인공지능 챗봇을 활용한 웹 기반 코딩학습 지원도구 프로토타입 개발
The Development of a Web-based Learning Support Tool Prototype Using AI Chatbot in Coding Education
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본 연구는 코딩학습의 높은 학습 탈락률을 방지하고 효과적으로 학습이 이루어질 수 있도록 인공지능 챗봇을 활용한 웹 기반 코딩학습 지원도구 프로토타입을 개발하고 도구의 실제 활용 가능성에 대해 탐구하는 데 목적이 있다. 이를 위해 설계·개발연구방법을 적용하여 문헌 및 사례 분석을 통해 설계 원리를 도출하였고, 이를 반영하여 1차 프로토타입을 개발하였다. 이후, 초보 코딩학습자 6명을 대상으로 1차 프로토타입에 대한 사용성 평가를 실시하였다. 사용성 평가는 설문조사와 면담으로 이루어졌다. 설문조사 분석 결과, 학습자는 프로토타입의 유용성, 용이성, 태도에 대하여 긍정적으로 인식한 것으로 나타났다. 면담을 통해 분석한 프로토타입의 장점으로는 인공지능 챗봇의 단계적 피드백, 신속한 문제해결, 동료 학습자와의 의사소통 지원이 있었다. 개선점으로는 함수 설명 기능 추가, 챗봇의 질문 메뉴 및 음성 지원 기능 추가, 챗봇 에이전트 생성이 도출되었다. 이상의 개선점을 반영하여 최종 프로토타입을 다음과 같이 개발하였다. 최종 프로토타입에는 코딩 창, 인공지능 챗봇, 그룹대화방, 함수 표기 기능을 탑재하였다. 코딩 창의 메인 화면에서는 파일, 편집, 보기, 실행, 디버깅, 도움말의 탭 기능을 지원하고 다른 부가 지원 기능들은 아이콘으로 설계하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 코딩학습의 중도 탈락률을 방지하고 효과적인 학습을 지원하기 위해서는 첫째, 시간적 및 공간적 제약 없이 지원을 요청하고 도움을 받을 수 있는 학습 지원도구 필요하며, 둘째, 단계적 피드백을 제공하여 컴퓨팅 사고력을 촉진할 필요가 있으며, 셋째, 개인 맞춤형 피드백 제공해야 한다는 점을 논의하였다.
Abstract
As coding education is getting more attention in and outside of school, the number of learners starting coding education is steadily increasing. However, beginners tend to struggle to resolve error messages or give up on solving the problems, resulting in learning failure. To address the issue, this study aims to develop a web-based learning support tool using AI(Artificial Intelligence) chatbot in coding education, carry out usability tests, and explore the potential effectiveness of the developed tool. The study applied the design and development method. The early prototype was developed based on the design principles derived from the literature review and case analysis. Then, six beginners participated in usability tests on the early prototype. The participants’ perceptions of the usability, ease of use, and attitude on the prototype were positive. In specific, AI chatbots’ step-by-step feedback, prompt support for problem-solving, and communication function with co-learners were found to be the advantages of the prototype. On the other hand, the needs for improvement on code description and chatbot added menu, voice recognition, and designed friendly were reported. The final prototype reflecting the improvements consisted of seven elements: ‘file’, ‘edit’, ‘view’, ‘execution’, ‘debugging’, ‘help’, and ‘support functions’. The support functions included ‘chatbot’, ‘chat room’, and ‘function description’. Based on these results, we discussed that a learning support tool that students can ask for help and receive feedback without temporal and spatial constraints is needed in order to prevent dropout students and support coding education effectively. Moreover, it is necessary to promote computational thinking by providing personalized and step-by-step feedback.
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