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대학 수업에서의 AI 기반 적응형 학습 시스템 활용에 관한 탐색적 연구
신종호 ( Jong-ho Shin ),최재원 ( Jae-won Choi ),박수영 ( Su-yeong Park ),손정은 ( Jung-eun Shon ),황은경 ( Eun-kyung Hwang ),안수현 ( Soo-hyun Ahn ),김상일 ( Sang-il Kim ) 한국교육정보미디어학회 2021 교육정보미디어연구 Vol.27 No.4
인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 교육분야에서도 AI 기반 적응형 학습 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 실제로 미국에서는 AI 기반 적응형 학습 시스템을 수업에 적용하여 운영하는 대학이 점차 증가하고 있으며, 국내에서도 몇몇 대학에서 적응형 학습 시스템을 시범적으로 도입하여 운영하고 있다. 그러나 관련 기술의 발전에도 불구하고 AI 기반 적응형 학습 시스템을 어떻게 실제 수업에 적용할지에 대한 실제적인 방안이 확립되지 않았고 AI 기반 적응형 학습 시스템의 효과성에 대한 검증도 충분하지 않은 실정이다. 본 연구는 AI 기반 적응형 학습 시스템을 시범적으로 운영하고 있는 국내 A대학의 사례를 중심으로 대학 수업에서의 AI 기반 적응형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 탐색하여 확산을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 AI 기반 적응형 학습 시스템을 적용하여 수업을 운영한 3개 교과목의 운영결과를 분석하였으며, 학생과 교수를 대상으로 설문 조사와 심층 인터뷰를 진행하였다. 조사 결과 AI 기반 적응형 학습 시스템의 활용은 학생들의 학습 활동과 학업 성취도에 정적인 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또, 교수자와 학습자 모두 수업에서의 AI 기반 적응형 학습 시스템 활용에 대하여 긍정적으로 인식하였다. 다만, AI 기반 적응형 학습 시스템의 학습방식에 따른 학습과정에서의 문제점과 제한점도 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 AI 기반 적응형 학습 시스템의 도입과 운영을 위한 시사점을 교수자, 학습자, 학교운영 측면에서 제안하였다. With the advancement of AI(artificial intelligence) technology, there has been a growing interest in AI-based adaptive learning system in education. Actually the number of Univerisity in US that has introduced AI-based adaptive learning system is increasing and several universities in Korea has implemented adaptive learning system on a trial basis recenlty. However, despite technical advancements, a practical plan for applying AI-based adaptive learning system to actual class has not been established, the effectiveness of AI-based adaptive learning system has not been verified sufficiently. The purpose of this study is to look into the applicability and usability of the AI-based adaptive learning system, focusing on the case of the “A” university that is piloting it, and to draw some implications. To this end, the operation results of three subjects in which classes were operated by applying an AI-based adaptive learning system were analyzed, and surveys and in-depth interviews were conducted with students and professors. As a result, it was found that the use of AI-based adaptive learning system had a positive correlation with students' learning activities and academic achievement. In addition, both instructors and learners positively perceived the use of AI-based adaptive learning systems in classes. However, problems and limitations in the learning process according to the learning method of the AI-based adaptive learning system were also confirmed. Based on results, implications for the introduction and implementation of an AI-based adaptive learning system were proposed in terms of instructors, learners, and school operation.
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개별화 교수전략을 적용한 AI 기반 적응형 학습 시스템 활용 중학교 기초학력 미달 수업에 관한 참여적 실행연구
이봉규,정경욱,이원경 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.24
Objectives The purpose of this study is to conduct action research on a mathematics class for students with below basic academic ability using an AI-based adaptive learning system to which a personalized instruction strategy is applied and to explore educational changes between learners and teachers in this process. Methods For this reason, teachers and researchers conducted math classes using an AI-based adaptive learning system that applied personalized instruction strategies derived for middle school students with the achievement of below basic proficiency level for about four months. Collecting main data was from observation logs, reflection logs, interview, learning data, and mathematical learning affective domain test, and the data were analyzed as the mixed research method. Results During research, a class for students with below basic academic ability was changed to a personalized class using the AI-based adaptive learning system, and in this process, planning, execution, and reflection of personalized class using AI-based adaptive learning were analyzed. The learners who participated in this study were diagnosed and recovered the prerequisite learning deficits and the cognitive domains generally increased, while no significant differences were found in the affective domains. Through qualitative analysis, we confirmed that mathematical interest and mathematical self-efficacy improved and learning satisfaction increased. Teachers realized personalized classes, experienced roles of new instructors, and discovered the possibility of personalized and customized instruction within the school. Conclusions Based on the results of this study, the implementation process, advantages, and limitations of classes using the AI-based adaptive learning system applied with personalized instruction strategies were reviewed, and measures were discussed to realize personalized instruction at schools. 목적 본 연구의 목적은 개별화 교수전략을 적용한 AI 기반 적응형 학습 시스템 활용 기초학력 미달 수학 수업에 실행연구를 실시하고이 과정에서 학습자와 교사의 교육적 변화를 탐색하는 것이다. 방법 이를 위하여 교사와 연구진이 약 4개월간 중학교 기초학력 미달 학생을 대상으로 도출된 개별화 교수전략을 적용한 AI 기반적응형 학습 시스템 활용 수학 수업을 실시하였다. 주요 자료 수집은 관찰일지, 성찰일지, 면담, 학습데이터와 수학학습 정의적 영역검사로 해당 자료들은 혼합적 연구 방법으로 분석되었다. 결과 실행연구를 진행하며 기초학력 미달 수업은 AI 기반 적응형 학습 시스템을 활용한 개별화 수업으로 변하였고, 이 과정에서AI 기반 적응형 학습 시스템을 활용한 개별화 수업의 계획, 실행, 성찰을 분석하였다. 이 연구에 참여한 학습자들은 선수학습 결손부분을 진단 및 회복하여 인지적 영역은 대체로 상승하였고, 정의적 영역에서는 유의한 차이를 보이지 않았으나 질적 분석을 통해수학적 흥미, 수학적 자기효능감이 향상되고 학습 만족도가 높아졌다는 사실을 확인하였다. 그리고 교사는 개별화 수업을 실현하였고 새로운 교수자의 역할을 경험하며 학교 안에서 개별화 맞춤형 수업의 가능성을 발견하였다. 결론 본 연구의 결과를 바탕으로 개별화 교수전략을 적용한 AI 기반 적응형 학습 시스템 활용 수업의 실행과정, 장점과 한계점을살펴보고 이를 통해 학교에서 개별화 수업이 실현되기 위한 방안을 논의하였다.
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기업의 AI기반 학습추천(Learning Curation) 시스템 구축사례
이진구 ( Lee Jin-gu ),강경훈 ( Kang Kyung-hoon ),윤세현 ( Yoon Se-hyun ) 한국인력개발학회 2023 HRD연구 Vol.25 No.2
본 연구의 목적은 기업 HRD조직에서 수행한 AI기반 학습추천(Learning Curation) 시스템 구축사례를 분석하여 향후 학습추천 시스템을 구축하려는 HRD조직에게 실무적인 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위해 최근 3년 내 기업 자체적으로 학습추천 시스템을 구축한 총 3개 사례를 선정하여 Learning Platform 구축과정을 분석하였다. 사례분석 결과 학습추천 시스템의 구축은 학습추천 시스템의 필요성 인식, 시스템 개발 및 데이터 구축 로드맵 수립, 학습추천 알고리즘의 개발 및 적용, 학습자/콘텐츠 데이터 수집, 콘텐츠 수급/확보, 학습내용 전달방법 개발, 시스템 개발/운영을 위한 조직지원 확보, 성과분석 등의 단계를 거친 것으로 나타났다. 또한 학습추천 시스템의 구축에는 많은 시간과 자원이 투입되지만, 학습자들의 학습빈도와 만족도가 상승하는 등의 성과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 향후 기업 HRD 분야에서 학습추천 시스템을 구축하기 위한 방법을 제안하고 주요 시사점을 논의하였다. The purpose of this study is to provide practical implications for HRD organizations that aim to build learning curation systems in the future, by analyzing a case of AI-based learning recommendation system implemented in a corporate HRD organization. To achieve this, we explored subjects who had built their own learning recommendation systems within the past three years and were willing to share detailed information about the development process through interviews and data sharing. As a result, we selected three cases and investigated the development process and activities of their learning platforms. The case analysis revealed that each case had gone through stages such as recognizing the need for a learning recommendation system, developing a roadmap, developing and applying a recommendation algorithm, collecting learner/content data, securing organizational support for system development and operation, and conducting performance analysis. Furthermore, although building a learning curation system requires significant time and resources, it was found to increase learner engagement and satisfaction. Based on these findings, we propose a method for building learning curation systems in the HRD field and discuss key implications.
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