생성형 인공지능 챗봇을 활용한 토론 학습에 대한 대학생의 인식 연구
University Students’ Perceptions of Debate Learning With Generative Artificial Intelligence Chatbots
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초록
본 연구는 생성형 인공지능 챗봇을 활용한 토론 학습에 대한 학습자의 인식을 탐구하기 위해 대학생 학습자에게 인공지능 챗봇을 활용한 토론을 경험하게 하고, Q 분석을 실시하였다. 분석 결과, 도출된 3개 유형(효율적 자기 점검형, 현실 토론 중시형, 스피치 불안감 해소형)의 유형별 특성은 다음과 같다. 첫째, ‘효율적 자기 점검형’ 유형에는 자신이 준비한 입론과 반박을 점검하고 상대의 질문에 대비하는 등의 자기 점검 기능에 대한 효율성을 긍정적으로 평가하는 응답자들이 포함되었다. 둘째, ‘현실 토론 중시형’ 유형에는 생성형 인공지능 챗봇을 활용한 토론 학습이 실제 토론의 분위기와 즉흥성을 반영하지 못한다고 인식한 응답자들이 포함되었다. 셋째, ‘스피치 불안감 해소형’ 유형에는 생성형 인공지능 챗봇을 활용한 토론 학습 과정에서 부담감 없이 논제에 대한 자신의 모든 의견을 과감하게 표현할 수 있다고 인식한 응답자들이 포함되었다. 본 연구는 결과를 통해 인공지능의 급격한 발전과 보급으로 인한 사회 환경의 변화에 대응할 수 있는 스피치와 토론 교수-학습 방안을 논의하였다.
Abstract
This study explores university students’ perceptions of debate learning using generative AI chatbots. To investigate this, students participated in AI chatbot-assisted debate exercises, after which a Q-methodology analysis was conducted. The analysis identified three distinct learner typologies: (1) Efficient Self-Monitoring Type, (2) Real-World Debate-Oriented Type, and (3) Speech Anxiety Reduction Type, each characterized as follows. First, the Efficient Self-Monitoring Type consists of students who positively evaluated the chatbot’s effectiveness in reviewing their prepared arguments and rebuttals, as well as preparing for counterarguments. Second, the Real-World Debate-Oriented Type includes students who perceived AI-facilitated debate simulations as lacking the atmosphere, spontaneity, and interactive dynamics of real-world debates. Third, the Speech Anxiety Reduction Type consists of students who felt that AI-mediated debate practice reduced psychological pressure, allowing them to express their opinions on debate topics freely and with confidence. This study discussed teaching and learning strategies for speech and debate that respond to changes in the social environment caused by the rapid advancement and proliferation of artificial intelligence, based on the research findings.