교육에서 챗봇의 기회와 도전 과제에 대한 검토

본 연구는 Web of Science (WoS) 데이터베이스를 활용해 Social Science Citation Index (SSCI) 저널에 게재된 관련 논문을 분석하는 문헌 리뷰를 통해 교육 연구에서 챗봇의 동향을 탐구한다. 분석 결과, 미국, 대만, 홍콩이 가장 많은 기여를 한 국가 또는 지역 상위 3곳임을 확인하였다. 또한, 대부분 연구는 연구 설계에서 ANOVA(분산분석), 기술통계, t-검정, 상관분석 등의 양적 방법을 채택하였다. ANCOVA(공변량분석)는 서로 다른 학생 집단의 성과나 인식을 비교할 때 가장 많이 활용된 접근법이었다. 분석 결과, 가장 많은 연구가 안내 학습을 채택했고 그 다음으로는 학습 활동이 없는 경우가 많았다. 챗봇과 관련된 교육 연구는 효과적인 학습 설계나 학습 전략을 챗봇과 함께 탐구하는 실증 연구가 적어 아직 초기 단계임이 확인되었다. 이는 학습 과정과 결과 개선 측면에서 혁신적인 교수법을 추진하기 위한 관련 연구가 충분한 여지가 있음을 시사한다. 마지막으로 본 연구의 결과를 바탕으로 연구 공백을 강조하고 향후 연구 방향을 제시한다.