한옥영 (2023)

• 본 연구는 생성형 AI를 활용한 AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 검토와 설계를 연구함. AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 필요성과 적용 가능성을 살펴보기 위해, 실질적인 교육 환경에서의 다양한 요소와 상황을 체계적으로 분석함

• 교육 현장에서 직면하는 한계를 먼저 검토하여 기존의 생성형 AI를 활용한 연구를 분석함. 관련 연구 분석은 교수자 시각으로 분석하여, 학습자 맞춤형 교육 시스템의 설계에 있어서 필수적인 고려사항들을 도출함

• 연구대상은 서울 소재 S대학 2학년 중 소프트웨어 및 인공지능 관련 과목을 수강하는 597명의 학생으로, 설문조사를 통해 학습자의 소프트웨어 및 AI 과목에 대한 인식과 개인적 성장 경험 간의 관계를 분석함

• 설문조사 결과, 과목의 중요성, 현대 사회에 대한 관련성, 미래 전망에 미칠 수 있는 영향 등이 소프트웨어와 인공지능 과목에 대한 긍정적 인식을 갖게 함

• 그러나 이런 긍정적인 인식에도 불구하고 모든 학생들이 수업에서 자신의 개인적인 성장을 느끼는 것은 아니었음

• 따라서 교수자들은 학생들의 학습 경험을 향상 시키기 위해 교육방법을 개선하여 학생이 긍정적인 학습 경험을 가질 수 있도록 하는 것이 의무임

• 또한, 본 연구는 생성형 AI 시스템의 구현에 필요한 주요 AI 기술들에 대한 구체적인 검토를 진행하여, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 치리, 이미지 처리 등의 방법론과 기술들이 각각 시스템에서 어떤 역할을 수행하고 이를 통해 어떤 기능을 제공할 수 있는지를 종합적으로 분석하였음

• 머신러닝은 컴퓨터가 학습 데이터를 통해 학습하고 그 결과를 바탕으로 예측하거나 의사 결정을 하는 인공지능 기술의 한 분야임. 학습자의 학습데이터 분석을 머신러닝 기술을 적용하여 더 나은 학습환경을 파악할 수 있음

• 딥러닝은 복잡한 비선형 문제를 효과적으로 해결하는 기술임. 학습자의 자유 형식의 응답 또는 작문을 자동으로 채점하거나 피드백을 제공하는 것으로 활용할 수 있음

• 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)는 컴퓨터가 학습자의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술을 포함하며, 이는 컴퓨터와 학습자 간의 효과적인 상호작용을 가능하게 함. 자연어 처리 기술을 통해 학습 관리 시스템으로 학습자의 질문에 실시간으로 반응하고, 학습자의 이해도 측정, 학습 강점 및 약점 식별 등의 다양한 기능을 제공할 수 있음

• 이미지 처리 기술은 컴퓨터가 이미지 데이터를 입력받아서 데이터를 이해하고 분석하는 능력을 내포함. 교육 분야에서 시각교육 자료 생성, 교재의 교정, 실시간 피드백 제공 등에 활용할 수 있음

• 본 연구에서는 학습자 맞춤형 교육 지원 시스템을 ‘생성형 AI 활용 교육 시스템’으로 명칭하여 GAI-EDU (Generative Artificial Intelligence - EDUcation) 시스템으로 명명함

• 관련 연구에서 검토한 내용을 기반으로 효과적인 교육 시스템을 위한 주요 구성요소를 ‘데이터 분석 엔진(Data Analysis Engine),’ ‘적응형 학습 모듈(Adaptive Learning Module)’, ‘학습 진척도 관리 시스템(Learning Process Management),’ ‘자연어 처리(Natural Language Processing), 동료 학습 플랫폼’, ‘학습 성과 측정’, ‘보안 및 윤리’, ‘학습자 지원 서비스’로 도출함