시선추적 데이터 기반 AI 실시간 온라인교육 맞춤형 피드백 시스템 설계 및 사용의향 평가 (Design of a Personalized AI-based Synchronous Online Education Feedback System using Eye Tracking Data and Evaluation of Intention to Use)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터교육학회
· 수록지 정보 : 컴퓨터교육학회 논문지 / 27권 / 1호 / 25 ~ 37페이지
· 저자명 : 김동심, 류다현, 박규동

초록

AI(인공지능)과 빅데이터 발달을 통해 학습자의 학습과정 및 수행에 대한 정보를 수집 및 분석하고, 맞춤형 피드백을 자동으로 생성하고 전달하는 것이 가능해졌다. 테크놀로지 기반 학습(Technology-enhanced Learning, TEL) 환경에서 학습자에게 알맞은 때와 장소에 제공되는 자동화된 피드백은 바람직한 수행결과와 현재 수행 정도를 비교할 수 있는 기회를 제공한다. 이를 통해 학습자는 자신의 학습상황을 점검하고, 학습몰입과 참여를 위한 최대한의 노력을 기울일 수 있다. 또한 교수자도 필요한 시점에 관련 피드백을 학습자에게 제공할 수 있으며, 반복적인 피드백을 입력하는 데 걸리는 시간과 노력을 아낄 수 있다. 이에 본 연구에서는 실시간 온라인 학습에서 학습성과를 좌우하는 학습참여를 촉진하는 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 시선 지속시간과 눈 깜빡임, 동공 크기의 변화에 대한 학습자의 생체데이터를 분석하여, 학습에 몰입할 수 있는 맞춤형 피드백을 제공한다. 학습자의 행태 데이터에 대한 빅데이터 분석을 바탕으로 실시간 교육처방인 자동화된 피드백을 제공함으로써, 학습에 참여도를 높일 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 개발될 시스템의 학습자용 대시보드를 설계하여, 실제 사용자인 대학생을 대상으로 사용의향을 확인하였다. 그 결과, 긍정적 필요성 54.9%, 중립 13.4%, 부정적 필요성 31.7%가 확인되었으며, 사용의향도 긍정 68.3%, 중립 10.7%, 부정 21.0%로, 향후 사용에서의 기대감을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 시스템 개발에서의 시사점을 확인하였다

영어초록

With the advancement of AI and big data, it has become possible to deliver personalized feedback to learners by extracting information about their learning process and performance. In a technology-enhanced learning, automated feedback provided to learners at the right time provides an opportunity to compare current performance with desired performance results. This helps learners to identify their learning situation and make maximum efforts to improve their learning immersion and participation. In addition, instructors can provide relevant feedback to learners when needed, saving time and effort required to input repetitive feedback. This study aims to develop a system that provides personalized feedback to promote learning participation, which ultimately leads to better learning outcomes during online learning. Specifically, it analyzes the learner's gaze data, such as gaze duration and eye blinks, to provide customized feedback that helps students immerse themselves in learning. Based on big data analysis of learner behavior data, synchronous learning prescriptions are provided to increase learning participation. In this study, we designed a dashboard for the system's learners and confirmed their intention to use it among actual users university students. As a result, 54.9% of the need was positive, 13.4% were neutral, and 31.7% were negative, and the intention to use was 68.3% positive, 10.7% neutral, and 21.0% negative. These results confirm expectations for future use and suggest implications for system development.

참고자료

· 없음