인공지능은 대학 영어교육 현장에 무엇을 줄 수 있는가?

지난 칼럼에 이어서 인공지능기반 영어 교육을 대학에서 활용 할 때에 기대할 수 있는 학습 성과 개선과 기대 항목에 대하여 살펴보고자 한다.

1. 개인화된 학습 경험

AI는 학생 개개인의 학습 스타일, 속도, 선호도에 맞춘 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. AI 기반 플랫폼은 학생의 데이터를 분석하여 개인화된 학습 경로와 자료를 제시함으로써, 각 학생이 최적의 방법으로 학습할 수 있도록 돕는다. 이러한 개인화된 접근 방식은 학생들이 보다 효과적으로 언어를 습득하고, 자신감을 가지고 학습할 수 있는 기반을 마련할 수 있게 된다.

AI 기반 학습 시스템은 학생의 학습 이력, 성과, 선호하는 학습 방법 등을 종합적으로 분석하여, 가장 적합한 학습 자료를 제안해 줄 수도 있다. 예를 들어, 플랭(Plang)과 듀오링고(Duolingo)와 같은 앱은 사용자의 학습 패턴을 분석하고, 약점에 집중할 수 있는 맞춤형 연습 문제를 제공한다. 이러한 앱은 학생이 특정 문법이나 어휘에서 어려움을 겪고 있을 때, 그에 맞춘 추가 연습 문제를 자동으로 생성하여 학습자가 필요한 영역을 강화할 수 있도록 지원한다. 즉 적응형 학습을 구현하는 것이다. 또한, AI 기반 플랫폼은 실시간으로 학생의 진행 상황을 모니터링하고, 이에 따라 학습 경로를 조정할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 학생이 특정 주제에 대해 빠르게 이해하고 있다면, AI는 더 어려운 문제로 넘어가도록 유도하거나 새로운 주제를 도입하여 학습의 도전성을 유지할 수 있다. 반면, 학생이 어려움을 겪고 있는 경우에는 해당 주제에 대한 추가적인 자료나 설명을 제공하여 학습의 연속성을 보장한다. AI는 또한 학습자의 흥미와 동기를 고려하여 학습 내용을 조정할 수 있다. 예를 들어, 학생이 선호하는 주제나 관심 분야에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써, 학습의 재미를 더하고, 자연스럽게 학습에 대한 참여도를 높인다. 이러한 맞춤형 학습 경험은 학생들이 자발적으로 학습에 참여하게 만들고, 장기적으로 언어 능력을 향상시키는 데 기여한다.

2. 데이터 기반 인사이트

AI는 학습 성과를 정교하게 분석하고, 교육자에게 학생의 진행 상황을 시각적으로 보여줄 수 있는 데이터를 제공함으로써 교육 현장의 효율성을 극대화할 수 있다. 이러한 데이터 기반 인사이트는 교육자가 학생의 강점과 약점을 명확히 파악할 수 있도록 하여, 필요에 따라 커리큘럼을 조정하고, 개별 학생의 학습 경험을 최적화하는 데 기여하게 된다.

AI 플랫폼은 학생의 성과 데이터를 수집하여 학습 경향을 분석하고, 이를 바탕으로 교육 전략을 개선할 수 있는 인사이트를 제공한다. 예를 들어, 플랭과 같은 AI 학습 플랫폼은 학생의 시험 점수, 과제 제출 현황, 참여도 및 상호작용 빈도 등의 다양한 데이터를 통합하여 종합적인 학습 프로필을 생성한다. 이러한 프로필은 학생의 학습 패턴을 파악하는 데 중요한 역할을 하며, 교육자는 이 정보를 활용하여 맞춤형 피드백을 제공하거나 추가 지원이 필요한 학생을 식별할 수 있다. 더 나아가 AI 기반의 분석 도구는 시각화 기능을 통해 학습 성과를 그래프나 차트 등의 형태로 표현할수 있는데 이러한 시각적 데이터는 교육자가 학생의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 돕고, 특정 시점에서의 성과 변화를 쉽게 이해할 수 있게 한다. 예를 들어, 특정 학생이 특정 과목이나 주제에서 지속적으로 낮은 성과를 보일 경우, 교육자는 이를 즉시 인지하고, 해당 학생에게 추가적인 자료나 지도를 제공할 수 있다. 아울러 AI는 학생들이 특정 주제에서 겪는 공통적인 어려움을 분석하여, 전체 학급에 대한 교육 전략을 조정할 수 있는 기회를 제공할수도 있을 것이다. 예를 들어, 다수의 학생이 동일한 문법 구조에서 어려움을 겪고 있다면, 교육자는 해당 주제에 대한 수업을 강화하거나, 다양한 학습 자료를 추가하여 학생들이 이해할 수 있도록 지원할 수 있다. 이러한 방식은 교육자가 수업의 효과성을 높이고, 학생들의 학습 성과를 향상시키는 데 기여한다.

AI의 데이터 분석 기능은 또한 교육자에게 장기적인 학습 경향을 파악할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, 특정 학기 동안의 성과 데이터를 분석함으로써, 교육자는 교육 방법의 효과를 평가하고, 향후 커리큘럼 개발에 반영할 수 있는 전략적 통찰을 얻을 수 있다. 이는 지속적인 교육 품질 개선과 학생들의 성공적인 학습 경험을 보장하는 데 필수적이다.

결론적으로 AI는 대학 영어 교육에서 학습 성과를 개선하는 데 있어 매우 유용한 도구로 자리 잡는 과정에 있고 앞으로 매우 빠른 가속화를 우리가 경험하게 될 것이다. 개인화된 학습, 실시간 피드백, 데이터 기반 인사이트, 적응형 평가 및 학습 등의 기능은 학생들이 보다 효과적으로 언어를 습득하고, 자신감을 가지고 학습할 수 있도록 돕는다. 이러한 변화는 궁극적으로 학생들이 글로벌 사회에서 성공적으로 소통할 수 있는 능력을 기르는 데 기여할 수 있을 것이다.

- 칼럼 : 이주연 Product Owner  (주식회사 플랭 ai )

[대한민국교육신문]