대화형 AI 아바타를 활용한 교육 활동이 참여자들의 학습만족도에 미치는 영향 : 플로우, 사회적 실재감을 중심으로
The Impact of Educational Activities Utilizing Conversational AI Avatars on Participants’ Learning Satisfaction : Focus on Flow and Social Presence
- 주제어 (키워드) 대화형 AI 아바타 , 플로우 , 학습몰입감 , 학습제어감 , 사회적 실재감 , 상호작용 , 비대면 교육 , Conversational AI Avatars , Flow , Learning Engagement , Learning Control , Social Presence , Interaction , Remote Education
- 발행기관 서강대학교 메타버스전문대학원
- 지도교수 현대원
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 메타버스전문대학원 메타버스엔터테인먼트
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079866
- UCI I804:11029-000000079866
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 연구는 코로나19 팬데믹 이후 비대면 교육이 보편화된 상황에서 대화형 AI 아바타를 활용하여 원격 학습 참여자들의 몰입과 만족도를 높일 수 있는 방안을 제안하고, 이를 실증적으로 검증하고자 한 연구다. 기존의 온라인 수업은 장시간 화상회의 프로그램을 통해 이뤄지면서 학습 몰입과 참여도가 저하되고, 소위 ‘줌 피로(Zoom Fatigue)’라는 현상이 발생해 왔다. 그러나 대화형 AI가 빠르게 발전함에 따라 실제 사람처럼 음성과 텍스트로 상호작용하는 아바타를 가상 공간에 구현할 수 있게 되었으며, 이를 통해 학습자가 “함께 있다”는 사회적 실재감과 ‘플로우(Flow)’ 상태를 느낄 가능성이 높아진다. 본 연구에서는 이러한 가설을 검증하기 위해 자체 개발한 가상 강의 환경과 대화형 AI 아바타를 활용하였다. 연구 대상은 대학생·대학원생·학원생 등 온라인 학습에 익숙한 집단이며, 이들이 가상 환경 속에서 대화형 AI 아바타와 상호작용할 때 사회적 실재감, 플로우(학습몰입감, 학습제어감), 그리고 학습 만족도가 어떻게 변화하는지를 살펴보았다. 분석 결과, 대화형 AI 아바타와의 적극적인 상호작용이 학습자에게 사회적 실재감을 부여하여 몰입감을 고취시키고, 궁극적으로 학습 만족도를 높이는 데 기여한다는 것을 확인하였다. 특히 학습몰입감과 같은 정서적 요인이 학습제어감보다 학습 만족도와 긴밀히 연결되어 있음을 보여주었다. 이는 원격 학습 환경에서도 학습자가 스스로 “재미있고 몰입할 만하다”고 느끼도록 설계하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 이러한 연구 결과는 교육 영역에만 국한되지 않고, 원격 협업 도구, 메타버스 플랫폼, 게임 및 엔터테인먼트 등 다양한 IT 서비스 분야로 확장될 가능성을 가진다. 사람과 유사한 아바타가 텍스트와 음성을 통해 즉각적인 피드백을 제공함으로써 이용자가 ‘사회적 연결’을 느끼고, 그에 따라 높은 몰입과 만족을 경험하는 구조는 여러 산업에서도 유효하기 때문이다. 그러나 본 연구는 주로 설문 기반의 주관적 지표에 의존하고, 특정 대상군과 교육 현장에 한정되었다는 한계가 있다. 플로우나 만족도가 시간의 경과에 따라 달라질 수 있으며, 문화적·언어적 차이에 따른 변화를 추가로 연구할 필요가 있다는 점도 시사한다. 또한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 체인 기술 등 핵심 AI 기술의 성능을 정량화해 사용자 경험과 직접 연계하는 후속 연구도 제안한다. 결론적으로 본 연구는 대화형 AI 아바타를 통해 비대면 교육에서 결핍되기 쉬운 사회적 상호작용과 몰입을 효과적으로 보완할 수 있음을 보여주었으며, 이를 보다 다양한 IT 서비스 기획과 개발에 반영한다면, 고품질의 사용자 경험과 높은 만족도를 창출하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
more초록 (요약문)
This study aims to propose and empirically verify methods to enhance engagement and satisfaction among remote learning participants by utilizing conversational AI avatars in the context of the widespread adoption of non-face-to-face education following the COVID-19 pandemic. Traditional online classes, conducted through prolonged video conferencing programs, have led to decreased learning engagement and participation, giving rise to phenomena such as "Zoom Fatigue." However, with the rapid advancement of conversational AI, it has become possible to implement avatars in virtual spaces that interact through voice and text in a manner similar to real humans. This advancement increases the likelihood that learners will experience a sense of "being together" (social presence) and enter a state of "flow." To test these hypotheses, this study employed a self-developed virtual lecture environment and conversational AI avatars. The research participants included university students, graduate students, and academy students who are accustomed to online learning. The study examined how social presence, flow (including learning engagement and learning control), and learning satisfaction change when these participants interact with conversational AI avatars in a virtual environment. The analysis revealed that active interaction with conversational AI avatars provides learners with a sense of social presence, fostering engagement and ultimately contributing to increased learning satisfaction. Notably, emotional factors such as engagement were found to be more closely related to learning satisfaction than the sense of control. This suggests the importance of designing remote learning environments in a way that makes learners feel "enjoyable and immersive." The findings of this study are not limited to the educational field but also have the potential to extend to various IT service sectors, including remote collaboration tools, metaverse platforms, gaming, and entertainment. This is because avatars resembling humans can provide immediate feedback through text and voice, enabling users to feel "socially connected" and experience high levels of engagement and satisfaction across different industries. However, this study has limitations, such as reliance on primarily survey-based subjective indicators and a focus on specific target groups and educational settings. It also points out the need for further research on how flow and satisfaction may change over time and vary due to cultural and linguistic differences. Additionally, subsequent studies are suggested to quantify the performance of key AI technologies, such as Speech-to-Text (STT), Text-to-Speech (TTS), and Retrieval-Augmented Generation (RAG) chains, and directly link them to user experience. In conclusion, this study demonstrated that conversational AI avatars can effectively compensate for the lack of social interaction and engagement in remote education. By incorporating these findings into the planning and development of diverse IT services, it is expected to contribute to creating high-quality user experiences and achieving high levels of satisfaction.
more목차
제 1 장 서론 1
제 1 절 연구의 필요성 및 목적 1
제 2 장 선행 연구 4
제 1 절 대화형 AI 아바타 4
1. 대화형 AI 아바타의 상호작용 4
2. 교육용 대화형 AI 아바타 6
제 2 절 플로우(Flow) 7
1. 플로우 개념 7
2. 교육 환경에서의 플로우 11
3. 가상 환경과 아바타 활용을 통한 플로우 12
제 3 절 실재감 13
1. 사회적 실재감 13
제 4 절 학습 만족도 15
1. 플로우와 학습만족도 관계 16
2. 사회적 실재감과 학습만족도 관계 16
제 3 장 연구 문제와 연구 방법 17
제 1 절 연구 문제 및 연구 모형 17
제 2 절 연구 설계 19
제 3 절. 자료수집 및 분석 방법 19
1. 연구대상 19
2. 대화형 AI 아바타 개발 및 실험 설계 19
3. 연구방법 22
4. 자료수집 22
제 4 절. 주요 변인의 측정 22
1. 사회적 실재감 변인 측정 22
2. 상호작용 변인 측정 26
3. 플로우 변인 측정 27
4. 학습 만족도 변인 측정 28
제 4 장. 분석결과 29
제 1 절. 표본의 특성 29
1. 응답자의 인구통계학적 분포 29
제 2 절. 측정 변인들의 신뢰도 29
제 3 절. 측정 변인들의 요인분석 결과 31
1. 사회적 실재감 요인 분석 31
2. 대화형AI 아바타의 사회적 실재감 요인 분석 33
3. 대화형AI 아바타 상호작용 요인 분석 35
4. 플로우 척도 요인 분석 36
5. 학습만족도 척도 요인 분석 38
제 4 절. 매개효과 분석 39 1. 플로우(학습몰입감)의 매개효과 39
2. 플로우(학습제어감)의 매개효과 41
제 5 절. 조절효과 분석 42
1. 독립변수와 종속변수 조절효과 42
2. 독립변수와 학습몰입감 조절효과 44
3. 독립변수와 학습몰입감 조절효과 45
제 5 장. 결론 46
제 1 절. 논의 및 연구의 의의 46
제 2 절. 한계점 50
참고문헌 52
