AI Collaboration

인간-AI 협력 역량 향상을 위한
진단도구와 맞춤형 수업모형 개발

최근에 인간처럼 생각하고 행동하는 인공지능이 많이 등장하고 있고, 의료, 법률, 경영, 교육, 예술 등의 분야에서 인공지능과 협력하는 경우가 점차 증가하고 있습니다.

그렇기 때문에 인공지능 리터러시 교육에서 프로그래밍 기술을 가르치는 것도 중요하지만 어떻게 하면 인공지능과 더불어 살아갈 수 있는지를 가르치는 것도 매우 중요합니다.

본 연구는 인공지능과 협력하기 위해서 인간에게 필요한 역량에 무엇이 있는지를 정의하고 해당 역량을 향상시키기 위한 수업과 평가방법을 개발하고자 합니다.

본 연구는 한국연구재단으로부터 2022년부터 3년 동안 인문사회분야 중견연구자지원을 받아 진행되고 있으며, 미래 사회의 핵심 역량이 될 인공지능과의 협력 역량을 탐구한다는 점에서 앞으로 교육계에 많은 시사점을 줄 것으로 기대됩니다.

Learning data

공교육 학습 데이터 생태계 구축 방안 연구

2025년부터 AI 디지털 교과서가 전국적으로 보급됨에 따라 학습 데이터의 양이 크게 증가할 것으로 예상되지만, 이를 체계적으로 수집, 저장, 관리, 분석, 활용하기 위한 방안에 대한 연구는 아직 부족한 실정입니다.

학습과학연구소는 한국연구재단의 인문사회연구소지원사업에 선정되어, 2024년부터 6년 동안 지속 가능한 학습 데이터 생태계 구축을 위해 교육적, 기술적, 제도적 기반을 마련하는 데 초점을 맞추고자 합니다.

본 연구는 국가 차원의 학습 데이터 표준을 수립하고, 공교육 학습 데이터 생태계를 설계하며 그 구성 요소를 도출하는 것을 목표로 합니다. 또한, 학습 데이터를 둘러싼 주요 쟁점을 파악하고, 국가 차원에서 학습 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하기 위한 구체적인 실천 방안을 제안합니다.

Learner's Diversity and Equity

기초학력 미달 학생에 대한 초등교사의 뉴로미스 탐색

일부 교사들은 수동적 학습이나 암기식 훈련이 고차적 사고 활동보다 기초학력 미달 학생에게 더 효과적이라고 생각하는 등 잘못된 신념을 가지고 있습니다.

이러한 뉴로미스는 기초학력 미달 학생을 위한 효과적인 지원 전략 도출을 방해할 뿐만 아니라, 디지털 전환 시대의 새로운 교육 기술인 AI를 수용하고 활용하는 양상에도 영향을 미칠 수 있습니다.

본 연구는 초등교사가 기초학력 미달 학생에 대해 가지고 있는 뉴로미스가 무엇인지 탐색하고, 이러한 뉴로미스가 AI 기반 교육에 대한 인식과 어떤 관련성을 가지는지 파악함으로써 교사 교육과 AI 기반 교육 실천 전략에 대한 시사점을 도출하고자 합니다.

Learning Data

멀티모달 데이터 기반 학습과학 연구방법 가이드라인과 사례 개발

멀티모달 학습분석(Multimodal Learning Analytics, MLA)이 학습자의 다양한 인지·정서·행동 데이터를 통합적으로 분석하여 보다 정밀한 학습 과정 이해와 맞춤형 교육 지원을 가능하게 하므로 최근 학습과학 연구에서 멀티모달 학습분석의 중요성이 급격히 증가하고 있습니다.

멀티모달 학습분석 연구를 효과적으로 수행하기 위해서는 시선추적기(Eye-Tracker), 뇌파 측정 장비(EEG), 근적외 분광 장비(fNIRS), 심박 변이도 측정 장비(HRV) 등의 장비가 필요하며, 이를 통해 학습자의 시각적 주의, 감정 반응, 신경생리학적 변화를 실시간으로 분석할 수 있습니다.

수집한 멀티모달 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해 안전하고 효과적인 사용이 요구되므로 명확하고 체계적인 가이드라인을 개발할 필요가 있고, 장비의 적극적인 활용을 위해 장비를 활용한 구체적인 연구 사례를 발굴하는 것이 중요합니다.

본 프로젝트에서 개발하는 멀티모달 데이터 수집 및 분석에 대한 가이드라인과 연구 사례는 학습과학 연구 경험이 부족한 대학원생과 연구자에게 유용한 정보를 제공하고 학습과학 연구를 활성화 하는 데 기여할 수 있을 것입니다.