[논문 리뷰] Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments

Sergio Altares-López, José M. Bengochea-Guevara외 3명|arXiv (Cornell University)|2024. 05. 22.

Online Learning and Analytics인용 수 7

한 줄 요약

본 연구는 중·고등학생을 위한 빠른 AI 학습 방법을 제시하고, 그들의 생성형 AI 인식을 분석하며, 윤리적·정서적·교육적 함의를 탐구한다.

ABSTRACT

The effective integration of generative artificial intelligence in education is a fundamental aspect to prepare future generations. The objective of this study is to analyze from a quantitative and qualitative point of view the perception of controlled student-IA interaction within the classroom. This analysis includes assessing the ethical implications and everyday use of AI tools, as well as understanding whether AI tools encourage students to pursue STEM careers. Several points for improvement in education are found, such as the challenge of getting teachers to engage with new technologies and adapt their methods in all subjects, not just those related to technologies.

연구 동기 및 목표

• 중학교 및 고등학생을 대상으로 AI 생성 능력에 초점을 맞춘 가속 학습 방법론을 도입한다.
• 교육에서 생성형 AI 도구에 대한 학생들의 정서, 인식된 윤리, 일상적 활용을 조사한다.
• 해당 방법이 창의성, 협업, AI 관련 직업에 대한 관심에 미치는 영향을 평가한다.
• 교사들이 현재 학문 간 AI 통합을 어떻게 지원하거나 방해하는지 확인한다.
• 학생들의 AI 위험 인식과 윤리적 사용에 대한 의존성을 평가한다.

제안 방법

• 두 부분으로 구성된 교육 프로그램: 지능에 대한 반성과 일상적 비유를 포함한 AI의 기초 학습, 이어서 실습용 생성형 AI 비디오 제작 과제.
• 네 가지 주제를 바탕으로 프롬프트를 이용하여 엔드-to-엔드 생성형 AI 애플리케이션으로 프롬프트-엔지니어링을 포함해 비디오를 제작한다.
• 도구 사용 및 일상 생활 속 AI 응용을 매핑하기 위한 자유응답 프롬프트를 사용하고, 단어 구름으로 요약한다.
• 마드리드의 여러 학교에서 온 10명의 고등학생을 대상으로 그룹 기반 비디오 프롬프트와 협력 프롬프트를 활용하는 파일럿 연구.
• 참여도, 동기, 정서, 창의성, 미래 지향성, 윤리를 측정하기 위해 리커트 척도 질문과 이진 항목을 활용한 활동 뒤 설문.
• 기술통계, 상관 행렬, Wilcoxon 검정을 포함한 통계 분석으로 중립 기준에 대한 응답을 평가한다.

Figure 1: Scheme of explanation of the learning of an algorithm included in the methodology.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: 학생들은 AI 진화에 대해 어떤 정서를 경험하고 학습에서 AI 도구의 윤리를 어떻게 평가하는가?
• RQ2 RQ2: 생성형 AI 사용이 학생들의 창의성 및 혁신을 촉진할 수 있는가?
• RQ3 RQ3: 교사들은 현재 AI를 강의나 과제 지원 리소스로 사용하는 것을 장려하는가?
• RQ4 RQ4: 생성형 AI 사용이 다른 학문 분야의 학습을 돕는가?

주요 결과

• 수업 참여가 교차 기술 협력 이해도와 교실 밖에서 AI를 탐구하려는 더 높은 동기와 상관관계가 있다(예: 참여도와 기술 협력 학습 간 상관계수 0.88).
• AI 학습 방법론에 대한 높은 전반적 만족도(평균 4.7)와 긍정적 도구 상호작용과 만족도 간 강한 연관성.
• AI 주제에 대한 관심과 기술 관련 직업에 대한 고려 사이에 강한 연관이 있으며(관심과 직업 간 상관계수 0.83).
• 대다수의 학생(90%)는 AI에 모든 활동을 의존하지 않으며, 신뢰성 및 실수 가능성을 이유로 우려를 표명한다.
• AI 윤리적 사용에 대한 교육을 받았다고 응답한 사람은 60%, 반면 교사가 과목 과제에서 AI 사용을 적극적으로 권장한다고 응답한 학생은 10%에 불과하다.
• 이진 응답은 학생들이 AI 도구를 숙제, 정보 확인, 아이디어 생성에 자주 사용하며, AI 진화에 대한 정서가 지속적인 윤리적 성찰을 나타낸다고 한다.

Figure 2: Wordcloud by frequency obtained from the free-response answers made during the activity.