대학생의 AI 기반 적응형 학습 플랫폼(ALEKS) 사용 만족도 및 학습성과에 대한 인식 연구

Abstract

연구목적: 본 연구의 목적은 AI기반 적응형 학습 플랫폼 활용에 대한 만족도 및 학습성과에 대한 인식을 분석하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 AI기반 적응형 학습 플랫폼(ALEKS)를 활용한 경영통계 교과목을 수강한 대학생을 대상으로 설문조사를 진행하였고 최종 분석에 128명의 자료가 활용되었다. 분석방법으로는 IBM SPSS 22.0을 활용하여 빈도분석, t 검정과 F 검정을 실시하였으며, 주관식 문항은 word cloud 및 유형별 빈도로 제시하였다. 연구결과: 첫째, AI 기반 적응형 학습 플랫폼에 대해 내용, 개인화, 사용자 편의 순으로 만족했다. 둘째, AI 기반 적응형 학습 플랫폼 활용 수업만족도와 관련해서 학습자는 교수자의 지원(학습활동 점검, 피드백 제공 등), 조교지원(플랫폼 안내, 문제해결 등)에 대해 평균보다 낮게 평가했다. 셋째, 학습성과에 대한 인식과 관련해서 자신의 수준을 파악하는데 가장 도움이 되었지만 흥미를 유발하고 학습동기를 높이거나 학습진도를 포기하지 않고 따라가도록 하는 것에 대해서는 상대적으로 낮게 평가했다. 넷째, AI 기반 적응형 학습 플랫폼에 대한 만족도가 높은 집단이 낮은 집단 비해 수업만족도와 학습성과에 대한 인식이 통계적으로 유의하게 높았다. 다섯째, AI기반 적응형 학습 플랫폼활용 수업에 만족하는 이유는 ‘다양하고 충분한 문제 제공’, ‘수업 후 자기주도적으로 학습 가능’, ‘맞춤형 학습 가능’, ‘개인의 학습내용 및 성과 확인 가능’로, 불만족하는 이유는 ‘새로운 플랫폼 사용의 어려움’, ‘많은 과제량으로 인한 공부 시간 증가’, ‘플랫폼의 활용 전략의 문제’로 요약할 수 있었다. 다섯째, 학습자는 ‘시스템’과 ‘수업설계 및 운영’ 측면에서 개선을 요구했다. 논의 및 결론: 이상의 결과를 바탕으로 대학에서의 AI기반 적응형 학습을 위한 시사점을 도출하면 다음과 같다. 첫째, AI 기반 적응형 학습 플랫폼을 일률적으로 동일하게 적용하기보다는 개별 대학에 맞게 유연하게 적용하는 방안을 검토할 필요가 있다. 둘째, AI 기반 적응형 학습 플랫폼 활용 수업을 고려하여 수업 설계 및 운영을 조정할 필요가 있다. 셋째, 학습성과에 대한 심도 있는 논의를 위해 다양한 변인을 포함한 추가 연구가 필요하다.