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인공지능 기반 자기관리 전략이 발달장애학생의 주의집중 및 작업 생산성에 미치는 영향

The Effects of AI-based Self-management Strategies on Attention and Work Productivity of Students with Developmental Disabilities

이재욱
한국특수교육교과교육학회 (Korean Special Education Association for Curriculum and Instruction)|2022.09|특수교육교과교육연구 (Journal of Special Education for Curriculum and Instruction)|제15권 제3호|pp. 135-160|DOI 10.24005/seci.2022.15.3.135

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인공지능발달장애Artificial Intelligence(AI)자기관리주의집중AttentionDevelopmental Disabilities작업 생산성Work Productivity

초록

본 연구의 목적은 인공지능 기반 자기관리 전략이 발달장애학생의 주의집중 및 작업 생산성에 미치는 영향을 밝히는 것이었다. 이를 위하여 C도 특수학교 고등학교 과정에 재학하고 있는 발달장애학생 3명을 연구 참여자로 선정하였고, 단일대상연구방법인 대상자간 중다 간헐 기초선 설계를 사용하여 훈련, 기초선, 중재, 유지 단계 순으로 실험하였다. 연구 결과, 첫째, 인공지능 기반 자기관리 전략은 발달장애학생의 주의집중 지속시간을 증가시켰다. 중재기간 동안 학생 3명 모두 기초선 기간에 비해 2배 이상의 주의집중 지속시간을 보였고, 유지 기간에도 중재 기간 후반의 경향이 계속 유지되었다. 둘째, 인공지능 기반 자기관리 전략은 발달장애학생의 작업생산성을 향상시켰다. 중재 기간 동안 학생 3명 모두 기초선 기간에 비해 볼펜 조립 개수가 평균 10개 이상 증가하였으며, 유지 기간 동안 중재 기간과 유사하거나 더 높은 정품 생산 비율을 보였다. 인공지능이 발달장애학생의 작업 행동을 분석하여 자기관리 전략 수행 시 맞춤형 지원을 제공함으로써 주의집중 지속시간과 작업 생산성이 향상되었음을 볼 수 있었다. 발달장애학생의 직업교육에서 인공지능 기반 자기관리 전략이 유용하게 활용될 가능성을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study was to analyze the effect of AI-based self-management strategies on the attention and work productivity of students with developmental disabilities. Three students with developmental disabilities attending high school courses of special school were selected as research participants, and training, baseline, intervention, and maintenance stages were followed using a single-subject research method, multiple probe design across subjects. The results of this study were as follows: First, the AI-based self-management strategies increased the attention span of students with developmental disabilities. During the intervention, three students showed more than twice attention span compared to the baseline, and the tendency toward the latter half of the intervention was maintained even during the maintenance. Second, the AI-based self-management strategies improved the work productivity of students with developmental disabilities. During the intervention, three students increased the number of ballpoint pens assembly by an average of 10 or more compared to the baseline, and during the maintenance, the production rate was similar to or higher than that of the intervention. By analyzing the work behavior of students with developmental disabilities, AI provided individualized support for the application of self-management strategies to students with developmental disabilities, thereby improving the attention span and work productivity of students with developmental disabilities. The possibility of using AI-based self-management strategies in vocational education for students with developmental disabilities was suggested.

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