인공지능(AI) 기반 토익 프로그램을 활용한 토익수업 참여 학생의 LC/RC 학업성취 및 인식 분석

An Analysis of LC/RC Academic Achievement and Perception of Students Participating in TOEIC Classes Applying an Artificial Intelligence-based TOEIC Program

목적 본 연구는 S대학의 인공지능(AI) 기반 토익 프로그램 활용 토익수업 참여 학생의 LC/RC 학업성취와 수업에 대한 인식을 알아보기 위해 실시되었다. 방법 학업성취 분석을 위해 실험집단과 비교집단 각각 64명과 74명의 사후 토익점수 차이를 독립표본 t-검정으로 분석하였다. 보다 실천적 시사점을 얻기 위해 실험집단 전체 및 사전수준별 사전-사후 토익점수 차이를 대응표본 t-검정으로 분석하였다. AI 활용 토익수업에 대한 4명의 학생 인터뷰 자료는 질적 분석 방법에 따라 코딩, 분류, 범주화되었다. 결과 실험집단의 토익점수가 비교집단의 점수 보다 높았으나 통계적 유의성은 나타나지 않았다. 실험집단의 토익점수는 통계적으로 유의미한 수준으로 향상되었다. 사전수준별 분석 결과, 상위그룹의 총점 및 LC 점수가 향상되었고, 그중 LC 영역은 유의미한 향상을 보였다. 하위그룹의 총점 및 LC/RC 점수는 모두 유의미하게 향상되었다. 학생 인식 분석 결과, 의미 있는 진술이 총 111개로 나타났고, ‘AI 기반 토익 프로그램을 통한 학습 경험’, ‘AI 기반 토익 프로그램을 활용한 수업’, ‘AI 기반 학습 동기를 증진시키는 교수자 역할’이라는 3개의 상위범주와 7개의 하위범주가 도출되었다. 결론 본 연구는 연구 결과를 토대로 AI 활용 토익수업의 확대 및 하이플렉스 운영, 개별 학습자 맞춤형 LC 학습을 위한 AI 활용, 상위 학습자의 RC 향상을 위한 개별 학습 포트폴리오 설계, 교수자의 효과적인 수업 재설계를 위한 프로그램의 AI 학습 데이터 제공 확대를 제안한다.

Objectives This study was conducted to investigate the LC/RC academic achievement and perceptions of students participating in TOEIC classes applying an artificial intelligence (AI)-based TOEIC program at S University. Methods For academic achievement analysis, the differences in the post-TOEIC scores of 64 and 74 students in the experimental and comparison groups, respectively, were analyzed using independent sample t-tests. To obtain more practical implications, the differences in pre and post TOEIC scores of the entire experimental group and the differences between two groups (upper & lower) which had been divided based on their pre-TOEIC scores were analyzed using paired sample t-tests. The interview data of 4 students concerning the AI-based classes were coded, classified, and categorized according to the qualitative analysis method. Results The TOEIC score of the experimental group was higher than that of the comparison group, but this finding lacked statistical significance. The TOEIC score of the experimental group, however, improved to a statistically significant level. The analysis according to the pre-TOEIC scores showed that the total and LC scores of the upper group improved, with LC showing a significant improvement. The total and both LC and RC scores of the lower group improved significantly. In the student perception analysis, a total of 111 meaningful statements were identified, and 3 categories (‘learning experience with an AI-based TOEIC program’, ‘class using an AI-based TOEIC program’, and ‘instructor’s role in promoting AI-based learning motivation’) and 7 sub-categories were derived. Conclusions Based on the results of the study, this study suggests utilizing AI-based TOEIC classes with Hyflex operation, implementing AI for customized LC learning for individual students, creating individual learning portfolios for RC improvement for the upper group, and for the AI program to provide detailed student-learning data to allow instructors to redesign classes effectively.