작성 가이드

연구학교 결과보고서, 이렇게 씁니다

수업과 연구를 가르는 경계는 '체계화된 틀'입니다. 장마다 무엇을 써야 하고 무엇이 빠지면 안 되는지, 실제 보고서에서 가져온 좋은 예와 아쉬운 예로 안내합니다.

수업과 연구를 가르는 것

좋은 보고서는 "연구 문제에 논리적으로, 근거를 갖고, 타당하게 답한 보고서"입니다.

선생님들은 매일 목적을 가지고 수업을 합니다. 그 수업이 연구가 되려면 한 가지 변화가 필요합니다. 학생을 관찰하며 쓴 글은 일지에 불과하지만, 정해진 틀에 맞게 체계적으로 쓰면 연구가 됩니다. 보고서를 읽고 평가하는 사람도 모두 이 틀로 읽습니다. 무엇이 빠지지 않았는지, 지나치게 생략되지 않았는지를 봅니다.

장	핵심 질문	들어갈 내용
Ⅰ. 서론	왜 이 연구를 하는가	연구의 필요성, 연구 목적, 연구 문제, 연구의 범위와 제한점, 용어의 정의
Ⅱ. 이론적 배경	앞선 사람들은 어떻게 했나	핵심 개념 정의, 관련 이론, 선행 연구(선행 연구학교) 종합, 시사점
Ⅲ. 연구 방법	그래서 나는 어떻게 할 것인가	연구 대상 및 기간, 검사 도구, 자료 수집·분석 방법, 연구 절차·추진 조직
Ⅳ. 연구 과제의 실행	무엇을 했나	연구 문제 순서대로 과제 1·2·3, 과제별 세부 목표 가·나·다
Ⅴ. 연구 결과	모은 증거로 알게 된 것은	연구 문제별 양적 결과와 질적 결과
Ⅵ. 결론 및 제언	그래서 무엇을 말할 수 있나	요약, 연구 문제별 결론, 시사점, 제한점, 제언

가장 중요한 것: 논리의 사슬

연구 문제 1·2·3 ↔ 연구 과제 1·2·3 ↔ 결과 1·2·3 ↔ 결론 1·2·3 이 번호와 순서까지 이어져야 합니다.
1장에 적지 않은 내용을 4장·5장에 갑자기 쓰는 것은 '반칙'입니다. 읽는 사람의 기대를 무너뜨립니다.
장 이름은 학교마다 달라도 됩니다(실행과 결과를 한 장으로 묶어도 됩니다). 논리 구조는 유지하세요.

Ⅰ

서론: 왜 이 연구를 하는가

연구의 필요성 → 목적 → 문제 → 범위와 제한점 → 용어의 정의가 하나씩 이어집니다. 출발점은 필요성입니다.

1. 연구의 필요성: 깔때기처럼 좁혀 가기 가장 어려움

좋아한다는 말도 함께한 경험과 이유를 들려줄 때 설득력이 생기듯, 좋은 필요성은 "이걸 하겠다"로 시작하지 않고 범위를 조금씩 좁혀 갑니다.

① 사회·시대의 변화디지털 전환, 불확실성 증가, AI 기술의 발전

② 교육의 변화와 요구학습자 개개인의 특성과 진도에 맞는 맞춤형 교육 요구

③ 정책·교육과정2022 개정 교육과정, AI·디지털 교육 정책

④ 우리 학교의 실태와 한계사전 설문·SWOT·이전 운영 결과를 수치로

⑤ 그래서 이 연구가 필요하다연구의 방향과 과제로 연결

아쉬운 예

"AI 시대를 맞아 AI·디지털 교육이 중요하다. 이에 본교는 AI 디지털 교육자료를 활용한 맞춤형 교육을 실시하고자 한다."

어느 학교에나 붙일 수 있는 문장입니다. 우리 학교의 실태와 근거가 없습니다.

좋은 예의 흐름

"디지털 전환과 사회 구조 변화로 불확실성이 커지며 개별화된 학습 경험에 대한 요구가 높아지고 있다. … 2022 개정 교육과정은 … 그러나 본교는 지난해 운영에서 학력 양극화가 두드러졌고(사전 진단 미도달 ○○%), 학부모의 요구도 서로 달랐다. 이에 … 연구를 수행하고자 한다."

AI 초안은 영감용입니다. 단계별 작성 도우미의 'AI 필요성 초안'은 깔때기 구조의 예시를 보여 줍니다. 그대로 쓰지 말고 우리 학교의 실제 수치와 사례로 다시 쓰세요. 필요성 초안 만들기

2. 연구 목적(서술형)과 연구 문제(의문형)

연구 목적은 정한 연구 과제를 거의 그대로 서술형으로, 연구 문제는 같은 내용을 의문형으로 씁니다.

구분	예시
연구 목적	학생 개인별 특성을 고려한 맞춤 수업과 학습자 주도성 함양을 위한 교육 여건을 조성한다.
연구 문제	학생 개인별 특성을 고려한 맞춤 수업과 학습자 주도성 함양을 위한 교육 여건을 어떻게 조성할 것인가?

아쉬운 연구 문제 구성

가. 교육 여건을 어떻게 조성할 것인가?
나. 수업 모형을 어떻게 적용할 것인가?
(검증·분석 없음)

결과에 대한 분석이 들어갈 자리가 없습니다. 5장을 쓸 근거가 사라집니다.

좋은 연구 문제 구성

가. 여건 조성: 교육 여건을 어떻게 조성할 것인가?
나. 실행: 수업 모형을 어떻게 구안·적용할 것인가?
다. 검증·공유: 그 효과를 어떻게 검증하고 일반화할 것인가?

측정과 확인의 개념이 들어 있어 결과 장을 연구 문제 순서대로 쓰기 쉽습니다.

2025년 연구학교의 84%가 연구 과제를 3개로 운영했습니다. 모든 것을 다 할 수는 없으니 우리 학교가 어디에 초점을 둘지 정하세요. 과제 1은 여건 조성, 과제 2는 실천(수업·교사·학생의 변화), 과제 3은 결과 분석과 일반화로 두면 깔끔합니다.

3. 연구의 범위와 제한점

많을수록 좋습니다. 연구학교 연구는 우리 학교의 사례이므로 다른 학교로 일반화할 수 없습니다. 솔직하게 적는 것이 연구의 신뢰를 높입니다.

특정 학년·학급을 대상으로 하여 전체 학교급으로 일반화하기 어렵다.
소규모 학교로 사례 수가 적다.
1년의 짧은 운영 기간과 단일 집단 사전·사후 설계의 한계가 있다.
자기보고식 설문에 의존하였다. 특정 플랫폼 사용 환경에 한정된다.

4. 용어의 정의

'주도성'이라는 말을 들으면 옆 선생님과 떠올리는 뜻이 다를 겁니다. "이 보고서에서 말하는 주도성은 이것이다"라고 정의해 독자와 출발점을 맞춥니다. 정답이 있는 것은 아닙니다. 설문으로 재는 변인(태도, 자기효능감 등)은 측정 도구와 연결해 정의하면 좋습니다. 1장이나 2장 어디에 두어도 되지만 1장 서론에 두는 편이 깔끔합니다.

학교 안에서 쓰는 용어(AI 디지털 교육자료, AI 디지털 기반 교육자료, 코스웨어, 자체 수업 모형명)를 하나로 통일하세요. 교사·학생·학부모가 헷갈리면 연구가 제대로 이루어지지 않습니다.

AI에게 서론 질문하기

Ⅱ

이론적 배경: 앞선 연구는 어떻게 했나

독자가 품는 모든 "왜?"에 답하는 곳입니다.

데이트 코스를 혼자 창의적으로 짜기보다 주변과 인터넷, 드라마를 참고하듯, 연구학교도 독창적 아이디어만으로 설계하기는 거의 불가능합니다. 거인의 어깨 위에 선다는 태도로 기존 연구와 사례를 종합합니다.

독자가 묻는 질문들 (예: 'AI 에듀로 학습자 주도성 기르기')

공동체 간 협력이 왜 중요한가? 이것을 하면 정말 주도성이 길러지나?
학습자 주도성이란 무엇인가? 교육에서 AI를 활용한다는 것은 어떤 의미인가?
선행 연구에서는 뭐라고 하나? 학부모가 "그 연구가 무슨 가치가 있나?"라고 물으면?

쓰는 순서

1연구 주제·과제에서 핵심 키워드 뽑기

2키워드별 개념 정의와 관련 이론

3선행 연구·선행 연구학교 종합(장점과 한계)

4우리 연구가 '한 스푼 얹는' 시사점

선행 연구학교와 똑같은 보고서는 지양합니다. 이미 완벽하게 되어 있다면 우리가 연구할 필요가 없습니다. 선행 연구의 부족한 점을 짚고 우리 연구의 차별점을 밝히세요.

참고할 만한 이론

이론·틀	이럴 때 연결
TPACK (Mishra & Koehler, 2006)	교사의 AI·디지털 기반 교수 역량, 교원 연수 설계
전문적 학습공동체 PLC (DuFour, 2004)	교사 공동 수업 설계·공개·성찰
자기조절학습 (Zimmerman, 2002)	자기주도적 학습 역량, 목표 설정·점검·성찰 루틴
개정 Bloom 분류 (Anderson & Krathwohl, 2001)	고등 사고 능력(분석·평가·창출), 심화 학습
CASEL 사회정서학습 프레임워크	사회정서·협력 역량, 관계 기술
사회적 상호의존 이론 (Johnson & Johnson, 2009)	협력 학습, 모둠 탐구
데이터 기반 의사결정 DDDM (Marsh 외, 2006)	학습 데이터·대시보드 활용 수업 설계
UNESCO 학생·교사 AI 역량 프레임워크(2024)	AI·디지털 리터러시, AI 윤리
개념 기반 탐구학습 (Marschall & French, 2018)	개념 중심 탐구 수업 모형

이론적 배경 설계 도우미

Ⅲ

연구 방법: 그래서 어떻게 할 것인가

가장 정형화된 부분입니다. 대상·기간, 검사 도구와 자료 수집·분석, 절차·조직의 세 부분으로 씁니다.

1. 연구 대상 및 기간

아쉬운 예

"본교 3~6학년 학생을 대상으로 2026년 3월부터 운영하였다."

몇 명이 참여했는지 알 수 없습니다. 가장 흔히 빠지는 정보입니다.

좋은 예

"○○초등학교 3~6학년 8학급 학생 162명과 교사 14명을 대상으로 2026년 3월부터 11월까지 운영하였다."

2. 검사 도구: 출처를 반드시 밝히기

연구학교마다 효과성 결과가 다른 가장 큰 이유 중 하나는 "어떤 검사지를 썼느냐"입니다. 기초학력 진단과 성취도 평가의 결과가 다르듯 도구에 따라 결과가 크게 달라집니다.

도구명	대상	출처	문항	하위 요인	척도	신뢰도 α	시기
자기주도학습 역량 검사	3~6학년 162명	○○○(2019) 수정	24	목표 설정, 계획, 점검, 성찰	5점 리커트	.89	3월·10월

이렇게 쓰면 안 됩니다

"교사 및 학생 설문으로 평가·분석한다."

어떤 설문인지, 몇 학년 몇 명인지, 무엇을 재는지 정보가 없습니다.

독자에게 친절한 기술

도구명, 개발자·연도, 문항 수와 하위 요인, 척도, 신뢰도, 실시 시기와 방법을 표로 정리하고, 어느 연구 문제를 확인하는 도구인지 밝힙니다.

3. 양적 자료와 질적 자료를 함께 혼합

박사·교수 논문은 보통 한 방법을 택하지만 연구학교 보고서는 둘 다 택해야 합니다. 설문만 쓰면 분량을 채우려 고급 통계가 필요하고, 질적만 쓰면 분석이 매우 세밀해야 합니다. 둘을 함께 쓰면 독자가 풍부하게 이해합니다. 예를 들어 주도성 점수가 높아졌다면(양적), 그 이유를 수업 산출물과 인터뷰(질적)로 보여 줍니다.

양적 연구: 얼마나 변했나

수치화할 수 있는 자료로 인과관계를 확인합니다. 예) AI 융합 프로그램 적용이 학습 태도와 인공지능 태도에 미치는 영향. 설문, 검사, 학습 데이터.

질적 연구: 왜, 어떻게 변했나

말과 글, 산출물, 수업 장면을 맥락 속에서 해석합니다. 선생님이 직접 부딪히며 듣고 경험하고 목격한 내용 모두가 자료입니다.

KERIS 효과성 검사를 활용하세요. 사전·사후 검사에 참여하면 웹 분석 보고서에서 문항별 사전·사후 변화량, 대응표본 t검정 값, 유의도를 받고 원자료와 코드북을 내려받을 수 있습니다. 교사는 이메일과 휴대전화 뒤 4자리, 학생은 학년·반·번호로 사전·사후를 매칭하므로 입력을 정확히 지도해 주세요.

4. 연구 절차와 추진 조직

우리 학교가 어떤 단계와 일정으로 연구를 추진했는지, 연구 조직과 담당자별 역할을 있는 그대로 씁니다.

Ⅳ

연구 과제의 실행: 1장에서 약속한 것만

연구 문제가 2개면 과제도 2개, 3개면 3개입니다. 세부 목표는 가·나·다로 이어집니다.

연구 문제	연구 과제(실행)	세부 목표
학생 특성을 고려한 맞춤 수업과 주도성 함양을 위한 여건을 어떻게 조성할 것인가?	과제 1. 모두를 위한 맞춤 학습 준비하기	가. 교육 환경 구축하기(교육 자료 탐색, 학부모 연수, 기반 조성) 나. 모두 다 한 걸음 도약하기(학습 모델 구안) 다. 교사 전문성 신장하기(디지털 역량 진단, 학습공동체, 현장 연구)
수업 모델을 어떻게 구안·적용하고 교육을 실천할 것인가?	과제 2. 함께 수업을 만들어 가는 능동적 학습자로 성장하기	가. 교육과정 운영 설계 나. 교수·학습 전개 다. 삶과 연계
그 효과를 어떻게 검증하고 일반화할 것인가?	과제 3. 성장 확인과 나눔	가. 사전·사후 검증 나. 질적 분석 다. 일반화·공유

연구 기반 조성을 위해 한 일(교육과정 분석, 연수, 장비 구입, 수업 모형 개발, 지도안 양식)은 자유롭게 쓰되 과제 체계 안에 넣습니다. '무엇을 했다'의 나열보다 왜·어떻게·누가·언제·어떤 결과였는지를 쓰고, 표와 사진에는 번호와 설명을 붙이세요.

연구 문제를 잘 세우는 것이 전부입니다. 연구 문제 순서에 맞게 실행, 결과, 결론까지 쭉 쓰면 됩니다. 2025년 연구학교 가운데 학생 변화·효과 분석을 독립 과제로 둔 곳은 초등 8.3%, 중 16.7%, 고 12.5%뿐이었습니다.

Ⅴ

연구 결과: 증거로 알게 된 것

양적 결과는 다섯 가지 값을 빠짐없이, 질적 결과는 맥락과 함께 '왜'에 답하도록 씁니다.

1. 양적 결과에 반드시 넣을 다섯 가지 필수

N사례 수

M평균

SD표준편차

t검정 통계량

p유의확률

10명에게 10점 변한 것보다 1,000명에게 1점 변한 것이 더 의미 있습니다. 다섯 가지 중 하나라도 빠지면 해석도, 후속 분석도 할 수 없습니다. 2025년 86교 가운데 이 값을 충실히 보고한 44교(약 51%)만 전국 성과 분석에 포함되었습니다. 선택 사항으로 신뢰도(Cronbach's α), 효과크기(Cohen's d·Hedges' g), 가설 채택 여부를 더할 수 있습니다.

완벽하게 해석되는 서술 예시

"자기주도학습 역량은 3월 사전 검사 평균 3.21(SD=0.54)에서 10월 사후 검사 평균 3.58(SD=0.49)로 0.37점 향상되었으며, 이는 통계적으로 유의하였다(t(161)=6.21, p<.001, N=162)."

통계 도우미로 계산하고 문장 만들기

2. 결과표에서 흔한 잘못

참가자 수가 없는 사전·사후 비교

10명인지 100명인지 알 수 없습니다.

집단만 나누고 값은 빠짐

활용 정도 25% 미만/이상… 으로 나누고 "11.5점 향상"만 적음. 집단별 학생 수, 표준편차, p값이 없으면 의미가 없습니다.

20문항 각각에 검정

양적 연구는 전반적 경향을 봅니다. 하위 요인이나 전체 점수 단위로 분석하세요.

집단을 너무 잘게 쪼갬

상·중·하 × 활용 많음·적음으로 쪼개면 사례가 작아집니다. 나눈다면 집단별 n과 검정 결과를 모두 제시하세요.

3. 별표(*)는 '차이가 있다'는 약속

p < .05

p < .01

***

p < .001

하트가 하나든 셋이든 마음은 전해지듯, 별표가 하나라도 있으면 통계적으로 유의한 차이가 있다는 뜻입니다. 개수에 과도한 의미를 두지 않습니다. 별표가 없으면 차이가 없다는 뜻입니다.

4. 질적 결과: '왜'에 답하기

쓸 수 있는 것은 다 넣습니다. 실제 발화, 인터뷰, 산출물, 서술형 설문, 성찰 일기, 수업 관찰, 관찰 일지, 녹음 전사.
맥락 없는 인용("학생 입에서 '같은 크기'라는 말이 나와 도입이 잘 되었다")은 독자가 이해할 수 없습니다. 에피소드와 맥락, 주제를 함께 쓰세요.
학생이 변했다면 왜 변했는지, 변하지 않았다면 왜 변하지 않았는지를 질적 자료에서 찾아 제시합니다.
"그냥 교과서 수업이 좋은데 부담돼요" 같은 부정적 반응도 있습니다. 많이 모은 뒤 해석에 도움이 되는 것을 씁니다.

5. 학생 결과가 작게 나와도 괜찮습니다

2025년 44교 메타분석에서 교사 변화는 크고(g=0.78~1.31) 학생 변화는 작았습니다(g=0.24~0.35). 학생 설문이 AI·디지털과 직접 관련된 변인보다 태도·자기효능감 같은 정의적 변인을 재는 경우가 많고, 학생은 연구의 목적의식이 약하며, 수업 밖 요인의 영향을 크게 받기 때문입니다. 선생님의 실수가 아니라 경향입니다. 결과를 고치고 싶은 마음이 들어도 진솔하게 보고하고 이유를 해석하세요. 측정 변인은 연구 목표와 직접 정렬시키면 좋습니다.

Ⅵ

결론 및 제언: 연구 문제에 답하기

결론만 읽어도 어떤 연구를 했는지 모두 이해될 정도로 씁니다.

1연구 목적 요약

2연구 문제별 결론(1·2·3)

3시사점

4제한점

5후속 제언

새 정보 금지

결과에 없던 내용이나 수치를 결론에서 처음 꺼내면 반칙입니다.

과도한 일반화 금지

다른 학교는 맥락이 다릅니다. "모든 학교에서 효과적"은 금물입니다.

간결하게

앞 장을 모두 되풀이하면 반복일 뿐입니다. 핵심만 재구성합니다.

성공 사례와 실패 사례를 함께 적고, 일반 학교가 적용할 때의 조건(학교 규모, 인프라, 교사 협력 구조)을 밝히면 다른 학교에 가장 큰 도움이 됩니다.

생성형 AI 활용과 연구 윤리

AI의 도움을 받되, 학교 이름으로 전국에 보급되는 문서임을 기억하세요.

쉼표가 많다

사람은 한 문장에 쉼표를 4~5개 쓰지 않습니다.

가운뎃점(·) 남발

"교사·학생·학부모·지역"처럼 계속 이어 붙이는 표현을 줄입니다.

끝머리 재요약

문단마다 "종합하면", "요약하면"으로 다시 정리하는 습관을 뺍니다.

AI로 쓴 초안은 최소 한두 번 직접 윤문·퇴고합니다. AI 탐지기가 완벽하지 않아도 읽는 사람은 압니다.
연구학교 수준의 t검정은 AI로 계산해도 정확하게 나옵니다. 다만 원자료와 대조해 N·M·SD·t·p가 서로 맞는지 확인합니다.
녹음·사진·설문·면담은 동의를 받고, 보고서에는 개인을 식별할 수 없게 처리합니다.

AI 심층 피드백은 올린 보고서에서 이런 흔적을 자동으로 찾아 표시합니다.

TIP

운영하면서 챙겨 두면 보고서가 쉬워지는 것

여러 해 연구학교를 운영한 선생님들이 전한 실천 팁입니다.

데이터는 지금부터

토론회·컨퍼런스 발언을 동의받아 녹음해 두면 좋은 질적 자료가 됩니다. 학부모 연수는 어느 행사에 끼어 하든 반드시 설문을 받으세요.

매달 반복 기록

월별 체크리스트·소식지처럼 같은 형식으로 반복 기록하면 3월~7월의 변화가 이어져 결과에 쓸 수 있습니다.

공통 용어와 사업 통합

학교 공통 용어를 정하고, 여러 사업을 하는 학교는 연초에 하나로 묶어 설계하세요.

컨설팅을 두려워하지 않기

교육청 중간·종합 컨설팅과 중간보고서 자문을 받으면 취약점이 보입니다.

일주일에 한 장

보고서는 한 번에 완성되지 않습니다. 9~10월에 차분히 매주 한 장씩 쓰세요.

평소 수업을 공개

화려한 수업보다 평소 수업, 다양한 교과를 보여 줘야 일반화에 도움이 됩니다.

제출과 효과성 검사 일정 (2026)

워크숍 안내 기준입니다. 전북특별자치도교육청 내부 기한은 공문과 공지를 확인하세요.

효과성 사후 검사는 학교가 결과가 필요한 시기에 맞춰 3개 차수 중 하나를 선택합니다. 선택한 차수의 기간이 끝나면 참여할 수 없습니다. 설문 종료 약 2주 뒤 웹 보고서가 제공되며, 원자료만 급히 필요하면 KERIS에 먼저 요청할 수 있습니다.
교사 사후 검사: AI 디지털 교육 역량 21문항 + 인식 변화·연구학교 만족도. 학생: AI 리터러시 25문항 + 디지털 활용 수업 만족도와 좋은 점·아쉬운 점(주관식).
결과보고서는 시도교육청이 취합하여 12월 24일까지 KERIS에 제출합니다. KERIS는 1~2월에 분석해 이슈 리포트를 내고, 3월 새 연구학교에 배포합니다.

석사

학위논문으로 확장할 때 더 볼 것

연구학교 보고서의 논리 구조는 학위논문과 같습니다. 여기에 학술적 엄밀성을 더합니다.

영역	점검할 것
연구 문제·가설	측정 가능한 변인과 분석 방법으로 명시했는가. 연구 공백(gap)을 논리적으로 도출했는가.
문헌 고찰	최신 국내외 학술지 논문을 포함해 비판적으로 종합했는가.
연구 설계	단일집단 사전·사후, 비동등 비교집단 등 설계의 내적 타당도 위협 요인을 논의했는가.
표집·표본	표본 크기의 근거(검정력)와 참여자 특성을 기술했는가.
측정 도구	타당도(내용·구인)와 신뢰도(α), 번안·수정 절차를 밝혔는가.
분석	통계 가정(정규성 등)을 점검하고 효과크기·신뢰구간을 보고했는가. 작은 표본이면 비모수 검정도 고려했는가.
논의	결과를 선행 연구와 비교·대조하고 이론적·실천적 함의를 구분했는가.
형식·윤리	APA 7판 등 인용 형식의 일관성, IRB·동의서·개인정보 보호를 갖추었는가.

학위논문 초안 심층 피드백 통계 도우미(효과크기·신뢰구간)

이 가이드는 2026 전북 AI·디지털 활용 연구학교 결과보고서 작성법 자료와 「2025년 디지털 기반 학생 맞춤교육 연구학교 운영성과 분석」(2026), 미래교육과 AI·디지털 담당 장학사 박정교 석사논문 자료(2026)를 바탕으로 전북특별자치도교육청이 정리했습니다.