표제지
목차
요약 4
ABSTRACT 8
Ⅰ. 서론 18
1. 연구의 필요성 및 목적 18
가. 연구의 추진 배경 및 필요성 18
나. 연구의 목적 20
다. 용어의 정의 : 교육에서의 인공지능 활용 20
2. 연구 내용 21
가. 인공지능 기반 학습보조시스템 관련 문헌 및 사례 분석 21
나. 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 현황과 지원 요구 21
다. 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 22
라. 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 도입 및 활용 지원 방안 22
3. 연구 방법 22
가. 문헌 및 사례 연구 22
나. 개별 심층 면담 22
다. 전문가 협의회 23
Ⅱ. 인공지능 기반 학습보조시스템 관련 문헌ㆍ사례분석 24
1. 교육에서의 인공지능 학습 지원 시스템 유형과 동향 24
가. 교육에서의 인공지능 활용(AIEd)의 개념 24
나. 인공지능 기반 학습 지원 시스템의 개념과 유형 26
다. 인공지능 기반 학습 지원 시스템 관련 연구 및 정책 동향 41
2. 국내ㆍ외 인공지능 기반 학습 지원 시스템 사례 47
가. 주요 학습지원 시스템 개발사 분석 47
나. 국내ㆍ외 학습지원 시스템 사례 54
다. 시사점 65
Ⅲ. 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 현황과 지원 요구 67
1. 심층 면담 방법 67
가. 면담 대상자 67
나. 수행방법 및 절차 69
다. 분석방법 69
2. 심층 면담 분석 결과 70
가. 대학별 현황 및 요구 조사 70
나. 요구분석 결과 종합 96
다. 시사점 98
Ⅳ. 인공지능 기반 학습보조시스템 활용을 위한 교수-학습 지원 모델 99
1. 교수-학습 지원 모델 도출 절차 및 방법 99
가. 교수-학습 지원 모델 도출을 위한 범위 설정 99
나. 교수-학습 지원 모델 도출 방법 99
2. 교수-학습 지원 모델 도출 결과 100
가. 분석 및 설계 (수업 전) 102
나. 실행 (수업 중) 105
다. 평가 (수업 후) 109
Ⅴ. 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 전략 110
1. 기획 및 도입 114
2. 인적, 물적, 인프라 영역 116
3. 제도적 기반 구축 122
4. 대학 성과 관리/확산 영역 127
참고문헌 133
판권기 139
〈표 Ⅱ-1〉 인공지능 활용 교육 정의에 대한 선행연구 고찰 내용(한국과학창의재단, 2022) 25
〈표 Ⅱ-2〉 인공지능 기반 학습보조시스템의 교수-학습 평가 유형 27
〈표 Ⅱ-3〉 인공지능 기반 학습보조시스템의 학사 추천 유형 38
〈표 Ⅲ-1〉 요구조사 참여자 명단 67
〈표 Ⅲ-2〉 대학별 학습보조시스템 구축 및 운영 현황 71
〈표 Ⅲ-3〉 고려대학교의 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 74
〈표 Ⅲ-4〉 단국대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 78
〈표 Ⅲ-5〉 서울대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 79
〈표 Ⅲ-6〉 성균관대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 82
〈표 Ⅲ-7〉 중앙대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 83
〈표 Ⅲ-8〉 건국대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 85
〈표 Ⅲ-9〉 순천향대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 89
〈표 Ⅲ-10〉 아주대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 93
〈표 Ⅲ-11〉 한림대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 운영 현황 및 요구 95
〈표 Ⅳ-1〉 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용을 위한 교수-학습 지원 모델 도출 절차 100
〈표 Ⅳ-2〉 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 분석 및 설계 내용 104
〈표 Ⅳ-3〉 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 실행 내용 107
〈표 Ⅴ-1〉 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 도입 및 활용 방안 112
〈표 Ⅴ-2〉 인공지능 기반 학습보조시스템의 도입 방식에 따른 도입 및 개발 전략 115
〈표 Ⅴ-3〉 지역-대학-기업 협력모델 131
[그림 Ⅱ-1] The Components and Data Flow Through a Typical Adaptive Learning System(Bienkowski, Feng, & Means, 2012) 41
[그림 Ⅱ-2] 영국 에듀테크 프레임워크(홍선주 외, 2020) 43
[그림 Ⅱ-3] 중국 교육 정보화 2.0 행동계획의 목표와 임무(손민정 외, 2020) 44
[그림 Ⅱ-4] 여러 국가의 인공지능 기반 교육 정책 관련 분류 (UNESCO, 2021) 46
[그림 Ⅱ-5] 중앙대 'e-Advisor' 모바일 화면 50
[그림 Ⅱ-6] 스누지니 교과목 추천 화면 51
[그림 Ⅱ-7] 스피킹 클래스 앱 화면 52
[그림 Ⅱ-8] LG CNS AI 튜터 버터타임 화면 53
[그림 Ⅱ-9] TOST 앱 화면 54
[그림 Ⅱ-10] ALEKS의 교수자 화면 55
[그림 Ⅱ-11] ALEKS의 학습자 화면 56
[그림 Ⅱ-12] Century의 교수자 화면 58
[그림 Ⅱ-13] Century의 학습자 화면 58
[그림 Ⅱ-14] Century 활용 정도에 따른 영어 성적 60
[그림 Ⅱ-15] Century 활용 정도에 따른 수학 성적 60
[그림 Ⅱ-16] Knewton의 학습자 화면 62
[그림 Ⅱ-17] e-Advisor의 학습자 화면 63
[그림 Ⅱ-18] Dan.i(단아이) 사용 예시 64
[그림 Ⅲ-1] 고려대학교 AI 선배 화면 73
[그림 Ⅲ-2] 고려대학교 AI 선배 추천 결과 화면 74
[그림 Ⅲ-3] 단국대학교 단아이(학생용) 76
[그림 Ⅲ-4] 단국대학교 데스크(교수자용) 77
[그림 Ⅲ-5] 서울대학교 스누지니 메인 화면 79
[그림 Ⅲ-6] 성균관 대학교 전공별 취업 현황 정보 제공 화면 81
[그림 Ⅲ-7] 성균관대학교 교내 타 서비스 연계화면 81
[그림 Ⅲ-8] 중앙대학교 e-Advisor 시스템 로드맵 82
[그림 Ⅲ-9] 건국대학교 닥터KU 안내 페이지 84
[그림 Ⅲ-10] 건국대학교 닥터KU 진단 탭 진입 화면 85
[그림 Ⅲ-11] 순천향대학교 ALEKS 서비스 화면 87
[그림 Ⅲ-12] 순천향대학교 ALEKS 문제 87
[그림 Ⅲ-13] 순천향대학교 산타토익 유형별 예측 진단 88
[그림 Ⅲ-14] 순천향대학교 산타토익 학습자의 레벨별 권장학습 추천 88
[그림 Ⅲ-15] 아주대학교 ALEKS 과목 메인 화면 90
[그림 Ⅲ-16] 아주대학교 한 학기 Assignment 현황 91
[그림 Ⅲ-17] 아주대학교 Knewton Alta 메인 화면 91
[그림 Ⅲ-18] 아주대학교 Knewton Alta 학습자별 학습 현황 92
[그림 Ⅲ-19] 한림대학교 인공지능 기반 학습 보조 시스템 활용 현황 94
[그림 Ⅲ-20] 한림대학교 인공지능 기반 학습보조시스템 화면 95
[그림 Ⅳ-1] 대학에서의 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델의 범위 99
[그림 Ⅳ-2] 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 교수-학습 지원 모델 101
[그림 Ⅳ-3] 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 분석 및 설계 절차 102
[그림 Ⅳ-4] 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 실행 절차 105
[그림 Ⅳ-5] 대학에서 인공지능 기반 학습보조시스템 활용 교수-학습 지원 모델 평가 절차 109
[그림 Ⅴ-1] 선행연구 및 사례 분석의 시사점 및 활용전략 111
[그림 Ⅴ-2] 분당서울대학교병원 데이터 심의위원회 목적 및 기능 123
[그림 Ⅴ-3] 서울대학교의 개인정보 보호 방침 126
[그림 Ⅴ-4] 교육분야 마이데이터 개념(손찬희 외, 2019) 127
[그림 Ⅴ-5] 대학 컨소시엄 간 공유ㆍ확산(교육부, 2021) 129
[그림 Ⅴ-6] 인공지능 학습보조시스템 활용을 위한 단, 중장기 방안 132