AI를 이용한 지능형 튜터링 시스템과 학습분석의 역할: 인공지능과 인간 협력을 통한 교육생태계 변화연구

• 영문명: The Role of AI-Powered Intelligent Tutoring Systems and Learning Analytics: Transforming Educational Ecosystems through Human-AI Collaboration
• 발행기관: 글로벌응용인문학회
• 저자명: 한현경(Hyeon Gyeon Han)
• 간행물 정보: 『글로벌응용인문학연구』제3권 1호, 1~21쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 인문학 > 기타인문학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.02.28

국문 초록

본 연구는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 교육 생태계에 미치는 변혁적 역할을 분석하였다. 학습분석(Learning Analytics)과 지능형 튜터링 시스템(ITS)은 학습자 데이터를 실시간 추적해 개인화된 학습 경로를 설계하며, 자연어 처리(NLP) 기술은 서술형 평가 자동화를 통해 교사의 업무 부담을 경감시킨다. 특히 MOOC 및 이러닝 플랫폼에서 대규모 학습자의 행동 데이터를 ML 알고리즘으로 분석함으로써 학습 이탈률을 12%까지 감소시키는 효과를 나타냈다. 그러나 기술 도입 과정에서는 개인정보 보호, 알고리즘 편향, 디지털 격차 확대 등 윤리적 도전과제가 부상한다. 편향된 데이터로 훈련된 모델이 특정 학생 집단에게 불공정한 결과를 초래할 위험성과 함께, 인프라 열악 지역의 교육 기회 박탈 문제가 주요 쟁점으로 분석되었다. 이를 해결하기 위해 삼각검증(Triangulation)을 통한 데이터 다양성 확보 및 전문가 검증프로세스를 도입했으며, 교사의 AI 리터러시 강화를 위한 재교육 프로그램의 필요성이 강조되고 있다. 연구 결과, AI는 교사의 반복 업무를 40% 이상 감소시켜 창의적 교육 활동에 집중할 기회를 제공하는 동시에, 학습자의 학업 성취도를 평균 7.3% 향상시켰다. 궁극적으로 인간 교사와 AI의 협력 모델 구축을 통해 교육의 공정성과 혁신을 동시에 추구해야 함을 제언하며, 기술 표준화 및 글로벌 인프라 확충을 위한 정책적 제안을 한다.

영문 초록

This study explores the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) on education, focusing on their ability to foster personalized learning and enhance teaching effectiveness. Technologies like Learning Analytics, Intelligent Tutoring Systems (ITS), and Natural Language Processing (NLP) enable real-time tracking of student progress, personalized feedback, and automated grading. These tools reduce repetitive tasks for educators, allowing them to focus on mentoring and creativity, while adaptive learning systems analyze individual learning trajectories to deliver customized content. AI expands educational opportunities by overcoming traditional classroom constraints. Integrated with MOOCs and e-learning platforms, AI facilitates global access to knowledge and individualized resources. However, challenges like data privacy concerns, algorithmic bias, and digital inequality persist. Misuse of sensitive data or biased algorithms risks exacerbating educational disparities. To address these issues, ethical frameworks, robust data governance, teacher training, and infrastructure investments are essential. Human-AI collaboration can enhance learning experiences while preserving educators' critical roles in fostering creativity and emotional support. Ultimately, AI should complement rather than replace human expertise, ensuring equitable and innovative education for all learners.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법 및 절차

Ⅳ. 효과 및 사례 분석

Ⅴ. 윤리적 · 사회적 쟁점

Ⅵ. 결론 및 미래 전망

참고문헌

키워드

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