본 연구 목적 달성을 위한 연구 문제는 다음과 같다.연구문제1. 초등 영어 말하기 수업에서 AI챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화는 어떻게 나타나는가?연구문제2. 초등 영어 말하기 수업에서 AI 챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화에 따라 학습자의 학습 과정의 변화는 어떻게 나타나는가?본 연구의 연구방법은 설계기반연구(Design Based Research)이다. 이 연구 방법은 실제 교육 현장에서 연구경로와 학습 경로간의 상호작용을 하며 그 과정에서 얻은 자료와 결과를 바탕으로 설계 조정을 한다. 이러한 과정을 반복, 순환적으로 실행하며 학습자의 학습 과정 변화와 이에 따른 설계 변화를 탐색하여 연구문제를 해결한다. 분산인지이론을 바탕으로 ...
본 연구 목적 달성을 위한 연구 문제는 다음과 같다.연구문제1. 초등 영어 말하기 수업에서 AI챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화는 어떻게 나타나는가?연구문제2. 초등 영어 말하기 수업에서 AI 챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화에 따라 학습자의 학습 과정의 변화는 어떻게 나타나는가?본 연구의 연구방법은 설계기반연구(Design Based Research)이다. 이 연구 방법은 실제 교육 현장에서 연구경로와 학습 경로간의 상호작용을 하며 그 과정에서 얻은 자료와 결과를 바탕으로 설계 조정을 한다. 이러한 과정을 반복, 순환적으로 실행하며 학습자의 학습 과정 변화와 이에 따른 설계 변화를 탐색하여 연구문제를 해결한다. 분산인지이론을 바탕으로 인공지능 챗봇 활용 초기 학습 환경을 설계하고 다이얼로그 플로우(Dialogflow)와 단비(Danbee) 챗봇 빌더를 활용하여 실제 적용할 말하기 학습용 목적형 챗봇을 개발하였다. 그리고 충남 S 초등학교 4학년 학생 129명의 학생들을 대상으로 2020년 10월 23일부터 11월 24일까지 4주간 총 6회의 인공지능 챗봇 활용 영어 말하기 수업에 진행하였다. 각 수업에서 학습자의 학습 과정과 수행변화 분석, 설계 조정을 위한 자료로 챗봇과 학습자의 언어적 상호작용 대화 기록, 교사 수업 성찰지, 설문조사, 학생 면담 기록을 수집하여 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.첫째, 학습자의 학습 과정의 변화는 인공지능 챗봇과 상호작용에서 학습자는 자발적 학습 진행 및 관리, 학습 되돌아보기, 반복적 학습과제 해결 재시도, 음성 인식 실패 극복 시도이다. 또한 수업이 진행될수록 인공지능 챗봇과의 상호작용에서 문장 발화 성공 횟수의 증가가 나타났다. 둘째, 반복, 순환적인 설계 조정을 통해 제안한 학습 환경은 학습활동, 인공지능 챗봇 설계, 교사 역할 요소로 나누어지는데, 학습 활동은 사전학습, 단어학습, 문장학습, 역할 놀이로 이어지고 각 활동에서 탐색, 연습, 점검, 도전의 순서로 학습한다. 인공지능 챗봇 설계는 챗봇 기본 언어를 한국어로 설정하고 시나리오 기반 학습 안내 및 지원, 영어와 한국어로 챗봇의 교정 피드백과 발화 재요청으로 학습 오류 수정 기회 제공, 연결된 학습 점검 퀴즈 챗봇 형성평가 포함된다. 교사 역할은 학습 과제 해결을 위한 챗봇과의 상호작용 수행 시범, 챗봇과의 상호작용에서 겪는 음성인식 수행 문제에 대한 코칭, 학습자 수준에 따른 과제 난이도 조절, 재구조화 스케폴딩이 있다. 본 연구의 결과로 도출된 시사점은 다음과 같다.첫째, 학습자가 인공지능 챗봇과의 상호작용을 통하여 스스로 학습을 관리하는 인지적 잔재가 남도록 학습 점검, 반성할 수 있는 질문과 피드백을 챗봇에 설계해야 한다.둘째, 학습 과정에서 겪는 학습자와 챗봇과의 상호작용 상의 수행 문제, 음성 인식 문제로 나타나는 학습 실패를 극복하도록 코칭과 스케폴딩을 제공해야한다.셋째, 설계기반연구 진행 시, 학습 환경 초기 설계를 위한 맥락 분석과 인공지능이 처리한 자연어 데이터를 수업 맥락에서 분석해야한다.
본 연구 목적 달성을 위한 연구 문제는 다음과 같다.연구문제1. 초등 영어 말하기 수업에서 AI 챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화는 어떻게 나타나는가?연구문제2. 초등 영어 말하기 수업에서 AI 챗봇 활용 학습 환경에 대한 설계 변화에 따라 학습자의 학습 과정의 변화는 어떻게 나타나는가?본 연구의 연구방법은 설계기반연구(Design Based Research)이다. 이 연구 방법은 실제 교육 현장에서 연구경로와 학습 경로간의 상호작용을 하며 그 과정에서 얻은 자료와 결과를 바탕으로 설계 조정을 한다. 이러한 과정을 반복, 순환적으로 실행하며 학습자의 학습 과정 변화와 이에 따른 설계 변화를 탐색하여 연구문제를 해결한다. 분산인지이론을 바탕으로 인공지능 챗봇 활용 초기 학습 환경을 설계하고 다이얼로그 플로우(Dialogflow)와 단비(Danbee) 챗봇 빌더를 활용하여 실제 적용할 말하기 학습용 목적형 챗봇을 개발하였다. 그리고 충남 S 초등학교 4학년 학생 129명의 학생들을 대상으로 2020년 10월 23일부터 11월 24일까지 4주간 총 6회의 인공지능 챗봇 활용 영어 말하기 수업에 진행하였다. 각 수업에서 학습자의 학습 과정과 수행변화 분석, 설계 조정을 위한 자료로 챗봇과 학습자의 언어적 상호작용 대화 기록, 교사 수업 성찰지, 설문조사, 학생 면담 기록을 수집하여 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.첫째, 학습자의 학습 과정의 변화는 인공지능 챗봇과 상호작용에서 학습자는 자발적 학습 진행 및 관리, 학습 되돌아보기, 반복적 학습과제 해결 재시도, 음성 인식 실패 극복 시도이다. 또한 수업이 진행될수록 인공지능 챗봇과의 상호작용에서 문장 발화 성공 횟수의 증가가 나타났다. 둘째, 반복, 순환적인 설계 조정을 통해 제안한 학습 환경은 학습활동, 인공지능 챗봇 설계, 교사 역할 요소로 나누어지는데, 학습 활동은 사전학습, 단어학습, 문장학습, 역할 놀이로 이어지고 각 활동에서 탐색, 연습, 점검, 도전의 순서로 학습한다. 인공지능 챗봇 설계는 챗봇 기본 언어를 한국어로 설정하고 시나리오 기반 학습 안내 및 지원, 영어와 한국어로 챗봇의 교정 피드백과 발화 재요청으로 학습 오류 수정 기회 제공, 연결된 학습 점검 퀴즈 챗봇 형성평가 포함된다. 교사 역할은 학습 과제 해결을 위한 챗봇과의 상호작용 수행 시범, 챗봇과의 상호작용에서 겪는 음성인식 수행 문제에 대한 코칭, 학습자 수준에 따른 과제 난이도 조절, 재구조화 스케폴딩이 있다. 본 연구의 결과로 도출된 시사점은 다음과 같다.첫째, 학습자가 인공지능 챗봇과의 상호작용을 통하여 스스로 학습을 관리하는 인지적 잔재가 남도록 학습 점검, 반성할 수 있는 질문과 피드백을 챗봇에 설계해야 한다.둘째, 학습 과정에서 겪는 학습자와 챗봇과의 상호작용 상의 수행 문제, 음성 인식 문제로 나타나는 학습 실패를 극복하도록 코칭과 스케폴딩을 제공해야한다.셋째, 설계기반연구 진행 시, 학습 환경 초기 설계를 위한 맥락 분석과 인공지능이 처리한 자연어 데이터를 수업 맥락에서 분석해야한다.
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