Spatial Structure Reconstruction by Three- and Four-Year-Old Children: The Role of Color Congruence Between Models and Blocks

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 생활과학대학 아동가족학과, 2022. 8. 박유정.Children frequently copy existing spatial structures using materials such as clay and blocks in their play. The present study investigated three- and four-year-old children’s ability to reconstruct (copy) a model spatial structure using blocks. Specifically, we examined how the ability to reconstruct spatial structures would change between the ages of three and four years and whether the color congruence between models and blocks would affect young children’s spatial structure reconstruction. The participants were 64 three- and four-year-old children living in Seoul or Gyeonggi Province. They received an adapted 3-Dimensional Test of Spatial Assembly, in which they were asked to recreate given models (i.e., interlocking spatial structures composed of three blocks) using LEGO® blocks. Their reconstruction performance was coded in terms of the overall match (whether the product matched the model exactly or not) and the dimensional match (to what degree the product matched the model in dimensions of vertical location, rotation, and translation). Data were analyzed using frequency analysis, descriptive statistics, a mixed-design ANOVA, independent t-tests, paired t-tests, Mann-Whitney U test, and Wilcoxon signed-rank test. The IBM SPSS Statistics 26.0 program was utilized for statistical analyses. The main findings were as follows: First, children’s performance of spatial structure reconstruction significantly differed with age. Four-year-old children reconstructed the model spatial structures more successfully than three-year-old children. The overall match and the dimensional match in terms of vertical location, rotation, and translation were all higher in four-year-old children than in three-year-old children. In addition, children’s spatial structure reconstruction was affected by color congruence between the models and blocks. That is, children copied the models more successfully when the models and blocks matched both in shape and color than when the colors of the same shaped blocks were cross-mapped. However, this tendency seemed to be more apparent in the younger children. Three-year-old children performed better both in the overall match score and the dimensional score when the color was congruent between the models and the blocks than when the color was cross-mapped between the models and blocks. However, four-year-old children performed better in the overall match only (not in the dimensional match) when the color was congruent between the models and the blocks. These findings suggest that young children’s spatial structure reconstruction ability develops between the ages of 3 and 4 years, and that children are decreasingly influenced by the color similarity between corresponding element blocks with age. The present findings expand our understanding of young children’s spatial cognition and offer useful information for adults in supporting children’s constructive play.유아는 점토로 만들기, 블록쌓기 등의 놀이에서 종종 하나의 구조물을 본떠 다른 구조물을 만든다. 이 연구는 유아가 공간구조를 재구성하는 능력에 관심을 가지고, 유아가 블록으로 만들어진 구조물을 보고 그와 같은 공간구조를 블록으로 재구성하는 능력의 발달 양상을 살펴보고자 하였다. 구체적으로, 원래의 구조물, 즉 모형을 이루는 블록과 유아에게 주어진 블록 간에 색이 서로 일치하는지 혹은 엇갈려있는지에 의해 유아의 공간구조 재구성이 영향을 받는지 알아보고, 그러한 영향이 유아가 발달해감에 따라 변화하는지 알아보고자 하였다. 이 연구에는 서울특별시와 경기도 지역에 거주하는 만 3, 4세 유아 총 64명이 참여하였다. 유아들은 블록 세 개로 이루어진 공간구조 모형을 보고, 이를 주어진 블록으로 재구성하는 3차원 공간조립 과제를 실시하였다. 유아가 조립한 결과물을 바탕으로 연구자가 모형의 공간구조와의 동일 여부(매치점수), 그리고 수직적 배열, 회전, 위치 이동의 세 가지 차원에서 모형과의 일치 정도(차원점수)를 코딩하였다. 코딩된 자료는 IBM SPSS Statistics 26.0 프로그램으로 빈도분석, 기술통계분석, 혼합설계 분산분석, 독립표본 t-검정, 대응표본 t-검정, Mann-Whitney U 검정, Wilcoxon 부호순위 검정을 사용해 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같았다. 우선, 3세와 4세 유아의 공간구조 재구성은 뚜렷한 차이를 보였다. 즉, 3세 유아보다 4세 유아가 모형에 나타난 공간구조를 동일하게 재구성했는지 여부에 관한 점수(매치점수)와 유아의 결과물에 나타난 블록 간 관계가 모형과 일치하는 정도의 점수(차원점수) 모두에서 더 높은 수준의 수행을 보였다. 한편, 모형을 이루는 블록과 유아에게 주어진 블록 중 같은 모양의 블록 간에 색이 서로 엇갈려있을 때보다 서로 일치할 때 유아는 더 성공적으로 공간구조를 재구성하였다. 이러한 경향은 3세 유아보다 4세 유아에서 더 약하게 나타났다. 즉, 3세 유아는 모형의 공간구조와의 동일 여부에 관한 점수(매치점수), 그리고 수직적 배열, 회전, 위치 이동의 차원에서 모형과의 일치 정도에 대한 점수(차원점수) 모두 모형과 유아의 블록 간에 색이 엇갈려있을 때보다 서로 일치할 때 더 높았다. 반면에, 4세 유아는 모형의 공간구조와의 동일 여부에 관한 점수(매치점수)만 모형과 유아의 블록 간에 색이 엇갈려있을 때보다 서로 일치할 때 더 높고, 수직적 배열, 회전, 위치 이동의 차원에서 모형과의 일치 정도에 관한 점수(차원점수)는 색의 일치 또는 교차에 따른 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 유아가 공간구조를 재구성하는 능력이 3세와 4세 사이에 발달하며, 특히 원래의 구조물과 재구성용 재료 간의 색상 배열에 덜 의존하는 방향으로 공간구조 재구성 능력이 발달함을 시사한다. 이는 3, 4세 유아의 공간구조 표상 및 재구성 능력에 관한 이해를 넓히는 데 기여할 수 있다.국문초록 I. 문제제기 1 II. 이론적 배경 및 선행연구 고찰 9 1. 유아의 공간구조 재구성 9 1) 공간구조 재구성의 개념과 특징 9 2) 공간구조 재구성의 발달 12 2. 유아의 공간구조 재구성에서 색 일치의 역할 16 1) 공간구조 재구성의 기제 16 2) 유아의 공간구조 재구성에서 색의 역할 20 3. 유아의 공간구조 재구성에서 색 일치의 역할의 발달적 변화 22 III. 연구문제 및 용어의 정의 26 1. 연구문제 26 2. 용어의 정의 26 1) 공간구조 27 2) 공간구조 재구성 27 3) 색 일치 여부 28 (1) 일치조건 28 (2) 교차조건 28 IV. 연구방법 및 절차 29 1. 연구대상 29 2. 연구도구 30 1) 공간구조 재구성 과제 30 3. 연구절차 40 1) 예비조사 40 2) 본 조사 40 4. 자료 분석 42 V. 결과 및 해석 43 1. 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 점수 기술통계 43 1) 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 매치점수 기술통계 43 2) 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 차원점수 기술통계 44 2. 모형과 블록 간 색 일치 여부에 따른 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 46 1) 모형과 블록 간 색 일치 여부에 따른 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 매치점수 46 2) 모형과 블록 간 색 일치 여부에 따른 3, 4세 유아의 공간구조 재구성 차원점수 48 VI. 결론 및 논의 54 참고문헌 62 부록 71 Abstract 72석

(A) comparative study on the job satisfaction in allied health personnel

보건학과/석사[한글] 본 연구는 임상병리사와 타 의료기사간의 직무만족도를 비교하기 위하여 Paula등이 개발한 보건 인력간의 직무만족 측정도구와 Smith의 JDI(Job Descriptive Index) 척도를 사용하여 서울시내 10개 대학 부속병원에서 근무하는 임상병리사, 방사선사, 물리치료사, 치과위생사 278명을 대상으로 하여 1985년 4월 22일부터 30일사이에 질문서를 배부하고 수집, 분석하였다. 제 변수 측정에 평균평점, 제 변수와 일반적 특성과의 관계에 분산분석, 가설검정에 t -검정의 통계방법을 사용하여 분석하였다. 1. 임상병리사의 직무만족도는 현 직무자체, 근무환경조건, 보수수준, 의사와의 관계, 승진의 기회 순서이다. 2. 타 의료기사의 직무만족도는 현 직무자체, 의사와의 관계, 근무환경조건, 보수수준, 승진의 기회순서이다. 3. 대상자는 일반적으로 보수수준에 대한 만족도가 낮았으며, 임상병리사와 타 의료기사간의 보수수준에 대한 만족도는 차이가 없다. 4. 대상자는 일반적으로 승진기회에 대한 만족도가 낮았으며, 임상병리사와 타 의료기사간의 승진의 기회에 대한 만족도는 차이가 없었다. 5. 임상병리사는 타 의료기사보다 근무환경 조건에 대한 만족도가 높게 나타났다. 6. 임상병리사는 타 의료기사보다 의사와의 관계에 대한 만족도가 낮았다. 7. 임상병리사는 타 의료기사보다 현 직무자체에 대한 만족도가 높았다. [영문] The study was done for the purpose of comparing job satisfaction in medical technologists with that of allied health professionals: physical therpists, dental hygienists and radiologic technologists. The subjects consisted of 278 allied health personnel who are in 10 University Hospitals in Seoul. Data collection was done from March 22th to March 30th 1985, by means of a questionnaire. The instruments used for this study were the Job Satisfaction Scale developed by Paula et and Smith et al. The analysis of data was done by use of Mean, ANOVA, and t-test. The results of the study were as followers: 1. For medical technologists, the greater degree of Job satisfaction was provided by work itself followed by work environment, salary, relationships with doctors and opportunity for promotion. 2. For allied health professionals, the degree of job satisfaction was provided by the work it self followed by work environment, salary,relationships with doctors and opportunity for promotion. 3. All allied health personnel were unsatisfied with their salary; but there was no difference between medical technologists and allied health professionals. 4. All allied health personnel were unsatisfied with their opportunity for promotion; but there was no difference between medical technologists and allied health professionals. 5. Medical technologists showed to have less satisfaction with their work environment than the allied health professionals. 6. Medical technologists showed to have less satisfaction with their relationships with doctors than the allied health professionals. 7. All allied health personnel were satisfied with their work itself; but medical technologists showed to have less satisfaction than allied health professionals.restrictio

L.V. Beethoven Violin Sonata Op.24 `Spring`과 Op.47 `Kreutzer` 비교분석 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :음악학과 Violin전공,2000.Maste

Interaction Types of Learners and AI Translators in English Writing Task

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 교육학과(교육공학전공), 2022.2. 조영환.4차 산업혁명 시대, 인공지능 기술의 발전은 사회 전반에 많은 변화를 불러오고 있다. 1950년대 처음 등장한 인공지능 개념은 최근 들어 딥러닝 등의 혁신적 알고리즘과 빅데이터의 등장으로 인해 획기적으로 발전하게 되었다. 인공지능은 교육적 맥락에 도입되었던 기존의 첨단 테크놀로지와 달리 지능적 특성을 지니고 있으며, 이에 따라 학습자의 데이터에 기반하여 개별적이고 적응적인 교육적 처치를 제공한다는 점에서 교육 현장의 고질적인 문제들을 해결하고 학교 교육을 혁신하는데 기여할 것으로 예측되고 있다. 하지만 인공지능 기술의 혁신성에 주목한 나머지 이러한 도구들이 학습의 맥락에 도입되었을 때 학습자에게 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 도구에 의해 매개되는 학습 과정이 어떻게 나타나는지에 대한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 교육적 맥락에 인공지능 도구 및 시스템이 도입되었을 때 학습자가 이러한 도구에 기반하여 어떻게 학습하는지 면밀히 살펴볼 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공지능 도구 사용의 효과성을 영어 작문 과제 수행 상황에서 인공지능 번역기의 사용이 미치는 영향을 통해 탐색하고자 하였다. 또한 이 과정에서 나타나는 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형을 정리하여 이에 영향을 미치는 학습자 특성과 상호작용 유형에 따른 수행 결과를 확인하고자 하였다. 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 번역기를 사용하지 않는 조건과 사용하는 조건에서 학습자의 영어 작문 수행 결과에 어떤 차이가 있는가? 둘째, 영어 작문 과제에서 학습자는 인공지능 번역기와 어떻게 상호작용하는가? 셋째, 학습자의 인공지능 및 영어 작문 역량이 인공지능 번역기와의 상호작용에 어떠한 영향을 미치는가? 넷째, 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 어떠한 영향을 미치는가? 이상의 연구문제를 해결하기 위하여 실험 연구의 반복측정설계(Repeated Measures Design) 연구 방법을 적용하였다. 먼저, 선행 연구를 바탕으로 영어 작문 과제 수행 상황에서 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용을 탐색하기 위한 연구 도구를 개발하였다. 그리고 영어 작문 관련 역량이 지나치게 높지 않은 성인 21명을 대상으로 실험을 진행하고 데이터를 수집하였다. 연구 참여자들은 사전 설문과 통제 조건의 영어 작문, 통제 조건의 사후 설문, 처치 조건의 영어 작문, 처치 조건의 사후 설문, 면담의 순서대로 실험에 참여하였다. 처치 조건에서는 인공지능 번역기를 사용할 수 있는 조건이 추가되었다. 수집된 양적 자료들은 기술통계, t검증, 독립 K 표본 검정, K means 군집분석에 따라 분석되었다. 질적 자료의 경우 영어 작문 과정을 녹화한 자료는 코딩 스킴에 따라 양화되었으며 면담 자료는 질적 데이터 분석 및 해석 방법에 따라 분석되었다. 연구 결과, 과제 수행에서 인공지능 도구의 사용은 학습자의 과제 수행 결과를 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 학습자와 인공지능 도구의 상호작용 유형은 국문 작문 후 글 전체를 번역기에 입력하는 ‘제한적-국문형’, 영문 작문 후 모르는 부분에 대해 선택적으로 번역하는 ‘제한적-영문형’, 국문 및 영문 작문이 동시에 나타나며 인공지능과의 상호작용 행동이 가장 많이 나타나는 ‘협력형’으로 나타났다. 이러한 상호작용 유형에 영향을 미치는 학습자 특성은 교과 영역과 관련한 역량인 것으로 나타났으나, 상호작용 유형에 따른 교과 점수 향상 정도는 차이가 없다는 제한점이 있었다. 본 연구는 교육에서의 인공지능 활용에 있어 학습자와 인공지능 도구의 상호작용을 양적, 질적으로 탐색하였다. 또한, 인공지능 도구의 사용이 수행 결과뿐만 아니라 학습자의 총체적인 학습 과정에 미치는 영향을 확인하였으며, 학습 과정에서 나타나는 인공지능 도구의 역할을 탐색하였다. 또한 앞으로 인공지능 기반 학습 도구 및 시스템을 개발하는데 있어 학습 과학의 측면에서 학습자 중심의 설계 방안을 마련하는 기초를 제공한다. 마지막으로 본 연구는 학습 맥락에서 인공지능 도구에 의해 매개되는 학습자의 학습 과정을 총체적으로 탐색하였다는 점에서 의의가 있으며 향후 인공지능 기반 도구를 교육 현장과 이론에 적용할 가능성을 확인하였다는 점에서 의미가 있다.In the era of the 4th Industrial Revolution, the development of AI technology is bringing about many changes in society as a whole. The concept of AI, which first appeared in the 1950s, has been recently developed dramatically due to the emergence of innovative technologies such as deep learning algorithms and big data. Unlike existing advanced technologies introduced in the educational context, AI has intelligent characteristics. Accordingly, it is expected to contribute to solving chronic problems in the educational field and to innovate school education. However, paying attention to the innovation of AI technology, there is a lack of in-depth research on how these technologies affect learners when they are introduced into the learning context and how the learning process mediated by these tools appears. Therefore, when AI tools and systems are introduced in the educational context, research is needed to closely examine how learners learn based on these tools. This study aimed to explore the effectiveness of AI tools through the effect of the use of AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, the interaction types between learners and AI translators were summarized to confirm the performance results according to the learner characteristics and interaction types that influence them. The specific research problems of this study are as follows. First, what is the difference in the learner's English writing performance results under the conditions of not using an AI translator and the conditions of using it? Second, how do learners interact with AI translators in English writing tasks? Third, how does the learner's AI and English writing capabilities affect the interaction with the AI translator? Fourth, how does the type of interaction between learners and AI translators affect the results of English writing? To solve the above research problems, a repeated measurement design research method of experimental research was conducted. First, based on previous studies, research tools were developed to explore the interaction between learners and AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, an experiment was conducted and data was collected on 21 adults whose English writing competencies were not too high. Participants participated in the experiment in the order of pre-survey and English writing under the control condition, post-survey of control condition, English writing under the treatment condition, post-survey of treatment condition, and interviews. In the treatment condition, a condition for using an AI translator was added. The collected quantitative data were analyzed according to descriptive statistics, t-test, independent K-sample tests, and Kmeans cluster analysis. In the case of qualitative data, the data recorded in the English writing process were quantified according to the coding scheme, and the interview data were analyzed according to the qualitative data analysis and interpretation method. As a result of the study, it was found that the use of AI tools in task performance improved learners' task performance results. In addition, the types of interaction between learners and AI tools were 'Limited-Korean type' that inputs the entire text into the translator after writing in Korean, 'Limited-English type' that selectively translates difficult parts after writing in English, and 'Cooperative type' that shows the most interaction behavior with AI translator. Learner characteristics that influence these types of interaction were found to be subject-related competencies, but there was no difference in the degree of improvement in writing scores according to the types of interaction. This study quantitatively and qualitatively explored the interaction between learners and AI tool. In addition, the effect of the use of AI tool on the learner's overall learning process as well as the performance results were confirmed. And the role of AI tools in the learning process was explored. It is also meaningful in that it provides the basis for preparing learner-centered design in terms of learning sciences in developing AI-based learning tools and systems in the future. This study is meaningful in that it comprehensively explored the learner's learning process mediated by AI tool in the learning context, and is meaningful in that it confirmed the possibility of application to the educational field and theory in the future.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 8 3. 용어의 정리 9 Ⅱ. 이론적 배경 11 1. 인공지능 활용 교육 11 가. 교육에서의 인공지능 활용 11 나. 인공지능을 활용한 영어 교육 15 다. 인공지능 도구와의 상호작용적 영어 작문 17 2. 학습자-인공지능 상호작용 18 가. 활동 이론과 인공지능 매개 학습 18 나. 인간-인공지능 상호작용 24 다. 학습자-인공지능 상호작용 26 3. 효과적인 상호작용에 영향을 미치는 학습자 특성 28 Ⅲ. 연구 방법 32 1. 연구 절차 32 가. 실험 연구 32 나. 전체 연구 절차 33 2. 연구 참여자 37 3. 연구 도구 39 가. 인공지능 번역기 39 나. 영어 작문 과제 40 4. 자료 수집 및 분석 42 가. 설문 조사 42 나. 영어 작문 평가 45 다. 영어 작문 화면 녹화 47 라. 면담 53 Ⅳ. 연구 결과 54 1. 인공지능 번역기 사용에 따른 영어 작문 수행 결과 54 가. 영어 작문 성적 54 나. 인지된 수행 결과 55 다. 인공지능 번역기를 사용하는 영어 작문에 대한 참여자의 반응 56 2. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형 64 가. 제한적-국문형 상호작용 유형 71 나. 제한적-영문형 상호작용 유형 75 다. 협력적 상호작용 유형 81 3. 인공지능 및 영어 작문 역량이 상호작용에 미치는 영향 87 가. 인공지능 역량이 상호작용에 미치는 영향 87 나. 영어 작문 역량이 상호작용에 미치는 영향 94 4. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 미치는 영향 99 Ⅴ. 논의 및 결론 103 1. 논의 103 가. 인공지능 번역기 사용에 따른 영어 작문 수행 결과 103 나. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형 104 다. 학습자 역량이 상호작용에 미치는 영향 106 라. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 미치는 영향 107 마. 교육공학적 시사점 108 2. 결론 109 3. 제언 111 참고문헌 114 부 록 127 Abstract 157석

Interaction Types of Learners and AI Translators in English Writing Task

4차 산업혁명 시대, 인공지능 기술의 발전은 사회 전반에 많은 변화를 불러오고 있다. 1950년대 처음 등장한 인공지능 개념은 최근 들어 딥러닝 등의 혁신적 알고리즘과 빅데이터의 등장으로 인해 획기적으로 발전하게 되었다. 인공지능은 교육적 맥락에 도입되었던 기존의 첨단 테크놀로지와 달리 지능적 특성을 지니고 있으며, 이에 따라 학습자의 데이터에 기반하여 개별적이고 적응적인 교육적 처치를 제공한다는 점에서 교육 현장의 고질적인 문제들을 해결하고 학교 교육을 혁신하는데 기여할 것으로 예측되고 있다. 하지만 인공지능 기술의 혁신성에 주목한 나머지 이러한 도구들이 학습의 맥락에 도입되었을 때 학습자에게 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 도구에 의해 매개되는 학습 과정이 어떻게 나타나는지에 대한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 교육적 맥락에 인공지능 도구 및 시스템이 도입되었을 때 학습자가 이러한 도구에 기반하여 어떻게 학습하는지 면밀히 살펴볼 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공지능 도구 사용의 효과성을 영어 작문 과제 수행 상황에서 인공지능 번역기의 사용이 미치는 영향을 통해 탐색하고자 하였다. 또한 이 과정에서 나타나는 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형을 정리하여 이에 영향을 미치는 학습자 특성과 상호작용 유형에 따른 수행 결과를 확인하고자 하였다. 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 번역기를 사용하지 않는 조건과 사용하는 조건에서 학습자의 영어 작문 수행 결과에 어떤 차이가 있는가? 둘째, 영어 작문 과제에서 학습자는 인공지능 번역기와 어떻게 상호작용하는가? 셋째, 학습자의 인공지능 및 영어 작문 역량이 인공지능 번역기와의 상호작용에 어떠한 영향을 미치는가? 넷째, 학습자와 인공지능 번역기 간의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 어떠한 영향을 미치는가? 이상의 연구문제를 해결하기 위하여 실험 연구의 반복측정설계(Repeated Measures Design) 연구 방법을 적용하였다. 먼저, 선행 연구를 바탕으로 영어 작문 과제 수행 상황에서 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용을 탐색하기 위한 연구 도구를 개발하였다. 그리고 영어 작문 관련 역량이 지나치게 높지 않은 성인 21명을 대상으로 실험을 진행하고 데이터를 수집하였다. 연구 참여자들은 사전 설문과 통제 조건의 영어 작문, 통제 조건의 사후 설문, 처치 조건의 영어 작문, 처치 조건의 사후 설문, 면담의 순서대로 실험에 참여하였다. 처치 조건에서는 인공지능 번역기를 사용할 수 있는 조건이 추가되었다. 수집된 양적 자료들은 기술통계, t검증, 독립 K 표본 검정, K means 군집분석에 따라 분석되었다. 질적 자료의 경우 영어 작문 과정을 녹화한 자료는 코딩 스킴에 따라 양화되었으며 면담 자료는 질적 데이터 분석 및 해석 방법에 따라 분석되었다. 연구 결과, 과제 수행에서 인공지능 도구의 사용은 학습자의 과제 수행 결과를 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 학습자와 인공지능 도구의 상호작용 유형은 국문 작문 후 글 전체를 번역기에 입력하는 ‘제한적-국문형’, 영문 작문 후 모르는 부분에 대해 선택적으로 번역하는 ‘제한적-영문형’, 국문 및 영문 작문이 동시에 나타나며 인공지능과의 상호작용 행동이 가장 많이 나타나는 ‘협력형’으로 나타났다. 이러한 상호작용 유형에 영향을 미치는 학습자 특성은 교과 영역과 관련한 역량인 것으로 나타났으나, 상호작용 유형에 따른 교과 점수 향상 정도는 차이가 없다는 제한점이 있었다. 본 연구는 교육에서의 인공지능 활용에 있어 학습자와 인공지능 도구의 상호작용을 양적, 질적으로 탐색하였다. 또한, 인공지능 도구의 사용이 수행 결과뿐만 아니라 학습자의 총체적인 학습 과정에 미치는 영향을 확인하였으며, 학습 과정에서 나타나는 인공지능 도구의 역할을 탐색하였다. 또한 앞으로 인공지능 기반 학습 도구 및 시스템을 개발하는데 있어 학습 과학의 측면에서 학습자 중심의 설계 방안을 마련하는 기초를 제공한다. 마지막으로 본 연구는 학습 맥락에서 인공지능 도구에 의해 매개되는 학습자의 학습 과정을 총체적으로 탐색하였다는 점에서 의의가 있으며 향후 인공지능 기반 도구를 교육 현장과 이론에 적용할 가능성을 확인하였다는 점에서 의미가 있다.In the era of the 4th Industrial Revolution, the development of AI technology is bringing about many changes in society as a whole. The concept of AI, which first appeared in the 1950s, has been recently developed dramatically due to the emergence of innovative technologies such as deep learning algorithms and big data. Unlike existing advanced technologies introduced in the educational context, AI has intelligent characteristics. Accordingly, it is expected to contribute to solving chronic problems in the educational field and to innovate school education. However, paying attention to the innovation of AI technology, there is a lack of in-depth research on how these technologies affect learners when they are introduced into the learning context and how the learning process mediated by these tools appears. Therefore, when AI tools and systems are introduced in the educational context, research is needed to closely examine how learners learn based on these tools. This study aimed to explore the effectiveness of AI tools through the effect of the use of AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, the interaction types between learners and AI translators were summarized to confirm the performance results according to the learner characteristics and interaction types that influence them. The specific research problems of this study are as follows. First, what is the difference in the learner's English writing performance results under the conditions of not using an AI translator and the conditions of using it? Second, how do learners interact with AI translators in English writing tasks? Third, how does the learner's AI and English writing capabilities affect the interaction with the AI translator? Fourth, how does the type of interaction between learners and AI translators affect the results of English writing? To solve the above research problems, a repeated measurement design research method of experimental research was conducted. First, based on previous studies, research tools were developed to explore the interaction between learners and AI translators in the context of performing English writing tasks. In addition, an experiment was conducted and data was collected on 21 adults whose English writing competencies were not too high. Participants participated in the experiment in the order of pre-survey and English writing under the control condition, post-survey of control condition, English writing under the treatment condition, post-survey of treatment condition, and interviews. In the treatment condition, a condition for using an AI translator was added. The collected quantitative data were analyzed according to descriptive statistics, t-test, independent K-sample tests, and Kmeans cluster analysis. In the case of qualitative data, the data recorded in the English writing process were quantified according to the coding scheme, and the interview data were analyzed according to the qualitative data analysis and interpretation method. As a result of the study, it was found that the use of AI tools in task performance improved learners' task performance results. In addition, the types of interaction between learners and AI tools were 'Limited-Korean type' that inputs the entire text into the translator after writing in Korean, 'Limited-English type' that selectively translates difficult parts after writing in English, and 'Cooperative type' that shows the most interaction behavior with AI translator. Learner characteristics that influence these types of interaction were found to be subject-related competencies, but there was no difference in the degree of improvement in writing scores according to the types of interaction. This study quantitatively and qualitatively explored the interaction between learners and AI tool. In addition, the effect of the use of AI tool on the learner's overall learning process as well as the performance results were confirmed. And the role of AI tools in the learning process was explored. It is also meaningful in that it provides the basis for preparing learner-centered design in terms of learning sciences in developing AI-based learning tools and systems in the future. This study is meaningful in that it comprehensively explored the learner's learning process mediated by AI tool in the learning context, and is meaningful in that it confirmed the possibility of application to the educational field and theory in the future.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 8 3. 용어의 정리 9 Ⅱ. 이론적 배경 11 1. 인공지능 활용 교육 11 가. 교육에서의 인공지능 활용 11 나. 인공지능을 활용한 영어 교육 15 다. 인공지능 도구와의 상호작용적 영어 작문 17 2. 학습자-인공지능 상호작용 18 가. 활동 이론과 인공지능 매개 학습 18 나. 인간-인공지능 상호작용 24 다. 학습자-인공지능 상호작용 26 3. 효과적인 상호작용에 영향을 미치는 학습자 특성 28 Ⅲ. 연구 방법 32 1. 연구 절차 32 가. 실험 연구 32 나. 전체 연구 절차 33 2. 연구 참여자 37 3. 연구 도구 39 가. 인공지능 번역기 39 나. 영어 작문 과제 40 4. 자료 수집 및 분석 42 가. 설문 조사 42 나. 영어 작문 평가 45 다. 영어 작문 화면 녹화 47 라. 면담 53 Ⅳ. 연구 결과 54 1. 인공지능 번역기 사용에 따른 영어 작문 수행 결과 54 가. 영어 작문 성적 54 나. 인지된 수행 결과 55 다. 인공지능 번역기를 사용하는 영어 작문에 대한 참여자의 반응 56 2. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형 64 가. 제한적-국문형 상호작용 유형 71 나. 제한적-영문형 상호작용 유형 75 다. 협력적 상호작용 유형 81 3. 인공지능 및 영어 작문 역량이 상호작용에 미치는 영향 87 가. 인공지능 역량이 상호작용에 미치는 영향 87 나. 영어 작문 역량이 상호작용에 미치는 영향 94 4. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 미치는 영향 99 Ⅴ. 논의 및 결론 103 1. 논의 103 가. 인공지능 번역기 사용에 따른 영어 작문 수행 결과 103 나. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형 104 다. 학습자 역량이 상호작용에 미치는 영향 106 라. 학습자와 인공지능 번역기의 상호작용 유형이 영어 작문 결과에 미치는 영향 107 마. 교육공학적 시사점 108 2. 결론 109 3. 제언 111 참고문헌 114 부 록 127 Abstract 157석