생성형 AI 기반 성취도 적응형 튜터 시스템 설계 및 구현(중등 수학·코딩 교육을 중심으로) = Design and Implementation of a Generative AI-Based Achievement-Adaptive Tutoring System: Focused on Secondary Mathematics and Coding Education

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 중등 수학 및 파이썬 프로그래밍 교육을 위해 성취도 기반의 적응형 이러닝 시스템을 설계·구현한 것이다. 제안한 시스템은 생성형 인공지능(GPT), 로지스틱 회귀 기반 난이도 분류 알고리즘, 규칙 기반 피드백 로직을 통합하여 학습자의 성취 수준에 따라 실시간으로 문제를 생성하고 단계적 피드백을 자동 제공하는 개인 맞춤형 학습 환경을 구현하였다. 이를 통해 기존 이러닝 시스템이 갖는 정적 콘텐츠의 한계를 보완하고, 상호작용적이며 반응형 학습을 가능하게 하였다. 실험은 중학교 2학년 학생 30명을 대상으로 50분간 진행되었으며, 학습자는 총 20문항의 자동 생성 문제를 풀이하였다. 그 결과 평균 정답률은 67%, 재도전 성공률은 74%로 나타났고, 평균 응답 시간은 75초에서 48초로 단축되어 학습 적응도와 몰입도의 향상을 보여주었다. 또한 학습자 만족도는 5점 척도 기준 4.0점으로 나타났으며, “사람처럼 설명해준다”, “단계적으로 도와주는 느낌이 좋다” 등 GPT-4 기반 피드백에 대한 긍정적 반응이 다수 확인되었다. 이러한 결과는 생성형 AI와 적응형 알고리즘의 결합이 실시간 학습 반응에 유연하게 대응하는 효과적인 교육 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.