영어 작문에서 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형 연구

Abstract

4차 산업혁명 시대, 인공지능 기술의 발전은 사회 전반에 많은 변화를 불러오고 있다. 1950년대 처음 등장한 인공지능 개념은 최근 들어 딥러닝 등의 혁신적 알고리즘과 빅데이터의 등장으로 인해 획기적으로 발전하게 되었다. 인공지능은 교육적 맥락에 도입되었던 기존의 첨단 테크놀로지와 달리 지능적 특성을 지니고 있으며, 이에 따라 학습자의 데이터에 기반하여 개별적이고 적응적인 교육적 처치를 제공한다는 점에서 교육 현장의 고질적인 문제들을 해결하고 학교 교육을 혁신하는데 기여할 것으로 예측되고 있다. 하지만 인공지능 기술의 혁신성에 주목한 나머지 이러한 도구들이 학습의 맥락에 도입되었을 때 학습자에게 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 도구에 의해 매개되는 학습 과정이 어떻게 나타나는지에 대한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 교육적 맥락에 인공지능 도구 및 시스템이 도입되었을 때 학습자가 이러한 도구에 기반하여 어떻게 학습하는지 면밀히 살펴볼 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공지능 도구 사용의 효과성을 영어 작문 과제 수행 상황에서 인공지능 번역기의 사용이 미치는 영향을 통해 탐색하고자 하였다. 또한 이 과정에서 나타나는 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형을 정리하여 이에 영향을 미치는 학습자 특성과 상호작용 유형에 따른 수행 결과를 확인하고자 하였다. 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 번역기를 사용하지 않는 조건과 사용하는 조건에서 학습자의 영어 작문 수행 결과에 어떤 차이가 있는가? 둘째, 영어 작문 과제에서 학습자는 인공지능 번역기와 어떻게 상호작용하는가? 셋째, 학습자의 인공지능 및 영어 작문 역량이 인공지능 번역기와의 상호작용에 어떠한 영향을 미치는가? 넷째, 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 어떠한 영향을 미치는가? 이상의 연구문제를 해결하기 위하여 실험 연구의 반복측정설계(Repeated Measures Design) 연구 방법을 적용하였다. 먼저, 선행 연구를 바탕으로 영어 작문 과제 수행 상황에서 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용을 탐색하기 위한 연구 도구를 개발하였다. 그리고 영어 작문 관련 역량이 지나치게 높지 않은 성인 21명을 대상으로 실험을 진행하고 데이터를 수집하였다. 연구 참여자들은 사전 설문과 통제 조건의 영어 작문, 통제 조건의 사후 설문, 처치 조건의 영어 작문, 처치 조건의 사후 설문, 면담의 순서대로 실험에 참여하였다. 처치 조건에서는 인공지능 번역기를 사용할 수 있는 조건이 추가되었다. 수집된 양적 자료들은 기술통계, t검증, 독립 K 표본 검정, K means 군집분석에 따라 분석되었다. 질적 자료의 경우 영어 작문 과정을 녹화한 자료는 코딩 스킴에 따라 양화되었으며 면담 자료는 질적 데이터 분석 및 해석 방법에 따라 분석되었다. 연구 결과, 과제 수행에서 인공지능 도구의 사용은 학습자의 과제 수행 결과를 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 학습자와 인공지능 도구의 상호작용 유형은 국문 작문 후 글 전체를 번역기에 입력하는 제한적-국문형, 영문 작문 후 모르는 부분에 대해 선택적으로 번역하는 제한적-영문형, 국문 및 영문 작문이 동시에 나타나며 인공지능과의 상호작용 행동이 가장 많이 나타나는 협력형으로 나타났다. 이러한 상호작용 유형에 영향을 미치는 학습자 특성은 교과 영역과 관련한 역량인 것으로 나타났으나, 상호작용 유형에 따른 교과 점수 향상 정도는 차이가 없다는 제한점이 있었다. 본 연구는 교육에서의 인공지능 활용에 있어 학습자와 인공지능 도구의 상호작용을 양적, 질적으로 탐색하였다. 또한, 인공지능 도구의 사용이 수행 결과뿐만 아니라 학습자의 총체적인 학습 과정에 미치는 영향을 확인하였으며, 학습 과정에서 나타나는 인공지능 도구의 역할을 탐색하였다. 또한 앞으로 인공지능 기반 학습 도구 및 시스템을 개발하는데 있어 학습 과학의 측면에서 학습자 중심의 설계 방안을 마련하는 기초를 제공한다. 마지막으로 본 연구는 학습 맥락에서 인공지능 도구에 의해 매개되는 학습자의 학습 과정을 총체적으로 탐색하였다는 점에서 의의가 있으며 향후 인공지능 기반 도구를 교육 현장과 이론에 적용할 가능성을 확인하였다는 점에서 의미가 있다.

In the era of the 4th Industrial Revolution, the development of AI technology is bringing about many changes in society as a whole. The concept of AI, which first appeared in the 1950s, has been recently developed dramatically due to the emergence of innovative technologies such as deep learning algorithms and big data. Unlike existing advanced technologies introduced in the educational context, AI has intelligent characteristics. Accordingly, it is expected to contribute to solving chronic problems in the educational field and to innovate school education. However, paying attention to the innovation of AI technology, there is a lack of in-depth research on how these technologies affect learners when they are introduced into the learning context and how the learning process mediated by these tools appears. Therefore, when AI tools and systems are introduced in the educational context, research is needed to closely examine how learners learn based on these tools. This study aimed to explore the effectiveness of AI tools through the effect of the use of AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, the interaction types between learners and AI translators were summarized to confirm the performance results according to the learner characteristics and interaction types that influence them. The specific research problems of this study are as follows. First, what is the difference in the learner's English writing performance results under the conditions of not using an AI translator and the conditions of using it? Second, how do learners interact with AI translators in English writing tasks? Third, how does the learner's AI and English writing capabilities affect the interaction with the AI translator? Fourth, how does the type of interaction between learners and AI translators affect the results of English writing? To solve the above research problems, a repeated measurement design research method of experimental research was conducted. First, based on previous studies, research tools were developed to explore the interaction between learners and AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, an experiment was conducted and data was collected on 21 adults whose English writing competencies were not too high. Participants participated in the experiment in the order of pre-survey and English writing under the control condition, post-survey of control condition, English writing under the treatment condition, post-survey of treatment condition, and interviews. In the treatment condition, a condition for using an AI translator was added. The collected quantitative data were analyzed according to descriptive statistics, t-test, independent K-sample tests, and Kmeans cluster analysis. In the case of qualitative data, the data recorded in the English writing process were quantified according to the coding scheme, and the interview data were analyzed according to the qualitative data analysis and interpretation method. As a result of the study, it was found that the use of AI tools in task performance improved learners' task performance results. In addition, the types of interaction between learners and AI tools were 'Limited-Korean type' that inputs the entire text into the translator after writing in Korean, 'Limited-English type' that selectively translates difficult parts after writing in English, and 'Cooperative type' that shows the most interaction behavior with AI translator. Learner characteristics that influence these types of interaction were found to be subject-related competencies, but there was no difference in the degree of improvement in writing scores according to the types of interaction. This study quantitatively and qualitatively explored the interaction between learners and AI tool. In addition, the effect of the use of AI tool on the learner's overall learning process as well as the performance results were confirmed. And the role of AI tools in the learning process was explored. It is also meaningful in that it provides the basis for preparing learner-centered design in terms of learning sciences in developing AI-based learning tools and systems in the future. This study is meaningful in that it comprehensively explored the learner's learning process mediated by AI tool in the learning context, and is meaningful in that it confirmed the possibility of application to the educational field and theory in the future.