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    의사소통 능력을 위한 AI 디지털교과서 활용 초등 영어 말하기 수업 모형 개발 = Development of an AI Digital Textbook-Based English Speaking Instructional Model for Enhancing Communicative Competence in Elementary Education

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the utilization of artificial intelligence (AI) technology in the field of education is rapidly expanding. Particularly in the area of English education, innovative learning platforms such as speech recognition systems, chatbots, and personalized feedback tools are being continuously developed and applied in educational settings. Korea, characterized by an EFL (English as a Foreign Language) environment, faces structural constraints where learners have limited opportunities to experience authentic English speaking practice. As a solution to overcome these limitations in the educational environment, learning systems integrated with AI technology are gaining attention as a means to enhance learners' English communicative competence.
    Based on this background, this study aims to design a model applicable to elementary school English speaking classes based on AI digital textbooks, explore ways to effectively enhance learners' English communicative abilities through this approach, and empirically verify the educational validity of the developed model.
    Applying Richey and Klein’s (2007) Type II design and development research model, this study followed a three-phase process: (1) development of an initial instructional model and teaching strategies based on a literature review and expert interviews; (2) internal validation through two rounds of expert evaluation; and (3) external validation via classroom application in a real educational setting. The instructional model was grounded in the ESA (Engage-Study-Activate) approach and incorporated key functions of AI digital textbooks, including real-time feedback, individualized learning paths, automatic speech scoring, and interactive speaking tasks.
    The model was implemented in six lessons with sixty-five fourth-grade students from four classes at an elementary school in Seoul. Pre- and post-tests measured learners’ communicative competence, which was evaluated in terms of content appropriateness, linguistic accuracy, fluency, and non-verbal communication. Additionally, in-depth interviews and surveys with both teachers and students were conducted to analyze their perceptions of the instructional model’s effectiveness, engagement, and areas for improvement.
    The verification of the educational effectiveness of the elementary English speaking class model utilizing AI digital textbooks developed through this study confirmed that learners' English communicative competence was statistically significantly improved. Specifically, achievement was enhanced in the areas of speaking fluency, sentence construction ability, and accuracy. In-depth interviews with teachers revealed that this model was evaluated as meeting the practical needs of educational settings in terms of providing individualized education according to each learner's level, enhancing learning participation, and reducing teachers' workload.
    These research findings empirically demonstrate that the educational utilization of AI digital textbooks can substantially contribute to improving learners' self-directed learning abilities and communicative competence through qualitative improvement of the teaching-learning process, rather than merely remaining as simple technological innovation. In particular, the real-time feedback and individualized learning content composition functions provided by the AI system served as key elements that systematically supported learners' speaking activities. Furthermore, by integrating elements of collaborative learning and project-based learning, authentic language use opportunities were provided to learners of various proficiency levels, thereby presenting a new direction for English speaking education.
    Considering the limitations of this study and directions for future research, additional verification of the generalizability and long-term educational effects of the developed instructional model is necessary through expanded studies that include various grade levels, regional characteristics, and educational environment variables. The stable establishment and sustainable development of AI-based English education will be possible when comprehensive measures are prepared, including technological advancement of AI digital textbooks, establishment of training systems to strengthen teachers' expertise in AI utilization, and institutional support measures at the educational policy level.
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    With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the utilization of artificial intelligence (AI) technology in the field of education is rapidly expanding. Particularly in the area of English education, innovative learning platforms such as speech...

    With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the utilization of artificial intelligence (AI) technology in the field of education is rapidly expanding. Particularly in the area of English education, innovative learning platforms such as speech recognition systems, chatbots, and personalized feedback tools are being continuously developed and applied in educational settings. Korea, characterized by an EFL (English as a Foreign Language) environment, faces structural constraints where learners have limited opportunities to experience authentic English speaking practice. As a solution to overcome these limitations in the educational environment, learning systems integrated with AI technology are gaining attention as a means to enhance learners' English communicative competence.
    Based on this background, this study aims to design a model applicable to elementary school English speaking classes based on AI digital textbooks, explore ways to effectively enhance learners' English communicative abilities through this approach, and empirically verify the educational validity of the developed model.
    Applying Richey and Klein’s (2007) Type II design and development research model, this study followed a three-phase process: (1) development of an initial instructional model and teaching strategies based on a literature review and expert interviews; (2) internal validation through two rounds of expert evaluation; and (3) external validation via classroom application in a real educational setting. The instructional model was grounded in the ESA (Engage-Study-Activate) approach and incorporated key functions of AI digital textbooks, including real-time feedback, individualized learning paths, automatic speech scoring, and interactive speaking tasks.
    The model was implemented in six lessons with sixty-five fourth-grade students from four classes at an elementary school in Seoul. Pre- and post-tests measured learners’ communicative competence, which was evaluated in terms of content appropriateness, linguistic accuracy, fluency, and non-verbal communication. Additionally, in-depth interviews and surveys with both teachers and students were conducted to analyze their perceptions of the instructional model’s effectiveness, engagement, and areas for improvement.
    The verification of the educational effectiveness of the elementary English speaking class model utilizing AI digital textbooks developed through this study confirmed that learners' English communicative competence was statistically significantly improved. Specifically, achievement was enhanced in the areas of speaking fluency, sentence construction ability, and accuracy. In-depth interviews with teachers revealed that this model was evaluated as meeting the practical needs of educational settings in terms of providing individualized education according to each learner's level, enhancing learning participation, and reducing teachers' workload.
    These research findings empirically demonstrate that the educational utilization of AI digital textbooks can substantially contribute to improving learners' self-directed learning abilities and communicative competence through qualitative improvement of the teaching-learning process, rather than merely remaining as simple technological innovation. In particular, the real-time feedback and individualized learning content composition functions provided by the AI system served as key elements that systematically supported learners' speaking activities. Furthermore, by integrating elements of collaborative learning and project-based learning, authentic language use opportunities were provided to learners of various proficiency levels, thereby presenting a new direction for English speaking education.
    Considering the limitations of this study and directions for future research, additional verification of the generalizability and long-term educational effects of the developed instructional model is necessary through expanded studies that include various grade levels, regional characteristics, and educational environment variables. The stable establishment and sustainable development of AI-based English education will be possible when comprehensive measures are prepared, including technological advancement of AI digital textbooks, establishment of training systems to strengthen teachers' expertise in AI utilization, and institutional support measures at the educational policy level.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 교육 분야에서 인공지능(AI) 기술의 활용이 급속히 확산되고 있다. 특히 영어 교육 영역에서는 음성 인식 시스템, 챗봇, 개별화된 피드백 도구 등 혁신적인 학습 플랫폼들이 지속적으로 개발되어 현장에 적용되고 있다. 우리나라는 영어를 외국어로 학습하는 EFL(English as a Foreign Language) 환경의 특성상 학습자들이 실질적인 영어 말하기를 경험할 기회가 제한되어 있다는 구조적 제약을 지니고 있다. 이러한 교육 환경의 한계를 극복하기 위한 해결책으로서 AI 기술을 접목한 학습 시스템이 학습자의 영어 의사소통 역량 강화를 위한 방안으로 주목받고 있다.
    이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 AI 디지털교과서를 기반으로 초등학교 영어 말하기 수업에 적용 가능한 모형을 설계하고 이를 통하여 학습자의 영어 의사소통 능력을 효과적으로 증진시킬 수 있는 방안을 모색하며, 개발된 모형의 교육적 유효성을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다.
    이에 본 연구는 AI 디지털교과서를 활용하여 학습자의 수준에 맞춘 개별화 학습과 협력 기반 프로젝트 학습을 통합한 영어 말하기 수업 모형을 설계하고, 실제 초등학교 현장에 적용하여 그 효과성을 분석하였다. 연구 방법으로는 Richey와 Klein(2007)의 설계·개발 연구 유형 중 모형 연구를 채택하여, 초기 수업 모형 및 교수 전략 개발, 내적 타당화(전문가 타당화 2회), 외적 타당화(현장 적용 및 평가) 과정을 체계적으로 수행하였다. 초기 모형은 ESA(Engage-Study-Activate) 교수 모형의 원리를 바탕으로 AI 디지털교과서의 기능(음성 인식, 피드백 제공, 학습 리포트 등)을 통합하여 학습자의 흥미와 참여를 유도하고 자기주도적 학습 역량을 강화할 수 있도록 구성하였다.
    현장 적용은 서울 소재 초등학교 4학년 4개 학급 학생 65명을 대상으로 총 6차시의 영어 말하기 수업을 실시하였으며, 수업 전과 수업 후 영어 의사소통 능력 검사를 통하여 학습자의 영어 말하기 의사소통 능력 변화 여부를 검증하였다. 의사소통 능력 평가는 내용 구성(적절성, 충실성), 언어 사용(정확성, 유창성), 자세(비언어적 표현) 등의 평가 요소를 포함하고 있으며, 역할극 기반 수행 과제를 통하여 실질적인 의사소통 능력 향상 정도를 분석하였다. 또한, 수업 종료 후 학습자와 교수자를 대상으로 설문 조사와 심층 면담을 실시하여 수업 모형에 대한 만족도, 실효성, 개선 요구사항 등을 질적으로 분석하였다.
    본 연구를 통하여 개발된 AI 디지털교과서 활용 초등 영어 말하기 수업 모형의 교육적 효과를 검증한 결과, 학습자의 영어 의사소통 능력이 통계적으로 유의미하게 향상되었음을 확인하였다. 구체적으로 발화 유창성, 문장 구성력, 정확성의 영역에서 성취도가 향상되었으며, 교수자 대상 심층 면담에서는 본 모형이 개별 학습자의 수준별 맞춤 교육, 학습 참여도 향상, 교수자의 업무 부담 경감 측면에서 교육 현장의 실질적 요구를 충족시키는 것으로 평가되었다.
    이러한 연구 결과는 AI 디지털교과서의 교육적 활용이 단순한 기술적 혁신에 그치지 않고 교수‧학습 과정의 질적 개선을 통하여 학습자의 자기주도학습 능력과 의사소통 능력 향상에 실질적으로 기여할 수 있음을 실증적으로 입증하였다. 특히 AI 시스템이 제공하는 실시간 피드백, 개별화된 학습 콘텐츠 구성 기능은 학습자의 발화 활동을 체계적으로 지원하는 핵심 요소로 작용하였다. 나아가 협력 학습 및 프로젝트 기반 학습의 요소를 통합함으로써 다양한 학습 수준의 학습자들에게 실제적인 언어 사용 기회를 제공하여 영어 말하기 교육의 새로운 방향성을 제시하였다.
    본 연구의 한계점과 후속 연구의 방향성을 고려할 때, 다양한 학년군, 지역적 특성, 교육 환경 변인을 포함하는 확장 연구를 통하여 개발된 수업 모형의 일반화 가능성과 장기적 교육 효과에 대한 추가적 검증이 필요하다. AI 디지털교과서의 기술적 고도화, 교사의 AI 활용 전문성 강화를 위한 연수 체계 구축, 교육정책 차원의 제도적 지원 방안이 종합적으로 마련될 때 AI 기반 영어 교육의 안정적 정착과 지속가능한 발전이 가능할 것이다.
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    4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 교육 분야에서 인공지능(AI) 기술의 활용이 급속히 확산되고 있다. 특히 영어 교육 영역에서는 음성 인식 시스템, 챗봇, 개별화된 피드백 도구 등 혁신적인 ...

    4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 교육 분야에서 인공지능(AI) 기술의 활용이 급속히 확산되고 있다. 특히 영어 교육 영역에서는 음성 인식 시스템, 챗봇, 개별화된 피드백 도구 등 혁신적인 학습 플랫폼들이 지속적으로 개발되어 현장에 적용되고 있다. 우리나라는 영어를 외국어로 학습하는 EFL(English as a Foreign Language) 환경의 특성상 학습자들이 실질적인 영어 말하기를 경험할 기회가 제한되어 있다는 구조적 제약을 지니고 있다. 이러한 교육 환경의 한계를 극복하기 위한 해결책으로서 AI 기술을 접목한 학습 시스템이 학습자의 영어 의사소통 역량 강화를 위한 방안으로 주목받고 있다.
    이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 AI 디지털교과서를 기반으로 초등학교 영어 말하기 수업에 적용 가능한 모형을 설계하고 이를 통하여 학습자의 영어 의사소통 능력을 효과적으로 증진시킬 수 있는 방안을 모색하며, 개발된 모형의 교육적 유효성을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다.
    이에 본 연구는 AI 디지털교과서를 활용하여 학습자의 수준에 맞춘 개별화 학습과 협력 기반 프로젝트 학습을 통합한 영어 말하기 수업 모형을 설계하고, 실제 초등학교 현장에 적용하여 그 효과성을 분석하였다. 연구 방법으로는 Richey와 Klein(2007)의 설계·개발 연구 유형 중 모형 연구를 채택하여, 초기 수업 모형 및 교수 전략 개발, 내적 타당화(전문가 타당화 2회), 외적 타당화(현장 적용 및 평가) 과정을 체계적으로 수행하였다. 초기 모형은 ESA(Engage-Study-Activate) 교수 모형의 원리를 바탕으로 AI 디지털교과서의 기능(음성 인식, 피드백 제공, 학습 리포트 등)을 통합하여 학습자의 흥미와 참여를 유도하고 자기주도적 학습 역량을 강화할 수 있도록 구성하였다.
    현장 적용은 서울 소재 초등학교 4학년 4개 학급 학생 65명을 대상으로 총 6차시의 영어 말하기 수업을 실시하였으며, 수업 전과 수업 후 영어 의사소통 능력 검사를 통하여 학습자의 영어 말하기 의사소통 능력 변화 여부를 검증하였다. 의사소통 능력 평가는 내용 구성(적절성, 충실성), 언어 사용(정확성, 유창성), 자세(비언어적 표현) 등의 평가 요소를 포함하고 있으며, 역할극 기반 수행 과제를 통하여 실질적인 의사소통 능력 향상 정도를 분석하였다. 또한, 수업 종료 후 학습자와 교수자를 대상으로 설문 조사와 심층 면담을 실시하여 수업 모형에 대한 만족도, 실효성, 개선 요구사항 등을 질적으로 분석하였다.
    본 연구를 통하여 개발된 AI 디지털교과서 활용 초등 영어 말하기 수업 모형의 교육적 효과를 검증한 결과, 학습자의 영어 의사소통 능력이 통계적으로 유의미하게 향상되었음을 확인하였다. 구체적으로 발화 유창성, 문장 구성력, 정확성의 영역에서 성취도가 향상되었으며, 교수자 대상 심층 면담에서는 본 모형이 개별 학습자의 수준별 맞춤 교육, 학습 참여도 향상, 교수자의 업무 부담 경감 측면에서 교육 현장의 실질적 요구를 충족시키는 것으로 평가되었다.
    이러한 연구 결과는 AI 디지털교과서의 교육적 활용이 단순한 기술적 혁신에 그치지 않고 교수‧학습 과정의 질적 개선을 통하여 학습자의 자기주도학습 능력과 의사소통 능력 향상에 실질적으로 기여할 수 있음을 실증적으로 입증하였다. 특히 AI 시스템이 제공하는 실시간 피드백, 개별화된 학습 콘텐츠 구성 기능은 학습자의 발화 활동을 체계적으로 지원하는 핵심 요소로 작용하였다. 나아가 협력 학습 및 프로젝트 기반 학습의 요소를 통합함으로써 다양한 학습 수준의 학습자들에게 실제적인 언어 사용 기회를 제공하여 영어 말하기 교육의 새로운 방향성을 제시하였다.
    본 연구의 한계점과 후속 연구의 방향성을 고려할 때, 다양한 학년군, 지역적 특성, 교육 환경 변인을 포함하는 확장 연구를 통하여 개발된 수업 모형의 일반화 가능성과 장기적 교육 효과에 대한 추가적 검증이 필요하다. AI 디지털교과서의 기술적 고도화, 교사의 AI 활용 전문성 강화를 위한 연수 체계 구축, 교육정책 차원의 제도적 지원 방안이 종합적으로 마련될 때 AI 기반 영어 교육의 안정적 정착과 지속가능한 발전이 가능할 것이다.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 2. 연구 문제 3
    • Ⅱ. 이론적 배경 4
    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 2. 연구 문제 3
    • Ⅱ. 이론적 배경 4
    • 1. 인공지능 활용 영어 의사소통 능력 지도 4
    • 2. ESA 모형 8
    • 3. 국내 초등 영어 학습지원 플랫폼 11
    • 4. 인공지능을 활용한 영어 말하기 수업 13
    • Ⅲ. 연구 방법 16
    • 1. 연구 절차 16
    • 2. 연구 참여자 및 도구 19
    • 가. 연구 참여자 19
    • 나. 연구 도구 21
    • 3. 자료 수집 23
    • 가. 선행문헌 검토 23
    • 나. 내적 타당화 24
    • 다. 외적 타당화 24
    • 4. 자료 분석 31
    • 가. 내적 타당화 31
    • 나. 외적 타당화 32
    • Ⅳ. 연구 결과 34
    • 1. 초기 수업 모형 및 교수 전략 34
    • 2. 내적 타당화 결과 33
    • 가. 1차 전문가 타당화 결과 39
    • 나. 2차 전문가 타당화 결과 54
    • 3. 외적 타당화 결과 69
    • 가. 교수자 반응 69
    • 나. 학습자 반응 70
    • 4. 최종 수업 모형 및 교수 전략 76
    • 가. 최종 수업 모형 76
    • 나. 최종 교수 전략 79
    • Ⅴ. 결론 및 제언 86
    • 1. 결론 86
    • 2. 제언 89
    • 참고문헌 91
    • 부록 96
    • Abstract 116
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