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최근 다양한 교수학습 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 인공지능의 활용이 확대되고 있으며, 그중에서도 특히 ChatGPT의 활용이 두드러진다. 이에 따라 텍스트 기반의 분석을 넘어, 학습자-ChatGPT 상호작용에서 나타나는 기능 사용을 체계적으로 조명할 수 있는 분석 틀의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 학습자가 ChatGPT와의 상호작용 과정에서 활용하는 기능(응답 재생성, 질문 수정 등)의 의미와 패턴을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대학생의 ChatGPT 대화 스크립트와기능 클릭 로그를 수집하고, 사회 연결망 분석(SNA)의 주요 개념을 적용해 시각화 메커니즘 및 담화분석 소프트웨어를 개발하여 그를 통해 산출된 시각화 그래프와 기능 사용 통계, 심층 인터뷰 자료를교차 분석하였다. 연구 결과, 응답 재생성은 관점 확장과 대안 모색을 위한 탐색적 전략으로, 응답 생성 중지는 응답의 적절성․유용성을 판단해 학습 효율을 조정하는 전략으로 해석되었다. 질문 수정은프롬프트 정교화와 대화 맥락의 유지라는 성찰적 조절 전략을 드러냈으며, 응답에 대한 평가는 만족․불만족의 정서적 반응과 이후의 상호작용 방향을 조정하려는 평가적 의도를 포함하였다. 또한 학습자들은 기능들을 연속적으로 조합해 오류 대응, 질문 개선, 정보 탐색을 반복하는 패턴을 보였다. 본 연구는 생성형 AI 학습 환경에서 기능 기반 행동 로그를 언어 외적 상호작용의 핵심 지표로 활용할 수 있음을 보여주었으며, 시각화와 질적 해석을 결합한 접근이 텍스트 중심의 선행연구를 확장할수 있음을 시사한다. 이를 통해 향후 학습자-AI 상호작용을 보다 정교하게 설명할 수 있는 학습분석지표 및 분석 틀 개발의 기반을 마련하였다.
The use of generative artificial intelligence (AI) has been rapidly expanding across educational settings, with ChatGPT emerging as a prominent tool. As such, there is a growing need for analytical frameworks that move beyond text-based analyses to examine the non-textual function use that occurs during learner-ChatGPT interactions. This study aimed to identify the meanings and patterns underlying learners’ use of ChatGPT functions, such as regenerating responses and editing questions. To this end, we developed a software that visualizes ChatGPT discourse data based on click log data, and applied it to 18 undergraduate students. We integrated quantitative statistics derived from function-use logs with qualitative interpretations of visualized interaction graphs and follow-up interviews. Findings indicate that learners employed ChatGPT functions strategically: regenerating responses to explore alternative perspectives, stopping responses to quickly evaluate relevance, and editing questions to refine prompts and maintain conversational coherence. Functions were also combined to iteratively address errors, improve questions, and navigate information. By highlighting function-based behavioral logs as key evidence of non-textual interaction and demonstrating how they can be analyzed through integrated visualization and qualitative interpretation, this study extends prior research and provides a foundation for developing learning analytics frameworks and indicators for understanding learner-AI interactions more comprehensibly.*표시는 필수 입력사항입니다.
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