[뉴스토마토 김진양 기자] 웅진씽크빅은 지난해 2월 출시한 ‘웅진씽크빅 AI학습코칭’이 카이스트 김민기 교수팀을 통해 세계 최초로 AI 학습 효과가 확인됐다고 10일 밝혔다. 인공지능(AI)을 학습에 적용해 효과를 수치로 확인한 것은 이번이 처음이다.
?웅진씽크빅이 선보인 ‘AI학습코칭’은 회원들의 학습패턴을 AI로 분석해 고쳐야 할 학습 습관 리포트로 정리하고, 지도 교사를 통해 학생이 자연스럽게 문제 행동을 개선할 수 있도록 돕는 학습 서비스다. 웅진씽크빅 북패드를 통해 웅진씽크빅 초등 국어, 수학, 사회, 과학 교과 스마트 학습을 이용할 경우 무료로 제공된다.
김 교수팀의 실험은 AI 학습의 정량적 효과 분석을 목표로 진행됐다. 그 결과 웅진씽크빅 AI학습코칭 대상자와 비대상자 간 학습량과 학습효과에서 뚜렷한 차이가 확인됐다. AI학습코칭을 경험한 학생들은 평균적으로 16문제를 더 풀었으며, 10.5%포인트 향상된 정답률을 보였다. 특히, AI학습코칭 데이터로 교사가 직접 개별 학생을 지도할 경우 24문제 가량의 학습량 증가와 15.7%포인트 정답률 향상이 나타났다.
김 교수는 “전세계적으로 AI학습의 효과에 대한 많은 연구가 있었으나 실제 수치로 확인된 것은 이번이 처음”이라며 “이번 연구 결과를 통해 AI를 활용한 교육 시장의 확대는 물론, 더욱 다양한 분야로 응용할 수 있는 가능성을 확인했다”라고 말했다.
웅진씽크빅 관계자는 “AI학습코칭은 천편일률적인 기존 학습 프로그램과 달리 인공지능 기반의 빅데이터 분석을 통해 만든 개별 학습 최적화 플랫폼”이라며 “웅진씽크빅 선생님들은 AI학습코칭 리포트를 통해 가장 효율적인 맞춤형 가이드라인으로 학생들의 학습 습관 개선에 나서고 있다”고 전했다.
웅진씽크빅 AI학습코칭 참고 이미지. 사진/웅진씽크빅
카이스트 연구팀은 지난달까지 웅진씽크빅의 ‘AI학습코칭’을 중심으로 인공지능을 적용한 교육 효과에 대한 연구를 지속 해왔다. 이를 위해 2017년 7월부터 AI학습코칭이 출시되기 전인 지난해 1월까지 서울과 대전 지역의 회원 2220명과 방문학습 교사 234명을 대상으로 파일럿 테스트를 진행해 이번 결과를 얻어냈다.
AI학습코칭 대상자와 비대상자 간에는 평균적으로 16문제 가량의 학습량과 10.5%포인트의 정답률 차이가 나타났다. 동일한 기간 학습을 진행할 경우 AI학습코칭을 받은 학생들은 18.7 문항을 풀 수 있었으나 비대상자들은 2.67 문항 푸는데 그쳤고, 학습성과가 거의 드러나지 않는 비대상 학생들 (0.4% 증가)과 달리 대상자는 10.9% 향상되는 결과를 만들어 냈다.
또한, 김 교수팀은 AI학습코칭의 효과를 크게 △직접 효과 △상호작용 효과 △경험학습 효과 3가지로 구분했다. AI학습코칭 리포트를 본 후 교사가 해당 학생을 직접 지도할 경우 발생하는 ‘직접효과’, 다른 학생의 리포트를 접한 교사간 소통 후 각기 다른 학생을 지도하는 경우가 '상화작용 효과', 비슷한 다른 학생의 리포트 확인 후 학생을 지도하며 발생하는 효과가 ‘경험학습 효과’다.
가장 큰 차이를 만든 것은 직접 효과였다. AI학습코칭 리포트로 직접 지도 받은 학생들은 비대상 학생 대비 10배 가량 증가한 24문제를 더 풀고, 정답률 역시 15.7%포인트 향상됐다. 상호작용 효과와 경험학습 효과는 13문제 증가, 10%포인트 내외로 정답률이 향상돼 직접 효과보단 조금 낮은 수치를 기록했다.
?웅진씽크빅 AI학습코칭은 회원들의 학습 패턴 빅데이터를 분석해 성적 향상을 위해 고쳐야 할 나쁜 습관을 잡아 자연스럽게 올바른 학습 습관을 형성하도록 돕는 개인화 플랫폼이다. 미국 스탠포드 출신의 교육학 박사가 이끄는 연구팀과 공동으로 개발했으며, ‘웅진북클럽’ 회원들을 대상으로 누적된 111억건의 빅데이터를 연구한 결과물을 바탕으로 지난 2018년 2월 처음으로 소개됐다.
△습관적으로 문제를 풀지 않고 찍는 행동 △아는 문제만 풀려고 하는 행동 △틀린 문제가 나오면 그 뒤에 문제들을 풀고 않고 건너뛰는 행동 △틀린 문제를 다시 풀지 않고 넘어가는 행동 등 고쳐야 할 학습 습관을 크게 6가지로 구분한다.
학습 중 발생한 습관은 AI학습코칭 리포트로 만들어져 담당 교사에게 전송된다. 이를 기반으로 방문 학습 시 구체적으로 어떤 문항에서 행동들을 보였는지 데이터를 함께 확인하면서 학생이 자연스럽게 문제 행동을 인식하고 개선할 수 있게 돕는다. 데이터를 기반으로 한 학습관리와 맞춤 솔루션 제공으로 더 체계적인 학습관리가 가능하다.
김진양 기자 jinyangkim@etomato.com
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