개별화 맞춤형 학습을 지원하는 AI 챗봇 기반 플랫폼 분석

Abstract

연구의 목적은 개별화 맞춤형 학습을 지원하는 챗봇 시스템 기반 플랫폼을 이해하고 그 품질을 평가·검토하여, 챗봇 활용 시 개별화 학습을 효과적으로 지원하는 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내에서 활용되고 있는 AI 챗봇 기반 교육용 플랫폼 5개(솔미챗, Speak AI 튜터, AI 헬피, 키위챗, 클래스팅 젤로)를 분석대상으로 선정하여, 교육적 효율성을 기준으로 한 챗봇의 품질 측정을 위한 4가지 요소(Teaching, Humanity, Affect, Accessibility)를 개별화 맞춤형 학습의 관점에서 어떻게 반영하고 있는지 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 챗봇 품질 요소별 특징은 다양했지만, Teaching, Humanity, Affect, Accessibility의 요소를 바탕으로 학습자가 자율적으로 질문하며 스스로 답을 찾아가는 과정에서 학습할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 챗봇 품질 평가모델을 바탕으로 개별화 맞춤형 학습을 지원하는 AI 챗봇에 대한 이해와 평가를 구체화했다는 점에서 찾을 수 있다.

The purpose of this study is to understand a chatbot system-based platform that supports individualized learning, evaluate and review its quality, and suggest implications for teaching and learning that effectively support individualized learning when using chatbots. To this end, we select five platforms(Solmi Chat, Speak AI Tutor, AI Helpy, Kiwi Chat, and Classting Zelo) and analyze how four elements(Teaching, Humanity, Affect, and Accessibility) for measuring the quality of chatbots are reflected from the perspective of individualized learning. The results of this study show that the chatbots are designed so that learners can learn by asking questions and find answers on their own based on the elements of Teaching, Humanity, Affect, and Accessibility. This study is significant because it specifies the understanding and evaluation of AI chatbots to support individualized and customized learning based on a chatbot quality evaluation model.