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인공지능 애플리케이션을 활용한 고등학교 수학 수업설계의 효과: 학업성취도와 정의적 영역을 중심으로

The Effects of Instructional Design for High School Mathematics Class Using Artificial Intelligence Applications: Focusing on Academic Achievement and Affective Area

김현진|오석환
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2021.06|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제27권 제2호|pp. 401-422

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AI인공지능Artificial Intelligence수학맞춤형 수업customized instruction Mathematics
주제분류교육학

초록

인공지능(AI) 기술은 교육 분야에서 연구되어 국가적 정책에서부터 교실에까지 다양한 변화를 이끌어내고 있으며, 특히 현장에서 개인에게 적합한 맞춤형 교육을 제공하며 성공적인 학습을 도울 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 고등학교 수학 수업에서 인공지능(AI) 애플리케이션을 활용한 수업 설계 결과, 학생의 학업성취도와 정의적 영역이 향상되었는지 살펴보는 것이다. 연구를 위해 고등학교 2학년 4개 반(98명)을 대상으로 실험집단과 비교집단을 선정하였다. 실험집단은 AI 활용 맞춤형 수업을 10차시에 걸쳐 진행하였고, AI는 개인별 학습 과정에 맞게 적응적으로 문항을 제시하고, 학생의 질문에 반응하며 교사의 일부 역할을 대신하고자 하였다. 실험 수업 후 학업성취도, 정의적 영역 측면과 면담을 통해 연구 문제를 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 활용 맞춤형 수업은 학생의 학업성취도에 긍정적인 효과를 미쳤다. 학생들의 면담 결과, AI를 통한 맞춤형 수업에서 적합한 문제를 추천해 주는 과정이 양적, 질적 연구 결과 효과적이며 효율적임을 확인하였다. 반면 피드백 내용의 구체적인 정도에는 한계를 보였다. 둘째, 양적 연구 결과 AI 활용 맞춤형 수업이 학생의 정의적 영역에 유의한 효과를 주지 못하였다. 그러나 면담 결과, AI 활용 맞춤형 수업을 통해 흥미와 자신감을 느끼며 만족감을 나타내었다. 연구 결과, AI를 활용한 맞춤형 수업에 대한 활용 가능성을 확인한 반면, 제한적 기술을 고려한 신중한 수업 설계가 필요함을 제언하였다.

Abstract

As artificial intelligence (AI) technology is being researched in the field of education, it is leading various changes from national policies to classrooms. The purpose of this study is to examine whether the results of instructional design using AI applications in high school mathematics classes have improved students' academic achievements and affective areas. the experimental group and the control group were selected for four 2nd grade high school classes (98 students). The experimental group conducted a customized class using AI over 10 sessions, and AI adaptively presented questions according to the individual learning process, responded to student questions, and replaced some of the roles of the teacher. The academic achievement and the affective area were measured before and after the experiment, and interviews were conducted. The results of the study, which analyzed the effects of academic achievement, affective domain, and interview after experimental classes, are as follows. First, AI-based customized classes had a positive effect on students' academic achievement. As a result of the students’ interviews, the process of recommending suitable problems in customized classes through AI was effective and efficient. On the other hand, specific feedback was limited. Second, customized classes using AI did not have a significant effect on students' emotional areas. However, the results of the interview showed satisfaction and interest through customized classes using AI. As a result of the study, while confirming the potential of using customized classes using AI, it was suggested that careful design of classes taking into account limited technology is necessary.

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