한국에너지공과대학교(KENTECH·총장직무대행 박진호)은 김경 에너지공학부 교수가 자체 개발한 멀티모달 학습분석 기술을 실제 교실에 적용해 학습 과정 분석의 타당성을 검증하고 교사의 수업 운영과 개선을 지원하는 기술로서의 활용 가능성도 입증했다고 14일 밝혔다.
이번 연구는 실험실 수준에서 개발돼 온 멀티모달 학습분석 기술을 실제 교수·학습이 이뤄지는 교실 환경에 적용했다. 수집된 다양한 학습데이터를 통합적으로 분석해 교실의 학습 과정을 이해할 수 있는지를 실증적으로 검증했다는 점에서 의미가 있다.
연구에는 KENTECH이 개발한 인공지능(AI) 기반 교실지능화 플랫폼인 '능동적 학습 교실(Active Learning Classroom·ALC)'을 활용했다. ALC는 교실에서 생성되는 학생의 행동과 참여, 수업 중 대화, 상호작용, 정서 등 다양한 멀티모달 학습데이터를 실시간으로 수집.분석해 교사가 학생과 교실의 학습 상황을 이해하고 수업 운영에 활용할 수 있는 정보를 제공한다. KENTECH 학습디자인연구소(연구소장 김경)는 ALC를 기반으로 멀티모달 학습분석과 AI 교실지능화 기술을 지속적으로 개발·고도화하고 있다.
김 교수는 ALC를 활용해 학생의 행동적 참여와 수업 중 대화에서 나타나는 인지적 지식 구조 간의 관계를 분석했다. 그 결과, 두 지표는 서로 연관돼 있지만 동일한 정보를 나타내지는 않는 것으로 확인됐다. 이는 학생이 활발하게 참여한다는 사실만으로 깊이 있는 학습이 이루어지고 있다고 판단하기는 어렵고, 행동·인지·정서 등 서로 다른 학습데이터를 함께 분석해야 학습 과정을 보다 정확하게 파악할 수 있음을 의미한다.
AI가 센서와 학습데이터만으로 학생의 상태를 일방적으로 추론하는 이른바 '블랙박스' 문제를 보완하기 위해, 학습자가 직접 제공하는 맥락 정보를 자동화된 멀티모달 분석과 함께 해석하는 '휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)' 방식을 적용했다. 이를 통해 복잡한 교실에서 생성되는 AI 분석 결과의 해석 가능성을 높이고, 단일 데이터가 아닌 다양한 학습데이터를 종합적으로 활용하는 교실 기반 AI 학습분석의 가능성을 제시했다.
멀티모달 학습분석 지표의 측정 타당성과 함께 참여 학습자들의 학습 성과도 분석했다. 그 결과 ALC가 적용된 수업에서 비교 집단보다 높은 학습성과가 나타나, ALC가 실험실을 넘어 교실 환경에서 적용될 수 있는 가능성을 제시했다.
ALC는 최근 교육부.산업통상자원부 등이 공동 주최한 '2026 에듀테크 코리아 어워드'에서 AI 활용혁신 부문 최우수상을 수상했다. 실제 교실에서 생성되는 멀티모달 학습데이터를 AI로 분석하고, 교사가 학생의 참여와 학습 과정을 이해해 수업 운영과 개선에 활용할 수 있는 정보로 전환하는 점에서 기술적.교육적 가치를 인정받았다.
김경 교수는 “이번 연구의 핵심은 교실에 더 많은 센서를 설치하는 것이 아니라, 실제 교실에서 생성되는 다양한 데이터를 교육적으로 의미 있고 해석 가능한 정보로 전환할 수 있는지를 검증했다는 데 있다”며 “실험실 수준의 AI 기술을 넘어 여러 학생의 대화와 행동, 상호작용이 끊임없이 변화하는 복잡하고 역동적인 실제 교실을 이해하고, 교사의 수업을 지원할 수 있는 AI로 발전시키는 것이 교실지능화 연구의 방향이다”고 설명했다.
전남광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
