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EBS AI 펭톡을 활용한 초등학습자들의 영어학습 효과

Abstract

The purpose of this study is to investigate the effects of EBS AI PengTalk when it is used in a public elementary English class. This research focused on the development of elementary school English learners’ speaking ability as well as their attitude change in learning English with EBS AI PengTalk. To answer these questions, 45 elementary school students in Gangwon province participated in this case study. The findings revealed as follows. First, students showed improvement in speaking. The mean score was improved by about 0.8 points compared to the pre-test, and there was a significant difference in speaking ability in general. Second, regarding the change of learning attitude toward English, students showed a positive perspective in studying English with EBS AI PengTalk. The mean was escalated at about 1.0 and there was also a significant improvement in the learning attitude. Third, students showed positive academic progress gradually by getting used to AI-embed learning activities, even though they faced a few technical difficulties and challenges in using the learning tool. To sum up, the integration of EBS AI PengTalk played a positive and active role both in boosting elementary school English learners’ speaking ability and in changing their learning attitude.

I. 서론

현행 2015 개정교육과정이 밝힌 초등 영어의 목표 가운데에서도 주요 초점은 음성언어 발달을 통한 일상생활에서의 기초 의사소통능력의 증진이라고 할 수 있다(MOE, 2015). 이를 달성하고자 현장에서는 의사소통중심교수법(Communicative language teaching, CLT)을 기본으로 한 여러 교수·방법이 적용되고 있으며 학습 활동 촉진을 위해 다양한 도구들이 활용되고 있다. 특히 우리나라와 같이 외국어로서 영어를 학습하는 환경(English as a foreign language, EFL)의 경우 목표어에 대한 노출 및 사용 빈도가 상대적으로 부족하여 이를 극복하기 위한 노력은 지속적으로 이루어지고 있다. 이러한 시점에서 최근 들어 주목해 볼만한 것은 영국 Open University에서 매년 발간하여 공개하는 혁신 교수방법(Innovating Pedagogy)1의 실례이다. 혁신 교수방법을 엄선한 Innovating Pedagogy는 지난 2012년을 시작으로 매년 10여개 가량의 최신 교수 트렌드를 소개하고 있다. 이는 언어 교육 외에도 일반 내용교과 및 통합교과에 활용될 수 있는 자료로써 현재 교육현장의 트렌드와 학습자들의 특성을 고려한 효과적인 교수 기법을 담고 있다고 할 수 있다.
Innovating Pedagogy를 통해 다양하게 소개된 교수방법 가운데 우리나라와 같이 에듀테크의 첨단화 및 고도화된 인프라가 구축된 환경에서 주목하여 볼 것은 크게 4가지 정도로 요약해 볼 수 있다. 그것은 1) 챗봇 활용 학습(using chatbots in learning, 2021), 2) 인공지능 활용 학습(artificial intelligence in education, 2020), 3) 자신의 도구 가져오기(bring your own devices, BYOD, 2014), 4) 심리스 러닝(seamless learning, 2013) 등이다. 이들의 특징은 최근 정보통신기술력 기반의 학습 도구를 적재적소에 활용함으로써 학습의 성과를 극대화할 수 있다는 점이며 특히 포스트 코로나 또는 뉴 노멀시대를 맞이하여 새로운 교육 환경에 필수적인 요소로서 그 자리를 견고하게 하고 있다는 점이라 할 수 있다.
이미 코로나19 팬데믹을 통해 비대면 원격 수업은 새로운 교육방식으로 자리를 잡았으며 이를 지원하기 위한 기술력의 진보는 교수·학습 방법에도 많은 영향을 미치고 있다. 전자학습(E-Learning), 원격교육(distance learning), 원격학습(remote learning) 등을 아우르는 온라인 학습(online learning)은 더 이상 낯설지 않는 개념이 되었으며, 4차 산업혁명시대의 도래로 영어와 같은 외국어 교육에 있어 인공지능 기반의 도구 활용은 급속하게 상용화되기에 이르렀다(Kang, 2019; Lee, 2019, 2021; Oh, Hong, Lee, & Jeon, 2022; Seo, 2017; Seo, 2021; Yoo, 2021).
실제로 코로나19 팬데믹의 시작 이후 지난 3년 간, 인공지능 기반 도구를 활용한 영어 학습의 적용사례는 코로나19 이전에 비해 비약적으로 늘어나고 있다. 2022년 6월 기준, 한국학술지인용색인(Korean Citation Index, KCI)에 공개 중인 인공지능 활용 영어교육의 논문은 총 43건이며 이 가운데 5편(11.7%)을 제외한 38편(88.3%)은 2019년부터 출간된 논문이다. 이는 영어교육 현장에서 인공지능 도구의 활용과 적용이 매우 왕성하게 이루어지고 있다는 것을 반증한다고 볼 수 있으며, 교육적 활용 가치에 대한 논의가 과거에 비해 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있다.
이에 본 연구는 인공지능을 기반으로 인간의 음성인식 기술을 탑재한 영어 말하기 애플리케이션인 EBS AI 펭톡을 초등영어 수업에 적용해 보고 이를 통해 학습자들의 말하기 능력 신장과 영어 학습 태도에 미치는 변화 여부를 확인해 보고자 한다. 이를 위한 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.
첫째, EBS AI 펭톡을 연계한 영어 학습 활동이 초등영어학습자들의 말하기 능력에 어떠한 영향을 미치는가?
둘째, EBS AI 펭톡을 연계한 영어 학습 활동은 초등영어학습자들의 학습 태도에 어떠한 변화를 끼치는가?

II. 이론적 배경

1. 인공지능과 영어교육

최근 인공지능 기술을 활용하여 교육현장에 적용한 사례는 꾸준히 보고되고 있다. 이 가운데 영어교육에 활용된 사례를 살펴보면 우선 Shin(2020)의 연구가 있다. 그는 4차 산업혁명 시대의 영어교육에 대한 인식과 태도가 미래 영어교육의 전망과 교사의 역할에 미치는 영향에 대해 예비 교사와 현직 중등 영어교사 간의 인식을 비교해 보았는데 분석 결과, 두 집단 모두 최신기술 활용에 대한 관심도가 높을수록 미래 영어교육에 대해 긍정적으로 전망하고 있음을 밝혔다. Seo(2017)는 인공지능 음성인식 시스템 기반 유아 영어 학습 사례연구를 통해 현재의 인공지능 기반 음성인식 시스템이 6~7세 유아 영어학습자에게 적용하기에 한계점이 따른다고 하면서도 교사의 보조역할로서 외국어 학습자들에게 부족한 발화 기회를 늘릴 수 있는 유용한 학습 도구로 활용될 가능성이 충분하다고 주장하였다. 이와 유사하게 Hwang(2020)은 인공지능 음성인식 스피커를 활용한 유아 대상 상호작용 영어 학습모형 개발에 관한 연구를 통해 만 5~6세의 유아를 주요 대상으로 영어 학습 상호작용을 활성화할 수 있는 콘텐츠 개발을 위한 학습 모형 개발이 필요하다고 주장하였다. Shin(2018)은 인공지능 스피커를 활용한 이러닝(e-learning) 학습이 기존 이-러닝 프로그램의 한계로 지적된 접근 용이성 및 상호작용의 한계점을 극복할 수 있는지에 대해 분석해 보았다. 이중차이(difference in difference, DID)모형 분석을 통해 도출한 결과를 살펴보면 인공지능 스피커 활용 이러닝 학습이 통계적으로 유의미한 효과가 있는 것으로 확인하였다. Jung(2021)은 미래지향적인 영어 교수 학습 방법에 대한 초등영어 교사의 인식 조사를 통해 참여 교사들의 약 73%가 증강현실(augmented reality, AR) 및 가상현실(virtual reality, VR) 등과 같이 다양한 멀티미디어 교수 매체를 활용한 체험형 학습 활동의 확대를 바라고 있다고 주장하였다.
이와 같이 인공지능과 같은 신기술을 활용한 영어교육의 적용의 필요성 및 당위성을 바라는 현장의 목소리가 점점 높아지고 있음을 알 수 있다. 동시에 이러한 기술을 활용한 교수설계 및 학습모형 개발이 아직 걸음마 단계임을 감안하여 지속적인 연구가 추진될 필요가 있음을 의미하기도 한다.

2. 인공지능 활용 영어 말하기 적용 사례

영어의 각 기능별 지도에 있어 가운데 인공지능 기술을 접목하여 영어 말하기 학습에 적용한 결과들이 타 기능(읽기, 쓰기, 듣기)에 비해 활발하게 보고되고 있다. 먼저 Kim(2020)은 인공지능 스피커를 활용한 중학교 영어 학습자 말하기 학습을 통해 이들의 인식 변화를 조사하였다. 중학교 2학년 10명을 대상으로 사전ㆍ사후 설문지, 활동 녹화 및 교사 관찰, 인터뷰 등을 실시하여 자료를 분석한 결과, 인공지능 스피커를 활용한 영어 말하기 활동이 중학교 영어학습자들의 동기 유발과 언어 불안 감소와 같은 정의적 영역에 긍정적인 영향을 준 것으로 파악하였다. 또한 인공지능 스피커를 활용한 영어 말하기가 영어 학습에 도움이 될 것 같다고 응답하며 특히 발음 교정이 영어 말하기 학습에 가장 도움이 되는 부분이라고 하였다. 다만 기기의 속도 조절 불가능과 기기와의 상호작용 불가능 등과 같은 한계점을 문제점으로 지적하기도 하였다. Gong(2020)은 인공지능 스피커를 활용한 영어 말하기 수업 설계 전략 개발을 시도하였다. 교육공학 분야의 5인의 전문가와 초등학교 교사 1인 및 초등학교 3학년 48명이 참여한 연구에서 이들은 수업 설계 전략에 대해 대체적으로 만족하였으며 인공지능 스피커의 교육적 유용성을 확인하기도 하였다. Lee(2022)는 인공지능 챗봇 기반 초등학생 교감적 영어 말하기 수업 모형 개발을 시도하였다. 서울시 초등학교에 재학 중인 5학년 18명의 학생들을 대상으로 구글 다이얼로그플로우(Dialogflow)2 를 사용하여 말하기 수업 도구를 제작한 결과, 학습자들은 자발적으로 공감하기 기능의 교감적 언어를 많이 사용하고, 교감적 언어 형식을 반영하여 발화하는 모습이 다수 발견되었다. 또한 인공지능 챗봇 기반 교감적 영어 말하기 수업 모형을 적용한 결과, 영어에 대한 학습자의 흥미와 자신감에 긍정적인 변화가 있었음을 확인하였다. 이와 유사하게 Eom(2022)의 연구에서도 인공지능 챗봇 기반 실시간 온라인 영어 말하기 수업이 중학교 영어학습자의 불안 감소와 적극적인 수업 참여, 말하기 유창성 및 정확성 증진에 도움을 제공한다는 긍정적인 결과를 보고하였다. Kim, Um, Oh, 그리고 Choi(2021)Oh(2022)는 본 연구주제와 유사한 인공지능 EBS AI 펭톡이 초등 영어 수업에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 구체적으로는 EBS AI 펭톡을 초등 영어 수업에 활용하여 학습자의 말하기 수행에 미치는 영향과 효과적인 활용 방안, 인식 및 태도를 탐색한 결과, 학습자 수준별로 약간의 차이가 나타났지만, EBS AI 펭톡은 학습자들의 말하기 수행에 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 아울러 학습자들은 EBS AI 펭톡을 통해 영어 말하기에 흥미와 자신감을 얻었고 계속해서 적극적으로 활용하고 싶은 의지를 나타내었다.
이와 같이 인공지능을 활용한 기술을 기반으로 영어 말하기 수업에 적용한 사례를 통해 인공지능 도구의 교육적 장점과 효과성을 확인해 볼 수 있었다. 동시에 학습자들의 태도와 가치 변화에도 긍정적인 기능을 담당하여 현장활용에 대한 가능성을 제시하였다고 할 수 있다. 다만 인공지능의 기술적 요소, 특히 낮은 음성 인식률의 개선을 요구하는 목소리는 꾸준히 제기되고 있음을 알 수 있다.

III. 연구 방법

1. 연구 참여 대상

본 연구에 참여한 대상은 2022년 1학기 기준으로 강원도 중소도시에 위치한 K초등학교 6학년 2개 학급 45명의 초등영어학습자들이다. 표집은 음성언어 연습 경험과 본 연구의 주요 도구인 EBS AI 펭톡과 같은 스마트 기기 활용이 익숙한 6학년을 대상으로 근접 모집단(accessible population) 방식으로 선정하였다. 실험 방식은 단일집단 사전·사후 검사설계(one group pretest-posttest design)를 따랐으며 참여한 2개 학급은 실험반·비교반 구별없이 단일집단으로 삼았다. 사전 영어능력검사에 따른 참여학생들의 영어 수준을 살펴본 결과, 상·중·하의 비율은 약 30%, 50%, 20%로 나타났다. 다음 Table 1은 실험에 참여한 대상의 기본 정보를 나타내고 있다. 참고로 영어수업은 교육대학 및 교육대학원에서 영어교육을 전공한 교직경력 14년차의 영어교사가 맡아 지도하였다.

2. 실험 수업 절차

본 연구는 2022년 1학기에 실시되었으며 참여 대상인 초등학교 6학년 영어학습자들을 위해 해당 교과서(Ham et al., 2019)의 단원 중 1학기에 해당하는 1~4단원의 내용을 실험 수업에 활용하였다. 6학년 정규수업 가운데 영어 과목은 주 3회로 구성되어 있었으며, 각 단원의 주제와 학습목표는 EBS AI 펭톡에서 제공하고 있는 내용과 연계를 이루어 진행할 수 있도록 영어교사와 연구자가 함께 재구성하였다. 특히 EBS AI 펭톡의 주 메뉴 가운데 토픽월드에서 제공하는 학습 주제를 말하기, 듣기 활동 위주로 연결하여 해당 차시별 활동에 적극적으로 활용하였다. 세부적으로는 대화 연습 1, 2활동을 포함한 문장 듣고 따라하기, 문장 철자 배열하기 및 문장 게임과 같은 활동을 10분 내외로 구성하여 해당 차시에 학습한 내용을 자유롭게 연습할 수 있도록 하였다. 학생 개인별 활동 시 영어 교사는 학습자들의 진행 과정을 점검하며 필요시 질문에 대한 피드백을 제공함은 물론 원활한 활동이 이루어지도록 도움을 제공하였다. 아래 Table 2는 단원별 내용을 EBS AI 펭톡과 연계한 수업 정보를 나타내고 있다.

3. 연구도구

1) EBS AI 펭톡

EBS AI 펭톡3은 음성인식처리 기술을 활용한 초등학생용 영어 말하기·듣기 교육용 애플리케이션이다. 초등영어학습자들의 의사소통능력 증진을 위해 교육부4 주도로 2019년부터 한국교육방송공사(Educational Broadcasting System, EBS), 한국전자통신연구원(Electronics and Telecommunications Research Institute, ETRI) 및 NHN(Next Human Network) EDU등이 컨소시엄을 구축하여 개발하였으며 2021년 1학기부터 전국의 국공립 초등학교에 보급되기 시작하였다. 주요 기능은 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 음성 및 사물인식 기술을 사용되어 실시간 상호작용 및 학습자의 자기 주도적 학습에 도움을 제공한다는 것이며, 특히 인기 캐릭터인 펭수를 활용하여 학습에 대한 흥미 요소까지 더했다고 볼 수 있다(Hong et al., 2020; Oh & Back, 2022; Seong & Lee, 2021). 아울러 각 토픽별로 미션 달성과 같은 게이미피케이션(Gamification) 요소를 도입하여 학습 성취 동기와 몰입도를 향상하도록 구성한 것이 특징이다(Hong, Lee, Jeon, & Oh, 2021; Jeong, Lee, Lee, Sim, & Hwang, 2021). 본 연구에서는 학습자별 발음과 말하기 학습을 통해 다양한 주제에 대한 활동을 수행하고 이에 대한 이해도 및 유창성 평가에 초점을 두고 학습을 진행하였다. 다음 Figure 1은 EBS AI 펭톡의 주요 구성 모습이다.

2) 영어 말하기 평가

EBS AI 펭톡 기반 영어 말하기 활동이 초등영어학습자들의 말하기 능력 변화에 미치는 여부를 살펴보고자 말하기 평가를 진행하였다. 평가지는 전년도 학년(5학년 2학기)에 학습한 내용을 기초로 해당 교과서 및 교사용 지도서를 참고하여 연구자와 영어교사가 7문항을 제작한 후 사용하였다. 문항은 사전 및 사후 말하기 평가에 있어 동일하게 사용되었으며 구성은 1) 알맞은 인사말로 답하기, 2) 그림보고 답하기, 3) 질문에 알맞은 답하기, 4) 상황을 듣고 답하기 등과 같이 4개의 유형으로 제작되었다. 말하기 평가는 연구자와 영어교사가 문항별로 5점씩, 총 35점 만점으로 채점하였다. 영어 말하기 평가의 구체적인 구성은 다음 Table 3과 같다.

3) 영어학습 태도 관련 설문지

음성인식기술을 탑재한 EBS AI 펭톡 활용 영어 학습을 실시한 후 이에 대한 학습자들의 학습 태도의 변화를 살펴보고자 관련 설문지를 제작하여 활용하였다. 설문은 본 연구 주제와 관련성이 있는 선행연구(Kang, 2020; Jung, 2002; Won, 2012)의 내용을 바탕으로 연구자와 영어교사가 재구성하였으며 문항이 측정하고자 하는 영역을 대표하는지 검토하기 위하여 최초 20개의 예비 문항에 대해 영어교육전공 교수 1인 및 초등영어교사 1인이 내용 타당도(content validity) 검증을 하였다. 이를 토대로 최종적으로 수정·보완된 설문지는 2개의 영역의 총 10문항으로 구성하여 배포하였다. 구체적으로는 영어 수업에서의 정의적 요인 변화를 묻는 자신감, 흥미도, 선호도, 몰입도 및 참여도와 같은 항목으로 구별되었다. 다음 Table 4는 설문지의 구성과 주요 내용을 나타내고 있다.

4) 영어교사 관찰 체크리스트

교과서 중심의 수업과 더불어 EBS AI 펭톡을 연계한 영어 학습 활동을 실시하는 학습자들의 반응을 기록하기 위하여 관찰 체크리스트를 활용하였다. 체크리스트는 영어 수업에 나타나는 반응은 물론, 모습과 행동의 변화와 같은 부분을 관찰을 통해 기록하였으며 주 1회 점검을 실시하였다.

4. 자료수집과 분석

EBS AI 펭톡 활용 영어 학습이 초등영어학습자들의 말하기 능력과 영어 학습 태도에 미치는 영향을 분석하고자 영어 말하기 평가와 영어학습 태도 관련 설문지를 사전·사후에 걸쳐 배포한 후 정리하였다. 먼저 영어 말하기 평가지는 KICE(2012)의 말하기 수행평가 문항 채점 기준표와 Harris(1969)가 주장한 말하기 평가기준표를 참고로 하여 발화 시 발음과 유창성에 기초한 5단계의 평정 척도를 따랐다. 사전·사후 발음평가 결과는 기술통계(descriptive analysis) 및 대응표본 t-검정(paired samples t-test)으로 분석하였으며 주요 평가 내용을 살펴보면 아래 Table 5와 같다.
다음으로 영어학습 태도에 관한 설문의 경우 각 문항에 대한 결과값을 측정하고자 5단계의 Likert scale을 사용하였으며 문항에 대한 가장 긍정적 응답(매우 동의한다)은 5점으로, 가장 부정적인 응답(전혀 동의하지 않는다)은 1점으로 설정하였다. 사전 설문의 실제 배포 전에는 문항의 내적 일관성 신뢰도(internal consistency reliability) 평가를 위해 10명을 대상으로 신뢰도 분석을 실시하였다. 결과는 말하기 능력에 대한 크론바흐 알파(Cronbach’s α)는 .754, 영어학습 태도 영역에 대한 신뢰도 값은 .779로 나타났다. 설문 배포 후에 수집된 설문은 실험 처지 전·후의 변화 상태를 비교하고자 기술통계를 통해 평균과 표준편차 값을 구하였으며 대응표본 t-검정을 통해 집단 간 통계적 유의미한 차이를 살펴보았다. 통계분석은 SPSS 21을 사용하였으며 유의확률은 .05를 기준으로 통계처리 하였다. 끝으로 영어교사 관찰 체크리스트는 Woo(1999)의 연구방법을 참고하여 주 1회에 실험반 영어학습자들의 반응과 행동 변화에 대한 부분을 기록하였으며 세부적으로 영어수준(상·중·하)에 따라 질적으로 분석하였다.

IV. 연구 결과

1. 영어 말하기 능력의 변화

EBS AI 펭톡 기반 영어 말하기 활동이 초등영어학습자들의 말하기 능력에 어떠한 변화를 미치는 가를 확인하고자 사전과 사후에 걸쳐 말하기 평가를 실시하였다. 총 7개 문항으로 구성된 평가는 발음, 이해력, 유창성 및 언어형식(문법, 어휘 등)의 적절성을 기준으로 하였다. 사전·사후 결과에 따라 분석되어 산출된 평균과 표준편차 값과 이에 대한 분석 내용은 아래 Table 6과 같다.
Table 6에서 보는 바와 같이 실험 전 실험참가자들의 영어 말하기 능력은 평균 27.70점(35점 만점 기준)으로 나타났다. 이후 EBS AI 펭톡 기반 영어 말하기 활동 처치가 이루어지고 난 이후의 점수 변화를 살펴 보면 평균 30.64점으로 사전 대비 약 3점의 상승을 나타내었다. 이는 음성인식 기반의 말하기 활동이 개인별 영어 말하기 수준 향상에 효과적이었다고 볼 수 있었다. 구체적으로 살펴보면 발음과 이해력 부분에 있어 평균 약 2점의 향상을 보였으며 말하기 유창성 및 언어형식면에 있어서는 사전 대비 약 3점을 증가 폭을 드러내었다. 다음 Figure 2는 영어 말하기 능력의 사전·사후 변화값을 나타내고 있다.
이어 EBS AI 펭톡 기반 연계 활동을 통해 학습자들의 말하기 능력 변화에 미치는 바를 통계적으로 분석해 보았다. 대응표본 t-검정을 통해 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 지를 검증하였으며 그 결과는 다음 Table 7과 같다.
Table 7의 결과와 같이 전체적인 영어 말하기 능력은 검정통계량 값 -5.29, 유의도는 .000(p < .05)으로 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴보면 발음(p = .012)과 이해력((p = .043) 그리고 유창성(p = .000) 면에서도 통계적으로 매우 유의미한 결과가 나타났음을 확인할 수 있었다. 그리고 언어형식(문법, 어휘 등) 측면에서의 변화는 유의도값 .051로써 거의 유의미한 차이가 발생했음을 알 수 있었다. 이를 통해 EBS AI 펭톡 활용 말하기 활동은 초등영어학습자들의 말하기 능력 배양에 긍정적인 영향을 끼쳤다고 판단할 수 있었다.

2. 영어학습 태도의 변화

EBS AI 펭톡을 활용한 연계 학습이 초등영어학습자들의 전반적인 영어 학습에 있어 어떠한 태도 변화를 가져왔는지를 살펴보고자 설문 내용을 살펴보았다. 우선 사전과 사후에 걸친 영어 학습 태도 설문지를 분석하여 기술통계를 통해 평균과 표준편차를 산출하고, 이어 대응표본 t-검정을 통해 실험 후 학습자들의 전반적인 태도 변화를 살펴보았다. 설문지는 총 5개 영역의 10개 문항으로 영어 학습에 대한 자신감, 흥미도, 자료 선호도, 몰입감 및 수업 참여도로 구성되어 있었다. 우선 기술 통계 결과를 살펴보면 다음의 Table 8의 내용과 같다.
위에서 살펴본 것과 같이 EBS AI 펭톡 활용 영어 학습활동은 학습자들의 영어학습 태도 변화에 있어 긍정적인 기여를 한 것으로 보인다. 사후 설문결과 평균값(M = 4.38) 역시 사전(M = 3.88)대비 약 0.5점이 증가하였음을 확인할 수 있었으며, 세부적으로는 영어 학습의 자신감(약 0.8점 증가)과 흥미도 측면(약 1.0점 증가)에서 많은 향상이 있었음을 알 수 있었다. 또한 영어 학습의 몰입감 및 적극적인 참여도면에서도 소폭의 변화가 이루어진 것으로 보아 인공지능 기반 말하기 활동 수업이 6학년 초등영어학습자들의 영어 학습에 대한 태도 변화에 영향을 끼쳤음을 확인할 수 있다. 아래 Figure 3은 사전대비 사후 평균값의 변화를 나타내고 있다.
다음으로 실험 기간 동안 활용된 EBS AI 펭톡 학습이 참여자들의 태도 변화에 있어 통계적으로 유의미한지를 알아보기 위하여 대응표본 t-검정을 실시해 보았다. 그 결과 유의도 p < .05 수준에서 영어학습에 대한 자신감, 흥미도, 몰입감 및 참여도 항목에 있어 통계적으로 유의미한 차이가 드러난 것으로 확인되었다(Table 9 참조). 이는 인공지능 기반의 말하기 애플리케이션이 영어 학습에 대한 자신감, 흥미도, 몰입감과 수업 참여도 증진에 효과적인 도구임을 증명하는 것이라고 볼 수 있으며 전반적인 태도 변화에 긍정적인 효과를 끼쳤다라고 해석할 수 있다. 다만 영어 학습 자료의 선호도 측면에서는 유의도 값이 .117로써 통계적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 이는 EBS AI 펭톡이 음성인식 기술을 기반으로 작동하는 도구로서 학습자별 음성인식에 대한 불만 또는 기술적인 오류 등으로 인해 학습 과정에 불편함을 초래하였을 것으로 추측할 수 있다. 추후 이러한 기술적인 결함이 개선된다면 개인별 맞춤형 영어 학습 자료로서의 그 기능을 충족시켜 줄 것으로 기대한다.

3. 영어교사가 관찰을 통해 살펴본 변화

영어담당 교사는 실험수업 기간 동안 인공지능 기반의 영어 말하기 애플리케이션을 활용한 초등영어학습자들의 반응과 행동 변화를 체크리스트를 통해 살펴보았다. 특히 영어능력 수준에 따라 학습자들이 느끼는 장단점을 파악하고 추후 이와 유사한 수업에 적용할 수 있는 방안을 모색하였다.
세부적으로 분석한 내용을 요약하여 정리한 결과는 다음 Table 10과 같다.
위의 Table 10에서 나타난 것과 같이 영어교사가 수업 중 관찰한 내용을 토대로 영어능력 수준에 따른 집단별로, 그리고 집단 내에서도 개인적 학습태도 및 방식에 따라 상이한 반응을 보인 것으로 알 수 있다. 다만 실험 초기 말하기 활동에 소극적이었거나 자신감이 부족한 학습자들이 EBS AI 펭톡 연계활동을 통해 말하기 학습에 대한 자신감은 물론 영어학습에 대한 관심과 흥미를 높여가기도 하였다. 이처럼 학습에 대한 재미와 흥미요소가 수반되어 학습 효과에 긍정적인 부분을 제공하고 있는 반면, 현재 수준의 음성인식 기술이 완벽성과 정확도면에서 다소 떨어져 상당수 학습자들이 발화시 불안감을 겪는 것으로 드러났다. 학습자들의 불안감 상승은 결국 성공적인 학습 성과와도 직결된 문제인 만큼 추후 기술적 결함에 대한 보완과 업그레이드가 진행되어야 할 것으로 판단되었다.

V. 결론 및 제언

본 연구의 목적은 EBS AI 펭톡 기반 영어 말하기 활동이 초등영어학습자들의 말하기 능력과 영어학습 태도 변화에 미치는 효과에 대하여 살펴보는 것이다. 이를 위하여 교과서 기반의 기존 수업과 EBS AI 펭톡을 연계, 말하기 활동을 병행하여 수행하였으며 이에 대한 결과를 정리해 보면 다음과 같다.
첫째, EBS AI 펭톡 기반 말하기 활동은 초등영어학습자들의 영어 말하기 능력 발달에 있어 효과성을 드러내는 것으로 나타났다. 사전 대비 사후 말하기 평가의 전체 평균은 약 3점가량이 향상되었으며 통계적으로도 유창성, 이해력, 유창성 측면에서 통계적으로 유의미한 차이를 드러내었다. 현재 우리나라와 같이 외국어로서 영어를 학습하는 환경에서 목표어 사용에 대한 시·공간적 제한이 많은 경우, 학습한 내용을 시간과 장소에 구애받지 않고 자기주도적으로 연습하고 점검할 수 있다는 점에서 그 기대효과가 크다고 할 수 있다. 아울러 현행 2015개정 교육과정에서 중요시하고 있는 학습자들의 의사소통능력 증진이라는 측면에서도 듣기·말하기와 같은 음성언어 개발에 도움이 될 것으로 예측할 수 있다(Choi, 2021).
둘째, EBS AI 펭톡 기반 말하기 활동은 초등학습자들의 영어 학습에 대한 긍정적 태도 변화에도 영향을 미친 것으로 나타났다. 실제 설문결과에서 알 수 있듯이 사전대비 사후의 평균은 약 0.8점이 향상되었으며 영어수업에 대한 자신감, 흥미도, 몰입감 및 참여도에 있어서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타난 것으로 파악할 수 있었다. 이는 영어 교과에 대한 학습 부담감 또는 불안감을 낮추어 영어에 대한 관심과 재미 등을 불러 일으킬 수 있다는 면에서 EBS AI 펭톡 활용에 대한 효과성을 담보할 수 있다고도 볼 수 있다.
셋째, 영어교사의 관찰 체크리스트를 종합하여 분석한 결과, 영어능력 수준에 따라 학습태도와 방식이 변화되고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 실험 초기 말하기 활동에 소극적이었거나 자신감이 부족한 학습자들이 EBS AI 펭톡 연계활동을 통해 말하기 학습에 대한 자신감은 물론 영어 학습에 대한 관심과 흥미를 높일 수 있는 경험이 되었다는 긍정적 변화를 관찰할 수 있었다.
위의 결과를 종합해 보면, EBS AI 펭톡은 당초 개발 초기부터 기획하였던 교육적 목표를 실제 교육 현장에서 나타내며 증명하고 있다고 할 수 있다. 또한 게이미피케이션과 같은 요소를 더하여 초등학교 말하기 성취기준 달성에도 긍정적인 역할을 담당하는 것으로 판단할 수 있다. 이는 EBS AI 펭톡의 교육적 효과를 검증한 Ki(2021)Oh(2022)의 연구결과도 일맥상통한다고 볼 수 있다. 다만 이러한 긍정적 결과와 달리, EBS AI 펭톡 애플리케이션 사용법 및 단원별 연계 활용 방안에 대한 로드맵의 부재와 음성인식 기술의 부정확 및 기술적 오류와 같은 문제는 단계적으로 해결되어야 할 것으로 드러났다.
끝으로 본 연구의 제한점을 기술하자면 우선, 연구 설계 시 단일집단 사전·사후검사설계를 채택하여 단일 집단에만 처치를 가한 후 사전·사후검사를 실시하였기 때문에 실험조치 전후의 차이를 단지 실험에 의한 영향으로 확신할 수 없다는 한계가 있다. 또한 10주 가량의 짧은 연구 기간과 강원도 지역의 특정 학교, 학생만을 표집하여 실험을 실시하였기 때문에 본 연구의 결과를 일반화하는 데에 어려움이 따를 수 있다. 아울러 연구자와 영어교사의 협업으로 EBS AI 펭톡 활용 연계 수업 활동을 구상하고 관련 연구 도구(말하기 평가지, 영어학습 태도 설문지, 교사 관찰 체크리스트)를 제작하였는데 아직까지 인공지능 교육 애플리케이션 활용에 대한 수업방법 및 체계적인 교수-학습방법이 널리 소개되어 있지 않은 바, 체계성에 대한 문제점도 지적될 수 있다. 그럼에도 불구하고 국가수준의 초등말하기 성취기준 달성을 위한 새로운 시도라는 측면에서 본 연구의 의의가 있을 것으로 판단된다. 추후연구에서는 인공지능 애플리케이션 활용 수업지도안 구성에서부터 수업진행 방식 및 연계 활동 등에 이르는 교수-학습 전반에 걸친 로드맵을 구현해 내기를 기대해 본다.

Notes

1. 영국 Open University 교육 기술 연구소에서 교육에 중요한 변화를 가져올 트렌드를 선정하여 매년 발표하는 교육 혁신 방법에 관한 보고서이며, 영어 포함 6개 언어로 제공되며 2017년부터는 한국어 버전도 제공하고 있다(참고: http://www.open.ac.uk/blogs/innovating/?page_id=2).

2. Dialogflow는 대화형 사용자 인터페이스를 설계하고 모바일 앱, 웹 애플리케이션, 기기, 봇, 대화 형 음성 응답 시스템 및 관련 용도에 통합하는 데 사용되는 자연어 이해(natural language understanding) 플랫폼이다(참고: https://dialogflow.cloud.google.com/).

3. EBS AI 펭톡 메인 홈페이지 참조: https://pengtalk-student.ebse.co.kr

4. 교육부 보도자료(이젠 펭수와 함께 영어로 말해요, 2021년 3월 29일) 참조: https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID=294&lev=0&statusYN=W&s=moe&m=0204&opType=N&boardSeq=83909

FIGURE 1

Sample Images of EBS AI PengTalk

stem-2022-23-3-27f1.jpg
FIGURE 2

Mean Changes of English Speaking Tests

stem-2022-23-3-27f2.jpg
FIGURE 3

Mean Changes of English Learning Attitudes

stem-2022-23-3-27f3.jpg
Table 1.
Research Participants (N)
N Gender(M/F) English level (Advanced/Intermediate/Beginner)
Two experiment groups (23) & (22) (11/12) & (11/11) (7/12/4) & (7/11/4)
Total 45 23/22 14/23/8
Table 2.
Class Procedures With EBS AI PengTalk
Chapter Learning objectives EBS AI PengTalk topic
·What grade are you in? ·understanding to ask and answer a grade(speaking) ·Theme 10: Greeting & Introduction
·asking and answering a grade(writing) ·Theme 17: School life
·I have a cold. ·understanding to ask and answer about illness ·Theme 3: Healthy life
·understanding to express about illness
·advising about illness(speaking)
·talking about illness and advising
·expressing about illness(writing)
·When is your birthday? ·understanding to ask and answer the date ·Theme 7: Numbers & Time
·expressing months and days in English
·talking about dates(speaking) ·Theme 12: Information
·introducing each one’s favorite month
·asking and answering the date(writing)
·Where is the post office? ·understanding to ask and answer the direction ·Theme 8: Location & Place
·asking and answering the dirction(speaking)
·talking about the location of the place(speaking)
Table 3.
Construction of English Speaking Test
Type Answer with an appropriate greeting Answer from a picture Answer with an appropriate response Describe the situation
No. of questions 1 2 2 2
Table 4.
Construction of a Survey on English Learning Attitudes
Type Section Question Other
Survey questionnaire Basic information Q1-Q5 (name, grade, class, gender, English level) Selective item
English learning attitudes Q6-7) Self-confidence in English learning 5-Likert scale
Q8-9) Interest in English learning
Q10-11) Preference of AI-embedded learning tools
Q12-13) Involvement in English class
Q14-15) Participation in English class
Table 5.
Rubrics for the English Speaking Test
Entry Evaluation rubric
Pronunciation · How accurately does a student pronounce a phoneme (individual vowel and consonant’s segmentals)?
· Howappropriatelydoesastudentusethesuprasegmentalfeatures(stress,intonation,rhythm)ofwords and sentences?
· How naturally does a student use the prolonged sound?
Comprehension · How much does a student understand?
· How much does a student understand with a slower speed?
Fluency · How normal is the speaking speed?
· How natural is the speaking flow?
· How often does any unexpected pause occur?
Accuracy · How accurate is the sentence structure and use of wording?
· How appropriate is the various expression and use of vocabulary?
· How correct is the communicative flow in a different genre, situation?
Table 6.
Results of English Speaking Tests
Type Entry Timeline N M SD
English speaking test Overall Pre 45 27.70 20.95
Post 45 30.64 9.31
Pronunciation Pre 45 29.42 11.20
Post 45 31.25 9.99
Comprehension Pre 45 30.11 9.45
Post 45 32.31 11.12
Fluency Pre 45 24.50 16.30
Post 45 28.94 12.27
Accuracy Pre 45 26.77 9.61
Post 45 30.05 9.43
Table 7.
Results of t-Test of English Speaking Tests
Type Entry Timeline N t p
English speaking test Overall Pre 45 -5.29 .000*
Post
Pronunciation Pre 45 -6.00 .012*
Post
Comprehension Pre 45 -5.70 .043*
Post
Fluency Pre 45 -4.38 .000*
Post
Accuracy Pre 45 -5.16 0.051
Post

*. p < .05

Table 8.
Results of a Survey on English Learning Attitudes
Type Entry Timeline N M SD
English learning attitudes Overall Pre 45 3.88 .98
Post 45 4.38 .87
Self-confidence in English learning Pre 45 3.78 1.14
Post 45 4.61 1.10
Interest in English learning Pre 45 3.80 1.03
Post 45 4.80 .96
Preference of AI-embedded learning tools Pre 45 3.66 .99
Post 45 4.02 1.24
Involvement in English class Pre 45 4.05 .51
Post 45 4.20 .72
Participation in English class Pre 45 4.10 .79
Post 45 4.29 .68
Table 9.
Results of t-Test of English Learning Attitudes
Type Entry Timeline N t p
English learning attitudes Overall Pre 45 -2.224 .005*
Post
Self-confidence in English learning Pre 45 -2.028 .002*
Post
Interest in English learning Pre 45 -2.803 .004*
Post
Preference of AI-embedded learning tools Pre 45 -3.012 .117
Post
Involvement in English class Pre 45 -5.140 .012*
Post
Participation in English class Pre 45 -2.221 .005*
Post

*. p < .05

Table 10.
Summary of the English Teacher’s Observation Checklist
English level Theme Observation
Advanced Attitude · Showed positive learning attitude in the speaking activity with EBS AI PengTalk
Interest · Showed deeper interest in ‘listen & repeat’ and ‘answer’ & ‘sentence game’ activity
Speaking · Showed improvement in sentence utterance and accurate pronunciation
Intermediate Participation · Showed active participation in general despite of a few students of less confidence in speaking
Intention · Showed two divisions later (one to keep trying as instructed in contrast to the others who quitted)
Confidence · Showed a lack of confidence in speaking activity compared to each one’s English proficiency
Beginner Anxiety · Showed higher anxiety in English speaking activity
Determination · Showed determination to participate actively and desire to use EBS AI PengTalk
Technical difficulty · Showed a sense of frustration and aversion in learning activities due to the voice recognition issue and technical difficulties

REFERENCES

Choi, W. (2021). A survey of elementary school students’ recognition on the dialogue-based chatbot: EBSe AI Pengtalk. Journal of the Korea English Education Society, 20(4), 211-231. https://doi.org/10.18649/jkees.2021.20.4.211.
crossref
Eom, J. (2022). Development of design principles for synchronous online English speaking classes using artificial intelligence chatbot (Unpublished master’s thesis). Seoul National University, Seoul, Korea.
Gong, Y. (2020). Development of instructional strategies for English speaking in class using artificial intelligence speaker (Unpublished master’s thesis). Seoul National University, Seoul, Korea.
Ham, S., Lee, Y., Kim, H., Park, S., Park, J., Ahn, S., Eun, J., Lee, J., Lim, N., Jung, E., & Reichmuth, H. (2019). Elementary school English: Grade 5. Seoul:Chunjae Publishing.
Harris, D. P. (1969). Testing English as a second language. New York, NY:McGraw-Hill.
Hong, S.-H., Lee, S., Jeon, J., & Oh, J. (2021). The perception and satisfaction analysis of AI Pengtalk. Modern English Education, 22(4), 70-78. https://doi.org/10.18095/meeso.2021.22.4.70.
crossref
Hong, S.-H., No, G., Yoon, T., Lee, S., Oh, E.-J., Choi, S.-K., & Kwon, O.-W. (2020). The necessity of using dialoguebased technology in elementary English education. The Journal of Korea Elementary Education, 31(S), 173-186. https://doi.org/10.20972/Kjee.31.S.202008.S173.
crossref
Hwang, J. (2020). A study on the development of interaction English learning model for children at home using artificial intelligence (AI) speech recognition speakers (Unpublished master’s thesis). Korea University, Seoul, Korea.
Jeong, G., Lee, D., Lee, H.-J., Sim, C.-Y., & Hwang, P.-A. (2021). Chatbots in primary English class: Focusing on EBS PengTalk. Primary English Education, 27(4), 95-121. https://doi.org/10.25231/pee.2021.27.4.95.
crossref
Jung, H.-S. (2021). A study on primary English teachers’ perceptions of effective teaching methods in the future (Unpublished master’s thesis). Ajou University, Suwon, Korea.
Jung, S.-M. (2002). Teaching pronunciation through English songs and its effect on learner’s pronunciation ability and affective aspects: Concentrating on reduction and contraction (Unpublished master’s thesis). Ewha Womans University, Seoul, Korea.
Kang, J.-A. (2019). The effects of gamification using coding robots on the acquisition of English vocabulary and affective attitudes for young children (Unpublished master’s thesis). Cyber Hankuk University of Foreign Studies, Seoul, Korea.
Kang, K.-Y. (2020). The effects of English musical theatre education in speaking and affective domain of elementary students (Unpublished master’s thesis). Dankuk University, Yongin, Korea.
KICE (2012). How to teach NEAT (Level II): Teacher’s manual (ORM: 2012-53-1). Seoul:KICE.
Kim, H., Um, H., Oh, H., & Choi, D. (2021). An analysis of the effectiveness of artificial intelligence English speaking program: The results of AI PengTalk pilot schools. The Korean Journal of Educational Methodology Studies, 33(3), 563-587. https://doi.org/10.17927/tkjems.2021.33.3.563.
crossref
Kim, M.-J. (2020). A study on Korean middle school students’ English speaking assessment using artificial intelligence speaker: Focusing on affective effect and objectivity in assessment (Unpublished master’s thesis). Jeju National University, Jeju, Korea.
Ki, Y.-J. (2021). A study on the perception and attitudes of elementary school students on speaking English education using AI technology (Unpublished master’s thesis). Hankuk University of Foreign Studies, Seoul, Korea.
Lee, D.-H. (2019). A developmental plan for an English conversation learning system through the application of a talking robot based on artificial intelligence. STEM Journal, 20(1), 189-211. 1-238. https://doi.org/10.16875/stem.2019.20.1.189.
crossref
Lee, D.-H. (2021). A developmental plan for a task-based English class instruction model for elementary schools through YouTube and AI chatbot. STEM Journal, 22(1), 179-201. https://doi.org/10.16875/stem.2021.22.1.179.
crossref
Lee, J. (2022). A study on the development and application of an AI chatbot-based phatic communion teaching model for elementary school students (Unpublished master’s thesis). Cheongju National University of Education, Cheongju, Korea.
MOE (2015). Revised national curriculum: Proclamation of the ministry of education (2015-80). Seoul:MOE.
Oh, J., Hong, S., Lee, S., & Jeon, J. (2022). The role and application of AI PengTalk in elementary English education. The Journal of Korea Elementary Education, 33(2), 35-50. https://doi.org/10.20972/kjee.33.2.202206.35.
crossref
Oh, Y. (2022). A study on the effect of artificial intelligence chatbot ‘AI PengTalk’ on elementary English classes (Unpublished master’s thesis). Busan National University of Education, Busan, Korea.
Oh, Y., & Back, J. (2022). Exploring the use and effectiveness of an artificial intelligence chatbot in Korean elementary school EFL classrooms: ‘AI PengTalk’ as a speaking learning tool. Journal of Modern British & American Language & Literature, 40(1), 207-235. https://doi.org/10.21084/jmball.2022.02.40.1.207.
crossref
Seo, J.-E. (2017). A case study of early childhood English learning based on artificial intelligence voice recognition system (Unpublished master’s thesis). Chungang University, Seoul, Korea.
Seo, S.-D. (2021). Development of AI chatbot-based instructional model for English speaking in elementary school (Unpublished master’s thesis). Korea National University of Education, Cheongju, Korea.
Seong, S., & Lee, S. (2021). Analyzing learners’ and teachers’ perceptions of AI PengTalk for English learning and the suggestions for its use. Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction, 21(21), 915-935. https://doi.org/10.22251/jlcci.2021.212.21.915.
crossref
Shin, H.-J. (2020). A comparison of pre-teachers and current secondary English teachers’ perceptions on English education in the fourth industrial revolution (Unpublished master’s thesis). Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea.
Shin, H. T. (2018). Analysis of effects of artificial intelligence (AI) function on e-learning program performance (Unpublished master’s thesis). Konkuk University, Seoul, Korea.
Won, H.-R. (2012). The effects of English teaching through musicals on elementary school students’ language proficiency and the affective domain: Focused on 2nd and 3rd grade students (Unpublished master’s thesis). Chungang Uinversity, Korea.
Woo, C.-W. (1999). Systematic observation instruments and techniques as a developmental model for EFL class. English Teaching, 54(2), 109-131.
Yoo, Y.-J. Design based research on learning environment using artificial intelligence chatbot: Focus on English speaking class in elementary school (Unpublished master’s thesis). Korea National University of Education, Cheongju, Korea.


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