AI 기반 영어 말하기 앱 활용 대학 비교과 프로그램 사례 연구: 자기 주도적 영어 학습 준비도와 정의적 태도 변화를 중심으로
A case study of a college extracurricular program using an AI-based English speaking application: Focusing on changes in self-directed English learning readiness and affective attitudes
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초록
본 연구는 대학 비교과 영어 말하기 프로그램에서 인공지능 기반 영어 말하기 앱인 플랭(PLANG)의 활용이 학습자의 자기 주도 영어 학습 준비도나 정의적 태도에 미치는 영향, 그리고 학습자의 자기 주도 영어 학습 준비도나 정의적 태도가 학습자의 영어 말하기 수행 능력과 학습 시간에 미치는 영향을 참여자들의 프로그램에 대한 인식과 함께 탐색해 보았다. 총 46명의 대학생이 연구 대상이었으며, 이 중 27명은 앱을 활용한 실험군으로, 19명은 대조군으로 참여하였다. 프로그램 전후로 자기 주도 영어 학습 준비도와 영어 말하기에 대한 정의적 태도를 측정하였다. 영어 말하기 수행 능력 변화는 앱이 제공하는 말하기 점수와 레벨을 활용하여 분석하였다. 또한, 참여자의 프로그램 참여 경험 관련 주관식 응답도 자료로 수집하였다. 자료 분석 결과에 따르면, 자기 주도 학습 준비도는 실험군과 대조군 모두 소폭 상승하였으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 동기, 자신감, 흥미로 이루어진 정의적 태도 중에서 동기 요인에서만 유의미한 향상이 나타났다. 영어 말하기 수행 능력은 실험군에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 특히, 자기 주도 학습 준비도가 낮은 학습자들이 더 높은 성취를 나타내는 흥미로운 결과가 확인되었다. 학습자들의 참여 경험 관련 인식 분석에서는 즉각적인 피드백, 학습의 유연성, 동기 유발 측면 등에서 대부분 긍정적인 경험이 보고되었으나, 일부 참여자는 콘텐츠 선택권의 제한을 아쉬운 점으로 지적하였다. 끝으로, 본 연구는 AI 기반 말하기 학습 앱이 비구조적이고 자율적인 학습 환경에서도 학습 효과를 촉진할 수 있다는 가능성에 기반하여, 대학영어 현장에서 AI 기반 말하기 학습 앱의 활용 가능성을 제안하였다.
Abstract
This study investigates the use of an AI-based English-speaking application(app), PLANG, within a college extracurricular English program. It examines the impact of the app on participants’ self-directed English learning readiness (SDLLR) and affective attitudes, and further explores how these variables relate to participants’ speaking performance and the amount of time spent on learning. Participants’ perceptions regrading the use of the app were also investigated. A total of 46 college students participated in this study, with 27 assigned to the experimental group utilizing the app and 19 to the control group. Pre- and post-program surveys were administered to measure SDLLR and affective attitudes toward English speaking, while speaking performance was measured using the app’s internal assessment criteria. Additionally, data on participants perceptions were collected through open-ended survey responses. The results indicated both groups showed a slight increase in SDLLR; however, the difference was not statistically significant. Among the affective variables, only motivation showed a statistically significant improvement. The experimental group demonstrated a meaningful enhancement in speaking performance, particularly among learners with initially low levels of SDLLR. Content analysis of the written responses from learners revealed generally positive perception of the app use. Nevertheless, some participants reported dissatisfaction with the limited autonomy in content selection. Despite the study’s limitations and need for further research, the findings suggest that AI-based speaking applications can facilitate speaking development and learner motivation even in minimally structured, self-paced learning context.