본 연구에서 메타버스의 역할은 크게 2가지이다. 첫째, 온라인 교육 환경을 구축 함으로써 시간과 장소에 구애받지 않고 교육 콘텐츠를 이용하여 인공지능 격차를 해소하는 것이다. 둘째, 학습자 관리 데이터 분석을 통한 학습유형 분석으로 향후 맞춤형 교육 프로그램을 개발하는 기초 자료로 삼기 위해서이다.
학습자 분석 방법으로 학습자 기초 설문조사, 학습 순서, 학습 후 정답 분석, 성 찰일지, 선호하는 콘텐츠, 온라인 교육 참여와 면대면 교육 비교 등 메타버스에서 활동하는 모든 자료를 분석 데이터로 활용된다. 온라인 분석은 젭(zep) 관리자 모 드, 퀴즈N, 팅커벨을 이용한다. 오프라인은 해커톤 활동에서의 설문과 과정평가로 이루어진다. [그림 Ⅳ-10]은 수집하는 데이터의 종류이고 향후 이 데이터를 바탕으 로 맞춤형 교육 프로그램 개발의 기초 자료로 활용 예정이다.
[그림 Ⅳ-10] 학습자 데이터 수집
가) 데이터 관리
메타버스 환경에서 수집되는 데이터는 <표 Ⅳ-22>와 같이 사용 연동 플랫폼별로 데이터를 관리할 수 있다.
구분 내용
젭(zep)
채팅 기록 채팅창을 통한 인사나 대화, 질문과 답변을 관리.
맵 마다 별도의 채팅 기록이 존재
chat-histories 방문 기록 : 이메일, 들어온 시간, 나간 시간, 일자별 접속 시간, 총접속 시간
<표 Ⅳ-22> 플랫폼별 데이터 기록
나) 학습자 자가 진단
학습자들은 메타버스에 처음 입장하면 자동으로 학습자 분석을 위한 자가 진단 창으로 이동한다. 자가 진단은 1회 실시하고 두 번째 접속부터는 생략된다. [그림
Ⅳ-11]은 자가 진단 초기 화면과 메뉴 설명이다.
[그림 Ⅳ-11] 학습자 자가 진단 맵
자가 진단 설문 문항은 기본 정보, AI・디지털 교육 경험, 인공지능 윤리역량, 학업적 자기효능감을 중심으로 설문을 진행하였다. <표 Ⅳ-23>은 종류별 설문 문 항이다. 기초 조사 9문항, 인공지능 윤리역량 13문항, 학업적 자기효능감 28문항으 로 구성되어 있다.
기초 조사 문항은 인구통계학적 특성과 교육 경험, SW·AI 기술, 디지털 기기에 대한 친숙도를 확인하기 위한 설문 문항이다. 인공지능 윤리 소양 문항은 인공지능
출석 체크하기 입장한 학습자들이 스스로 출석 관리를 하기 위한 메뉴
퀴즈N 최소 단위 콘텐츠별로 참여자 수, 풀이 문제수, 정답률, 오답률, 평균 점수, 학 습자마다 기록한 정답 확인
팅커벨
퀴즈·토론·워크시트와 보드로 구성
방문자의 닉네임 리스트와 접속 정보 확인 방문자 게시글 확인
초보자도 답변할 수 있도록 데이터나 기술 개발과 관련한 문항은 최소화하여 구성 하였다. 이 설문의 목적은 인공지능 윤리에 대한 지식보다는 인공지능에도 인공지 능 윤리가 필요하다는 인식을 일깨워주기 위함이다. 인공지능 윤리 소양 척도는 [83]연구에서 개발된 문항 중 일부를 사용하였다. 학업적 자기효능감 문항은 학업 상황에서 성공 경험이 학업적 자기효능감에 긍정적 요인으로 작용하는지에 관한 확인을 위한 문항이다. 본 연구에서 컴퓨팅 사고력, 인공지능 윤리역량과 학업적 자기효능감과의 상관관계 분석이 연구 목표는 아니다. 다만 메타버스에서의 학습 률, 학습 시간 등 학습 추이와의 연관성 및 수집된 데이터를 기반으로 개인 맞춤 형 학습 프로그램 설계의 기초 자료로 활용하고자 설문을 추가하였다. 학업적 자기 효능감 척도는 [84]연구에서 개발된 6점 척도를 5점 척도로 재구성한[85] 문항을 사용하였다.
구분 문항
기초 조사
1. 귀하의 성별은?
2. 귀하의 출생 연도는? (예. 2002년)
3. 귀하의 주거 지역은(동까지만 입력)? (예. 제주시 아라동) 4. 소프트웨어 및 인공지능 교육을 받은 경험이 있나요?
5. 위 질문에 해당하는 교육 경험 있다면, 교육을 받은 곳은?
6. 메타버스에서 학습이나 게임 등 활동을 한 경험이 있나요?
7. 나는 SW·AI 기술, 디지털 기기 등을 배우는 데 자신이 있다.
8. 나는 SW·AI 기술, 디지털 기기의 사용법을 빠르게 알아낼 수 있다.
9. 나는 SW·AI 기술, 디지털 기기를 더 많이 알고 이용하고 싶다.
인공지능 윤리역량
1. 인공지능 기술(서비스)은 반드시 윤리와 함께 생각해야 한다.
2. 인공지능 기술(서비스)은 인간 삶에 꼭 필요한 것이며 더 나은 삶을 사는 데 도움이 된다고 생각한다.
3. 인공지능 개발을 기획하면서 이와 관련된 사람들(이해관계자)을 고려 해야 한다.
4. 인공지능이 인간이 가지는 생명과 안전에 관한 권리를 침해하지 않도록 개발·운영되어야 한다.
5. 완성된 서비스에 대해서 의도치 않게 발생하는 역기능(부작용)에 대해 책임감을 느끼고 공개하고 수정할 의무가 있다.
<표 Ⅳ-23> 설문 문항
6. 인공지능의 위급상황 발생 시 해결을 위해서 필요 데이터와 정보를 공유 해야 한다.
7. 인공지능의 작동, 사용, 오용 등에 대한 책임의 주체는 인간이다.
8. 인공지능은 개인의 행복과 사회의 공공성 증진에 기여한다.
9. 인공지능 기술이나 서비스를 이용하는 데 사회적 약자 및 취약 계층 등 을 고려한 별도의 서비스가 필요하다.
10. 시간과 비용이 들더라도 민감 데이터 또는 개인 데이터의 이용을 최소 화하거나 사용하지 않고 훈련하는 방법까지 고려해야 한다.
11. 인공지능의 혜택이 모든 사람에게 공정하게 돌아가도록 하기 위한 노력을 해야 한다.
12. 인공지능의 활용이 기후변화나 탄소 배출과 같은 사회문제 해결에도 기여할 수 있다.
13. 인공지능을 활용해 다양한 집단 및 세대 간의 소통과 협력을 증진하는 방안을 찾을 수 있다.
학업적 자기 효능감
1. 나는 쉬운 문제를 여러 개 푸는 것보다 어려운 문제 하나를 푸는 것을 더 좋아한다.
2. 나는 쉬운 과목보다는 어려운 과목을 좋아한다.
3. 쉬운 문제보다는 조금 틀리더라도 어려운 문제를 푸는 것이 더 좋다.
4. 나는 깊이 생각해야 하는 문제보다는 쉽게 풀 수 있는 문제를 더 좋아한다.
5. 시간이 많이 들더라도 깊이 생각하게 만드는 과목이 더 재미있다.
6. 나는 복잡하고 어려운 문제에 도전하는 것이 재미있다.
7. 가능하다면 어려운 과목은 피해 가고 싶다.
8. 학교 공부는 무조건 쉬울수록 좋다.
9. 나는 수업 시간에 배운 내용 중 중요한 것이 무엇인지 잘 파악할 수 있다.
10. 나는 수업 시간 중에 중요한 내용을 잘 기록할 수 있다.
11. 나는 어떻게 공부하는 것이 효과적인 방법인지를 잘 안다.
12. 나는 수업 시간에 배운 내용 중 내가 무엇을 알고, 무엇을 모르는지 정확히 판단할 수 있다.
13. 나는 수업 시간에 배운 내용을 잘 기억할 수 있다.