COVID-19 사태는 교육 현장에 급격한 변화를 초래했다. 실시간, 비실시간 온라인 교육이 긴급히 도입되어야 했고, 이는 에듀테크 시장의 급속한 성장으로 연결되었다. 하지만, 학교 현장에서 실기 기반 예체능 수업은 온라인 수업의 한계를 극복하기 어려운 실정이었다. 이러한 상황에서, 본 연구는 온라인 실습 기반 체육수업에 필요한 평가 시스템을 도입하여, AI 평가를 실시간 실행할 수 있는 실기 기반의 온라인 체육 강좌로 K-Dance 수업 프로그램을 개발하는 데 목적을 두었다. 이를 위해, 본 연구는 프로그램 개발을 위하여 설계 기반 연구 방법을 적용하여 기존 체육 교육과정을 분석하여, 온라인 실시간 체험 실습형 프로그램으로 설계 및 개발하였다. 연구결과, 에듀테크 기반 K-Dance 수업 프로그램 설계는 목적설정, 평가계획, 학습활동 계획 순서로 백워드 설계를 기반으로 진행되었으며, AI평가 데이터 활용은 수강학생의 영상을 실시간 평가할 수 있도록 별도의 교육훈련 관리시스템(TMS)과 연동할 수 있도록 설계하였다. 또한, K-Dance 수업 프로그램 개발은 본 수업의 학습목표 유형에 따른 학습 흐름과 설계 전략 결과를 도출하여 다양한 수업 환경에서 제공될 수 있도록 차시별 프로그램이 아닌, 마이크로러닝 기반의 강의 콘텐츠로 개발하였다.
The COVID-19 crisis has brought drastic changes to the education scene. Real-time and non-real-time online education had to be introduced urgently, which led to the rapid growth of the Edtech market. However there were continuous limitations that were difficult to overcome of the online classes in practical arts and physical education classes in schools. For this environment, this study aims to develop a K-Dance program as a practice-based online physical education course that can execute AI evaluation in real time by introducing an evaluation system necessary for online practice-based physical education classes. For this matter this study analyzed the existing physical education curriculum by applying a design-based research method for program development, and designed and developed it as an online real-time experiential practice based program. Based on the results, the design of the edtech-based K-Dance class program was carried out based on a backward design in the order of purpose setting, evaluation plan, and learning activity plan, and the use of AI evaluation data was designed to be linked to a separate test management system(TMS) for real-time evaluation of students' videos. Additionally, the development of the K-Dance class program was developed as a microlearning-based lecture content rather than a chronological program so that it can be provided in various class environments by deriving learning flow and design strategy results according to the learning areas of the class.
