교육용 인공지능 애플리케이션의 특성 및 설계 수준 분석
Analysis of the Characteristics and Design Level of Educational Artificial Intelligence Applications
- 주제(키워드) Artificial intelligence , AI in education , educational application , 인공지능 , 인공지능의 교육적 활용 , 교육용 애플리케이션
- 주제(기타) 교육학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002630853
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국교육정보미디어학회
- 발행년도 2020
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000176632
- 본문언어 한국어
- Published As http://dx.doi.org/10.15833/KAFEIAM.26.3.647
초록/요약
AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 AI의 교육적 활용에 대한 관심과 기대감이 높아지고 있다. 하지만, 새로운 기술이 도입될 때는 그 가능성과 제한점을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 현재 활용 가능한 국내외 AI 기반 교육용 애플리케이션의 현황 및 설계 수준을 분석하여 시사점을 도출하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 본 연구에서 살펴본 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 현재 활용 가능한 교육용 AI 애플리케이션의 특성(주제 영역, 사용 대상, AI 기술유형)의 현황은 어떠한가? 둘째, 현재 활용 가능한 교육용 AI 애플리케이션은 AI 설계의 복잡성 수준에서 어떻게 분석될 수 있으며, 그 수준의 현황은 어떠한가? 체계적 검색과정과 선별기준을 통해 51개의 애플리케이션을 분석 대상으로 선정하고 주제 영역, 사용 대상, AI 기술유형의 세 가지 영역에서 특성분석을 실시하였다. 더불어 AI 기술의 적응적 설계 특성에 주목하여 설계 기술수준을 입력-출력의 복잡성과 불확실성에 따라 네 가지 수준으로 나누어 분석하였다. 각 연구문제에 따른 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사용대상의 경우 단일그룹 보다는 다양한 연령대의 학습자를 대상으로 개발된 애플리케이션의 수가 더 많았다. 둘째, 분석된 애플리케이션의 주제영역 및 기술 유형에서 편중성을 발견할 수 있었다. 주제영역의 경우 어학학습과 수학학습에 편중되는 현상이 나타났으며, 기술 유형도 음성인식 기술이 가장 많이 활용되었다. 셋째, AI 설계의 복잡도 수준은 모든 분석대상이 비교적 낮은 수준인 ‘수준 1’과 ‘수준 2’에 분포된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 최근 AI 기술에 대한 사회 전반적 관심과 투자가 높아지고, 교육용 AI 애플리케이션 개발은 양적으로 증가하고 있으나, 실제 교육현장에서 활용 가능한 AI 애플리케이션의 종류는 아직까지는 한정적이고 지능형 설계 수준도 높지 않으므로 과도한 기대감을 경계해야함을 시사한다.
more초록/요약
With the rapid introduction of AI technologies, there are increasing interest and expectations about the impact of AI in the education field. When a new technology is introduced, it is necessary to evaluate the potential and challenges of the technology from an objective stance. This study, hence, aims to derive implications by analyzing the current status and design level of educational AI applications in Korea and abroad. Specifically, the research questions examined in this study are: (1) what is the current status of the characteristics (subject area, target learner, AI technology type) of the educational AI applications?, (2) how can the educational AI applications be analyzed in terms of the level of complexity in AI design, and what is the current status of the design complexity levels? Through the systematic search process and selection criteria, 51 applications were selected as the targets to analyze their characteristics. In addition, focusing on the adaptive nature of AI technology, the level of design complexity was analyzed in terms of four levels according to the complexity and uncertainty of input-output. The main results for each research question are as follows. First, the number of applications developed for diverse groups was greater than that for single-group users. Second, there was some bias in the subject area and technology type of the analyzed applications. Concerning subject areas, many applications focus on language learning and mathematics learning, and speech recognition was the most frequently used AI technology. Third, the analysis of the complexity in AI design indicates that all applications were rather at low levels, namely ‘Level 1’ and ‘Level 2’. In conclusion, this study suggests that while social interest and investment in AI technology have increased recently, and the development of educational AI applications is increasing, AI applications that can be used in the actual classrooms are still limited and the level of intelligent functions may not be high, implying the danger of over expectations and hype toward AI in education.
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