문지영 / 아랍어 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 아랍어 작문 결과에 미치는 영향에 관한 연구 / 2024년도 신진연구자지원사업(인문사회)

문지영 / 명지대학교 / 인문학 / 아랍어 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 아랍어 작문 결과에 미치는 영향에 관한 연구 / 2024년도 신진연구자지원사업(인문사회) 예비선정

연구목표:

1950년대 처음 등장한 인공지능 개념은 최근 들어 딥러닝과 같은 혁신적 알고리즘과 빅데이터의 등장으로 인해 획기적으로 발전하게 되었다. 인공지능 기술은 교육적 맥락에서도 제 2언어 교육과 관련하여 다양한 형태와 목적으로 활용되고 있다. 이러한 상황 속에서 인공지능 번역기 등의 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 역량의 중요성이 높아지고 있다(유은순, 2018; Tsai, 2019). 학습자의 제 2언어 작문 역량을 높일 수 있는 다양한 도구들이 등장하였으나, 이를 적절히 사용할 수 없다면 그 효용성을 보장하기는 어렵다. Groves & Mundt(2015)는 인공지능 신경망 기반의 번역기가 학문적 목적으로 활용될 경우, 교육을 훨씬 더 탐구적이고 비판적인 활동으로 만들 잠재력을 가지고 있다고 보았다. 이를 통해 학생과 교사는 인식론의 문제를 검토하고 학문적 표현이 실제로 무엇인지 더 깊이 이해할 수 있기에 보다 심층적인 이해가 가능하다는 것이다. 인공지능 신경망 번역기는 상위 엔진의 발전에 따라서 지속적으로 성장하고 있으며, 학습자는 앞으로 보다 더 정교화된 결과물을 제공하는 번역기를 사용할 수 있다. 하지만 학습자가 지니는 태도 및 지식 등의 개인적 변인에 따라서 도구의 사용 결과가 달라지며, 이를 위해 학습자가 인공지능 번역기 등의 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하기 위한 기초적 연구가 중요하다.
이에 본 연구에서는 아랍어 학습자와 인공지능의 상호작용적 과제 수행에서 인공지능 도구 적용의 효과성을 학습자 특성 및 상호작용 행동별 시간의 비율, 수행 결과에 기반하여 다각적으로 분석하고자 한다. 따라서 본 연구는 인공지능 도구의 사용 유무에 따라 수행 결과에 어떠한 차이가 있으며, 아랍어 학습자 특성에 따라 인공지능과의 상호작용 유형이 어떻게 달라지는지 분석하고 그에 따른 수행 결과의 차이를 규명하기 위해 실험 연구 방법 중 단일집단 반복측정설계(equivalent time series design)를 적용할 것이다. 이를 위해 선행 연구를 분석하여 아랍어 학습자와 인공지능의 상호작용에 영향을 미치는 학습자 특성을 도출하고 연구 도구를 개발한 후 실험을 실시할 예정이다. 이후 수집된 자료의 분석을 통해 아랍어 학습자와 인공지능의 효과적인 상호작용을 위한 교육적 시사점을 도출하고, 이를 통해 향후 미래 사회에서의 인공지능 도구 활용에 대한 기초적 연구결과를 제시하고자 한다.

기대효과:

본 연구의 목적은 아랍어 학습자와 인공지능의 상호작용적 과제 수행에서 인공지능 도구 활용의 효과성을 수행 결과로 검증하고, 학습자 특성이 상호작용 유형에 미치는 영향과 이 유형이 수행 결과에 미치는 영향에 대해서 고찰하는 것이다. 본 연구의 실천적, 학문적 기대효과 및 활용방안은 다음과 같다.
첫째, 본 연구는 교육에서의 인공지능 활용에 있어 학습자와 인공지능 도구의 상호작용을 양적, 질적으로 탐색할 것이다. 지금까지 교육 현장에서 인공지능 도구의 활용은 소프트웨어 교육과 콘텐츠 및 교육과정 개발 연구를 중심으로 이루어졌으며, 이에 따라 인공지능 도구를 사용한 학습 과정에 대해 심층적으로 분석한 연구가 부족하였다. 그러나 본 연구에서는 질적, 심층적 탐색을 통해 인공지능 도구가 개입된 학습 상황에서 학습자들이 어떻게 학습하는가에 대해 살펴볼 수 있다는 데 의의가 있다. 앞으로 인공지능 기반의 도구와 시스템들이 교육 현장에 활발하게 적용될 것으로 예상되는 바(관계부처합동, 2019), 이러한 탐색적 연구를 통해 인공지능 도구를 활용한 교육의 효과를 높일 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것이다.
둘째, 교수자에 의한 기본적인 아랍어 작문 수업이 이루어지고 난 이후 관심과 흥미도를 높일 수 있는 교육 도구로 인공지능 번역을 활용하도록 지도한다면 작문에 대한 부담감을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 교육부(2022)의 제2외국어과 교육과정에는 디지털 기반의 다양한 매체를 활용하여 학습자 맞춤형 학습 환경을 제공하고, 온·오프라인을 연계한 수업이 이루어지도록 한다, 협력적 소통과 정보 교류를 위해 다양한 디지털 매체를 적극적으로 수업에 활용할 수 있도록 한다고 명시되어 있다. 즉, 교수자는 학습의 효율성을 극대화하기 위해 정보 통신 기술을 올바르게 활용하는 방법을 가르칠 필요가 있다.
셋째, 본 연구는 인공지능 기반 학습 도구 및 시스템을 개발하는데 있어 학습 과학의 측면에서 학습자 중심의 설계 방안을 마련하는 토대가 될 수 있을 것으로 기대된다. 지금까지 학습 과학의 학제 간 연구를 통해 학습자의 ‘학습하는 방식’에 대한 이해를 돕는 연구 결과들이 도출되었다. 하지만 인공지능 도구와 학습자의 상호작용에 대해 심층적으로 분석한 연구는 아직까지 거의 이루어지지 않고 있으므로 본 연구의 결과는 아랍어 학습자와 인공지능의 상호작용에 대한 심층적인 이해를 제공하여 앞으로 인공지능 기반의 학습 도구와 학습 시스템이 개발되는 과정에서 아랍어 학습의 메커니즘이 효과적으로 반영되는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

연구요약:

본 연구는 아랍어 학습자의 어떠한 특성이 인공지능과의 상호작용에 영향을 미치며, 이러한 상호작용에 따라 수행 결과가 어떻게 달라지는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서 설정한 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.
첫째, 인공지능 번역기를 사용하지 않는 조건과 사용하는 조건에서 학습자의 아랍어 작문 수행 결과에 어떤 차이가 있는가?
둘째, 아랍어 작문 과제에서 학습자는 인공지능 번역기와 어떻게 상호작용하는가?
셋째, 학습자의 인공지능 및 아랍어 작문 역량이 인공지능 번역기와의 상호작용에 어떠한 영향을 미치는가?
넷째, 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 아랍어 작문 결과에 어떠한 영향을 미치는가?
본 연구에서는 아랍어 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용적 과제 수행에서 인공지능 번역기 사용의 효과성을 학습자 특성 및 상호작용 유형별 빈도, 수행 결과로 검증하기 위해 대학교 중급 아랍어 학습자를 연구 대상으로 선정할 것이다.
동일한 연구 대상이 인공지능 번역기를 사용하지 않는 조건과 사용하는 조건에서 나타나는 수행 결과의 비교하여 인공지능 도구 활용의 효과성을 검증하기 위해 본 연구에서는 실험 연구의 단일집단 설계(Single-Subject Designs)의 반복 측정 설계(Repeated Measures Design) 연구 방법을 적용할 예정이다.
또한, 아랍어 학습자와 인공지능의 상호작용적 작문 과제를 평가하기 위해 아랍어 교과와 관련된 작문 수행 과제를 제시할 것이다. 아랍어 작문 과제는 구체적인 작성 지침과 함께 제공될 예정이며, 통제 조건과 실험 조건의 문항은 다르게 제공하되 유사한 수준의 문항을 제시하고자 한다. 이 때 통제 조건의 아랍어 작문 수행 결과는 학습자의 아랍어 기본 작문 역량을 측정하기 위한 자료로 활용될 것이다.
학습자의 아랍어 작문 자기효능감, 인공지능에 대한 태도, 인공지능 리터러시에 대한 사전 설문 조사와 주관적 상호작용 인식 및 인지된 수행 결과에 대한 사후 설문 조사를 실시하여 양적 자료를 수집한다. 다음은 사전에 제작된 아랍어 작문 과제 평가 기준에 근거하여 두 명의 채점자가 채점 기준표에 따라 채점을 한 뒤 측정 범주 값에 대한 일치도를 측정하기 위해 코헨 카파 계수(Cohen’ Kappa)를 구할 것이다.
스크린 녹화를 통해 각 조건에서의 아랍어 작문 과정에 대한 영상 데이터를 수집한 후, 학습자와 인공지능 번역기 상호작용 분석에서 사용할 코딩 스킴은 선행연구와 비디오 분석에서 나타나는 행동 패턴의 유형을 기반으로 개발할 예정이다. 이후 전문가 자문을 거쳐 개발된 코딩 스킴의 미비한 점을 수정 및 보완하여 최종적으로 코딩 스킴을 개발할 것이다. 선행 연구에 기반을 두어 제작된 코딩 스킴을 바탕으로 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 행동 시간 비율과 학습자의 단독 행동 시간 비율을 구한다. 상호작용 행동별 시간의 비율을 구한 후 K-means 군집 분석을 통해 유사한 행동 특성을 지니는 학습자들을 군집화하고 각 유형 별 특성을 살펴볼 예정이다.

키워드:

아랍어 학습자, 인공지능 번역기, 상호작용 유형, 아랍어 작문

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