AI기반 학습분석 시스템의 교육적 효과성 분석

클래스팅 AI, 초등학생 성적과 미래 역량을 높인다? 실제 연구 결과 분석

2024 교육 연구 | AI 학습분석 | 초등교육 | 에듀테크

 

요즘 학교에서 AI를 활용한 학습 시스템이 점점 늘어나고 있습니다. 많은 학부모님이 이런 시스템이 실제로 아이들의 학습에 도움이 되는지 궁금해하시는데요. 특히 단순히 성적만 올려주는 것이 아니라, 미래 사회에서 필요한 창의성이나 문제해결력 같은 역량도 길러줄 수 있는지가 중요한 관심사입니다.

 

2024년 한국콘텐츠학회 논문지에 발표된 연구에서는 AI 기반 학습분석 시스템인 '클래스팅 AI'가 초등학생의 학업성취도와 21세기 핵심 역량에 어떤 영향을 미치는지 실제 학교 현장에서 검증했습니다. 오늘은 이 연구 결과를 바탕으로 AI 학습 시스템의 교육적 효과를 자세히 살펴보겠습니다.

AI 학습분석 시스템이란 무엇인가

AI 기반 학습분석 시스템은 인공지능 기술을 활용하여 학생 개개인의 학습 데이터를 수집하고 분석하는 교육 플랫폼입니다. 학생이 문제를 풀면 시스템이 정답률과 학습 패턴을 실시간으로 분석하여 각 학생의 강점과 약점을 파악합니다. 이를 바탕으로 학생에게는 맞춤형 학습 콘텐츠를, 교사에게는 학급 전체의 학습 현황과 개별 학생의 취약점 정보를 제공합니다.

클래스팅 AI는 이러한 학습분석 기능을 갖춘 대표적인 교육용 플랫폼으로, 특허받은 인공지능 시스템이 누적 학습 데이터를 분석하여 학생의 학업 성취도를 진단합니다. 교사는 학생들의 취약점을 실시간으로 확인할 수 있어 수업 운영에 큰 도움을 받을 수 있으며, 학생들도 자신이 어떤 부분을 보완해야 하는지 명확하게 알 수 있게 됩니다.

연구는 어떻게 진행되었나

김상홍 연구자가 수행한 이 연구는 서울 소재 S초등학교 4학년 학생들을 대상으로 진행되었습니다. 연구의 신뢰성을 높이기 위해 학생들을 세 개의 집단으로 나누어 비교 분석을 실시했는데요. 첫 번째는 클래스팅 AI를 활용한 AI 학습분석 집단, 두 번째는 교육용 SNS를 활용한 집단, 세 번째는 전통적인 ICT 도구를 활용한 집단입니다.

연구에서는 각 집단의 학업성취도를 측정하는 것은 물론, 21세기 학습자에게 필요한 핵심 역량도 함께 평가했습니다. 평가 영역에는 창의성, 문제해결력, 협업능력이 포함되었으며, 추가로 교수자들이 AI 학습분석 시스템 활용에 대해 어떤 인식 변화를 보였는지도 분석했습니다.

학업성취도에서 나타난 의미 있는 차이

연구 결과, AI 학습분석 시스템을 활용한 집단이 다른 두 집단에 비해 학업성취도에서 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 기록했습니다. 이는 AI가 학생 개개인의 학습 상태를 정밀하게 파악하고, 그에 맞는 학습 내용을 제공함으로써 학습 효율을 높였기 때문으로 해석됩니다.

특히 AI 학습분석 시스템은 학생이 어떤 개념에서 어려움을 겪고 있는지 즉각적으로 파악할 수 있어, 교사가 적시에 개입하여 보충 지도를 할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 단원 학습 전 진단평가를 통해 선수 학습이 부족한 학생을 미리 파악하고, 해당 내용을 보완한 후 본 학습에 들어갈 수 있게 됩니다. 이러한 맞춤형 접근이 전체적인 학업성취도 향상으로 이어진 것입니다.

연구 핵심 결과: AI 학습분석 집단은 교육용 SNS 집단이나 전통적 ICT 활용 집단과 비교했을 때 학업성취도와 4개 영역의 학습역량 모두에서 통계적으로 유의미하게 높은 성과를 보였습니다.

창의성, 문제해결력, 협업능력도 함께 향상

이 연구에서 더욱 주목할 만한 점은 학업성취도뿐만 아니라 21세기 학습자 역량에서도 긍정적인 효과가 나타났다는 것입니다. AI 학습분석 집단의 학생들은 창의성, 문제해결력, 협업능력 등 미래 사회에서 요구되는 핵심 역량에서도 다른 집단보다 높은 점수를 보였습니다.

21세기 학습자 역량은 국제적으로 미래 교육에서 반드시 길러야 할 능력으로 인정받고 있습니다. 단순히 지식을 암기하는 것이 아니라, 새로운 아이디어를 만들어내는 창의성, 복잡한 문제 상황에서 해결책을 찾아내는 문제해결력, 다른 사람들과 효과적으로 협력하는 협업능력이 여기에 해당합니다. AI 학습분석 시스템이 이러한 역량 발달에도 기여할 수 있다는 점은 매우 고무적인 결과입니다.

연구자는 AI 시스템이 학생들의 적극적인 학습 참여를 이끌어내면서 이러한 결과가 나타난 것으로 분석합니다. 자신의 학습 상태를 스스로 확인하고 부족한 부분을 채워나가는 과정에서 자기주도 학습 능력이 향상되고, 이것이 다시 창의성과 문제해결력으로 연결되는 선순환 구조가 형성된 것입니다.

교사들의 수업도 학습자 중심으로 변화

이 연구는 학생들의 변화만 측정한 것이 아니라, 교수자들의 인식 변화도 함께 분석했습니다. AI 학습분석 시스템을 활용한 교사들은 시스템에 대한 만족도가 높았으며, 무엇보다 자신의 수업이 학습자 중심으로 변화했다고 인식하는 것으로 나타났습니다.

교사들은 AI 학습분석을 통해 학생들의 적극적인 수업 참여를 유도할 수 있었다고 응답했습니다. 기존에는 교사가 일방적으로 정보를 전달하는 방식이었다면, AI 시스템 도입 후에는 학생 개개인의 수준과 필요에 맞춘 개별화 수업이 가능해졌습니다. 교사는 반복적인 평가와 분석 업무에서 벗어나 학생과의 상호작용이나 심화 지도에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 되었습니다.

이러한 결과는 AI 기반 학습분석 시스템이 단순히 학생의 성적을 올리는 도구가 아니라, 교실 수업의 질적 변화를 이끌어내는 촉매제 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 교사와 학생 모두에게 긍정적인 영향을 미치는 것이 진정한 교육 혁신이라고 할 수 있겠습니다.

학부모가 알아야 할 시사점

이 연구는 AI 기반 학습분석 시스템이 학생들의 적극적인 학습 참여와 학습자 중심 교육 환경 조성에 효과적으로 기여할 수 있음을 실증적으로 보여줍니다. 특히 학업성취도 향상과 함께 창의성, 문제해결력, 협업능력 같은 미래 핵심 역량도 함께 발달한다는 점은 주목할 만합니다.

다만 AI 학습 시스템이 만능 해결책은 아니라는 점도 기억해야 합니다. 시스템은 어디까지나 도구이며, 이를 효과적으로 활용하는 것은 교사와 학생의 몫입니다. 또한 AI에 지나치게 의존하면 오히려 자기주도 학습 능력이 약화될 수 있다는 우려도 있으므로, 균형 잡힌 접근이 필요합니다.

자녀가 학교에서 AI 학습 시스템을 활용하고 있다면, 단순히 시스템이 제시하는 문제만 풀게 하기보다는 자신의 학습 현황을 스스로 점검하고 목표를 세우는 습관을 함께 길러주시기 바랍니다. AI가 분석한 데이터를 바탕으로 자녀와 학습 계획을 함께 세워보는 것도 좋은 방법입니다. 기술의 도움을 받되, 학습의 주체는 언제나 아이 자신이어야 한다는 점을 잊지 마시기 바랍니다.

참고 자료

본 글은 "김상홍(2024). AI기반 학습분석 시스템의 교육적 효과성 분석. 한국콘텐츠학회 논문지, 24(6), 55-65" 연구를 바탕으로 작성되었습니다.