코딩과 생성형 AI로 재구성하는 화학 수업의 미래(2025년 8월호)

洪均梁
18시간 전
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진근영 | 울산과학기술원 화학과 초빙조교수, hiyalu@unist.ac.kr

서 론

최근 교육계는 디지털 전환과 인공지능(AI) 활용[참고문헌 1]의 물결 속에서 교과 간 융합과 기술 활용 역량을 중요한 교육 목표로 삼고 있다. 특히 과학 교육은 전통적인 지식 전달을 넘어, 실제 현상을 분석하고 시각화하며 예측 가능한 도구로서 디지털 기술을 활용하는 방향으로 빠르게 진화하고 있다. 이러한 변화 속에서 화학 교육 역시 디지털 기술을 기반으로 한 새로운 교수학습 방법[참고문헌 2]을 요구받고 있다.

이에 본 프로그램은 “코딩과 생성형 AI를 통한 디지털 화학”이라는 주제로, 전국 초·중등 교사 및 고교생을 대상으로 하는 실습 프로그램을 기획하고 수행하였다. 단순히 이론을 전달하는 차원을 넘어서, 온라인 무료 파이썬 도구를 활용하여 교과서 속 화학 개념과 그래프를 직접 구현해 보는 실습 중심의 콘텐츠를 개발하였다. 이를 통해 학습자는 수학과 과학의 융합적 사고를 기반으로 화학 원리를 보다 직관적으로 이해하고, 이를 수업에 효과적으로 적용할 수 있는 역량을 갖추게 되었다.

특히, 이 프로그램을 통해 교과서에 수록된 이론 그래프와 그 해석을 실제 이론 함수 기반으로 구현함으로써, 시각적 표현과 화학의 핵심 개념을 효과적으로 연결하고 학습자의 이해를 심화시킬 수 있었다. 나아가 학습자는 생성형 AI를 수업 보조 도구로 활용하여, 복잡한 코딩 없이도 질문과 명령을 통해 원하는 그래프를 구현해 보는 경험을 하였으며, 이를 통해 실질적이고 활용도 높은 교수학습 자료를 직접 제작할 수 있는 역량을 기르게 되었다.

본 프로그램은 단지 화학 교과에 국한되지 않고, 과학· 기술· 공학· 수학(STEM) 전반에 걸쳐 디지털 리터러시를 기반으로 한 새로운 수업 설계의 가능성을 제시한다. 궁극적으로는 교육 현장에서 교사의 디지털 역량을 강화하고, 학생들에게는 21세기형 과학 탐구 능력을 함양할 수 있는 기반을 마련하는 데 기여하고자 한다.

본 론

1. 기초 함수 시각화를 통한 파이썬 코딩 입문

본 프로그램의 출발점은 디지털 환경에 익숙하지 않은 학습자도 부담 없이 접근할 수 있도록 구성된 파이썬 기초 실습이었다. 특히 수학과 과학에서 공통적으로 활용되는 기본 함수들을 직접 시각화하면서, 코딩 문법과 그래프 구조를 동시에 이해하도록 구성하였다. 학습자는 다양한 기 본 함수를 파이썬 코드로 구현해 보는 실습을 통해 함수의 형태에 따라 결과가 그래프상에서 어떻게 표현되는지를 이해하고, 이를 시각적으로 구현하는 방법을 익혔다.

기초 함수 실습을 마친 후에는 보다 과학적 응용이 가능한 함수인 가우시안(Gaussian) 함수와 로렌츠(Lorentz- ian) 함수로 확장되었다. 두 함수는 물리화학, 분광학 등 에서 데이터 해석에 필수적인 도구로, 참가자들은 파이썬을 활용해 두 함수를 시각화하고, 중심값, 폭, 꼬리 특성 등의 차이를 직접 비교하였다. 이를 통해 학습자는 단순시각화 이상의 통찰, 즉 특정 과학 현상을 설명하는 함수 모델로서의 수학의 기능을 실감하게 되었다.

2.맥스웰-볼츠만 분포식을 통한 기체분자 운동론 개념의 시각화

고등학교 화학 교과서에 수록된 핵심 이론 중 하나인 이상기체의 분자 속도 분포를 주제로 파이썬을 통해 맥스웰

-볼츠만 분포식을 기반으로 다양한 온도 조건에서의 속도 분포 곡선을 그려보았다.

온도 변화에 따른 산소 분자의 속도 분포를 시각화함으로써, 평균 속도의 증가와 분포 폭의 확장이라는 특징을 이해하고, 이를 바탕으로 추상적인 이상기체 운동 개념을 시각적으로 설명할 수 있는 자료를 직접 구현하는 경험을 하였다.

학습자는 이 실습을 통해 단순한 그래프 구현을 넘어서, 과학 수업에서 수치적 해석과 시각화가 어떻게 융합될 수 있는지를 이해하였다. 특히 기체 운동론에서의 수학적 모 델링, 볼츠만 상수의 의미, 통계적 접근의 중요성 등에 대한 해석이 자연스럽게 이루어졌고, 이는 학습자 스스로 과학 내용을 다시 정리하고 재해석하는 기회로 작용하였다.

3.성형 AI와 연계한 디지털 시각화의 확장

파이썬을 활용한 그래프 실습 이후, 학습자는 생성형 AI 를 활용하여 시각화 활동을 보다 확장된 형태로 진행하였다. 예를 들어, 함수 그래프를 직접 코딩하지 않고도 생성형 AI에 질문과 명령을 입력함으로써 원하는 그래프를 자동으로 생성하는 방식이 적용되었다. 이러한 접근은 프로그래밍에 익숙하지 않은 사용자도 시각화 작업을 수행할 수 있도록 하여, 학습 접근성을 높이는 데 기여하였다.

학습자는 AI 기반 도구를 통해 생성된 그래프를 이미지 형태로 즉시 확인하거나, 이를 학습자 대상 수업 자료로 제공 할 수 있는 기능에 특히 주목하였다. 이는 반복적으로 사용 되는 시각 자료를 빠르고 효율적으로 제작할 수 있게 하며, 수업 준비 과정에서의 부담을 경감시키는 효과를 가져왔다. 이러한 활동을 통해 학습자는 독자적인 시각 자료를 제 작할 수 있다는 자신감을 형성하고, 생성형 AI를 디지털 보조 학습 도구로 활용하여 학습자의 직관적 이해를 돕는 새로운 수업 전략을 모색하게 되었다. 나아가 AI 도구는 학생과의 쌍방향 피드백에도 활용 가능성이 크며, 향후 수업 설계의 유연성과 창의성을 높이는 중요한 수단으로 작용할 수 있음을 확인하였다.

결 론

본 프로그램에서 제시한 ‘코딩과 생성형 AI를 통한 디지털 화학’ 프로그램은 단순한 교수 보조 도구의 도입을 넘어, 교사와 학생 모두에게 사고의 확장과 학습 방식의 전환을 유도한 교육적 실험이었다. 학습자는 코딩을 통해 수학적 표현과 화학적 개념 사이의 연계성을 스스로 탐색하고, 복잡한 이론을 시각적·정량적으로 다룰 수 있는 능력을 키우는 계기를 마련하였다. 또한, 생성형 AI를 활용한 수업 도구 제작 경험은 실제 수업에 적용 가능한 콘텐츠 제작의 자신감으로 이어졌다. 무엇보다도 이 프로그램은 과학 교육에서 실험의 한계를 보완하고, 학습자의 직관적 이해를 돕는 디지털 실험실의 가능성을 보여주었다.

앞으로 디지털 화학은 특정한 교수법의 대안이 아니라, 미래형 과학 교육의 핵심 언어가 될 것이다. 특히 생성형 AI 와 코딩을 활용한 콘텐츠는 맞춤형 학습, 문제 해결 중심 수업, 융합형 교육 등 교육의 여러 혁신 흐름과 자연스럽게 연결된다. 본 프로그램에서 제시한 실습 모델과 콘텐츠는 이러한 변화 속에서 현장의 교사들이 실질적으로 활용할 수 있는 도구가 될 것이며, 향후 전국적 확산을 통해 과학 교육 전반의 디지털 전환에 이바지할 것으로 기대된다.

참고문헌

1. 교육부 (2023.02). “모두를 위한 맞춤 교육의 실현, 디지털 기반 교육혁신 방안”.

2. 심지훈. “코딩으로 배우는 일반화학”. KMOOC.