예비교사를 위한 생성형AI챗봇 활용 데이터 기반 맞춤형 수업 설계 프로그램 개발연구 (Development research on data-driven personalized instruction for pre-service teachers using a generative AI chatbot)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육정보미디어학회
· 수록지 정보 : 교육정보미디어연구 / 31권 / 1호 / 219 ~ 243페이지
· 저자명 : 강지윤, 이정민

초록

본 연구는 예비교사의 데이터 리터러시와 맞춤형 수업 설계 역량을 강화하기 위해 생성형AI챗봇을 활용한 데이터 기반 맞춤형 수업 설계 프로그램을 개발하고, 그 효과를 실증적으로 검증하였다. Richey 와 Klein(2007)의 설계․개발 연구방법을 적용하여 프로그램을 설계하였으며, 총 37명의 사범대 예비교사를 대상으로 4차시에 걸친 프로그램을 진행하였다. 프로그램은 학습자 데이터 수집 및 시각화, 데이터 기반 의사결정, 맞춤형 수업 목표 및 계획 수립, 후속 과제 설계 등으로 구성되었으며, 생성형AI 챗봇 ‘Vizchat’을 활용하여 학습자 데이터를 해석하고 맞춤형 수업 설계를 지원하였다. 연구 결과, 데이터 리터러시(M=4.34, p<.001), 데이터 기반 의사결정 효능감(M=4.47, p<.001), 수업 설계 역량(M=4.91, p<.001) 모두 유의하게 향상되었다. 그러나 가상 데이터 사용, 단기적 프로그램 운영, AI 챗봇의 시각적 인식 오류 등의 제한점이 존재하였다. 본 연구는 데이터 시각화 및 AI 기술을 결합한 맞춤형 수업 설계 지원 프로그램의 교육적 가능성을 검증하고, 예비교사의 데이터 활용 역량 강화를 위한 새로운 접근 방안을 제시하였다.

영어초록

This study aimed to develop a data-driven personalized instruction utilizing a generative AI chatbot to enhance pre-service teachers’ data literacy and personalized lesson design competency, and empirically verify its effectiveness. The program was designed based on Richey and Klein’s (2007) design and development research methodology and was implemented with 37 pre-service teachers from a College of Education over four sessions. The program consisted of learner data collection and visualization, data-driven decision-making, the establishment of personalized lesson objectives and plans, and the design of follow-up assignments. The generative AI chatbot ‘Vizchat’ was employed to assist in interpreting learner data and supporting personalized lesson design. The results indicated significant improvements in data literacy (M=4.34, p<.001), data-driven decision-making efficacy (M=4.47, p<.001), and lesson design competency (M=4.91, p<.001) compared to pre-intervention levels. However, limitations were identified, including the use of simulated data, the short-term nature of the program, and the AI chatbot’s occasional visual recognition errors. This study empirically validated the educational potential of a personalized instruction design support program integrating data visualization and AI technology while proposing a novel approach to enhance pre-service teachers’ data utilization competencies.

참고자료

· 없음