생성형 AI로 학습 동기 높이는 맞춤형 영어 단어 학습법 개발

MIT 미디어랩 연구진은 생성형 AI를 활용해 맞춤형 영어 단어 학습 앱을 개발하고 그 효과를 검증했다. 연구팀은 사용자가 입력한 주제에 맞춰 AI가 실시간으로 예문을 생성하는 앱을 만들었다. 예를 들어 사용자가 “Harry Potter”를 입력하면 해리포터 세계관을 반영한 예문이 생성되는 식이다.

연구팀은 이 앱의 효과를 검증하기 위해 272명을 대상으로 실험을 진행했다. 참가자들은 세 그룹으로 나뉘어 각각 다른 버전의 앱을 사용했다. 통제 그룹은 기존 사전의 예문을, 실험 그룹 1은 AI가 생성한 문장을, 실험 그룹 2는 AI가 생성한 짧은 이야기를 보며 단어를 학습했다.

실험 결과, AI 생성 예문을 본 그룹들의 학습 동기와 만족도가 크게 높아진 것으로 나타났다. 특히 내재적 동기를 측정하는 ‘흥미/즐거움’ 지표에서 AI 생성 그룹들이 통제 그룹보다 유의미하게 높은 점수를 받았다.

한 참가자는 “AI가 만든 예문들이 너무 재미있어서 놀랐다”고 말했다. 또 다른 참가자는 “단어를 더 깊이 생각하게 되어 기억에 잘 남는다”고 평가했다.

AI 생성 그룹 참가자들은 또한 학습에 대한 자율성과 유능감도 더 크게 느꼈다. 이는 사용자가 직접 주제를 입력해 예문을 만들어내는 과정에서 학습에 대한 주도권을 가질 수 있었기 때문으로 보인다.

연구팀은 참가자들이 다양한 방식으로 AI 시스템을 활용했다는 점도 발견했다. 일부는 자신의 관심사를 입력했지만, 상당수는 배우려는 단어와 연관된 주제를 입력해 이해를 돕는 전략을 사용했다.

한 참가자는 “거짓말을 뜻하는 ‘mendacity’라는 단어를 배울 때 ‘도둑’이라고 입력했다. 그 상황에 단어를 연결시키면 더 잘 이해되기 때문”이라고 설명했다.

이는 AI를 활용한 개인화 학습이 단순히 흥미 유발을 넘어 학습자의 기존 지식과 새로운 개념을 연결 짓는 데에도 도움을 줄 수 있음을 시사한다.

다만 이번 연구에서는 AI 생성 예문을 본 그룹과 기존 예문을 본 그룹 간에 실제 단어 습득 정도에는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 연구팀은 “단기간의 일회성 노출로는 학습 성과 차이를 보기 어려웠을 것”이라고 분석했다.

그러나 AI 활용으로 높아진 학습 동기가 장기적으로는 더 나은 학습 결과로 이어질 가능성이 있다고 연구팀은 전망했다. 후속 연구를 통해 장기적 효과를 검증할 필요가 있다는 것이다.

연구팀은 AI를 교육에 활용할 때 주의해야 할 점도 지적했다. AI가 부적절하거나 편향된 내용, 혹은 사실과 다른 정보를 생성할 가능성이 있어 이를 방지하기 위한 기술적, 제도적 장치가 필요하다는 것이다.

또한 학습자의 개인정보 보호 문제도 고려해야 한다. AI 개인화 서비스 제공자들은 사용자 입력 데이터 처리 과정의 투명성을 보장하고, 개인정보 유출을 막기 위한 강력한 정책을 마련해야 할 것이다.

이번 연구 결과는 향후 AI를 활용한 맞춤형 학습 시스템 개발에 중요한 통찰을 제공할 것으로 기대된다. 연구진은 “AI의 장점을 살리면서도 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 교육자, 정책 입안자, 기술자들의 협력이 필수적”이라고 강조했다.

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본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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