본 연구는 초등영어 학습자를 위한 AI챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형을 개발하고 적용하는 데에 그 목적이 있다. 이야기 다시 말하기는 영어 학습자가 본인의 수준에 적합한 이야기를 읽고, 그 이야기의 내용을 재구성하여 이야기를 접해보지 않은 타인에게 구술하는 읽기-말하기 통합 학습 방법이다. 선행연구에 의하면 이러한 활동은 학습자로 하여금 정교한 영어 사용 능력을 습득하고, 배경지식을 활성화하며 읽기 활동에 대한 흥미를 갖도록 한다. 그러나 그것의 다양한 긍정적인 교육적 효과에도 불구하고, 기존의 교실 환경에서 교사는 전통적인 형태의 다시 말하기 수업을 진행하는 과정에서 많은 현실적인 어려움을 겪어 왔다. 이러한 어려움을 부분적으로나마 경감시키기 위한 방안을 제시하기 위해 본 연구에서는 영어 그림책 다시 말하기 활동을 중재하는 기제로서 AI 챗봇을 개발하여 적용하고 그 과정에서 아동 학습자가 보이는 양상을 분석하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형과 AI 챗봇 설계 준거는 어떠해야 하는가? 둘째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 AI 챗봇에게 그림책 내용을 다시 말하는 학습자의 발화 양상은 어떠한가? 셋째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 나타나는 학습자의 초인지적 특성과 흥미도는 어떠한가? 이상의 연구 문제를 해결하기 위한 본 연구 설계는 다음과 같다. 연구 참여자는 서울시 소재 초등학교의 5학년 18명의 학생이고, 구글 ...
본 연구는 초등영어 학습자를 위한 AI챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형을 개발하고 적용하는 데에 그 목적이 있다. 이야기 다시 말하기는 영어 학습자가 본인의 수준에 적합한 이야기를 읽고, 그 이야기의 내용을 재구성하여 이야기를 접해보지 않은 타인에게 구술하는 읽기-말하기 통합 학습 방법이다. 선행연구에 의하면 이러한 활동은 학습자로 하여금 정교한 영어 사용 능력을 습득하고, 배경지식을 활성화하며 읽기 활동에 대한 흥미를 갖도록 한다. 그러나 그것의 다양한 긍정적인 교육적 효과에도 불구하고, 기존의 교실 환경에서 교사는 전통적인 형태의 다시 말하기 수업을 진행하는 과정에서 많은 현실적인 어려움을 겪어 왔다. 이러한 어려움을 부분적으로나마 경감시키기 위한 방안을 제시하기 위해 본 연구에서는 영어 그림책 다시 말하기 활동을 중재하는 기제로서 AI 챗봇을 개발하여 적용하고 그 과정에서 아동 학습자가 보이는 양상을 분석하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형과 AI 챗봇 설계 준거는 어떠해야 하는가? 둘째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 AI 챗봇에게 그림책 내용을 다시 말하는 학습자의 발화 양상은 어떠한가? 셋째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 나타나는 학습자의 초인지적 특성과 흥미도는 어떠한가? 이상의 연구 문제를 해결하기 위한 본 연구 설계는 다음과 같다. 연구 참여자는 서울시 소재 초등학교의 5학년 18명의 학생이고, 구글 다이얼로그플로우 앱 프로그래밍 인터페이스(Google Dialogflow API)로 개발된 AI 챗봇의 중재를 받으며 3가지 영어 그림책에 대한 다시 말하기 활동을 수행하였다. 본 연구에서 활용된 영어 그림책은 연구 참여자가 학습하는 교과서의 내용과 미국의 교육연구기업인 메타메트릭스(MetaMetrics)가 영어책 텍스트 난이도를 구분하기 위해 개발한 렉사일 지수(Lexile scales), 그리고 아동 학습자를 위한 동화책 선정 기준과 관련된 선행연구를 참고하여 연구 참여자의 수준에 적합한 3가지 그림책을 선정하였다. 또한, 연구자는 선행연구를 참고하여 우리나라 초등학교 영어 교육과정과 교실 현장의 특성에 맞게 영어 이야기 다시 말하기 학습 모형과 그 모형에서 중재 역할을 하는 AI 챗봇의 개발 준거를 고안하였다. 연구 참여자의 발화는 다이얼로그플로우의 자동 전사 기능인 ‘히스토리(history)’ 기능을 활용하여 전사되었고, 연구 참여자의 다시 말하기 수행 과정을 녹화한 영상을 보며 전사 자료의 정확성을 보완하였다. 마지막으로, 해당 활동의 수행 과정 중 연구 참여자가 보인 초인지적 특성과 흥미도를 탐구하기 위해 질문지와 심층 면담을 활용하였다. 본 연구 문제와 관련하여 나타난 연구 결과와 그에 대한 논의를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 개발된 다시 말하기 학습 모형은 총 80분의 2차시로 구성되며, 다시 말하기를 수행하기 전에 관련 어휘와 문장 패턴에 대한 사전학습이 선행되어야 한다. 또한, 스캐폴딩(scaffolding) 자료로 관련 그림 자료와 그래픽 조직자(graphic organizer)가 필요하다. AI 챗봇 개발 준거는 언어적 관점(linguistic perspective)과 정의적 관점(affective perspective)으로 구성되는데, 각 관점마다 4가지 요소로 이루어진다. 둘째, 연구 참여자의 발화에서 나타난 다양한 발화 요소의 특징과 그 관계는 AI 챗봇이 제공하는 프롬프트(prompt)와 스캐폴딩의 구성 방식이 이야기의 수준과 함께 학습자의 발화에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 더불어, AI 챗봇의 발화는 학습자의 영어 수준에 맞게 조절되어야 하고, 학습자의 발화를 점진적으로 유도해내기 위해 정교한 엔터티(entity)와 프롬프트(prompt)의 구성이 필요하다. 셋째, 초인지적 특성의 연구 결과, 연구 참여자는 해당 활동의 수행 과정 중 적절하게 본인들의 학습 과정을 계획하고, 점검하며 평가하는 양상을 보였다. 그리고, 연구 참여자는 어려움을 느끼는 활동과 그 원인을 정확하게 파악하고 그것을 이후의 학습에 반영하는 모습을 보였다. 그러나, 본 활동에서 다른 요소들에 비해 상대적으로 낮은 흥미도를 보인 것은 어려운 어휘와 AI 챗봇의 과도한 발화량에 기인한 것으로 볼 수 있다. 본 연구의 한계점은 다음과 같다. 먼저, 코로나-19 감염 예방을 위해 비대면 방식으로 진행되었음을 미루어 보았을 때, 연구 참여자의 발화가 AI 챗봇에게 전달되는 과정에서 예기치 못한 다양한 문제가 발생하였다. 따라서, 현 상황(pandemic situation)이 안정화되어 대면 수업이 가능해졌을 때 지금까지 논의된 부분에 대해 대면 방식으로 심도 있는 추가 연구가 필요하다. 또한 본 연구에서 개발된 모형을 연구자 이외의 다양한 교사들이 적용한 후 그에 따른 의견을 연구자가 반영하여 해당 모형의 활용 가능성을 높일 필요가 있다. 다음으로, 본 연구의 연구 참여자의 수가 18명이고 서울시 소재의 초등학생인 점을 고려하였을 때, 본 연구를 통해 산출된 결과를 전국의 모든 아동 학습자에게 일반화하기에는 어려움이 많다. 마지막으로, AI 챗봇과 자연어 처리 기술 발달의 현주소를 생각해보았을 때 AI 챗봇만을 활용하여 학습자의 온전한 이야기 다시 말하기 학습을 기대하는 것은 시기상조이며 여전히 교사 주도의 안내와 지원이 필요하다. 그럼에도 불구하고, 본 연구는 아동 학습자의 이야기 다시 말하기 활동을 중재하고 촉진하기 위해 교실 현장에서 AI 챗봇의 활용 가능성을 제시하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 본 연구에서 개발된 다시 말하기 수업 모형은 현 상황이 극복된 이후 대면 방식의 수업 상황에서 실행연구가 수행되어야 한다. 더불어, 본 연구를 초석으로 하여 다양한 교사 커뮤니티를 통해서 영어 읽기 학습을 위해 AI 챗봇을 활용할 수 있는 방안이 활발하게 연구되어야 한다. 이로써, 본 연구에서 개발된 모형이 다양하게 보완되어 온라인 및 오프라인 환경에서 양수겸장으로 적절하게 구현될 수 있을 것이다. 둘째, 현장의 교사들은 AI 챗봇을 배척할 대상이 아니라, 효과적이고 효율적인 교육을 위해 협력해야 할 대상으로 인식해야 한다. 그 결과, AI 챗봇은 더 이상 교사의 경쟁자(competitor)가 아니라 협력자(collaborator)로서 그 역할을 다할 수 있을 것이다. 끝으로, AI 챗봇이 인간과 동일한 수준의 대화를 구사하고, 한국인 영어 아동 학습자의 모호한 발음도 인식함으로써 실효성 있는 도움을 제공하기 위해서 한국인 아동 학습자의 영어 발화에서만 나타나는 독특한 특성이 포함된 데이터를 학습한 자연어 처리알고리즘을 개발하기 위한 추가적인 연구가 필요하다. 이처럼 지금까지 논의된 다양한 점들을 미루어보았을 때, 본 연구는 그동안 전통적인 방식의 영어 읽기 관련 수업을 진행해왔던 교사들에게 부분적으로나마 지원책이 될 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형을 개발하고 적용하는 데에 그 목적이 있다. 이야기 다시 말하기는 영어 학습자가 본인의 수준에 적합한 이야기를 읽고, 그 이야기의 내용을 재구성하여 이야기를 접해보지 않은 타인에게 구술하는 읽기-말하기 통합 학습 방법이다. 선행연구에 의하면 이러한 활동은 학습자로 하여금 정교한 영어 사용 능력을 습득하고, 배경지식을 활성화하며 읽기 활동에 대한 흥미를 갖도록 한다. 그러나 그것의 다양한 긍정적인 교육적 효과에도 불구하고, 기존의 교실 환경에서 교사는 전통적인 형태의 다시 말하기 수업을 진행하는 과정에서 많은 현실적인 어려움을 겪어 왔다. 이러한 어려움을 부분적으로나마 경감시키기 위한 방안을 제시하기 위해 본 연구에서는 영어 그림책 다시 말하기 활동을 중재하는 기제로서 AI 챗봇을 개발하여 적용하고 그 과정에서 아동 학습자가 보이는 양상을 분석하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 수업 모형과 AI 챗봇 설계 준거는 어떠해야 하는가? 둘째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 AI 챗봇에게 그림책 내용을 다시 말하는 학습자의 발화 양상은 어떠한가? 셋째, 초등영어 학습자를 위한 AI 챗봇 매개 영어 그림책 다시 말하기 학습 과정에서 나타나는 학습자의 초인지적 특성과 흥미도는 어떠한가? 이상의 연구 문제를 해결하기 위한 본 연구 설계는 다음과 같다. 연구 참여자는 서울시 소재 초등학교의 5학년 18명의 학생이고, 구글 다이얼로그플로우 앱 프로그래밍 인터페이스(Google Dialogflow API)로 개발된 AI 챗봇의 중재를 받으며 3가지 영어 그림책에 대한 다시 말하기 활동을 수행하였다. 본 연구에서 활용된 영어 그림책은 연구 참여자가 학습하는 교과서의 내용과 미국의 교육연구기업인 메타메트릭스(MetaMetrics)가 영어책 텍스트 난이도를 구분하기 위해 개발한 렉사일 지수(Lexile scales), 그리고 아동 학습자를 위한 동화책 선정 기준과 관련된 선행연구를 참고하여 연구 참여자의 수준에 적합한 3가지 그림책을 선정하였다. 또한, 연구자는 선행연구를 참고하여 우리나라 초등학교 영어 교육과정과 교실 현장의 특성에 맞게 영어 이야기 다시 말하기 학습 모형과 그 모형에서 중재 역할을 하는 AI 챗봇의 개발 준거를 고안하였다. 연구 참여자의 발화는 다이얼로그플로우의 자동 전사 기능인 ‘히스토리(history)’ 기능을 활용하여 전사되었고, 연구 참여자의 다시 말하기 수행 과정을 녹화한 영상을 보며 전사 자료의 정확성을 보완하였다. 마지막으로, 해당 활동의 수행 과정 중 연구 참여자가 보인 초인지적 특성과 흥미도를 탐구하기 위해 질문지와 심층 면담을 활용하였다. 본 연구 문제와 관련하여 나타난 연구 결과와 그에 대한 논의를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 개발된 다시 말하기 학습 모형은 총 80분의 2차시로 구성되며, 다시 말하기를 수행하기 전에 관련 어휘와 문장 패턴에 대한 사전학습이 선행되어야 한다. 또한, 스캐폴딩(scaffolding) 자료로 관련 그림 자료와 그래픽 조직자(graphic organizer)가 필요하다. AI 챗봇 개발 준거는 언어적 관점(linguistic perspective)과 정의적 관점(affective perspective)으로 구성되는데, 각 관점마다 4가지 요소로 이루어진다. 둘째, 연구 참여자의 발화에서 나타난 다양한 발화 요소의 특징과 그 관계는 AI 챗봇이 제공하는 프롬프트(prompt)와 스캐폴딩의 구성 방식이 이야기의 수준과 함께 학습자의 발화에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 더불어, AI 챗봇의 발화는 학습자의 영어 수준에 맞게 조절되어야 하고, 학습자의 발화를 점진적으로 유도해내기 위해 정교한 엔터티(entity)와 프롬프트(prompt)의 구성이 필요하다. 셋째, 초인지적 특성의 연구 결과, 연구 참여자는 해당 활동의 수행 과정 중 적절하게 본인들의 학습 과정을 계획하고, 점검하며 평가하는 양상을 보였다. 그리고, 연구 참여자는 어려움을 느끼는 활동과 그 원인을 정확하게 파악하고 그것을 이후의 학습에 반영하는 모습을 보였다. 그러나, 본 활동에서 다른 요소들에 비해 상대적으로 낮은 흥미도를 보인 것은 어려운 어휘와 AI 챗봇의 과도한 발화량에 기인한 것으로 볼 수 있다. 본 연구의 한계점은 다음과 같다. 먼저, 코로나-19 감염 예방을 위해 비대면 방식으로 진행되었음을 미루어 보았을 때, 연구 참여자의 발화가 AI 챗봇에게 전달되는 과정에서 예기치 못한 다양한 문제가 발생하였다. 따라서, 현 상황(pandemic situation)이 안정화되어 대면 수업이 가능해졌을 때 지금까지 논의된 부분에 대해 대면 방식으로 심도 있는 추가 연구가 필요하다. 또한 본 연구에서 개발된 모형을 연구자 이외의 다양한 교사들이 적용한 후 그에 따른 의견을 연구자가 반영하여 해당 모형의 활용 가능성을 높일 필요가 있다. 다음으로, 본 연구의 연구 참여자의 수가 18명이고 서울시 소재의 초등학생인 점을 고려하였을 때, 본 연구를 통해 산출된 결과를 전국의 모든 아동 학습자에게 일반화하기에는 어려움이 많다. 마지막으로, AI 챗봇과 자연어 처리 기술 발달의 현주소를 생각해보았을 때 AI 챗봇만을 활용하여 학습자의 온전한 이야기 다시 말하기 학습을 기대하는 것은 시기상조이며 여전히 교사 주도의 안내와 지원이 필요하다. 그럼에도 불구하고, 본 연구는 아동 학습자의 이야기 다시 말하기 활동을 중재하고 촉진하기 위해 교실 현장에서 AI 챗봇의 활용 가능성을 제시하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 본 연구에서 개발된 다시 말하기 수업 모형은 현 상황이 극복된 이후 대면 방식의 수업 상황에서 실행연구가 수행되어야 한다. 더불어, 본 연구를 초석으로 하여 다양한 교사 커뮤니티를 통해서 영어 읽기 학습을 위해 AI 챗봇을 활용할 수 있는 방안이 활발하게 연구되어야 한다. 이로써, 본 연구에서 개발된 모형이 다양하게 보완되어 온라인 및 오프라인 환경에서 양수겸장으로 적절하게 구현될 수 있을 것이다. 둘째, 현장의 교사들은 AI 챗봇을 배척할 대상이 아니라, 효과적이고 효율적인 교육을 위해 협력해야 할 대상으로 인식해야 한다. 그 결과, AI 챗봇은 더 이상 교사의 경쟁자(competitor)가 아니라 협력자(collaborator)로서 그 역할을 다할 수 있을 것이다. 끝으로, AI 챗봇이 인간과 동일한 수준의 대화를 구사하고, 한국인 영어 아동 학습자의 모호한 발음도 인식함으로써 실효성 있는 도움을 제공하기 위해서 한국인 아동 학습자의 영어 발화에서만 나타나는 독특한 특성이 포함된 데이터를 학습한 자연어 처리 알고리즘을 개발하기 위한 추가적인 연구가 필요하다. 이처럼 지금까지 논의된 다양한 점들을 미루어보았을 때, 본 연구는 그동안 전통적인 방식의 영어 읽기 관련 수업을 진행해왔던 교사들에게 부분적으로나마 지원책이 될 수 있을 것이라 기대한다.
The purpose of this study is to develop and apply a teaching model using English picture book retelling activities mediated by AI chatbots in elementary school. Participants were 18 students of the 5th grade and performed the retelling activity with 3 English picture books. The AI chatbots were buil...
The purpose of this study is to develop and apply a teaching model using English picture book retelling activities mediated by AI chatbots in elementary school. Participants were 18 students of the 5th grade and performed the retelling activity with 3 English picture books. The AI chatbots were built with the Google Dialogflow API, and the criteria for building the AI chatbot were developed by referring to previous studies. The learners’ productions were transcribed by the ‘history’ function of the Dialogflow and analyzed both quantitatively and qualitatively. Finally, the learners’ meta-cognitive characteristics and interests were explored by a survey and an in-depth interview. The results are as follows. First, the model was composed of 2 lesson periods of 80 minutes long, and learning vocabularies and patterns were required before retelling. In addition, pictures and graphic organizers worked as scaffolding. The criteria consisted of linguistic and affective perspectives, constituted with four elements for each. Second, various elements of the students’ productions showed that the way of designing AI chatbot's prompts and scaffoldings might affect the students’ production along with text levels. Moreover, the utterances of the chatbots should be controlled to the moderate level of the learners, and sophisticated entities and prompts were required to gradually elicit the end-users productions. Third, the participants appropriately planned, checked, and evaluated their learning while performing the activity. Furthermore, they identified difficult activities and their reasons and reflected them in later learning. However, the primary reason for the pupils’ relatively low interest was assumed to be the demanding words and the chatbots’ overwhelming utterances. As the study was conducted in a non-face-to-face environment due to the COVID-19 pandemic, there were many unexpected problems in delivering the students’ utterances to the chatbots. Therefore, additional in-depth study regarding the issues discussed so far is necessary when the pandemic situation becomes stable. Nevertheless, this study suggests integrating AI chatbots into classrooms to mediate and facilitate young learners’ story retelling so that it would be able to partially support instructors who teach English reading skills in regular classes.
The purpose of this study is to develop and apply a teaching model using English picture book retelling activities mediated by AI chatbots in elementary school. Participants were 18 students of the 5th grade and performed the retelling activity with 3 English picture books. The AI chatbots were built with the Google Dialogflow API, and the criteria for building the AI chatbot were developed by referring to previous studies. The learners’ productions were transcribed by the ‘history’ function of the Dialogflow and analyzed both quantitatively and qualitatively. Finally, the learners’ meta-cognitive characteristics and interests were explored by a survey and an in-depth interview. The results are as follows. First, the model was composed of 2 lesson periods of 80 minutes long, and learning vocabularies and patterns were required before retelling. In addition, pictures and graphic organizers worked as scaffolding. The criteria consisted of linguistic and affective perspectives, constituted with four elements for each. Second, various elements of the students’ productions showed that the way of designing AI chatbot's prompts and scaffoldings might affect the students’ production along with text levels. Moreover, the utterances of the chatbots should be controlled to the moderate level of the learners, and sophisticated entities and prompts were required to gradually elicit the end-users productions. Third, the participants appropriately planned, checked, and evaluated their learning while performing the activity. Furthermore, they identified difficult activities and their reasons and reflected them in later learning. However, the primary reason for the pupils’ relatively low interest was assumed to be the demanding words and the chatbots’ overwhelming utterances. As the study was conducted in a non-face-to-face environment due to the COVID-19 pandemic, there were many unexpected problems in delivering the students’ utterances to the chatbots. Therefore, additional in-depth study regarding the issues discussed so far is necessary when the pandemic situation becomes stable. Nevertheless, this study suggests integrating AI chatbots into classrooms to mediate and facilitate young learners’ story retelling so that it would be able to partially support instructors who teach English reading skills in regular classes.
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