글로벌 사우스 지역의 STEAM 교육이 학습자의 사회문화적 현실과 단절된 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 생성형 AI(GenAI)가 STEAM 교육을 맥락화하는 능력을 인간 전문가들이 어떻게 평가하는지 조사한다. 인본주의적이고 문화적 응답적 교수법에 기반한 수렴적 혼합 연구 방법을 사용하여, 4명의 STEAM 교육 전문가가 가나 NaCCA 표준 수업 계획과 맞춤형 문화 응답형 수업 계획 도구(CRLP)로 생성된 GenAI 수업을 검토했다. 25개 항목으로 구성된 문화 응답형 교수법 루브릭을 통해 편견 인식, 문화적 표현, 맥락적 관련성, 언어적 응답성, 교사 주도성을 평가하는 정량적 데이터를 수집했다. 질적 반성은 각 수업의 교육적, 문화적 역학에 대한 추가적인 통찰력을 제공했다. 연구 결과, 특히 CRLP를 통해 GenAI가 추상적인 표준과 학습자의 경험을 연결하는 데 기여했으며, 교사 주도성이 가장 강하고 문화적 표현이 가장 약한 것으로 나타났다. CRLP로 생성된 수업은 문화적으로 더 기반하고 교육적으로 더 매력적인 것으로 평가받았지만, GenAI는 가나의 문화적 다양성을 제대로 표현하는 데 어려움을 겪었으며, 특히 수학 및 컴퓨팅 분야에서 피상적인 언급만 이루어졌다. 전문가들은 교사의 중재, 지역 사회의 참여, AI 출력의 문화적 정보 기반 개선의 필요성을 강조했다.
