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AI 기반 맞춤형 학습이 농촌 지역 학생의 수학 학습에 미치는 효과

AI 학습 솔루션이 학생에게 어떤 영향을 미치는지 정량적인 연구 자료가 있다면 효과를 파악하는 데 큰 도움이 됩니다. 오늘은 용인 장평초등학교 황지유 선생님의 연구 사례를 소개합니다.

AI 기반 맞춤형 학습이 농촌 지역 학생의 수학 학습에 미치는 효과

용인 장평초등학교 황지유 선생님 연구 사례 소개

AI 학습 솔루션이 학생에게 어떤 영향을 미치는지 정량적인 연구 자료가 있다면 효과를 파악하는 데 큰 도움이 됩니다. 오늘은 용인 장평초등학교 황지유 선생님의 연구 사례를 소개합니다.


  • 제목: 인공지능 기반 맞춤형 학습이 농촌 지역 학생들의 수학 학습에 미치는 효과
  • 저자: 황지유 (용인 장평초등학교 교사)

연구 배경

2023년 8월, 코로나19 팬데믹이 공식적으로 종료됐지만 코로나19 기간 심화한 교육 격차는 여전히 남아 있습니다. 2022년 실시한 한국교육과정평가원 연구에 따르면 최근 7년간 중·고등학교에서 중·하위권 학생의 수학 학업성취도가 하락 했으며, 보통 학력 수준에 해당하는 학생의 비율도 감소한 것으로 나타났습니다.

특히 농촌 지역을 비롯하여 사교육 인프라가 부족한 지역의 학생들은 학습 격차를 어떻게 극복해야 할지 모르는 경우가 많습니다. 또한 수학은 계통성이 뚜렷하고 한번 학습 부진을 경험하면 극복하기 어렵기 때문에 맞춤형 지원이 필요합니다.

이러한 배경에서 인공지능 기반 맞춤형 교육이 농촌 지역 학습자들의 수학 학업성취도와 학습 태도, 그리고 자기주도학습 능력에 유의미한 영향을 미치는지 입증하고자 연구를 수행했습니다. 이를 바탕으로 인공지능 기반 맞춤형 교육과 자기 주도성 함양의 관련성을 밝혀 공교육에서 인공지능 기술로 양질의 형평성 있는 교육을 실현할 수 있을지 그 가능성을 검토하고자 하였습니다.

실험은 경기도 용인에 위치한 J초등학교 2~6학년 학생 25명과 Y초등학교 4학년 1반 학생 24명을 대상으로 이루어졌습니다. J초등학교는 도심에서 떨어진 곳에 있는 농촌학교로 사교육을 받는 학생이 많지 않고 공교육 의존도가 높습니다. 비교반으로 설정한 Y초등학교는 같은 용인시 내의 초등학교지만, 번화가에 있어 교육 인프라가 J초등학교에 비해 양호한 편입니다.

인공지능 기반 수학학습지원 시스템 선정

선생님이 AI 기반 학습지원 솔루션을 선택한 기준은 크게 세 가지입니다.

첫째, ‘교육과정에 따른 적용이 용이한가?’.
단원별, 차시별 학습 내용이 체계적으로 분류되어 있어 학교 현장에서 바로 적용하기에 적합해야 합니다.

둘째, ‘학생의 동기유발을 위한 게이미피케이션 원리가 적용되어 있는가?’.
게임의 요소인 경쟁, 보상, 도전, 협력 등을 도입하여 학습자들이 재미와 성취감을 느끼게 하고 더 나은 참여와 학습 결과를 끌어내는 데 도움을 줄 수 있어야 합니다.

셋째, ‘학습자 스스로 메타인지 전략을 적용하여 자신의 학습 과정을 조절, 점검할 수 있게 만드는 장치가 있는가?’.
메타인지 전략은 학습자의 학습 과제에 대한 이해도를 높이고, 학습자 스스로 효과적인 학습 전략을 선택하고 조절하는 데 중요한 역할을 합니다.

그리고 클래스팅 AI만 이 기준을 전부 충족할 수 있었습니다.

연구 결과

클래스팅 AI를 활용한 수학 학습이 학생의 학업성취도, 학습태도, 자기주도학습 세 항목 모두에서 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났습니다.

[수학 학업성취도]

학급 전체 평균 점수 향상: 실험반 학생은 클래스팅 AI로 학습하기 전 평가점수가 85.0점이었으나 클래스팅 AI로 학습한 후에는 평가점수 89.8점으로 4.8점이나 향상됐습니다. 그에 반해 클래스팅 AI로 학습하지 않은 비교반 학생의 평균 점수는 사전 76.7점에서 사후 75.0점으로 오히려 1.7점 하락했습니다.

개별 학생의 향상 정도는 어떨까요? 비교반은 사후 향상도가 2.47%에 그치지만, 실험반의 사후 향상도는 10%가 넘는 것으로 나타났습니다. 클래스팅 AI로 학습한 실험반 내 개별 학습자의 학업성취도 역시 유의미하게 향상된 것으로 평가할 수 있습니다.

AI 기반 맞춤형 수학 학습은 기초학력 부진 학생에게 더욱 효과적인 것으로 나타났습니다. 기초학력 부진 학생의 평가 점수가 제일 크게 향상됐는데, K학생의 경우 사전 평가에서 28점, 사후 평가에서 56점을 받았습니다. 그리고 H학생의 경우 사전 평가에서 56점, 사후 평가에서 80점을 받았습니다. 두 학생만 보면 평균 26점이 상승한 것으로 맞춤형 콘텐츠로 선수학습 결손 문제를 해소한 덕분입니다.

[수학 학습 태도]

사전 검사에서는 실험반(M=3.45)보다 비교반(M=3.71)의 평균 점수가 더 높았습니다. 그런데 사후 검사에서는 실험반 (M=3.88)의 평균이 비교반 보다(M=3.51) 더 높게 나타났습니다. 즉, 인공지능 기반 맞춤형 수학학습이 수학 학습 태도에 전반적으로 긍정적인 영향을 끼쳤음을 알 수 있습니다. 하위영역별로 보면 흥미-학습 태도-학습 의지 항목에서 유의미한 차이가 나타났습니다.

[자기주도학습 능력]

실험반의 사후 검사 평균은 사전 검사 평균보다 0.26점 증가하였고 이 차이는 통계적으로 유의미합니다. 반면, 비교반의 사전 검사 평균은 사후 검사 평균보다 0.12점 줄어들었으며, 차이는 유의미하지 않는 것으로 나타났습니다.

실험반에서 유의미한 차이가 나타난 결과를 통해 인공지능 기반 학습지원시스템을 활용한 수학학습이 학습자의 수학 자 기주도 학습 능력 발달에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있습니다. 이는 에듀 테크 플랫폼을 활용한 교수·학습이 자기주도학습 능력의 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 여러 연구 결과와 일치합니다.

이처럼 클래스팅 AI를 활용한 학습은 학생의 수학 학습 성취도와 학습 태도, 자기주도학습 세 가지 기준에서 모두 긍정적인 효과를 보여주었습니다.

특히 대상 학교가 농촌 면 지역이라는 지역적 한계를 극복하고 도심에 위치한 Y초등학교보다 더 큰 향상을 보여준 것은 주목할 만한 결과라 할 수 있습니다.


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