 실시하였다. 예를 들어 연구자가 예비교사들에게 요구한 첫 번째 내용인 Chat GPT를 활용한 수업 실천 사례는 우선 예비교사들의 실천 사례가 수업 준비과정에 해당하는지 수업 실행 과정에 해당하는지 대범주로 나누고, 학생들이 실천한 주요 내용을 간략하게 메모하였다.

2차 분석 과정에서 마련된 2차 분석 자료는 3차 분석을 위한 기초 자료가 되었다. 3차 분석에서는 각각의 대범주에 간략히 메모된 내용을 바탕으로 각각의 대범주별로 소범주 내용을 설정하였다. 예를 들어 “수업 준비에서의 Chat GPT 활용” 대범주에 해당하는 소범주 내용으로는 “수업 모형”, “실생활 활용 사례 조사”, “학생 수준에 맞는 개념 설명 방식”, “지도안 작성”, “학생 오개념”, “내용 공부”, “학생 질문에 대한 대답 준비”, “학생 질문”, “동기 유발 방법”, “형성평가 문항 제작”, “학생 예상 반응”으로 나누었다. 이후 이렇게 나누어진 소범주가 원자료(Raw data)를 표현하기에 적절한지 다시 원자료를 검토하는 해석학적 순환 과정을 거치며 소범주를 원자료에 맞게 수정하였다[31]. 또한 원자료와 원자료를 통해 생성된 범주들, 그리고 범주들 사이의 반복적 비교 분석을 통해[32, 33], 원자료가 말하고자 하는 바가 무엇인지 있는 그대로 드러내려고 노력했다. 최종적으로는 이런 과정을 통해 완성된 범주들을 다시 원자료에 적용하며 각각의 소범주에 해당하는 내용이 몇 명의 예비교사들에게서 나왔는지 그 빈도를 기록하였다. 그와 동시에 예비교사들의 반응 내용 중 논문에 인용할만한 내용을 따로 표시하는 작업을 거쳤다.

한편, 본 연구에서는 반복적으로 데이터를 비교 분석하며, 단독 연구에 의한 연구자의 편향성을 극복하고자 하였다. 즉, 본 연구에서 수집한 자료를 1차적으로 분석하고, 이후 이 자료를 시간을 두고 다시 분석하며, 이미 “데이터에 익숙해진 나”와 데이터를 “낯설게 바라볼 수 있는 나” 사이의 해석학적 순환 과정을 통해 연구의 타당성을 확보하기 위해 노력했다[31].

본 연구의 연구 결과에는 서론에 제시된 각각의 연구 문제에 대한 결과를 정리하여 연구 문제에 제시된 순서대로 절을 나누어 제시하였다.

1. 수업 준비 과정에서의 예비교사들의 Chat GPT 활용

본 연구에서 예비교사들은 물리교육에서의 Chat GPT의 활용 방안에 대해 다양하게 고민하고 실천하는 모습을 보여 주었다. Table 1은 수업 준비 과정에서 예비 물리 교사들이 Chat GPT를 활용한 사례를 나타낸 것이다. 본 연구에서는 한 명의 예비 교사가 응답한 내용에서도 다양한 범주에 해당하는 내용이 발견될 경우 해당 범주의 빈도에 모두 포함하였기 때문에 표에 제시된 수치는 중복으로 산출한 것임을 밝혀둔다. 다만 한 예비교사의 답변에 동일 범주가 여러 번 반복해서 발견되는 경우는 그 범주가 한 번만 있는 것으로 처리하였기 때문에 각 범주별 최댓값은 본 연구의 참여자 수인 22명이었다.

Table 1

The use of Chat GPT by preservice teachers during the lesson preparation process.

Classification	Content	Number
Understanding about students	Investigation of students’ pre-concept	6
	Preparing anticipated student questions and answers	3
	Investigate instructional approaches for explaining concepts suitable for students' levels	2
	Methods for inducing motivation	2
	Exploring key inquiry questions	1
Creating a lesson plan	Evaluation of instructional models (assessing the appropriateness of instructional models and presenting content based on instructional models)	3
	Lesson planning (reasons for selecting the unit, important considerations in the lesson plan	2
	Creating formative assessment items	1
Learning about the content to teach	Investigate real-life applications of the concept to be taught	3
	Studying the content to be taught	2

예비교사들이 수업 준비 과정에서 Chat GPT를 활용하는 사례는 Table 1과 같이 3개의 대범주와 10개의 소범주로 나눌 수 있었다. 3개의 대범주는 각각 학생들에 대한 이해, 수업 계획의 제작, 가르칠 내용에 대한 학습으로 범주화 할 수 있었다. 3개의 대범주 중 학생들에 대한 이해는 교사들이 갖추어야 할 교수학적 내용 지식 중에서도 가장 핵심적인 것이라 할 수 있다[19, 20]. 하지만 예비교사들은 중·고등학생들을 직접적으로 가르쳐 본 경험이 전무하기 때문에 예비교사들이 가진 중·고등학생들에 대한 이해도 한정적이다. 하지만 Chat GPT의 경우 학생들이 특정 물리 개념에 대해 가지는 선개념을 수준별로 제공해 줄 뿐만 아니라, 특정 개념에 대한 학생들의 예상 질문과 답변, 심지어 학생 수준별 개념 설명 방식까지 제공해주기 때문에 예비교사들이 학생들을 이해하는데 어느 정도 도움을 준 것으로 보인다. 다음은 이와 관련한 예비교사 E의 진술을 나타낸 것이다.

E의 의견에서 볼 수 있는 것처럼 Chat GPT는 예비교사들이 중·고등학생들의 이해의 수준을 파악하는데 도움을 준 것으로 보인다. 뿐만 아니라 Chat GPT는 중·고등학생들이 해당 개념에 대해 어떤 질문을 할 수 있는지, 질문에 대한 답변은 어떻게 할 수 있는지도 다양하게 제시해 준다. 따라서 가장 많은 6명의 예비교사들이 수업 준비 과정에서 학생 선개념 조사에 Chat GPT를 활용하였고, 3명의 예비교사는 중·고등학생들의 예상 질문과 예상 질문에 대한 답변을 준비하는데 Chat GPT를 사용하였다. 또한 2명의 예비교사는 학생 수준에 맞게 개념 설명을 하려면 어떻게 해야하는지에 대한 정보를 얻고 있었다. 다음은 이와 연관된 H의 진술을 나타낸 것이다.

이 외에도 2명의 예비교사는 중·고등학생들의 학습 동기를 유발하려면 어떻게 하면 좋을지, 1명의 예비교사는 학생들에게 제기할 핵심 탐구 질문으로 무엇을 하면 좋을지에 대한 정보를 얻기 위한 목적으로 Chat GPT를 사용하고 있었다. 이처럼 본 연구의 예비교사들은 학습자에 대한 정보가 많이 부족한 상태였기 때문에 Chat GPT를 통해 다양한 각도에서 학습자에 대한 정보를 수집하고 이를 모의 수업에서 활용하기 위해 노력하고 있었다.

한편, 예비교사들은 지도안 작성을 위해서도 Chat GPT를 사용하였다. 본 연구에서 예비교사들이 직접 진행하는 수업은 1회에 불과했기 때문에, 연구자는 예비교사들이 수업을 철저히 준비하도록 독려하기 위해 세안 형태의 지도안을 작성하도록 요구하였다. 연구자가 예비교사들에게 작성하기를 요구한 세안은 단원설정의 이유, 지도상의 유의점, 교육과정 상 선수학습, 본시학습, 후속학습 분석, 가르칠 내용이 포함된 대단원 전체의 교수 학습 계획, 본인이 선정한 수업 모형에 따른 본시 학습 내용 개요 작성, 수업 중 교사의 발문 및 교사와 학생의 세부적인 대화 내용 등 수업 상황을 자세히 상상해서 작성하도록 했다. 하지만 예비교사들이 이러한 형태의 지도안을 작성하는 것은 어려운 일일 뿐만 아니라 시간도 많이 소요된다. 예비교사들이 지도안을 작성할 때 특히 어려움을 겪는 내용으로는 적절한 수업 모형을 선정하고 수업 모형에 부합하도록 수업 내용을 구성하는 것과 함께 단원 설정의 이유를 작성하는 것이었다. 특히 연구자는 예비교사들이 본인이 가르칠 내용을 왜 가르쳐야 하는지 알고 가르치는 것이 좋은 수업을 위해 중요하며, 이를 지도안의 단원설정의 이유 부분에 자세히 작성하여 포함시킬 것을 요구하였는데, 예비교사들은 해당 내용을 작성하는 것을 가장 어려워하였다. 이에 따라 Table 1에 제시된 것과 같이 3명의 예비교사들이 수업 모형에 따라 수업 내용을 구성하거나, 본인이 생각한 수업 내용이 수업 모형에 부합하는지 알아보기 위해, 그리고 2명의 예비교사들이 단원 설정의 이유와 해당 내용을 가르칠 때의 주의사항을 얻기 위해 Chat GPT를 사용했다. 1명의 예비교사는 형성평가 문항을 만드는데 Chat GPT의 도움을 받기도 했다.

J의 진술에서 확인할 수 있는 것과 같이 예비교사들이 지도안을 작성하거나 수업 구성을 고민하는 과정에서 Chat GPT를 사용했다는 것을 알 수 있다. 이와 더불어 예비교사들은 자신들이 가르치는 내용을 학습하기 위해서도 Chat GPT를 사용하고 있었다. 3명의 예비교사는 가르칠 내용의 실생활 활용 사례를 조사하기 위해, 2명의 예비교사는 본인이 가르칠 내용의 심화 학습을 위해 Chat GPT를 활용했다고 응답했다. 교육과정이 거듭 개정되면서 개념의 실생활 활용 사례는 점점 더 강조되고 있는 추세에 있다[34, 35]. 하지만 예비교사들이 배우는 물리학 내용은 개념의 이해 부분에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어떤 물리학 개념이 실생활에서 어떤 부분에 활용되고 있는지는 잘 모르는 경우가 많다. 이에 따라 본 연구에서와 같이 예비교사들은 개념의 실생활 사례를 조사하기 위해 Chat GPT를 활용하는 사례가 많았다.

2. 수업 실행 과정에서의 예비교사들의 Chat GPT 활용

예비교사들의 경우 수업을 진행해 본 경험이 거의 없기 때문에 수업을 진행하는 것에 서투르고 수업 진행을 어려워 하는 경우가 많다. 수업 진행 자체에 어려움을 겪다 보니 예비교사들이 수업 진행 과정에서 Chat GPT를 활용하는 것은 더욱 어려운 일이었다. 따라서 예비교사들이 Chat GPT를 수업 실행 과정에서 직접적으로 활용하는 경우는 수업 준비 과정에서 Chat GPT를 활용하는 경우 보다는 그 사례가 적었다. Table 2는 본 연구에서 예비교사들이 수업 실행 과정에서 Chat GPT를 활용했던 사례를 나타낸 것이다.

Table 2

The use of Chat GPT by preservice teachers during execution process of the lesson.

Note	Number
Investigation of real-life applications and examples	5
Utilizing teacher-provided problems for solving	2
Asking questions about curiosities during class	1

가장 많은 5명의 예비교사들이 수업에 참여하는 학생들이 본시 학습에서 배운 개념의 실생활 활용 사례를 조사하게 하기 위한 용도로 Chat GPT를 활용하고 있었다. Chat GPT를 통해 조사하면 물리 개념이 실생활의 어느 부분에서 활용되고 있는지 상당히 자세한 정보를 제공해 주는데, 이에 따라 예비교사들은 Chat GPT를 활용하면 현장의 중·고등학생들에게도 개념의 활용 사례를 충분히 조사하게 할 수 있다고 판단한 것으로 보인다.

G의 진술에서 확인할 수 있는 것과 같이 예비교사들은 단순히 인터넷을 검색해서 개념의 활용 사례를 찾는 것보다 Chat GPT를 활용해서 개념의 활용 사례를 조사하는 것이 학생들에게 더 도움이 될 수 있다고 판단하고 있었다. 또한 Chat GPT를 활용해서 개념의 활용 사례를 조사하면 단순히 인터넷으로 검색하는 것에 비해 여러 가지 부가적인 정보를 알 수 있을 뿐만 아니라 단순히 교과서에 제시된 사례를 학습하는 것을 넘어 여러 가지 개념의 활용 사례에 대해 풍부하게 알 수 있을 것이라 생각했다. 다음에 제시된 J의 의견에서도 예비교사들이 Chat GPT를 개념의 활용 사례를 찾도록 하는데 활용한 이유를 찾아볼 수 있다.

예비교사들은 Chat GPT의 성능이 너무 뛰어나 학생들이 Chat GPT에 너무 의존하게 되는 것은 아닌지 걱정했다. 이에 학생들이 스스로 고민하면 답을 찾을 수 있는 부분 보다는 과학적 개념이 활용된 예시와 같이 고민하더라도 쉽게 알 수 없는 내용에 대해 Chat GPT를 활용하도록 하는 것이 바람직하다고 생각하고 있었다. 한편, 2명의 예비교사는 수업 시간에 교사가 학생들에게 제기하는 퀴즈나 문제의 해결을 위해 학생들이 Chat GPT를 활용하도록 수업을 구성했다. 수업 시간에 교사가 학생들에게 질문을 하거나 문제를 내면 잘하는 학생들만 대답하는 경우가 많은데, Chat GPT의 도움을 받으면 꼭 잘하는 학생이 아니어도 교사의 질문에 적극적으로 대답할 수 있게 된다. 다음의 A의 진술에서 확인할 수 있는 것처럼 예비교사들은 Chat GPT를 활용하여 모두가 참여하는 수업을 만들기 위해 수업 시간에 제시된 퀴즈나 문제 해결을 하도록 유도하고 있었다.

하지만 실생활 활용사례에 Chat GPT를 활용한 것에 비해 퀴즈나 문제 풀이에 Chat GPT를 활용한 것은 실제 수업 진행에 있어서는 성공적이지 못했다. 개념의 실생활 활용사례에 대해서는 Chat GPT가 다양하고 풍부한 사례를 제시해 주었을 뿐만 아니라 비교적 정확한 내용을 안내해 주었던 반면, 교사가 수업 시간에 제시한 퀴즈나 문제 풀이의 결과는 조별로 상반된 결과를 제시하기도 했기 때문이다. 수업을 진행하던 예비교사들은 조별로 Chat GPT가 서로 모순된 답변을 내놓는 경우가 있어 당황하기도 했으며, 이로 인해 수업을 매끄럽게 진행하지 못하기도 했다. 이런 경험으로 인해 다수의 예비교사들이 Chat GPT의 답변의 신뢰도에 대해 의문을 가지게 되었다.

마지막으로 1명의 예비교사는 수업 중 학생들이 궁긍함 점이 생기면 언제든지 Chat GPT를 통해 물어보도록 유도했다. 수업을 진행하다보면 학생들은 자연스럽게 수업 내용과 관련한 질문이 생기게 마련이다. 하지만 수업 중 매번 이런 학생들의 질문에 답변해 주다 보면 수업의 자연스러운 흐름을 막아 수업 진행이 방해되거나, 수업 시간이 부족해지는 경우가 많다. 이에 Chat GPT를 통해 본인의 궁금증을 언제든지 해소하도록 수업을 구성함으로써 이러한 어려움을 해결한 수업이 있었다.

3. 예비교사들의 기억에 남는 Chat GPT 활용 수업

Chat GPT를 수업 실행에 활용한 경우는 Table 2에 제시된 것처럼 8명의 예비교사의 수업에 불과했지만, 예비교사들은 이를 통해 Chat GPT의 수업 시간에의 활용에 대해 여러 가지 고민을 할 수 있었다. 특히 일부 예비교사는 모의 수업에서만 그치지 않고 교생 실습 수업에서도 Chat GPT를 활용하려는 모습을 보였다. Table 3은 모의 수업과 교생 실습 중 예비교사의 기억에 남는 Chat GPT의 활용 사례가 무엇이었는지를 정리한 결과를 나타낸 것이다.

Table 3

Memorable Usage of Chat GPT.

Note	Number
Investigation of real-life applications and examples	12
Utilizing teacher-provided problems for solving	3
Contradictory answers to the same question	2
Analysis of the causes of experimental errors	2
Asking questions about curiosities during class	2
Researching materials for a practical school teacher's question	1

예비교사들이 Chat GPT를 활용하여 진행한 수업들은 개념의 실생활 사례를 찾도록 한 경우가 가장 많았기 때문에 예비교사들이 꼽은 Chat GPT 활용의 기억에 남는 사례도 학생들이 수업 중 개념의 실생활 사례를 찾도록 진행한 수업을 가장 많이 언급하여 12명의 예비교사들이 기억에 남는다고 응답했다. 하지만 예비교사들이 Chat GPT로 개념의 실생활 사례를 찾도록 구성한 모든 수업을 인상적으로 생각했던 것은 아니다. 다음의 R의 진술을 통해 단순히 학생들에게 Chat GPT로 개념의 실생활 사례를 찾아보게 하는 것을 넘어 어떻게 하면 학생들로 하여금 Chat GPT를 제대로 활용할 수 있을지 종합적으로 고민하고, 설계한 수업이 예비교사들에게 깊은 인상을 남겼다는 사실을 알 수 있다.

G는 수업에서 중력 렌즈 현상의 예시를 Chat GPT를 이용해 학생들이 찾을 수 있도록 수업을 구성했다. R의 진술에서 살펴볼 수 있는 것처럼 G는 Chat GPT를 활용한 수업에서 Chat GPT를 활용할 때의 주의사항 뿐만 아니라, 어떻게 하면 Chat GPT를 활용하여 원하는 정보를 얻을 수 있는지 알려주었고, 교사가 Chat GPT와 의사소통한 예시까지 제시하였다. 이렇게 체계적으로 Chat GPT 활용 수업을 준비했기 때문에 G의 수업은 다른 예비교사들에게 좋은 평가를 받았다. 다음은 수업을 준비한 G의 수업 의도를 엿볼 수 있는 진술이다.

앞서 살펴본 것처럼 예비교사들은 Chat GPT가 모순된 답변을 주는 경우가 있어 Chat GPT의 답변의 신뢰성에 의문을 가지고 있었다. 이에 G는 학생들이 Chat GPT가 제공하는 정보를 모두 신뢰하지 말고 이를 개인 차원에서, 조별 차원에서, 그리고 교사 차원에서 평가할 수 있도록 수업을 구성하였다. 이를 통해 사람이 인공지능이 제공하는 정보를 비판적으로 받아들일 수 있도록 수업을 구성하였다.

G의 수업 외에 C의 수업도 여러 예비교사들이 인상적으로 꼽은 수업이었다. C는 본인의 수업에서 질량과 에너지의 동등성에 대해 수업하며 이 개념이 우리 생활에 미친 영향을 과학사 사례를 중심으로 연대기 순으로 소개하였다. 이후 학생들이 과학 기술이 우리 사회에 어떤 영향을 미치는지에 대해 Chat GPT를 활용하여 조사해 보도록 수업을 구성했다. 다음의 O의 진술을 통해 C의 수업에 대한 예비교사들의 생각을 알아보자.

개념의 실생활 사례를 Chat GPT를 통해 조사하라고 한 다른 예비교사들의 수업에서는 조사 범위를 특정 개념에 한정하여 활동을 진행하였다. C가 다른 예비교사들처럼 수업을 진행했다면 질량과 에너지의 동등성 개념에만 초점을 맞추어 학생들로 하여금 조사하도록 했을 것이다. 하지만 C는 단순히 수업 시간에 배우는 특정 개념이 실생활에서 어떻게 활용되는지 조사하게 하는 것을 넘어 Chat GPT를 활용해 과학기술이 우리 생활에 미치는 일반적인 영향에 대해 조사하도록 하였다. 이렇게 조사 범위를 특정 범위로 한정하지 않은 것은 장단점을 동시에 가질 수 있다. 조사 범위를 한정하지 않았을 때 예상되는 가장 큰 우려는 학생들의 논의가 중구난방으로 진행될 수 있다는 점이다. 하지만 연구자가 관찰한 수업에서는 오히려 학생들이 다양한 분야에서의 활용 사례를 발표하여 논의가 풍성해지고 있었다. 또한 O의 의견과 같이 과학기술의 결과물인 Chat GPT에게 과학기술의 영향에 대해 답변하도록 요구한 것이 예비교사들에게 인상적으로 느껴졌던 것으로 보인다. 다음은 Chat GPT를 활용한 과학기술의 영향에 대한 자료조사 활동 이후 O의 수업 및 활동 마무리 발언으로, 이 수업을 통해 O가 남기고 싶었던 것이 무엇인지 잘 알 수 있는 내용이다.

O는 인공지능이 인간이 남긴 데이터를 학습한 결과물이라는 점을 강조하며 우리가 어떤 데이터를 남길 것인지 학생들에게 고민해보게 만든다. 인간이 단순히 인공지능을 활용하는 것을 넘어 인공지능을 활용하는 인간의 자세 및 태도에 대해 고민하게 만들었다는 점에서 C의 수업이 여러 예비교사들에게 인상적으로 남았던 것으로 보인다.

한편, 3명의 예비교사는 수업 중 교사가 제공하는 문제나 퀴즈를 푸는데 Chat GPT를 활용한 것이 기억에 남는다고 응답했다. 또한 2명의 예비교사는 Chat GPT가 상이한 답변을 하는 것이 인상적이라고 답변했다. 하지만 두 경우가 예비교사들의 기억에 긍정적으로 남는 것은 아니었다 특히, 예비교사들은 학생들이 교사가 제공한 문제를 푸는데 Chat GPT를 활용하도록 하는 것에는 부정적인 입장을 보였다. 예비교사들은 교사가 제공하는 문제를 Chat GPT를 활용하여 직접 해결하도록 하면 학생들이 생각할 기회를 제한하게 되고, 또한 Chat GPT가 모순된 답변을 할 경우 학생들을 혼란에 빠뜨릴 수도 있다고 생각했다. 이처럼 예비교사들은 Chat GPT를 수업에 활용할 방안을 고민하고 체험해 보는 과정에서 바람직한 Chat GPT의 활용에 대해 고민하고 있었다. 다음 E의 진술은 이와 관련된 내용이다.

예비교사 R의 경우 본인이 수업을 실행할 때 학생들이 Chat GPT를 직접적으로 사용하도록 수업을 설계하지는 않았지만 본인의 수업 주제인 옴의 법칙에서 실험 오차가 나타나는 원인이 무엇인지 본인이 직접 Chat GPT를 통해 얻은 정보를 학생들에게 보여주었다. 2명의 예비교사들이 이러한 R의 Chat GPT 사용 사례가 기억에 남는다고 응답했다. 중·고등학교 수업에서 실험 오차의 원인이 무엇이었는지 학생들에게 생각해 보게 하는 것은 쉽지 않은데 Chat GPT가 생각보다 간편하게 실험 오차를 짚어주고, 이와 관련된 유의미한 토론을 이어나갈 수 있다는 점에서 예비교사들의 기억에 남았던 것으로 보인다.

한편, 2명의 예비교사는 수업 중 언제라도 궁금한 점이 떠오르면 Chat GPT에게 물어보고 본인의 궁금증을 해소하도록 한 D의 수업이 기억에 남는다고 응답했다. 일반적으로 예비교사들은 수업 진행이 서투른 편이기 때문에, 수업 중 학생들이 질문하는 내용을 적절히 처리하는 방법에 대해 어려움을 가지고 있는 경우가 많다. 이런 어려움을 Chat GPT를 활용하여 해소하였다는 점에서 예비교사들의 기억에 남았던 것으로 보인다.

마지막으로 1명의 예비교사는 교생 실습 중 지도교사가 본인이 궁금한 점을 예비교사에게 물어보았는데 이를 Chat GPT를 통해 해결한 점이 기억에 남는다고 응답했다.

4. 예비교사들이 생각하는 Chat GPT 활용의 장점

한편, 본 연구에서 연구자는 기억에 남는 Chat GPT 활용 수업 외에도 물리교육에 Chat GPT를 활용할 경우의 장점과 단점도 보고서에 작성하도록 했다. Table 4는 Chat GPT 활용의 장점에 대한 예비교사들의 생각을 정리한 것이다.

Table 4

Advantages of utilizing Chat GPT.

Note	Number
Providing diverse content and different perspectives	9
Immediate answers to user questions	6
Summary and processing of provided information	4
Investigation of real-life applications and examples	4
Anticipating student questions and reactions	4
Interactive search in conversational format	1
Versatile application in diverse fields	1
Investigating pre-conception of students	1

9명의 예비교사들은 Chat GPT가 다양한 내용과 다른 관점의 의견을 제시해 준 점이 가장 큰 장점이라고 답변했다. Chat GPT를 활용함으로써 학생들이 기존에는 미처 생각해 보지 못했던 내용들을 알게 되고, 또 교과서에 제시되어 있지 않거나 교사가 알려주지 않는 내용들에 대해서도 학생들이 필요하다면 심화학습을 할 수 있을 것이라 생각했다.

6명의 예비교사들은 Chat GPT가 즉각적인 피드백을 제공하는 것을 장점으로 꼽았다. 학생들이 궁금한 내용에 대해서는 언제든지 질문할 수 있으며, 질문한 내용에 대해서는 바로 답변을 얻을 수 있기 때문에 학생들이 궁금증을 즉각적으로 해소할 수 있다는 것이다. 이런 장점으로 인해 앞서 살펴본 D의 경우 수업 중 언제라도 궁금한 점이 생기면 Chat GPT를 활용하여 본인의 궁금증을 해소할 수 있도록 수업을 설계했다.

위의 K의 의견에서 살펴볼 수 있는 것처럼 즉각적으로 정보를 제공받을 수 있다는 점은 Chat GPT가 가지는 큰 장점 중의 하나이다. 인터넷 검색의 경우는 본인이 검색하기를 원하는 키워드를 입력하고 원하는 답변을 얻기 위해서는 검색 결과 중 본인이 원하는 내용을 추가로 찾아보고 선택해야 하지만 Chat GPT는 사용자의 질문에 대한 답변을 마치 사람과 대화 하듯이 바로 제시해 준다.

Chat GPT에게 특정 주제에 대한 지도안을 만들어 달라고 하면 크게 도움이 되지 않는 정보를 제공해주는 경우가 많지만 지도안의 주요 내용을 사용자가 사전에 먼저 작성하고, 이를 Chat GPT에게 정리해 달라고 하면 만족스러운 결과를 주는 경우가 많다. 즉, Chat GPT는 사용자가 제공해 주는 텍스트를 요약하고, 이를 깔끔하게 정리해주는 능력이 탁월하다. 이에 따라 4명의 예비교사는 Chat GPT의 텍스트 처리 능력을 높이 평가했으며, 특히 지도안 작성시 이와 같은 Chat GPT의 기능을 유용하게 활용하였다고 언급했다.

물리 개념의 실생활 적용 사례를 조사하기에 편리하다는 점과 학생들의 질문과 반응을 예상할 수 있다는 점을 장점으로 꼽은 예비교사도 각각 4명씩 있었다. 최근의 개정 교육과정들은 학생들이 과학적 개념이 실생활에 다양하게 활용된다는 것을 알고, 과학 개념의 유용성을 깨닫게 하려는 의도를 가지고 있다[34, 35]. 이에 따라 물리 수업 시간에서도 학생들이 물리 개념이 실생활의 어느 부분에 활용되고 있는지 살펴보는 시간을 가질 필요가 있다. 하지만 대학에서 배우는 물리학 과목들은 이 부분을 강조해서 가르치지 않기 때문에 예비교사들은 수업 전에 이 부분을 인터넷 검색 등을 통해 찾아보고 수업을 준비하는 경향이 있다. 4명의 예비교사들은 물리 개념의 실생활 활용 사례를 찾을 때 인터넷 검색보다 Chat GPT를 활용하는 것이 더 편리하다고 생각했다.

F가 제시한 것처럼 Chat GPT를 활용하면 물리 개념의 실생활 적용 사례를 체계적으로 알려줄 뿐만 아니라 Chat GPT와의 추가적인 문답을 통해 Chat GPT가 제공하는 내용에 대한 심화학습도 가능하다. 따라서 예비교사들은 개념의 실생활 활용 사례를 알 수 있다는 점을 Chat GPT의 장점이라 생각했던 것으로 보인다. 또한 예비교사들은 학생들에 대한 이해가 부족하기 때문에 학생이 수업 시간에 어떤 질문을 하는지, 또는 학생들이 수업 시간에 어떤 반응을 하는지 미리 예상하기 힘든데, Chat GPT가 이 부분에서 어느 정도 도움을 준 것으로 보인다.

J의 답변에서 살펴볼 수 있는 것처럼 Chat GPT를 활용하면 수업 시간에 예상되는 학생의 질문을 미리 알 수 있을 뿐만 아니라, 학생의 질문의 수준도 변화시켜 볼 수 있다. Chat GPT를 통해 이처럼 다양한 학생들의 반응을 예상할 수 있다는 점을 예비교사들은 높게 평가하고 있었다. 이외에도 대화형으로 Chat GPT에게 정보를 얻어낼 수 있다는 점, Chat GPT를 다양한 영역에서 범용적으로 활용할 수 있다는 점, 학생들의 선개념을 조사해 볼 수 있다는 점을 장점으로 꼽은 예비교사도 각각 1명씩 있었다.

5. 예비교사들이 생각하는 Chat GPT 활용의 단점

예비교사들은 수업 준비와 수업 실행과정에서 Chat GPT를 활용하며, Chat GPT가 물리교육을 위한 가능성들을 가진다는 것을 알게 되었지만, 동시에 여러 한계점들도 발견했다. Table 5는 예비교사들이 작성한 Chat GPT의 단점들을 정리한 것이다.

Table 5

Limitations in the utilization of Chat GPT.

Note	Number
Decreased reliability of responses	15
Concerns about uncritical information acceptance	4
Difficulty in understanding specific teaching methods utilizing AI	2
Higher accuracy of English information over Korean	2
Need for education on proper utilization of AI	1

가장 많은 15명의 예비교사들이 Chat GPT 답변의 신뢰성 문제를 지적했다. Chat GPT가 동일한 종류의 질문에 대해서도 모순된 답변을 내놓거나, 믿기 힘든 답변을 내놓는 경우가 있어 Chat GPT의 답변을 믿기 힘들다는 것이다. 이에 따라 Chat GPT를 통해 즉각적으로, 편리하게 정보를 제공받더라도 추가로 그 답변이 믿을만한지 검색을 해봐야 한다는 불편함이 생긴다.

다만 이런 단점은 서서히 개선되어 나가고 있다. 본 연구에서 예비교사들이 사용했던 Chat GPT는 무료 버전의 공개용 Chat GPT였지만, 현재 유료 서비스로 제공되고 있는 Chat GPT 4.0의 경우는 답변의 신뢰도가 상당히 높은 것으로 알려져 있다[11]. 그리고 Bing 검색 서비스와 연동된 Chat GPT의 경우 본인의 답변의 출처도 밝혀주고 있어 필요한 경우 사용자가 해당 출처에 방문하여 답변의 신뢰성을 체크해 볼 수도 있다. 한편, 4명의 예비교사는 Chat GPT를 교육현장에 본격적으로 활용할 경우 학생들이 Chat GPT가 제공하는 정보를 무비판적으로 수용하여 자신의 힘으로 생각하려 하지 않는 학생들이 되지 않을까 우려하고 있었다.

Chat GPT가 교사가 제공하는 문제나 퀴즈, 그리고 어느 정도 수준의 물리 문제까지 풀어주다 보니 교사의 입장에서는 학생들이 하나의 완전한 해답지를 가지고 수시로 해답지를 보면서 공부하는 느낌을 가질 수 있다. 따라서 Chat GPT가 오히려 학생들의 사고력을 헤친다고 생각할 수도 있다. 이에 대해 F는 해결책도 제시해주고 있는데 정답이 있는 문제의 풀이에 Chat GPT를 활용하기 보다는 창의력을 요하는 문제에 도움을 얻을 수 있는 보조 자료를 조사하는 방식으로 Chat GPT를 활용하자는 제안을 하고 있다. 이처럼 Chat GPT 등의 생성형 인공지능을 교육 현장에 도입하는 데에는 여러 가지 문제가 있을 수 있으므로 생성형 인공지능 사용에 대한 명확한 가이드라인도 필요해 보인다.

Chat GPT를 교육 현장에 사용할 때 구체적인 사용 방법을 알기 어렵다는 점, 아직까지는 한글 보다는 영어 형태의 문답에서 풍부하고 정확한 답변을 얻을 수 있다는 점을 Chat GPT의 단점으로 꼽은 예비교사들도 각각 2명씩 있었다. 또한 1명의 예비교사는 Chat GPT를 활용하며 인공지능이 제공해주는 정보에 대해 비판적 시각으로 바라볼 필요를 느꼈는데 이런 부분에 대한 추가적인 교육이 필요하다는 점을 단점이라 생각했다. 예비교사들이 지적한 이러한 부분들은 교육 현장에서의 Chat GPT 사용에 대한 종합적인 매뉴얼이 제작된다면 해소될 수 있을 것이라 기대된다. 이러한 매뉴얼을 통해 예비교사들도 교육 현장에서 Chat GPT를 사용하는 방법에 대한 고민을 덜 수 있을 것이다. 또한 영어 사용의 어려움도 구글 번역기를 활용하거나, Chat GPT와 한글로 의사소통하면서도 자동으로 영어로 번역해주는 각종 플러그인들이 개발되어 있어 사용법에 대해 구체적으로 안내해 준다면 관련 어려움이 해소될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 사용법에 대한 안내와 더불어 인공지능이 제공하는 정보에 대한 비판적 시각 등 “인공지능 리터러시”에 대한 교육 내용이 매뉴얼에 포함된다면 학교 현장에서도 많은 도움이 될 수 있을 것이라 기대된다.

6. 미래 물리 교육에서의 인공지능 활용의 필요성에 대한 예비교사들의 생각

한 학기 동안 Chat GPT를 물리 교육에 활용해 본 예비교사들은 미래 물리 교육에서 Chat GPT와 같은 인공지능을 활용할 필요가 있다고 생각할까? Table 6은 예비교사들이 미래 물리교육에서의 인공지능의 필요성에 대해 어떻게 생각하는지를 정리한 것이다.

Table 6

Thoughts on the Future Importance of Chat GPT Utilization.

Note	Number
Necessary	15
Necessary if improved	5
Not necessary	2

22명의 예비교사들 중 15명은 인공지능이 필요하다고 응답했고, 5명의 예비교사는 현재의 인공지능이 개선된다면 필요하다고 응답하여 대부분의 예비교사들이 미래 물리교육에서의 인공지능의 역할을 인정한 것으로 알 수 있다. 향후 현재의 중·고등학생들이 살아갈 세상은 인공지능이 필수인 시대가 되어 있을 것이기 때문에 예비교사들도 인공지능을 무조건 피하고 살 수만은 없다고 생각하는 것으로 보인다.

E가 응답한 것처럼 예비교사들은 미래사회에는 학생들이 인공지능을 적절히 활용할 수 있는 능력이 필수 역량이 될 것이며, 인공지능을 활용하여 본인의 문제를 해결하는 역량을 반드시 길러야 한다고 생각한다는 것을 알 수 있다. 특히, 일부 예비교사들은 추상적인 물리 개념을 구체화하고, 시각화하기 위한 코딩 부분에서 인공지능의 도움을 받는다면 물리교육에 특화하여 인공지능을 활용하는 것도 가능할 것이라고 생각하고 있었다. 하지만 5명의 예비교사들이 지적한 것처럼 현재 공개된 무료 형태의 Chat GPT를 그대로 물리 교육에 활용하기에는 여러 가지 한계도 가지고 있다. 다음에 제시된 U의 의견과 같이 예비교사들은 이러한 한계점이 개선된다면 앞으로 Chat GPT와 같은 생성형 인공지능이 큰 역할을 할 수 있을 것이라 생각하고 있었다.

U는 예비교사들이 Chat GPT의 단점으로 거론한 신뢰성 문제와 더불어 실험 수업에 학생들의 실험 수행을 보조할 수 있는 물리 교육에 특화된 인공지능의 필요성을 지적하고 있다. 또한 현재도 Chat GPT를 엑셀 등의 프로그램과 연동해서 사용할 수 있는데 중·고등학생들이 사용하기 힘들어하는 MBL 프로그램 등 실험을 수행하기 위한 프로그램과 연동된다면 물리 교육에 더욱 도움이 될 수 있을 것이라 생각하고 있었다. 하지만 2명의 예비교사는 Chat GPT를 물리교육에 활용하지 않는 것이 더 좋겠다는 의견을 제시했다.

L이 작성한 것처럼 물리 교육에 Chat GPT와 같은 생성형 인공지능을 활용하는 것이 바람직한지, 그리고 도움이 되는 것인지에 대한 의문이 있을 수 있다. Chat GPT의 경우 비교적 간편하게 원하는 정보를 얻을 수 있기 때문에 Chat GPT를 물리 교육에 활용한다면 물리적 내용에 대해 깊이 생각하지 않는 학생들을 만들 수도 있기 때문이다. 따라서 Chat GPT와 같은 생성형 인공지능을 교육의 어느 부분에서 활용할 것인지, 학생들이 이러한 인공지능을 활용할 때의 가이드라인은 어떻게 마련할 것인지 세심한 논의가 필요하다고 할 수 있다.

본 연구에서 예비교사들은 학생에 대한 이해, 지도안 작성, 가르칠 내용에 대한 공부 등 수업 실행 보다는 수업 준비 과정에서 Chat GPT를 활용하려는 경향이 있었으며, 특히 학생 선개념 조사, 학생의 예상 질문과 답변 준비 등과 같이 학생에 대한 이해를 목적으로 Chat GPT를 가장 많이 사용하고 있었다. 이러한 결과는 예비교사들 자신이 스스로 학교 현장의 학생에 대한 이해가 많이 부족하다고 느끼고 있었기 때문이다. 학생들에 대한 이해는 좋은 가르침을 위한 교수학적 내용지식(PCK)의 필수적인 부분 중 하나이지만 예비교사들의 경우 학교 현장에서 떨어져 있기 때문에 학생들에 대한 이해가 부족할 수밖에 없다. 하지만 본 연구의 예비교사들은 Chat GPT를 활용하여 학생들의 선개념을 조사하고, 그들의 질문과 반응을 예상해는 과정에서 학교 현장의 학생들을 이해하는데 많은 도움을 받았다고 생각했다. 이에 따라 연구자는 Chat GPT와 같은 생성형 인공지능을 예비교사교육을 위한 보조 도구로 활용한다면 예비교사교육에 도움이 될 수 있을 것이라 생각하며, 향후 예비교사교육에서 Chat GPT와 같은 인공지능을 적극적으로 활용할 필요가 있다고 본다.

수업 실행 과정에서 예비교사들은 물리 개념의 실생활 활용 사례 조사 활동에 Chat GPT를 가장 많이 활용하고 있었다. 그리고 예비교사들은 동료들이 수행한 Chat GPT 활용 모의 수업 중 Chat GPT를 활용하여 의사결정을 위한 기초 자료로 활용하게 하거나, Chat GPT가 제공하는 내용을 비판적으로 살펴볼 경험을 제공하는 수업을 높이 평가했다. 그리고 예비교사들은 Chat GPT 활용의 장점으로 Chat GPT가 다양한 내용과 다른 관점의 의견을 제공해 준다는 점을 꼽았으며, 단점으로 Chat GPT가 제공해주는 정보의 신뢰성에 문제가 있어, Chat GPT가 제공해주는 정보에 대해 무비판적인 학생들을 양산할 것을 우려하였다. 이에 연구자는 예비교사들에게 물리교육 분야에서의 인공지능의 활용 방안에 대한 방향성을 제시해 줄 필요가 있다고 생각한다. 본 연구에서 예비교사들이 지적한 바와 같이 수업 시간에 학생들이 Chat GPT를 활용하여 정답이 있는 물리 문제를 풀어보게 할 경우 인공지능에 과잉 의존하는 무비판적인 학생이 양산될 우려가 있다. 따라서 향후 미래의 물리교육에서는 인공지능이 잘 할 수 있는 기초 자료 조사 등의 역할은 인공 지능에게 맡기고, 정답이 열려 있어 인간의 높은 창의성이 요구되는 수업을 진행할 필요가 있다[36]. 이러한 방향성 제시를 통해 예비교사들은 미래 교육에서의 교사의 역할에 대해 깊이 고민하고 정답이 하나로 정해지지 않는 개방성이 높은 교육을 실천해 나갈 수 있을 것이다[37, 38].

본 연구에서 진행된 여러 모의 수업들 중 예비교사들은 G의 수업에서와 같이 Chat GPT가 제공하는 정보의 신뢰성 문제를 깊이 있게 고민한 수업, 그리고 C의 수업에서와 같이 과학 기술이 우리 사회에 미치는 영향을 돌아보고, 인공지능을 대하는 우리의 태도를 다시 돌아볼 수 있도록 구성한 수업이 가장 기억에 남는다고 응답했다. 즉, 예비교사들은 단순히 인공지능을 도구로 활용하는 것에 그치지 않고, 인공지능 자체에 대해 고민해 볼 수 있는 수업을 인상적인 수업으로 언급한 것이다. 연구자도 예비교사들과 마찬가지로 단순히 인공지능을 물리교육의 도구로 활용하는데 그치지 말고, 물리교육을 통해 인공지능에 대한 넓은 안목을 갖출 수 있도록 돕는 수업이 이상적인 인공지능 활용 수업이라 생각한다. 또한 본 연구에서와 같이 연구자는 학교 현장에서도 여러 물리 교사들의 다양한 실천을 통해 인공지능 소양을 길러줄 수 있는 바람직한 물리교육의 모습이 무엇인지에 대한 여러 실천적 연구가 제시될 필요가 있다고 생각한다. 2022개정 교육과정에는 교육과정의 모든 교과를 통해 디지털 소양, 인공지능 활용 소양 등 미래 사회에서 학생들에게 필요한 역량을 길러줄 수 있도록 길러주어야 한다고 명시되어 있다[35]. 향후 물리교육에서의 바람직한 인공지능 활용 수업의 모습은 어떤 것인지, 어떻게 하면 물리교육을 통해 학생들의 인공지능 활용 소양을 길러줄 수 있을지 지속적인 고민이 필요해 보인다.

한편, 예비교사들은 미래 사회를 살아갈 핵심역량으로서 인공지능 활용 능력이 중요하다는 것을 인식하고 있었으며, 미래 물리 교육에서 인공지능을 활용한 교육이 반드시 필요하다고 생각하고 있었다. 예비교사들은 Chat GPT를 물리교육에 어떻게 활용하면 좋을지 진지하게 고민하는 모습을 보여주었으며, 예비교사들은 Chat GPT의 활용 방안에 대해 구체적으로 고민하고 수업 준비 및 실행 과정에서 이를 다양하게 활용했다. 본 연구에서 연구자는 예비교사들에게 수업을 준비하거나 실행하는 과정에서 자유롭게 Chat GPT를 활용하도록 안내하였으나, 예비교사들은 실제 수업에서 구체적으로 어떻게 Chat GPT를 활용하면 좋을지 어려움을 겪고 있었다. 이에 따라 연구자는 예비교사들에게 수업 준비 및 실행과정에서의 인공지능의 구체적인 활용 방안에 대해 제시해 줄 필요가 있다고 본다. 예비교사들이 Chat GPT를 물리교육에 효과적으로 적용할 수 있도록 구체적인 Chat GPT의 활용 사례가 제시된 예비교사를 위한 매뉴얼을 제공해 준다면, 예비교사들이 훨씬 수월하게 Chat GPT를 활용할 수 있을 것이다.

본 연구를 통해 물리 교육 현장에 생성형 인공지능이 활용될 수 있는 다양한 가능성을 엿볼 수 있었다. 초기 버전의 Chat GPT는 정보의 부정확성이나 신뢰성 문제 등 여러 문제를 가지고 있었지만, 연구가 진행되는 불과 몇 개월의 기간에도 이러한 문제점들이 많이 개선되는 모습도 볼 수 있었다. 하지만 Chat GPT는 영어 정보 학습량이 많아 한국의 교육적 상황에 대한 이해는 많이 부족하다고 할 수 있다. 향후 한국적 상황에서의 다양한 학생들의 물리 선개념 자료, 학생들이 학교 현장에서 제기하는 여러 가지 질문이나 물리 개념에 대한 이해도, 한국적인 물리교육 현장에서의 학생들의 다양한 반응 등, 우리 나라의 교육 상황을 학습한 교육 분야에 특화된 생성형 인공지능이 출시된다면, 우리 교육에도 많은 변화가 일어날 수 있으리라 생각된다. 그리고 이를 위해 물리교육에서의 바람직한 인공 지능 활용의 모습은 어떤 것인지 꾸준히 고민을 계속해 나갈 필요가 있다.