(왼쪽부터)이장호 중앙대 영어교육과 교수, 이한솔 육군사관학교 교수. (사진=중앙대)
최근 생성형 AI가 언어 교육 분야에 빠르게 도입되면서 학습자가 실제 언어 자료를 직접 탐구하며 언어의 규칙과 쓰임을 발견하는 ‘데이터 기반 학습’(Data-Driven Learning·DDL) 분야에서도 생성형 AI의 활용 가능성에 대한 논의가 이뤄지고 있다. 그러나 새로운 기술 기반 학습 도구가 정작 학습의 주체인 학습자의 관점에서 어떻게 평가되는지, 학습자들이 학습 도구를 평가할 때 어떤 기준을 얼마나 중요하게 여기는지에 대한 실증 연구는 부족했다.
이에 연구팀은 언어 교육 분야에서 ‘계층화 분석법’(AHP)을 도입해 연구의 방법론적 혁신을 이끌어냈다. 단순히 ‘어떤 도구를 더 선호하는가’라는 평면적인 설문조사에 그쳤던 기존 연구와 달리 이번 연구는 학습자가 직접 다차원적 평가 기준을 비교하게 해 학습 도구를 선호하는 구체적인 이유와 선호의 강도·차이를 도출했다.
연구팀은 대학생 학습자를 대상으로 △문장 이해도 △의미 학습 관련성 △구문 학습 관련성 △교육적 가치 인식 △독립적 사용의 접근성 △자율 학습 지원 등 6가지 기준을 설정했다. 학습자들은 이 기준을 바탕으로 전통적 코퍼스 검색 도구(BNC)와 챗GPT를 기반으로 자체 개발한 검색 도구를 직접 비교하고 평가했다.
분석 결과 학습자들의 종합 선호도에서 챗GPT 기반 도구(0.726)는 전통적 도구(0.274)보다 약 2.6배 높은 평가를 받았다. 생성형 AI의 가장 큰 장점은 ‘뛰어난 편의성’과 ‘자율 학습의 용이성’이었다. ‘누군가의 도움 없이 혼자서 쉽게 사용할 수 있는가(독립적 사용의 접근성)’를 묻는 항목에서 챗GPT 기반 도구는 전통적 도구보다 3.76배 높은 점수를 기록했다. 생성형 AI가 복잡하고 다루기 어려웠던 기존 언어 학습 프로그램의 한계를 효과적으로 보완해 학습자 누구나 자신의 일상에서 쉽고 편리하게 주도적인 영어 학습을 이어갈 수 있게 돕는다는 의미다.
이장호 교수는 “그동안 사용법이 어려워 교실 밖 확산에 한계가 있었던 데이터 기반 학습이 생성형 AI를 통해 학습자들에게 훨씬 접근하기 쉬운 형태로 제공될 수 있다는 점을 학습자의 관점에서 확인했다”고 말했다.









