중앙대·육사 연구팀, 생성형 AI 언어학습 도구 평가 기준 실증 도출

언어를 배우는 사람이 실제로 중요하게 여기는 기준을 바탕으로 생성형 인공지능 학습 도구의 교육적 효과를 살펴본 연구가 나왔다.

중앙대학교 영어교육과 이장호 교수와 이한솔 육군사관학교 교수는 공동연구를 통해 학습자들이 중시하는 평가 기준을 실증적으로 도출했다고 12일 밝혔다. 실증적 도출은 학습자의 평가를 실제 자료로 확인해 기준을 마련했다는 뜻이다.

연구팀은 이렇게 마련한 다차원 평가 기준을 토대로 전통적인 코퍼스 기반 학습 도구와 생성형 AI 기반 학습 도구의 교육적 효과성을 체계적으로 비교·검증했다. 다차원 평가는 하나의 항목만 보는 것이 아니라 학습자가 중요하게 생각하는 여러 기준을 함께 살피는 방식이다.

코퍼스는 실제로 사용된 많은 언어 자료를 모아 놓은 데이터다. 코퍼스 기반 학습은 학습자가 이 자료를 직접 탐구하면서 단어나 문법의 규칙과 실제 쓰임을 발견하도록 돕는다. 이를 데이터 기반 학습(Data-Driven Learning, DDL)이라고 한다.

최근 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능(GenAI)이 언어 교육 분야에 빠르게 도입되면서 데이터 기반 학습에서도 생성형 AI 활용이 이어지고 있다. 이번 연구는 이 흐름 속에서 학습자가 중시하는 기준을 먼저 확인한 뒤, 기존 코퍼스 기반 도구와 생성형 AI 기반 도구를 같은 틀에서 비교했다는 데 초점을 맞췄다.

자료: 중앙대학교·육군사관학교