[논문 리뷰] Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design Exploration with Students

Chengbo Zheng, Kangyu Yuan외 5명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 26.

Biomedical and Engineering Education인용 수 6

한 줄 요약

본 논문은 18명의 대학생을 대상으로 한 질적 코디자인 연구로, 프로젝트 기반 학습(PBL)에서의 AI 사용 데이터가 PBL 평가 및 보고의 새로운 재료가 될 수 있는지 탐구한다.

ABSTRACT

The increasing use of Artificial Intelligence (AI) by students in learning presents new challenges for assessing their learning outcomes in project-based learning (PBL). This paper introduces a co-design study to explore the potential of students' AI usage data as a novel material for PBL assessment. We conducted workshops with 18 college students, encouraging them to speculate an alternative world where they could freely employ AI in PBL while needing to report this process to assess their skills and contributions. Our workshops yielded various scenarios of students' use of AI in PBL and ways of analyzing these uses grounded by students' vision of education goal transformation. We also found students with different attitudes toward AI exhibited distinct preferences in how to analyze and understand the use of AI. Based on these findings, we discuss future research opportunities on student-AI interactions and understanding AI-enhanced learning.

연구 동기 및 목표

• PBL에서의 AI 사용이 학습 성과의 전통적 평가에 어떤 도전을 주는지 동기를 부여한다.
• 학생들이 공정한 평가를 위해 AI 보조 학습 과정을 어떻게 보고할 수 있는지 조사한다.
• 학생 주도 설design을 통해 AI가 풍부한 PBL에서 필요한 향후 교육 목표와 특성을 탐구한다.
• 학습 성과 평가를 지원하기 위해 AI 사용을 분석하고 보고하는 잠재적 방법을 식별한다.

제안 방법

• 18명의 대학생과 함께 7회의 3시간 코디자인 워크숍을 수행했습니다(질적 연구).
• 활동으로는 AI가 포함된 PBL 여정 예측, 이상적인 학생 상상, AI 사용 보고서 설계를 사용했습니다.
• 발견을 검증하기 위해 ground-in 이론 삼각측정(소스, 연구자, 이론)을 적용했습니다.
• 학습자 여정, AI 역량 카드, 학생이 설계한 AI 사용 보고서에서 데이터를 수집했습니다.
• 향후 AI 사용 시나리오와 보고 방식 도출을 위해 주제 분석을 수행했습니다.
• 인간-AI 상호작용의 투명성과 해석에 대한 윤리적·실용적 고려사항을 논의했습니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 학생들은 PBL에서의 AI 사용을 어떻게 상상하고 문서화하여 학습 과정을 투명하게 전달할 수 있을까요?
• RQ2 학생들이 AI 활용 PBL에서 예상하는 AI 사용 시나리오와 학습 목표 변환은 무엇인가요?
• RQ3 AI 활용 학생의 어떤 특성이 상상되며, 이러한 특성은 어떻게 공정하게 평가될 수 있을까요?
• RQ4 상위 수준 학습 성과의 평가를 지원하기 위해 AI 사용 보고서에 어떤 데이터가 포함되어야 합니까?

주요 결과

• 참여자들은 과거 경험에 뿌리를 둔 PBL에서의 기존 및 상상된 AI 사용 시나리오를 광범위하게 도출했다.
• 학생들은 학습 성과 평가를 위한 통찰을 얻기 위해 AI와의 상호작용을 분석하는 여러 방법을 제안했다.
• 워크숍 후 인터뷰에서 AI에 대한 서로 다른 태도가 인간-AI 상호작용을 보고에 나타내는 선호에 차이를 만들었다고 나타났다.
• 참여자들은 인간-AI 상호작용 평가에서 모호한 해석과 공정성에 대한 우려를 강조했다.
• 본 연구는 AI-강화 학습에서 학생-AI 상호작용, 보고, 의미구성에 대한 향후 연구의 토대를 제공한다.