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    고등학교 「독서」 수업에서 생성형 AI 유형별 질문하기 전략이 읽기 능력과 태도에 미치는 효과 연구 : - NotebookLM을 중심으로 - = A Study on the Effects of Questioning Strategies by Generative AI Type on Reading Ability and Attitudes in High School 「Reading」 Classes

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 고등학교 「독서」 수업에서 생성형 AI의 유형(RAG 모델 기반 AI, 일반 생성형 AI)에 따른 질문하기 전략이 학습자의 읽기 능력(사실적, 추론적, 비판적)과 읽기 태도(흥미, 가치, 자기효능감)에 미치는 효과를 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 생성형 AI의 교육적 도입이 가속화되고 있으나, 일반 AI 모델의 환각 현상(Hallucination)은 정보의 신뢰성 문제를 야기하여 깊이 있는 텍스트 이해를 저해할 수 있다는 우려가 제기된다. 이에 본 연구는 환각 현상이 통제된 RAG 모델(NotebookLM)과 개방형 데이터 기반의 일반 생성형 AI(Gemini), 그리고 AI를 활용하지 않는 전통적 방식이 각각 학습자의 의미 구성 과정에 어떠한 차별적 기제로 작용하는지 그 효과성을 종합적으로 탐색하고자 하였다.
    연구는 전주시 소재 A여자고등학교 2학년 학생 75명을 대상으로, 3개 집단(통제집단: AI 미활용, 실험집단 1: Gemini 활용, 실험집단 2: NotebookLM 활용)을 비교하는 통제집단 사전-사후 검사 설계를 적용하였다. 3주간 총 8차시의 「독서」 수업 처치를 진행하였으며, 수집된 양적 자료는 공분산분석(ANCOVA)을 실시하고 학생 활동지 및 소감문 등 질적 자료를 함께 분석하는 혼합 연구 방법을 수행하였다.
    연구 결과, 각 집단은 수업 방식의 특성에 따라 서로 다른 영역에서 유의미한 효과를 나타냈다. 첫째, 실험집단 2(NotebookLM 활용)는 텍스트의 숨겨진 의미를 파악하는 추론적 이해 능력과 과제 수행에 대한 믿음인 읽기 자기효능감에서 다른 두 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 향상을 보였다(p<.05). 둘째, 실험집단 1(Gemini 활용)은 AI의 불확실한 정보를 검증하는 과정에서 비판적 이해 능력이 유의미하게 향상되었다(p<.05). 셋째, 통제집단(AI 미활용)은 읽기 가치 인식 점수의 하락 폭이 AI 활용 집단보다 통계적으로 유의미하게 적어(p<.001), 읽기 행위의 본질적 가치를 가장 잘 방어한 것으로 나타났다. 한편, 사실적 이해와 읽기 흥미에서는 집단 간 유의미한 차이가 발견되지 않았다.
    이러한 결과는 RAG 모델을 적용한 AI(NotebookLM)가 안정적인 학습 비계(Scaffolding)로 기능하여 추론적 이해와 자기효능감을 높이는 데 효과적인 반면, 역설적으로 일반 생성형 AI(Gemini)의 불확실성은 실수 기반 학습(Error-Driven Learning)의 기제가 되어 비판적 사고를 촉진함을 시사한다. 동시에 통제집단이 읽기 가치를 가장 효과적으로 방어했다는 결과는, AI의 효율적 지원만큼이나 학습자 간의 사회적 상호작용이 독서의 내재적 가치를 내면화하는 데 필수적임을 보여준다. 결론적으로 본 연구는 AI 활용 교육이 추론과 비판 중 무엇을 목표로 하느냐에 따라 최적의 도구를 선별, 재구성하는 교사의 설계 역량과 기술이 대체할 수 없는 인간적 상호작용의 통합이 필요함을 시사한다.
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    본 연구는 고등학교 「독서」 수업에서 생성형 AI의 유형(RAG 모델 기반 AI, 일반 생성형 AI)에 따른 질문하기 전략이 학습자의 읽기 능력(사실적, 추론적, 비판적)과 읽기 태도(흥미, 가치, 자기...

    본 연구는 고등학교 「독서」 수업에서 생성형 AI의 유형(RAG 모델 기반 AI, 일반 생성형 AI)에 따른 질문하기 전략이 학습자의 읽기 능력(사실적, 추론적, 비판적)과 읽기 태도(흥미, 가치, 자기효능감)에 미치는 효과를 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 생성형 AI의 교육적 도입이 가속화되고 있으나, 일반 AI 모델의 환각 현상(Hallucination)은 정보의 신뢰성 문제를 야기하여 깊이 있는 텍스트 이해를 저해할 수 있다는 우려가 제기된다. 이에 본 연구는 환각 현상이 통제된 RAG 모델(NotebookLM)과 개방형 데이터 기반의 일반 생성형 AI(Gemini), 그리고 AI를 활용하지 않는 전통적 방식이 각각 학습자의 의미 구성 과정에 어떠한 차별적 기제로 작용하는지 그 효과성을 종합적으로 탐색하고자 하였다.
    연구는 전주시 소재 A여자고등학교 2학년 학생 75명을 대상으로, 3개 집단(통제집단: AI 미활용, 실험집단 1: Gemini 활용, 실험집단 2: NotebookLM 활용)을 비교하는 통제집단 사전-사후 검사 설계를 적용하였다. 3주간 총 8차시의 「독서」 수업 처치를 진행하였으며, 수집된 양적 자료는 공분산분석(ANCOVA)을 실시하고 학생 활동지 및 소감문 등 질적 자료를 함께 분석하는 혼합 연구 방법을 수행하였다.
    연구 결과, 각 집단은 수업 방식의 특성에 따라 서로 다른 영역에서 유의미한 효과를 나타냈다. 첫째, 실험집단 2(NotebookLM 활용)는 텍스트의 숨겨진 의미를 파악하는 추론적 이해 능력과 과제 수행에 대한 믿음인 읽기 자기효능감에서 다른 두 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 향상을 보였다(p<.05). 둘째, 실험집단 1(Gemini 활용)은 AI의 불확실한 정보를 검증하는 과정에서 비판적 이해 능력이 유의미하게 향상되었다(p<.05). 셋째, 통제집단(AI 미활용)은 읽기 가치 인식 점수의 하락 폭이 AI 활용 집단보다 통계적으로 유의미하게 적어(p<.001), 읽기 행위의 본질적 가치를 가장 잘 방어한 것으로 나타났다. 한편, 사실적 이해와 읽기 흥미에서는 집단 간 유의미한 차이가 발견되지 않았다.
    이러한 결과는 RAG 모델을 적용한 AI(NotebookLM)가 안정적인 학습 비계(Scaffolding)로 기능하여 추론적 이해와 자기효능감을 높이는 데 효과적인 반면, 역설적으로 일반 생성형 AI(Gemini)의 불확실성은 실수 기반 학습(Error-Driven Learning)의 기제가 되어 비판적 사고를 촉진함을 시사한다. 동시에 통제집단이 읽기 가치를 가장 효과적으로 방어했다는 결과는, AI의 효율적 지원만큼이나 학습자 간의 사회적 상호작용이 독서의 내재적 가치를 내면화하는 데 필수적임을 보여준다. 결론적으로 본 연구는 AI 활용 교육이 추론과 비판 중 무엇을 목표로 하느냐에 따라 최적의 도구를 선별, 재구성하는 교사의 설계 역량과 기술이 대체할 수 없는 인간적 상호작용의 통합이 필요함을 시사한다.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 2. 선행연구 검토 4
    • 3. 연구 문제 7
    • 4. 연구의 범위 및 제한점 8
    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 2. 선행연구 검토 4
    • 3. 연구 문제 7
    • 4. 연구의 범위 및 제한점 8
    • Ⅱ. 이론적 배경 10
    • 1. 읽기 교육의 본질: 능동적 의미 구성과 질문 전략 10
    • 2. 연구의 측정 변인: 읽기 능력과 읽기 태도 21
    • 3. AI와 함께하는 읽기: 교육적 상호작용의 재구성 28
    • 4. 학습 환경과 읽기 가치의 내면화: 사회적 구성주의 42
    • Ⅲ. 연구 방법 46
    • 1. 연구 대상 46
    • 2. 연구 설계 48
    • 3. 측정 도구 49
    • 4. 연구 절차 및 수업 설계 53
    • 5. 자료 수집 및 분석 71
    • Ⅳ. 연구 결과 72
    • 1. 양적 연구 결과 72
    • 2. 질적 연구 결과 81
    • Ⅴ. 결론 126
    • 1. 연구 결과 요약 및 논의 126
    • 2. 연구의 의의 및 교육적 시사점 128
    • 3. 연구의 한계 및 후속 연구 제언 131
    • 참고문헌 132
    • 부 록 135
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