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AI 융합교육은 인공지능 기술, 교육심리, 학습이론이 유기적으로 연결되는 융합학문입니다.
입학 후 저는 AI 융합교육을 단순한 기술 습득이 아닌 '교육적 사고의 구조화 과정'으로 접근하여, 인공지능 기술을 교육 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 모델을 연구하고자 합니다.
2학기에는 '딥러닝과 교육응용', 'AI 기반 교수학습 설계', '교육평가와 데이터 분석', 'AI 윤리와 사회적 책임' 등을 중심으로 심화학습을 진행할 계획입니다.
또한 교육 빅데이터를 활용하여 학생의 학습 참여도, 집중 시간, 성취도의 상관관계를 분석하는 실험연구를 진행하고, AI가 학습 동기 향상에 미치는 영향을 검증할 계획입니다.
제가 가장 깊이 탐구하고자 하는 연구 분야는 AI 기반 맞춤형 학습과 학습자 데이터 분석을 통한 교육의사 결정 지원 시스템입니다.
저의 목표는 기술 중심의 인공지능 교육을 넘어, 인간의 사고와 학습 본질을 중심에 둔 AI 기반 학습 환경을 설계하는 것입니다.
석사과정에서 다룰 AI 기반 학습분석 연구를 박사과정으로 확장하여, 학습자의 사고 과정을 실시간으로 분석하고, 인공지능의 추론과 인간의 사고를 비교하는 인지적 AI 교육 모델을 구축할 계획입니다.
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AI 융합교육은 인공지능 기술, 교육심리, 학습이론이 유기적으로 연결되는 융합학문입니다.
경북대학교 교육대학원 AI융합교육전공을 선택한 이유는, 이곳의 교육과정이 AI의 기술적 이해와 교육학적 실천을 동시에 다루는 체계적 구조를 갖추고 있기 때문입니다.
저는 AI 융합교육을 통해 기술과 인간이해가 공존하는 교육 모델을 구축하고 싶습니다.
입학 후 저는 AI 융합교육을 단순한 기술 습득이 아닌 '교육적 사고의 구조화 과정'으로 접근하여, 인공지능 기술을 교육 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 모델을 연구하고자 합니다.
예를 들어, 수학 학습에서 오류 유형을 인공 지능이 분류하여 학생 맞춤 피드백을 제공하는 모델을 설계하고, 그 효과를 비교 분석하는 연구를 진행할 예정입니다.
정량적으로는 학습자의 데이터를 수집하여 인공지능 모델의 예측 정확도를 분석하고, 정성적으로는 학생의 학습경험과 인식 변화를 인터뷰 및 관찰을 통해 탐색할 계획입니다.
이중적 접근을 통해 기술적 결과와 학습자의 실제 경험을 연결해, 교육적 의미를 입체적으로 분석할 수 있을 것입니다.
석사논문 주제로는 "AI 기반 학습분석을 활용한 학생 맞춤형 피드백 시스템 개발과 학습효과 분석"을 계획하고 있습니다.
구체적으로는 학생의 학습 데이터(문항 반응, 과제 수행기록, 시각적 주의 집중 패턴 등)를 분석하여, 인공지능이 학습자의 오 개념을 조기에 감지하고 교사에게 피드백을 제공하는 시스템을 구축하는 것입니다.
제가 가장 깊이 탐구하고자 하는 연구 분야는 AI 기반 맞춤형 학습과 학습자 데이터 분석을 통한 교육의사 결정 지원 시스템입니다.
예를 들어 동일한 문제를 여러 번 틀리는 학생이 왜 오 개념을 지속적으로 유지하는지를 분석하기 위해, 인공지능 모델이 학습자의 사고 패턴을 추론하도록 설계하는 것입니다.
저는 학생의 응답 데이터를 분석하여, AI가 핵심 개념의 누락이 나오개념을 자동으로 식별하고 교사에게 시각적으로 제시하는 시스템을 연구하고 싶습니다.
특히 설명 가능한 인공지능(ExplainableAI, XAI)의 개념을 교육환경에 적용하여, 교사와 학생이 인공지능의 판단 근거를 이해할 수 있는 학습시스템을 설계하고자 합니다 .
저의 목표는 기술 중심의 인공지능 교육을 넘어, 인간의 사고와 학습 본질을 중심에 둔 AI 기반 학습 환경을 설계하는 것입니다. |
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2025.11.03
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