“인공지능 기반 첨단학습 기술 고도화 주력” 김경 한국에너지공대 교수, 美교육공학회 학술지 단독저자 논문 게재 텍스트 구조에 따른 영어 학습자들의 지식구조 형성과정 시각적 규명 김다이 기자

2024년 08월 13일(화) 19:47

“한국에너지공대 인공지능 ALC 강의실에 구현된 다양한 AI기술을 교실안에 갇혀 두지 않고 앞으로도 다양한 분야에 적용해 ALC 기술을 고도화해 나가겠습니다.”

한국에너지공과대학교 김경(사진) 교수가 교육공학 분야의 세계적 권위지인 미국교육공학회 플래그십 학술지에 단독저자로 논문이 최종 게재됐다.

13일 한국에너지공과대에 따르면 김 교수는 해당연구에서 텍스트의 구성에 따라 학습자의 지식구조가 어떻게 변화되는지 규명했다.

텍스트 시그널(예: headings, underlines)을 어떻게 구성하는 것이 이해력에 효과적인지는 읽기 및 언어학 분야에서 오랫동안 연구되고 다뤄진 연구 주제다.

하지만 학습자나 텍스트의 변수에 따라 결과가 달라지는 실험연구의 한계를 갖고 있었고, 제2외국어 학습자의 경우 변수가 더 다양해 실험연구의 어려움이 많은 분야다.

해당 연구에서 김 교수는 직접 개발한 AI기반의 텍스트 마이닝 기법을 사용해 텍스트 시그널의 구성에 따라 제2언어 학습자의 텍스트 이해도가 어떻게 변하는지를 지식구조 네트워크로 시각화했고, 이를 통해 텍스트 시그널과 제2언어 학습자의 텍스트 이해도 간의 상관관계를 시각적으로 첫 규명했다는 평가다.

김 교수는 지식구조(knowledge structure) 시각화 연구의 권위자로 학습자의 글이나 음성에서 지식구조를 추출해 학습자의 이해도를 분석해왔는데 해당 기술은 이미 2021년 미국교육공학회(AECT) 최우수 개발상과 2022년 미국교육공학회 최우수 연구상을 수상했다. 이런 성과를 인정받아 한국인 최초로 2022년 미국교육학회(AERA) 최우수 젊은연구자상과 2023년 미국교육공회 펠로우(Fellow)로 선정된 바 있다.

김 교수는 “지식구조 시각화 기술은 한국에너지공대의 인공지능교실(Active Learning Classroom)에 적용된 핵심 기술 중 하나로 언어학분야에서 그 기술성이 인정받은 점이 해당 논문의 쾌거로 본다”고 밝혔다.

한편, 해당 논문은 SSCI급 국제저널인 Educational Technology Research & Development(ETR&D)에 출간됐다./김다이 기자