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      Cognitive Engagement in AI-Supported Integrated Language Learning: A Comparative Study of CBI and TBI Using Bloom's Taxonomy

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      https://www.riss.kr/link?id=A109464092

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study explores the impact of AI on integrative language instruction, specifically comparing Task-based Instruction (TBI) and Content-based Instruction (CBI) through the lens of Bloom’s revised taxonomy. The research examines how AI influences language learners' cognitive processes and knowledge acquisition. Data were collected from 17 participants and three instructors using an open-ended questionnaire, semi-structured interviews, and teacher’s reflective notes, and were analyzed using content analysis. Findings revealed three key pedagogical implications: (1) In TBI, learners predominantly used procedural knowledge and applied cognitive processes, while CBI encouraged a broader range of cognitive skills. (2) The integration of AI in these instructional methods activated higher-order thinking skills, particularly for error detection and progress monitoring. (3) Divergent perspectives emerged between learners and instructors; learners appreciated AI’s role in enhancing language learning, whereas instructors expressed concerns about AI potentially undermining learners’independent learning and language competence. The study suggests that while AI can support language learning, it is crucial to ensure that its application complements rather than hinders learners’cognitive and communicative development.
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      This study explores the impact of AI on integrative language instruction, specifically comparing Task-based Instruction (TBI) and Content-based Instruction (CBI) through the lens of Bloom’s revised taxonomy. The research examines how AI influences l...

      This study explores the impact of AI on integrative language instruction, specifically comparing Task-based Instruction (TBI) and Content-based Instruction (CBI) through the lens of Bloom’s revised taxonomy. The research examines how AI influences language learners' cognitive processes and knowledge acquisition. Data were collected from 17 participants and three instructors using an open-ended questionnaire, semi-structured interviews, and teacher’s reflective notes, and were analyzed using content analysis. Findings revealed three key pedagogical implications: (1) In TBI, learners predominantly used procedural knowledge and applied cognitive processes, while CBI encouraged a broader range of cognitive skills. (2) The integration of AI in these instructional methods activated higher-order thinking skills, particularly for error detection and progress monitoring. (3) Divergent perspectives emerged between learners and instructors; learners appreciated AI’s role in enhancing language learning, whereas instructors expressed concerns about AI potentially undermining learners’independent learning and language competence. The study suggests that while AI can support language learning, it is crucial to ensure that its application complements rather than hinders learners’cognitive and communicative development.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 AI의 영향을 탐구하며, Bloom의 수정된 분류체계를 통해 통합 언어 교육인 과업 중심 교육(TBI)과 내용 중심 교육(CBI)을 비교 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 AI가 언어 학습자의 인지 과정과 지식 습득에 미치는 영향을 통합적으로 이해하고자 데이터 다각화(data triangulation)로 자료를 수집하였다. 17명의 참여자와 세 명의 강사로부터 개방형 설문조사지, 반구조화 인터뷰, 그리고 교사의 성찰 일지를 통해 데이터를 수집하고, 내용 분석을 통해 수집된 자료 중 개방형 설문지 응답을 분석하였다. 연구 결과는 세 가지의 주요 교육적 시사점을 다음과 같이 제시한다. (1) TBI에서는 학습자들이 주로 절차적 지식과 적용 인지 과정을 사용한 반면, CBI에서는 더 다양한 인지 기술이 활용되는 것을 확인하였다. (2) 이러한 교수 방법에 AI의 발달된 기능인 오류에 대한 인지와 학습과정 모니터링이 언어교육에 접목되었을 때 고차원 사고 기술이 활용되는 것을 관측하였다. (3) 반면에, 실험 참가자 집단의 AI활용에 대한 인식에 관한 조사결과, 학습자와 강사 간에는 상반된 관점이 나타나는 것을 확인하였다. 이렇게 두 집단의 상반된 인식에 대한 결과에 기반하여, 본 연구는 AI의 언어교육 적용에 대한 긍정적이면서 부정적인 효과에 대한 통합적인 접근이 필요하다고 제언한다.
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      본 연구는 AI의 영향을 탐구하며, Bloom의 수정된 분류체계를 통해 통합 언어 교육인 과업 중심 교육(TBI)과 내용 중심 교육(CBI)을 비교 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 AI가 언어 학습자의 ...

      본 연구는 AI의 영향을 탐구하며, Bloom의 수정된 분류체계를 통해 통합 언어 교육인 과업 중심 교육(TBI)과 내용 중심 교육(CBI)을 비교 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 AI가 언어 학습자의 인지 과정과 지식 습득에 미치는 영향을 통합적으로 이해하고자 데이터 다각화(data triangulation)로 자료를 수집하였다. 17명의 참여자와 세 명의 강사로부터 개방형 설문조사지, 반구조화 인터뷰, 그리고 교사의 성찰 일지를 통해 데이터를 수집하고, 내용 분석을 통해 수집된 자료 중 개방형 설문지 응답을 분석하였다. 연구 결과는 세 가지의 주요 교육적 시사점을 다음과 같이 제시한다. (1) TBI에서는 학습자들이 주로 절차적 지식과 적용 인지 과정을 사용한 반면, CBI에서는 더 다양한 인지 기술이 활용되는 것을 확인하였다. (2) 이러한 교수 방법에 AI의 발달된 기능인 오류에 대한 인지와 학습과정 모니터링이 언어교육에 접목되었을 때 고차원 사고 기술이 활용되는 것을 관측하였다. (3) 반면에, 실험 참가자 집단의 AI활용에 대한 인식에 관한 조사결과, 학습자와 강사 간에는 상반된 관점이 나타나는 것을 확인하였다. 이렇게 두 집단의 상반된 인식에 대한 결과에 기반하여, 본 연구는 AI의 언어교육 적용에 대한 긍정적이면서 부정적인 효과에 대한 통합적인 접근이 필요하다고 제언한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. Introduction
      • Ⅱ. Theoretical Background
      • III. Methods
      • Ⅳ. Results & Discussion
      • Ⅴ. Conclusion
      • Ⅰ. Introduction
      • Ⅱ. Theoretical Background
      • III. Methods
      • Ⅳ. Results & Discussion
      • Ⅴ. Conclusion
      • References
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