생성형 AI 챗봇 활용 맞춤형 학습 지원 대규모 온라인 수업 설계
Instructional design for MOOC supporting personalized learning using Gen-AI chatbot
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초록
본 연구는 대규모 온라인 수업에서 학습자의 개인화된 학습 경험과 지속적인 참여를 촉진하기 위하여생성형 AI 챗봇 기반 맞춤형 학습 지원 수업을 체계적으로 설계하고, 사용성을 평가하였다. 이를 위해설계개발연구방법론에 따라서 래피드 프로토타이핑(RPISD) 모형을 적용하여 요구분석, 세 차례의 순환적 프로토타입 개발 및 사용성 평가를 진행하였다. 연구 결과, 1) 강의계획서, 2) AI 챗봇, 3) 학습자료, 4) 학습자용 매뉴얼, 5) 교수자용 매뉴얼을 개발하였다. AI 챗봇은 강의 슬라이드, 전사 자료 및 요약본을 정제하고 구축된 지식 기반을 활용하여 개인화된 피드백을 즉각적으로 제공하도록 개발되었다. 학습자용 매뉴얼과 교수자용 매뉴얼을 통해 AI 챗봇과의 효율적인 상호작용 방법과 관리 절차를 안내하였으며, 학습 과정에서 발생하는 질의응답 데이터를 수집하여 실시간으로 학습자의 중도 이탈 가능성을 분석하고 적시적 개입 전략을 제시하였다. 본 연구는 생성형 AI 기술을 대규모 온라인 수업 지원도구에 통합하여 학습 참여와 성공률을 높이는 확장 가능한 개인화 지원 모델을 실증적으로 제시했다는 점에서 의의를 가진다. 이는 향후 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템 설계와 운영에 이론적 및 실천적 토대를 제공할 것으로 기대한다.
Abstract
This study explored the design and usability of a generative AI chatbot-based system to support personalized learning in Massive Open Online Courses (MOOCs). In this study, a design and development research methodology was applied, and the RPISD model was used to conduct needs analysis, iterative prototyping, and usability testing. The study produced five main outcomes: a course syllabus, a generative AI chatbot, learning materials, a learner manual, and an instructor manual. The chatbot was intended to provide personalized feedback based on a structured knowledge base built from course materials. The manuals guided learners and instructors on effective interaction with the chatbot and described procedures for its use. In addition, learning data were analyzed to identify potential risks of dropout, and strategies for timely intervention were suggested. This combination of personalized feedback and intervention strategies aimed to foster learner engagement and persistence in MOOCs. Overall, the study offers insights into how generative AI can be integrated into MOOCs as a sustainable framework for learner support, which may guide future personalized learning practices.