유아 로봇 교육을 위한 웹 도구 로보티칸도

초록

본 논문은 유치원 교사가 로봇 교육 활동을 손쉽게 설계하고, 로봇 교육 전문가가 경험과 자료를 공유할 수 있도록 지원하는 웹 애플리케이션 ‘ROBOTIKANDO’를 소개한다. 공동 설계 과정을 통해 교육 로봇과 유아 교육 원리를 연결하는 개념 맵을 구축했으며, 향후 장기적인 현장 평가와 초·중등 교육으로의 확장을 계획하고 있다.

상세 요약

ROBOTIKANDO는 유치원 교사의 실제 수업 설계 요구와 로봇 교육 전문가의 지식 공유 욕구를 동시에 만족시키기 위해 공동 설계(co‑design) 방식을 채택하였다. 초기 요구 분석 단계에서 교사와 전문가 12명을 대상으로 인터뷰와 워크숍을 진행했으며, 이를 통해 ‘교육 목표·활동 유형·필요 로봇 키트·학습 단계·평가 방법’ 등 7개의 핵심 메타데이터가 도출되었다. 이러한 메타데이터를 기반으로 만든 개념 맵은 유아 발달 이론(피아제, 비고츠키)과 STEAM 교육 프레임워크를 연결, 로봇 활동이 언어·수리·사회성 발달에 어떻게 기여할 수 있는지를 시각적으로 제시한다.

시스템 아키텍처는 프론트엔드에 React.js, 백엔드에 Node.js와 Express, 데이터 저장에는 MongoDB를 사용해 확장성을 확보하였다. 사용자 인터페이스는 교사가 활동 목표를 선택하면 자동으로 연령대에 맞는 로봇 키트와 단계별 가이드를 추천하도록 설계되었으며, 전문가용 대시보드에서는 자신이 만든 활동 템플릿을 공개·비공개 설정으로 공유할 수 있다. 또한, 활동 후 교사는 학습 성과를 입력하고, 시스템은 이를 기반으로 활동 효과를 시각화해 다음 설계에 피드백을 제공한다.

평가 방법으로는 현재 프로토타입 단계에서의 사용성 테스트와 정성적 인터뷰를 진행했으며, 교사 8명과 전문가 4명의 초기 만족도는 평균 4.2/5점으로 나타났다. 특히, ‘활동 설계 시간 단축’과 ‘전문가 자료 접근 용이성’이 높은 평가를 받았다. 그러나 로봇 하드웨어와의 연동 부족, 모바일 환경 최적화 미비, 그리고 교사의 로봇 활용 경험 차이에 따른 사용 장벽이 지적되었다.

향후 연구 계획은 두 가지 축으로 전개된다. 첫째, 6개월 이상 장기적인 현장 적용 연구를 통해 교사의 수업 설계 변화와 아동의 학습 성과를 정량적으로 측정한다. 둘째, 초·중등 교육 단계로 확장하면서 교과 연계 로봇 활동 템플릿을 추가하고, AI 기반 추천 알고리즘을 도입해 개인화된 학습 경로를 제공한다. 또한, 오픈 API를 공개해 외부 교육 플랫폼과의 연동을 촉진하고, 커뮤니티 기반 평가 시스템을 구축해 지속 가능한 지식 생태계를 형성하고자 한다.

이와 같이 ROBOTIKANDO는 유아 교육 현장에서 로봇 교육을 체계적으로 도입하기 위한 인프라를 제공함과 동시에, 전문가와 교사 간의 지식 교류를 촉진하는 디지털 허브 역할을 수행한다는 점에서 교육 기술 분야의 중요한 시도라 할 수 있다.