인공지능(AI) 기반 적응형 학습을 적용한 토익수업의 학업성취 효과 및 영향요인

초록

목적 본 연구의 목적은 인공지능(AI) 기반 적응형 학습을 적용한 토익수업의 학업성취 효과와 효과에 영향을 미치는 요인을 알아봄으로써 효과적인 AI 활용 수업 설계 및 운영을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 방법 효과 검증을 위해 S대학의 AI 활용 토익수업 참여 학생 전체 및 사전 수준별 사전-사후 토익점수 차이를 대응표본 t-검정을통해 분석하였다. 효과 영향요인 분석을 위해 학생 배경변인별 토익점수 향상도 차이를 독립표본 t-검정 및 일원배치분산분석을통해, 토익점수를 예측하는 AI 학습과정 요인을 단순선형회귀분석을 통해 분석하였다. 분석에는 총 76명의 자료가 사용되었다. 결과 분석 결과, 참여 학생 전체 및 사전점수로 구분된 상위/하위그룹의 사후 토익점수가 사전 토익점수 보다 유의미하게 높게 나타났다. 토익점수 향상에 영향을 미치는 학생 배경변인(성별, 학년, 단과대학, 초기수준)은 나타나지 않았고, AI 학습과정 요인(출석률, 학습시간, 문제풀이수) 중 출석률과 문제풀이수가 토익점수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 학생 개개인의 학습 수준과 속도를 고려한 AI 기반 적응형 학습 적용 토익수업은 학생 맞춤형 교육 실현에 기여할 수 있다. 본 연구는 AI 활용 토익수업의 효과 증진을 위해 학생의 자기주도적 학습을 지원하는 블렌디드러닝의 적용 및 주기적인 학습과 많은문제풀이 등 실질적 학습을 촉진하는 수업 설계 및 운영을 제안한다.

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