대학에서의 인공지능 기반 학습보조시스템 활용을 위한 교수·학습지원 모델 도출 연구

• 영문명: Research on the Development of Teaching and Learning Support Models for the Utilization of AI-based Learning Assistance Systems in Universitie
• 발행기관: 한국문화융합학회
• 저자명: 이가영 허선영 지현경 김명선 김민지
• 간행물 정보: 『문화와융합』제45권 9호, 181~191쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.09.30

국문 초록

이 연구의 목적은 인공지능 기반 학습보조시스템 활용을 위한 교수-학습 지원 모델을 개발하는 것에있다. 모델 개발을 위해 ‘선행문헌 및 사례분석을 통한 시사점 도출’, ‘교수-학습 지원 모델 탐색’, ‘전문가 검토를 통한 교수-학습 지원 모델 수정’의 3단계로 진행하였다. 교수-학습 지원 모델은 대학의 교수-학습의 과정을 반영하여 ‘분석 및 설계(수업 전)’, ‘실행(수업 중)’, ‘평가(수업 후)’의 절차로 구성하였다. 분석 및 설계 단계에서는 개별, 수강생 집단 진단으로 구분하여 제시하였다. 실행 단계에서는 데이터 기반 수업 설계, 문제 풀이를 통한 수업으로 구분하여 제시하였다. 마지막으로 평가의 단계에서는학습자 및 수업(프로그램) 평가로 제시하였다. 교수-학습 지원 모델이 대학 교육 현장에 안착하기 위해서는 대학의 관련 부서가 함께 참여하는 운영관리체계를 구축하고 인공지능을 활용한 교육에 대한 필요성, 효과성 등에 대한 구성원들의 인식 개선이 필요하다.

영문 초록

Since the emergence of the artificial intelligence platform called Chat GPT, interest in the use of AI in education has been further amplified. However, AI-based learning support systems that can be employed in university education are very limited. Therefore, this research aims to develop a Teaching-Learning support model for utilizing AI-based learning assistance systems in universities. The derived Teaching-Learning support model is structured around the processes of 'Analysis and Design (pre-class)', 'Implementation (during class)', and 'Assessment (post-class)', reflecting the stages of Teaching-Learning interaction. In the Analysis and Design phase, it is categorized into individual and student group diagnosis. In the Implementation phase, it is categorized into data-driven course design and problem-solving oriented teaching. Finally, the 'Assessment' phase presents evaluation of both learners and the course (program). The presented model underwent modifications and improvements through expert validation.

목차

1. 서론

2. 연구방법 및 내용

3. 연구 결과

4. 결론

키워드

인공지능 인공지능 기반 교육 인공지능 기반 학습지원시스템 고등교육 Artificial intelligence AI-based education AI-based learning support system Higher education