텍스트 구조가 학습자의 지식 구조에 미치는 영향을 시각화 기반 분석으로 입증한 한국에너지공과대학교(켄텍) 김경 교수의 논문이 미국 교육공학회 대표 학술지에 단독 게재됐다.

켄텍은 김 교수가 수행한 연구 논문 이 미국 교육공학회(AECT)의 플래그십 학술지에 단독 저자로 게재됐다고 26일 밝혔다.

이번 연구는 텍스트 구조와 장르가 학습자의 지식 구조에 어떤 영향을 미치는지를 네트워크 기반 시각화 분석 기법을 통해 실증적으로 규명한 것이다. 이는 김 교수가 지난해 발표한 ‘텍스트 신호와 지식 구조 간 관계’ 연구의 연장선에 있으며, 텍스트 전달 방식이 학습자의 기억과 이해, 지식 형성에 중대한 영향을 준다는 사실을 보다 정밀하게 입증했다.

특히 이번 연구는 단순 이론 검증을 넘어, 켄텍이 개발 중인 AI 기반 미래교실 모델 ‘ALC(Active Learning Classroom) 인공지능 교실’에 실제 적용되고 있다는 점에서 학술적·실용적 의의를 동시에 지닌다.

논문에 활용된 지식 구조 기반 LLM(대형언어모델) 분석 기법은 현재 ALC 교실에서 실시간 대화 분석 도구로 실증 연구 중이며, 향후 개인 맞춤형 피드백과 학습 분석 기술 고도화에 기여할 것으로 기대된다.

김 교수는 “텍스트의 구조에 따라 학습자의 지식 형성 방식이 달라지고, 그 효과는 배경지식이나 언어 숙련도에 따라 다르게 나타난다”며 “이러한 원리를 AI 기반 교실 분석 시스템에 접목함으로써 더욱 정밀한 개인화 학습 지원이 가능할 것”이라고 설명했다.

김 교수는 켄텍 부임 이후 매년 ETR&D 저널에 단독 또는 제1저자로 논문을 게재하고 있으며, 2023년에는 국내 대학 교수 최초로 AECT 펠로우(Fellow)에 선정되며 국제적 전문성을 인정받았다.

이번 연구는 중소벤처기업부 기술개발사업 및 과학기술정보통신부 산하 연구개발특구진흥재단의 지원을 받아 수행됐다.