[논문 리뷰] Adoption of Artificial Intelligence in Schools: Unveiling Factors Influencing Teachers Engagement

Mutlu Cukurova, Xin Miao외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 03.

Online Learning and Analytics인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 학교 내 인공지능 기반 적응형 학습 플랫폼을 둘러싼 교사의 참여에 영향을 미치는 다면적 요인을 측정하기 위한 종합적인 도구를 개발하고 검증한다. 792명의 교사가 참여한 설문 조사 데이터를 바탕으로, 교사의 지식과 플랫폼 품질 외에도 업무 부담 감소, 소유감 증가, 신뢰, 지원 체계, 윤리적 보호 조치 등이 실제 참여도에 더 강력한 예측 요인임을 규명한다.

ABSTRACT

Albeit existing evidence about the impact of AI-based adaptive learning platforms, their scaled adoption in schools is slow at best. In addition, AI tools adopted in schools may not always be the considered and studied products of the research community. Therefore, there have been increasing concerns about identifying factors influencing adoption, and studying the extent to which these factors can be used to predict teachers engagement with adaptive learning platforms. To address this, we developed a reliable instrument to measure more holistic factors influencing teachers adoption of adaptive learning platforms in schools. In addition, we present the results of its implementation with school teachers (n=792) sampled from a large country-level population and use this data to predict teachers real-world engagement with the adaptive learning platform in schools. Our results show that although teachers knowledge, confidence and product quality are all important factors, they are not necessarily the only, may not even be the most important factors influencing the teachers engagement with AI platforms in schools. Not generating any additional workload, in-creasing teacher ownership and trust, generating support mechanisms for help, and assuring that ethical issues are minimised, are also essential for the adoption of AI in schools and may predict teachers engagement with the platform better. We conclude the paper with a discussion on the value of factors identified to increase the real-world adoption and effectiveness of adaptive learning platforms by increasing the dimensions of variability in prediction models and decreasing the implementation variability in practice.

연구 동기 및 목표

• K-12 학교에서 인공지능 기반 적응형 학습 플랫폼을 둘러싼 교사의 참여에 영향을 미치는 통합적 요인을 특정하고 측정하기 위해.
• 그러나 잠재적 효과가 입증된 바에도 불구하고 교육 현장에서 AI 도구의 도입이 느리고 일관성 없이 진행되고 있는 문제를 해결하기 위해.
• 교사의 AI 플랫폼 참여를 위한 다차원 예측 요인을 평가할 수 있는 신뢰성 있는 도구를 개발하기 위해.
• 실제 데이터를 바탕으로 실제 교육 현장에서의 교사 참여도를 예측하고, 학교 내에서 확장 가능하고 효과적인 AI 통합 전략을 제안하기 위해.

제안 방법

• AI 플랫폼 도입에 영향을 미치는 12개의 핵심 요인을 측정하기 위한 검증된 설문 도구를 개발하였다.
• 국가 수준의 인구집단을 대표하는 792명의 교사가 참여한 대규모 설문 조사를 실시하였다.
• 예측 요인과 실제 교사 참여도 간의 관계를 분석하기 위해 통계 모델링(일반적으로 회귀 기반)을 활용하였다.
• 기술적 숙련도를 넘어서 업무 부담, 신뢰, 소유감, 지원 체계, 윤리적 고려 사항과 같은 요인들을 우선시하였다.
• 도구의 신뢰성과 타당성, 예측 능력을 확보하기 위해 혼합 방법론을 활용하였다.
• 실제 교실 환경에서 AI 플랫폼의 지속적 참여도를 예측하는 데 가장 강력한 요인을 규명하기 위해 데이터를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 학교 내 인공지능 기반 적응형 학습 플랫폼을 둘러싼 교사의 실제 참여도를 가장 강력하게 예측하는 요인은 무엇인가?
• RQ2 교사의 지식, 자신감, 제품 품질이 업무 부담과 신뢰와 같은 비기술적 요인에 비해 예측력이 얼마나 강한가?
• RQ3 윤리적 고려 사항과 지원 체계는 AI 도구의 도입과 지속적 사용에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 다차원적 도구는 교육 현장에서 AI 도입에 영향을 미치는 전반적인 요인을 신뢰성 있게 측정할 수 있는가?
• RQ5 식별된 요인들을 어떻게 활용하여 구현의 변동성을 줄이고 학교 내 AI 도입의 확장 가능성을 높일 수 있는가?

주요 결과

• 교사의 지식, 자신감, 제품 품질은 중요하지만, 참여도 예측에 가장 강력한 요인은 아니다.
• AI 통합 과정에서 발생하는 교사의 업무 부담 감소는 기술적 숙련도보다 참여도 예측에 더 강력한 요인이다.
• 교사의 소유감 증가와 AI 시스템에 대한 신뢰는 지속적인 플랫폼 사용 가능성을 크게 높인다.
• 문제 해결과 지침을 위한 체계적인 지원 체계는 장기적인 참여도와 도입에 있어 필수적이다.
• 데이터 기밀 보호와 알고리즘 편향과 관련된 윤리적 우려를 최소화하는 것은 교사의 신뢰와 플랫폼 도입을 촉진하는 핵심 요소이다.
• 비기술적, 관계적, 구조적 요인들을 포함함으로써 기존 지표를 넘어서 참여도 예측 모델의 정확도가 향상된다.