바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 디지털 헬스 리터러시, 창의적 문제해결력, 학습 몰입에 미치는 영향
Effects of AI-Integrated Health Education Using Vibe Coding on Middle School Students’ Digital Health Literacy, Creative Problem Solving Ability, and Learning Flow
- 주제(키워드) 인공지능 융합교육 , 바이브코딩 , 디지털 헬스 리터러시 , 창의적 문제해결력 , 학습 몰입 , 보건교육
- 주제(DDC) 371.334
- 발행기관 아주대학교 교육대학원
- 지도교수 고호경
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 교육대학원 AI융합교육
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035666
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
인공지능 기술의 확산과 온라인 환경에서 건강정보 소비가 증가하면서, 청소년이 디지털 환경에서 건강정보를 비판적으로 탐색하고, 평가하며, 활용하는 능력, 즉 디지털 헬스 리터러시를 기르는 일이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구는 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육 프로그램을 개발하고, 이를 적용하여 중학생의 디지털 헬스 리터러시, 창의적 문제해결력, 학습 몰입에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 연구 대상은 경기도 수원시의 중학교 2학년 학생 20명이며, 연구 설계는 단일집단 사전–사후 설계를 적용한 전후 비교 연구로 총 5주 동안 10차시의 인공지능 융합 보건수업을 운영하였다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형과 GATe 프레임워크를 기반으로 설계되었다. 학생들은 지역사회 건강 문제를 탐색한 뒤, 공공데이터포털과 국가통계포털에서 건강 관련 데이터를 수집하고 시각화하였다. 이어서 생성형 AI와 바이브 코딩을 활용해 지역사회를 위한 건강 정보 및 자원 안내 웹 기반 애플리케이션(웹앱)을 제작하였다. 디지털 헬스 리터러시, 창의적 문제해결력, 학습 몰입에 대한 변화는 선행 연구에서 타당도와 신뢰도가 검증된 설문 도구를 사용하여 사전·사후 검사를 실시였고, 수집된 자료는 기술통계, 대응표본 t-검정, Wilcoxon 부호순위 검정으로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육은 중학생의 디지털 헬스 리터러시 향상에 통계적으로 유의미한 효과(p = .022)를 보였다. 둘째, 창의적 문제해결력 역시 사전 검사에 비해 사후 검사에서 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 특히 지식·기술 이해 및 숙달(p = .011)과 비판적·논리적 사고(p = .002)에서 유의미한 향상이 확인되었다. 셋째, 학습 몰입은 전체 점수에서 t-검정 기준으로는 유의수준 .05에서 통계적으로 유의하지 않았으나, 비모수 검정에서는 유의미한 향상이 나타났고, 도전–능력의 조화, 명확한 목표, 구체적 피드백, 시간 감각의 왜곡 등 일부 핵심 요인에서 유의한 향상이 확인되었다. 본 연구를 통해 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 디지털 헬스 리터러시와 창의적 문제해결력에 긍정적인 영향을 준다는 점을 실증적으로 확인했다. 향후 연구에서는 다양한 지역과 학교 유형, 성별을 포함한 비교집단 설계, 장기 추적 연구, 수행평가·산출물 분석·수업 관찰을 결합한 혼합연구를 통해 교육적 효과와 작동 기제를 보다 심층적으로 규명할 필요가 있다.
more목차
Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 필요성 및 목적 1
2. 연구 문제 5
3. 연구의 제한점 5
4. 용어 정의 6
가. 인공지능 융합 보건교육 6
나. 디지털 헬스 리터러시 6
다. 학습 몰입 7
라. 창의적 문제해결력 7
마. 바이브 코딩 7
Ⅱ. 이론적 배경 9
1. 인공지능 융합교육 9
가. 인공지능 교육 9
1) 인공지능 교육의 목표와 내용 요소 9
2) 인공지능 교육의 분류 13
나. 인공지능 융합 교육 14
1) 인공지능 융합 교육의 개념과 목표 14
2) 인공지능 융합 교육의 구분 15
3) 인공지능 융합 교육 관련 선행 연구 18
2. 디지털 헬스 리터러시 22
가. 디지털 헬스 리터러시의 개념과 등장 배경 22
나. 디지털 헬스 리터러시의 구성요소와 이론적 모형 23
1) Lily 모형 23
2) eHealth Literacy Framework(eHLF) 24
3) 청소년기의 디지털 헬스 리터러시 25
4) 측정 도구와 국내 연구 동향 26
다. 디지털 헬스 리터러시와 교육과정 27
1) 디지털 헬스 리터러시와 학교 교육과정 27
2) 디지털 헬스 리터러시와 2022 개정 교육과정 28
3) 디지털 헬스 리터러시와 2022 개정 보건 교육과정 29
3. 창의적 문제해결력 32
가. 창의적 사고 32
나. 창의적 문제해결력 33
다. 창의적 문제해결력 선행 연구 37
4. 학습 몰입 38
가. 학습 몰입의 개념 38
나. 학습 몰입의 특성과 구성 요인 40
다. 학습 몰입의 선행 요인과 교육적 효과 41
1) 개인·심리적 요인 41
2) 사회·맥락적 요인 42
5. 바이브 코딩 43
가. 개념과 등장 배경 43
나. 바이브 코딩의 특징과 접근 유형 43
다. 바이브 코딩의 실제적 활용과 교육적 함의 45
Ⅲ. 연구 방법 48
1. 연구 설계 48
2. 연구 대상 48
3. 연구 도구 49
가. 연구 도구 선정 49
1) 디지털 헬스 리터러시 측정 도구 49
2) 창의적 문제해결력 측정 도구 51
3) 학습 몰입 측정 도구 54
나. 인공지능 융합 보건교육 프로그램 교수·학습 과정안 개발 57
1) 정보과 GATe 프레임워크 58
2) 인공지능 융합 보건 교수·학습 과정안의 구성 방향 62
가) 수업 기획 62
나) 수업 설계 62
4. 연구 절차 70
가. 분석 단계 70
나. 설계 단계 71
다. 개발 단계 72
라. 실행 단계 72
마. 평가 단계 73
5. 자료 분석 방법 75
Ⅳ. 연구 결과 및 논의 76
1. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 헬스 리터러시에 미치는 영향 76
2. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 창의적 문제해결력에 미치는 영향 77
3. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 학습 몰입에 미치는 영향 79
4. 논의 82
가. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 헬스 리터러시에 미치는 영향 82
나. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 창의적문제해결력에 미치는 영향 84
다. 바이브 코딩을 활용한 인공지능 융합 보건교육이 중학생의 학습 몰입에 미치는 영향 86
Ⅴ. 결론 및 제언 89
1. 결론 89
2. 제언 90
참고 문헌 92
부록 103
ABSTRACT 122
