Birkland의 사건 중심 정책학습 모형을 활용한 AI·SW교육 정책변동 분석 = An Analysis of AI·SW Education Policy Changes Using Berkland’s Case-Based Policy Learning Model

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The development of AI and SW has promoted technical convergence in various fields. As a result, unexpected innovations and transitions are causing changes in the educational field as well as daily life. This study examined the process and policy diffusion mechanisms of the AI and SW education policies, which developed following the focus events of 'Deep Mind Challenge Match' and 'Enforcement of Online School Opening Due to COVID-19'. As a result of the study, "instrumental learning" appeared in “policy change 1st phase” as an attempt to refine past decisions, while "policy change 2nd phase" showed that policies spread due to "social learning" and competitive mechanisms due to environmental changes. Focusing on the results of this study, the importance of policy learning according to the influence of the leading group in the process of policy change and the accumulation of policy knowledge during policy diffusion were discussed. And based on these results, policy implications were presented.

국문 초록 (Abstract)

AI․SW의 발달은 다양한 분야에서의 기술융합을 이루면서 교육 분야에까지 변화의 파장을 일으키고 있다. 이러한 측면에서 미래교육으로 표상되는 AI․SW교육 정책변동과 이후 정책확산이 발생하는 기제들에 대해 살펴보는 것은 향후 정책발전에 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대한다. 본 연구는 AI․SW교육 정책과 관련하여 ‘딥마인드 챌린지 매치’와 ‘코로나19로 인한 온라인 개학 시행’이라는 초점사건 이후 의제관심 증가와 집단동원 및 아이디어 논쟁을 거쳐 정책변동이 되기까지의 과정과 정책확산 기제를 살펴보았다. 연구결과, ‘정책변동 1기’에는 과거에 내린 결정들을 정련화하려는 시도로써 ‘도구적 학습’이 나타난 반면, ‘정책변동 2기’에는 환경 변화에 따른 정책대응으로 ‘사회적 학습’과 경쟁적 기제로 인하여 정책이 확산된 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 중심으로 정책변동 과정에서의 주도 집단의 영향력과 정책확산 시 정책지식의 누적에 따른 정책학습의 중요성에 관하여 논의하고 정책적 시사점을 제시하였다.

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