인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향 분석: 활동이론을 중심으로

Abstract

본 연구는 인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향을 체계적으로 분석하여 현재의 이슈를 파악하고 향후 방향성을 탐색하기 위하여 활동이론에 기반하여 관련 연구 동향을 분석하고자 하였다. 활동체제모형을 분석 틀로 사용하여 34개 논문을 분석한 결과는 다음과 같다. 1) 챗봇 관련 연구는 국내와 국외 모두 2019년부터 급증한 것으로 나타났다. 2) 학습자는 국내와 국외 모두 대학생 이상이 가장 많았고, 3) 표집 크기는 국내는 50명 이하, 국외는 100명을 초과한 경우가 가장 많았다. 인공지능 챗봇은 국내와 국외 모두 4) 목적형 시스템 5) 문자 6) 학습도구로 사용되는 경우가 가장 많았다. 또한, 7) 국내는 기존 챗봇을, 국외는 자체 개발한 경우가 가장 많았다. 국내와 국외 모두 8) 영어와 9) 지적기능을 학습 목표로 설정하여 챗봇을 활용한 경우가 가장 많았으며, 10) 학습 결과로 국내는 인지 및 정의적 영역을, 국외는 정의적 영역을 가장 많이 확인하였다. 11) 챗봇 사용 횟수는 국내는 1회, 국외는 2회 이상이 가장 많았다. 챗봇 사용은 12) 교수가 스캐폴딩을 제공하는 통제된 환경에서 사용하는 경우가 국내와 국외 모두 가장 높았다. 13) 챗봇을 사용하는 학습 환경은 국내는 오프라인이 가장 많았고, 국외는 온라인과 오프라인 둘 다 동일하게 가장 많았다. 14) 협동학습에서 챗봇을 사용하는 경우는 국외는 없었으며, 국내도 1건만을 제외하고 모두 개별학습에서 사용하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 향후 연구의 방향성을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 과업 중심의 목적형 챗봇을 개발하고 효과성을 엄격하게 검증하는 후속 연구가 요구된다. 둘째, 정의적 영역을 지원하는 챗봇을 에이전트화하여 개발할 필요가 있다. 셋째, 챗봇이 튜터로써 기능하여 적시적 피드백을 제공하는 다양한 협동학습 방안을 마련할 필요가 있다. 마지막으로, 온라인 학습 환경에서 학습 분석 데이터를 활용하여 챗봇을 효과적으로 사용할 수 있는 학습 설계에 대한 연구가 요구된다.

In this study, the research trend of educational use of artificial intelligence chatbots were systematically analyzed to identify current issues and explore future directions based on activity theory. 34 papers were analyzed by using the activity system model as an analysis framework. The results are as follows. Research on chatbots has been sharply increased from 2019 in both domestic and international. For the number of learners, above of college students were the most in both domestically and internationally. The most common sample size was 50 or less in domestic and more than 100 in foreign countries. Artificial intelligence chatbots were most often used as a purpose-based system, text-based, learning tools in both domestic and abroad. chatbots were developed for using in foreign countries, while existing chatbots were used in Korea. In both domestic and foreign countries, chatbots were aimed to teach English and intellectual skill. The most result of learning is cognitive and affective domain in Korea and affective domain in foreign conturies. The most number of use was only once in Korea and twice in foreign countries. In both domestic and foreign countries, it was the most common case that the instructor were in control of environment and offered scaffolding while using chatbots. As for the learning environment, offline was the most common in Korea, and both online and offline were identically common in foreign countries. Chatbots were not used in cooperative learning at all abroad and only one case in Korea. Based on the results, the direction of future research is presented as follows. First, a follow-up study is required to develop a task-oriented, purpose-built chatbot and strictly verify its effectiveness. Second, it is necessary to develop chatbots that support the affective domain as agents. Third, it needs to design the cooperative learning in which chatbots function as tutors and provide timely feedback. Finally, research on learning design that can effectively use chatbots by utilizing learning analysis data on online learning environment is required.