인공지능(AI)을 활용한 읽기 수업 모형 구안: 시선 패턴 분석 및 읽기 능력 진단 코스웨어 활용 사례를 중심으로 = A developing an AI-based reading class model: Eye-pattern analysis and diagnostic courseware for 6th graders

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 시선추적 기술을 기반으로 한 인공지능(AI)을 활용하여 초등 6학년 학생들의 읽기 능력 향상을 위한 수업 모형을 구안하기 위해 진행되었다. 연구를 통해 발견한 사실은 다음과 같다.
첫째, 인공지능(AI)의 시선 패턴 분석을 활용하면 학생들의 읽기 능력 수준을 좀 더 정밀하게 진단하고 맞춤형 읽기 수업의 가능성이 커진다.
둘째, 학생들과 교사들 모두 서책형 읽기보다 디지털 읽기를 더 선호하는 것으로 나타났다. 학생들은 개별 맞춤형 글 제공, 재미있는 요소에 대한 요구가 많고, 교사들은 읽기 학습과 수업, 교육과정 성취기준에 따른 재구성 여부 등을 더 의미 있게 판단하고 있었다.
셋째, 학생들의 읽기 능력은 서책형 읽기와 디지털 읽기에 따라 때로 상반되게 나타나기도 한다.
넷째, 교사들은 인공지능(AI) 코스웨어에서 교육과정 자율성을 살려 재구성하고 설계할 수 있는 유연함이 있을수록 활용하기 좋다고 여긴다.
다섯째, 인공지능(AI)과 달리 교사는 학생들이 효과적으로 학습할 수 있게 격려하고 지지하며 인간 정서의 유대감을 가지고 학생들의 읽기 학습을 촉진할 수 있다.
시선 패턴 데이터의 정교화 등 한계점을 넘어서 더 정밀하고 심화된 후속연구를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study designed a reading class model aimed at improving the reading abilities of 6th-grade elementary school students using artificial intelligence (AI) integrated with eye-tracking technology. The findings are as follows:First, the use of AI eye-pattern analysis allows for a more precise diagnosis of students’ reading abilities, increasing the possibility of tailored reading instruction.
Second, both students and teachers showed a preference for digital reading over traditional book reading. Students expressed a desire for more personalized reading materials and entertainment elements, whereas teachers valued the opportunity to adapt reading lessons according to learning standards and educational curricula.
Third, students’ reading abilities sometimes produced contrasting results when comparing traditional book reading to digital reading.
Fourth, teachers found the AI courseware more useful when it allowed for flexibility in designing and reorganizing lessons, thereby supporting curricular autonomy.
Fifth, unlike AI, teachers can foster more effective learning through emotional connections, promoting students' reading learning with a more human-centered approach.
Limitations, such as the refinement of the eye-pattern data, should be addressed in more precise and in-depth follow-up studies.

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