Core Concepts
대학 교육에서 인공지능 기술을 활용하여 학생들의 학습 경험과 성과를 향상시킬 수 있다.
Abstract
이 연구는 대학 교육에서 인공지능 기술의 활용 효과를 평가하기 위한 것이다. 연구팀은 'SAMCares: 적응형 학습 허브'라는 인공지능 기반 학습 지원 시스템을 개발했다. 이 시스템은 대규모 언어 모델(LLaMa-2 70B)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여 실시간으로 맥락 인식적이고 적응형인 교육 지원을 제공한다.
연구는 1년 동안 진행되는 무작위 대조 시험으로 설계되었다. 150명의 대학 신입생이 참여하며, 이들은 SAMCares 시스템을 사용하는 그룹과 사용하지 않는 그룹으로 무작위 배정된다. 참여자들의 학업 성취도, 만족도, 인지 부하 등을 평가하여 SAMCares의 효과를 분석한다. 또한 참여자들의 행동 관찰, 설문 조사, 인터뷰 등을 통해 사용자 경험을 심층적으로 파악한다.
이 연구를 통해 인공지능 기반 학습 지원 도구가 학생들의 학습 경험과 성과 향상에 기여할 수 있는지 실증적으로 검증할 것이다. 연구 결과는 미래 교육에서 인공지능 기술의 활용 방안을 모색하는 데 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
Stats
실험군의 평균 시험 점수는 80점, 대조군은 78점으로 가정한다.
실험군과 대조군의 표준편차는 4점으로 가정한다.