Earticle

본 연구에서는 초등학생의 영어 어휘 학습을 향상시키기 위해 AI 챗봇, 특히 ChatGPT를 활용하여 학습하고 그 효과를 분석하였다. 학습 도구는 Excel에 통합된 고유한 학습 프로그램이 포함되어 대화식 학습 방식을 제공 하며 상황에 맞는 실시간 응답을 생성하여 효과적인 학습 환경을 지원한다. 이 프로그램은 학생들의 단어 이해 와 사용을 점진적으로 향상시키기 위해 고안된 세션으로 구성된다. AI 챗봇은 이 프로세스를 안내하여 낱말의 정의, 동의어를 제공하고 의미 있는 대화를 촉진한다. 또한, 개인 맞춤형 및 상호작용형 학습 경험을 제공하여, 본 연구에서는 학생들이 감기, 열, 두통, 콧물, 복통과 같은 증상에 관련된 표현들을 습득할 수 있도록 돕는다. 실용적인 언어 능력을 키우고 학생들의 참여도를 향상시킴으로써, AI 챗봇이 언어 교육에서의 효과가 있음을 입 증하며 디지털 시대에 새로운 교육 방법의 방향성을 제시한다.

In this study, AI chatbots, particularly ChatGPT, were utilized to enhance the English vocabulary learning of elementary school students, and their effects were analyzed. The learning program, integrated into Excel, offered a unique approach, providing an interactive learning environment with contextual, real-time responses. The program comprised sessions aimed at progressively improving students' comprehension and utilization of words. AI chatbots guided students throughout the process, offering word definitions, synonyms, and facilitating meaningful conversations. Moreover, this study enabled students to acquire expressions pertaining to symptoms like cold, fever, headache, runny nose, and stomachache through a personalized and interactive learning experience. By nurturing practical language skills and boosting student engagement, AI chatbots demonstrate efficacy in language education, paving the way for innovative teaching methods in the digital era.

The purpose of this study was to investigate how the English speaking ability of Korean EFL college students was affected by their interactions with Talk-to-ChatGPT while taking an ‘English Interview’ class. Thirty pieces of English conversation scripts with thirty chatbot conversations created by five students were collected for analysis. Two online text analysis programs, Quillbot including word counter and grammar checker and T.E.R.A.(Text Ease and Readability Assessor), were used for data analysis. The findings of data analysis revealed that 1) The average length of the sentences and words spoken by the participants has increased through English speaking practice using Talk-to-ChatGPT, and 2) There was no significant change in text ease and readability, and coherence of students’ utterances through English speaking practice using a chatbot while there were differences depending on their English proficiency levels. 3) Students A, B, and D, who had relatively low levels of English proficiency, showed a slight increase in syntactic accuracy and semantic clarity in their English interview practice. Based on the study findings, pedagogical implications for the effective use of AI-based apps or programs in English speaking classes were presented.

본 연구는 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 청소년용 챗봇 상담 프로그램을 개발하고, 그 성과를 평가하기 위해 수행되었다. 본 프로그램은 내담자와 상담자 간 핵심 상호작용인 작업동맹의 형성에 중점을 두었으며, 접수면접 기능을 구현하고자 내담자의 문제를 정확히 이해하고 필요한 정보를 포괄적으로 수집할 수 있도록 설계하였다. 본 프로그램 성과를 확인하기 위하여 청소년용 챗봇 상담 프로그램을 활용한 후 상담회기평가가 작업동맹에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울과 경기도에 거주하는 14∼19세 청소년 108명을 대상으로 하여 분석하였다. 본 연구에서는 상담회기평가와 작업동맹 척도를 사용하였고, 수집된 자료는 SPSS 22.0을 사용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년 챗봇 상담을 사용한 청소년의 상담회기평가는 작업동맹과 정적 상관을 보였다. 또한 상담회기평가의 하위요인인 순조로움과 긍정정서는 작업동맹의 하위요인인 감정관계와 치료협력에 정적 상관을 보였다. 둘째, 상담회기평가는 작업동맹에 유의한 정적인 영향을 미쳤다. 그리고 상담회기평가의 하위요인인 순조로움과 긍정정서는 작업동맹의 하위요인인 감정관계에 유의한 정적인 영향을 미쳤지만, 각성은 감정관계에 유의한 부적인 영향을 미쳤다. 마지막으로 상담회기평가는 치료협력에 유의한 정적인 영향을 미쳤으며, 상담회기평가의 하위요인인 긍정정서와 깊이는 작업동맹의 하위요인인 치료협력에 유의한 정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구 결과는 청소년을 위한 AI 챗봇 상담의 개발과 활용 가능성을 확대할 수 있는 기반을 마련하였다는 점에서 실천적 의의가 있다.

This study aimed to develop a chatbot counseling program for adolescents based on generative artificial intelligence (AI) and to evaluate its effectiveness. The program was designed to emphasize the formation of a working alliance, a core component of counselor-client interaction, and to function as an intake interview by accurately identifying clients’ concerns and comprehensively gathering necessary information. To assess the program’s effectiveness, the study examined the impact of session evaluations, conducted after using the chatbot counseling program, on the development of the working alliance. Data from a total of 108 adolescents aged 14-19 living in Seoul and Gyeonggi-do were analyzed. The Session Evaluation Questionnaire and Working Alliance Scale were used, and multiple regression analysis was performed using SPSS 22.0. The results of the study are as follows. First, evaluations of counseling sessions conducted using the chatbot counseling showed a positive correlation with the working alliance. In particular, smoothness and positivity subfactors of the session evaluation, were positively correlated with emotional relationships and task collaboration, which are subfactors of the working alliance. Second, the overall session evaluation had a significant positive effect on the working alliance. Specifically, smoothness and positivity had a significant positive effect on emotional relationships, while arousal had a significant negative effect on emotional relationships. Finally, session evaluation had a significant positive effect on task collaboration, with positivity and depth, subfactors of the session evaluation showing a significant positive effect on this dimension of working alliance. These findings are practically significant as they lay the foundation for the further development and application of AI-based chatbot counseling programs for adolescents.

[연구목적] 본 연구는 AI 챗봇의 인간화 수준과 서비스 회복 전략이 고객 만족도에 미치는 영향을 분석하고, 이 과정에서 감정 상태와 공정성 지각의 조절된 매개효과를 규명하고자 한다. 이를 통해 고객 경험 관리에서 챗봇 설계와 서비스 회복 전략의 최적화를 위한 실무적·학문적 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. [연구방법] 본 연구는 두 가지 실험으로 구성된 2x2 집단 간 설계를 기반으로 진행되었다. 첫 번째 실험에서 는 챗봇의 인간화 수준(인간화 vs. 비인간화)과 AI 인지 여부(인지함 vs. 인지하지 않음)가 고객 만족도에 미치 는 상호작용 효과를 분석하였다. 두 번째 실험에서는 서비스 회복 전략(사과 중심 vs. 보상 중심)과 감정 상태 (분노 vs. 실망)가 공정성 지각을 매개로 고객 만족도에 미치는 영향을 검증하였다. [연구결과] 첫 번째 실험에서는 인간화된 챗봇이 고객 만족도를 높이는 데 효과적이었으나, AI로 인지된 경 우 이 효과가 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험에서는 서비스 회복 전략과 감정 상태의 상호작용이 공정 성 지각을 매개로 만족도에 영향을 미쳤으며, 분노 상태에서는 사과 중심 전략이, 실망 상태에서는 보상 중심 전략이 더 효과적인 것으로 나타났다. [연구의 시사점] 본 연구는 챗봇 설계에서 인간화 요소와 AI 인지 여부의 균형을 맞추는 중요성을 강조하며, 서비스 회복 전략은 고객의 감정 상태를 고려한 맞춤형 접근이 필요함을 시사한다. 또한, 감정 상태가 공정성 지각의 매개 효과를 조절한다는 점을 실증적으로 검증하여 고객 경험 관리 연구의 이론적 발전과 실무적 적용 에 기여한다.

[Purpose] This study aims to analyze the impact of AI chatbot humanization and service recovery strategies on customer satisfaction, focusing on the moderated mediation effects of emotional states and perceived justice. The study seeks to provide practical and theoretical implications for optimizing chatbot design and service recovery strategies in customer experience management. [Methodology] The study employs a 2x2 between-subject experimental design conducted through two separate experiments. The first experiment examines the interaction effects of chatbot humanization (humanized vs. non-humanized) and AI awareness (aware vs. unaware) on customer satisfaction. The second experiment investigates how service recovery strategies (apology-focused vs. compensationfocused) and emotional states (anger vs. disappointment) influence customer satisfaction through perceived justice, using the PROCESS macro. [Findings] In the first experiment, humanized chatbots were found to be more effective in enhancing customer satisfaction, although this effect diminished when customers perceived the chatbot as AI. The second experiment revealed that service recovery strategies interact with emotional states to influence satisfaction via perceived justice, with apology-focused strategies being more effective for anger and compensation-focused strategies for disappointment. [Implications] This study highlights the importance of balancing humanization and AI awareness in chatbot design while emphasizing the need for tailored service recovery strategies based on customers’ emotional states. Additionally, it empirically demonstrates the moderated mediation effects of emotional states on perceived justice, contributing to both the theoretical development and practical application of customer experience management research.

본 연구는 AI 챗봇 광고의 개인화 수준(높음 vs. 낮음)과 AI 챗봇이 정보 탐색의 주체로 설정하는 문법적 주어(You vs. I)가 사회적 현존감과 챗봇에 대한 반응(챗봇 태도 및 챗봇 사 용 의도)에 미치는 영향을 탐구하였다. 또한 개인화 수준과 주어 간의 상호작용 효과가 챗봇에 대한 반응에 미치는 영향을 사회적 현존감이 매개하는지를 검증하여 AI 개인화 광고의 심리적 작동 메커니즘을 규명하고자 하였다. 실험 결과, 개인화 수준과 주어 간의 유의한 상호작용 효과 가 확인되었다. 구체적으로, 소비자 주어(You)가 정보 탐색 주체로 설정되고 AI 챗봇 광고의 개인 화 수준이 높을 경우, AI 주어(I)가 제시된 조건보다 사회적 현존감, 챗봇 태도, 그리고 사용 의도 가 모두 유의하게 높게 나타났다. 반면, AI 주어 조건에서는 개인화 수준에 따른 유의한 차이가 발견되지 않았다. 또한, 소비자 주어 조건에서만, 개인화 수준이 챗봇 태도와 사용 의도에 미치 는 영향이 사회적 현존감에 의해 매개되는 것으로 나타났다. 즉, 소비자가 AI 챗봇과의 상호작용 에서 행위 주체감(sense of agency)을 높게 인식할수록 사회적 현존감이 강화되고, 이는 챗봇에 대한 태도와 사용 의도에 긍정적 영향을 미친다. 이 결과는 광고 정보원으로서 AI 챗봇에 대한 반응이 개인화 수준과 문법적 주어에 의해 인지되는 소비자의 행위 주체감에 의해 달라질 수 있음을 시사한다.

This study examined how the level of personalization in AI chatbot advertising (high vs. low) and the grammatical subject used to frame who is the information seeker (You vs. I) influence social presence and responses toward the chatbot (attitude toward the chatbot and intention to use). It also tested whether social presence mediates the interactive effect of personalization and grammatical subject on these responses, thereby clarifying the psychological mechanism underlying AI-based personalized advertising. The experiment revealed a significant interaction between personalization level and grammatical subject. Specifically, when the consumer was framed as the information-seeking agent (You) under high personalization, participants reported significantly higher social presence, more favorable attitudes toward the chatbot, and stronger intentions to use it than when the chatbot was framed as the agent (I). In contrast, in the chatbot-subject (I) condition, no significant differences emerged across personalization levels. Moreover, only in the consumer-subject (You) condition did social presence mediate the effect of personalization on both attitude toward the chatbot and intention to use. In other words, when consumers perceived a stronger sense of agency during the interaction, they experienced greater social presence, which in turn enhanced their attitudes toward the chatbot and their intention to use it. These findings suggest that consumer responses to AI chatbots as advertising information sources depend not only on the degree of personalization but also on consumers’ perceived sense of agency induced by grammatical subject framing.

4차 산업혁명 시대, 정보통신기술(Information and Communications Technology, ICT) 산업의 발 달과 언택트 시대의 비대면 소비문화로 24시간 비대면 서비스를 제공할 수 있는 AI 챗봇(chatbot) 서비 스의 영향력이 상당히 높아지고 있다. 본 연구는 연령대와 이용 목적에 따라 AI 챗봇 서비스의 의인화 수준이 소비자의 AI 챗봇 서비스에 대한 선호도, 신뢰도, 이용의도에 미치는 영향이 달라질 수 있음을 실험을 통해 살펴보았다. 실험 결과, 50, 60대 소비자 집단에서는 AI 챗봇 서비스 이용 시 의인화 수준 이 높은 AI 챗봇이 의인화 수준이 낮은 AI 챗봇에 비해 AI 챗봇 서비스에 대한 선호도, 신뢰도, 이용 의도가 더 호의적으로 나타났다. 반면, 20, 30대 소비자 집단에서는 의인화 수준에 상관없이 선호도, 신 뢰도, 이용 의도에 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 이용 목적이 제품 추천일 때 의인화 수준이 높은 AI 챗봇 서비스를 이용할 때 의인화 수준이 낮은 경우에 비해 소비자들이 더 호의적인 선호도, 신뢰도, 이용 의도를 보였다. 그러나 이용 목적이 정보탐색일 때 AI 챗봇 서비스의 의인화 수준이 높은 경우와 낮은 경우 사이에 예상과 달리 소비자들의 신뢰도에만 차이가 없는 반면 호의적인 선호도와 이용 의도 를 보였다. 추가로, AI 챗봇 서비스의 의인화 수준, 소비자의 연령대, 이용 목적에 따라 선호도, 신뢰도, 이용의도에 미치는 영향을 검증한 결과, AI 챗봇 서비스의 의인화 수준, 이용 목적, 연령대의 3원 상호 작용이 AI 챗봇 서비스에 대한 이용 의도에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 소비자들이 이용 연령과 이용 목적에 따라 AI 챗봇 서비스의 의인화 수준에 대한 기대와 향후 서비스 개선 방향에 대한 시사점을 논의하였다.

In the era of the Fourth Industrial Revolution, with the development of Information and Communications Technology(ICT) and the rise of contactless consumption culture in the untact era, the influence of AI chatbot services, which can provide 24/7 non-face-to-face services, has significantly increased. This study examines the effects of the level of anthropomorphism in AI chatbot services, along with the consumers' age groups and usage purposes on consumers' preferences, trust, and usage intentions toward AI chatbot services. The experimental results revealed that among consumers in their 50s and 60s, AI chatbots with a high level of anthropomorphism elicited more favorable responses in terms of preference, trust, and intention to use AI chatbot services compared to AI chatbots with a low level of anthropomorphism. In contrast, among consumers in their 20s and 30s, there was no difference in preference, trust, or intention to use regardless of the level of anthropomorphism. Additionally, when the purpose of use was product recommendation, consumers exhibited more favorable preferences, trust, and usage intentions when interacting with highly anthropomorphic AI chatbots compared to those with low levels of anthropomorphism. However, when the purpose was information seeking, contrary to expectations, there was no difference in trust between highly and lowly anthropomorphized AI chatbots, while consumers still showed more favorable preferences and usage intentions for highly anthropomorphic AI chatbots. Furthermore, when examining the influence of the level of anthropomorphism, consumer age groups, and usage purposes on preference, trust, and usage intention toward AI chatbot services, the three-way interaction between the level of anthropomorphism, usage purpose, and age group was statistically significant only in relation to usage intention. Based on these findings, this study discusses the implications of consumers' expectations regarding the level of anthropomorphism in AI chatbot services based on their age and usage purposes, as well as directions for future service improvements.

This study aims to investigate the effects of using AI chatbots in Korean English education from a macro perspective. For this purpose, 19 experimental studies are selected to conduct a meta-analysis, synthesizing the results of 51 individual study cases. The results of this study are as follows: First, it is found that the overall effect size of using chatbots is more than medium size meaning that a chatbot is an effective tool to learn English. Second, in the aspects of linguistic competence and affective categories, each shows over medium sizes like the overall effect size. In details of the dependent variables, vocabulary and speaking in linguistic competence and motivation in affective categories, large effect sizes are shown. Third, the effect sizes are getting larger, as the younger the students are, the longer the experiment period lasts, and the more purpose-built the chatbot is. But the differences in the effect sizes in terms of these moderators (e.g., school level, experiment period, and chatbot type) are not significant. Lastly, it is suggested that follow-up studies are needed to collect a sufficient number of experimental study cases and subdivide the variables for performing a more detailed meta-anlysis.

코로나 19 이후 아동 및 청소년의 불안 증세가 심화되면서 학교 생활에 어려움을 겪는 학생들이 많아지고 있 다. 담임 교사나 부모님에게 자신의 속마음을 터놓기 부담스러워하는 학생들도 있고 이에 따라 비대면 상담의 필요성 또한 높아지고 있다. 최근 인공지능이 발달하면서 교육 분야에서도 AI의 활용도가 점점 높아지고 있다. 특히 챗봇은 상담 측면에서 즉문즉답, 감정 비소모, 장소의 제약 극복 등의 큰 장점을 가지고 있다. 이에 따라 본 연구는 AI 챗봇이 학교생활에서 어려움을 겪는 학생들에게 정서적인 안정감과 편안함을 줄 수 있다고 보고, 학생들이 AI 챗봇에게 자신의 마음 상태를 편하게 표현할 수 있다는 가능성을 확인하는 것을 목적으로 한다. AI 챗봇이 학습 분야를 넘어 생활지도 분야에서 문제 학생의 심리나 정서를 파악하는 데 도움을 줄 수 있는 면이 있다고 보고 AI 챗봇 알고리즘을 설계하여 학교에서 어려움을 겪고 있는 초등학생의 내면을 들여다보고자 한다

As the symptoms of anxiety in children and adolescents intensify after COVID-19, more students are experiencing difficulties in school life. Some students feel burdened to open up to their homeroom teachers or parents, and accordingly, the need for non-face-to-face counseling is also increasing. With the recent development of artificial intelligence, the use of AI in education is increasing. In particular, chatbots have great advantages in terms of immediate question-and-answer, non-emotional expenditure, and overcoming location limitations. Accordingly, this study aims to see that AI chatbots can provide emotional stability and comfort to students experiencing difficulties in school life, and to confirm the possibility that students can comfortably express their state of mind to AI chatbots. Considering that AI chatbots can help to understand the psychology or emotion of problem students in the field of life guidance beyond the learning field, we design an AI chatbot algorithm to look into the inner world of elementary school students who are having difficulties at school.

본 연구는 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따라 추천하는 제품에 대한 태도와 선택연기에 미치는 영향에 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 발생하게 된 심리적 프로세스에 대해 정보신뢰와 불확실성을 중심으로 살펴보 았다. 또한, AI 챗봇이 추천하는 제품에 대한 선택연기를 감소하기 위한 방안으로 의인화의 역할과 사회적 실재감, 지각 된 개인화의 순차적 매개효과에 대해 살펴보았다. 이를 살펴보기 위해 3회의 실험을 수행하였다. 실험 1은 256명을 대상으로 시나리오 기법을 사용하여 여행상품 구매과정에서 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따른 정보신뢰와 제품태 도에 미치는 영향과 불확실성과 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 실험 2는 160명을 대상으로 AI 챗봇의 의인화 여부에 따른 사회적 실재감, 지각된 개인화, 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 연구결 과는 다음과 같다. 첫째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품정보를 신뢰하여 더 긍정적인 제품태도를 보이 는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품을 구매할지 선택하는 상황에서 오히려 불확 실성을 지각하여 선택연기가 높게 나타났다. 셋째, 소비자는 의인화된 AI 챗봇(vs. 비의인화된 AI 챗봇)이 추천하는 제 품에 대한 선택연기는 사회적 실재감과 지각된 개인화를 통해 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구결과를 기반 으로 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.

This study examined whether there was a difference in the attitude toward the recommended product and the effect on the choice deferral according to information sources. Experiment 1 examined the relationship between trust in information and product attitude, and between uncertainty and choice deferral according to information sources (AI chatbot vs. human). Experiment 2 examined the impact of social presence, perceived personalization, and choice deferral according to whether anthropomorphism of AI chatbots or not. The research results are as follows. First, consumers were found to have a more positive attitude toward products recommended by AI chatbots (vs. human). Second, consumers were more choice deferral whether to purchase products recommended by AI chatbots (vs. human). Third, it was found that consumers' selection of products recommended by anthropomorphic AI chatbots (vs. impersonated AI chatbots) increased. Also, the implications of this study and future research directions were discussed.

본 연구는 쇼핑 플랫폼 AI 챗봇의 정보품질과 개인화, 상호작용성이 AI 챗봇 및 쇼핑 플랫폼 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 조사대상자는 AI 챗봇 주요 이용자인 2030 남녀 소비자 중 최근 6개월 이내 쇼핑 플랫폼 AI 챗봇 이용 경험이 있는 소비자로 선정하였다. 기존 연구를 바탕으로 연구문제 검증을 위해 도출된 변수들의 측정 항목을 설정하여 설문지를 구성하고, 선정한 조사대상자를 대상으로 한 온라인 서베이를 통해 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자의 인구통계학적 특성에 따라 AI 챗봇 특성인 정보품질, 개인화, 상호작용성에 대한 인식 차이를 분석한 결과, 개인화에서 남성이 여성보다 유의하게 높은 것으로 나타났으며, AI 챗봇 이용빈도는 정보품질. 개인화, 상호작용성에서 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, AI 챗봇에 대한 소비자의 만족도에 유의한 영향을 미치는 AI 챗봇의 특성 은 월평균소득과 정보품질의 확신성 및 신뢰성, 내용상 개인화, 수반적 상호작용성이며, AI 챗봇 지속이용의도에 는 월평균소득, 정보품질의 신뢰성, 내용상 개인화, 수반적 상호작용성이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 쇼핑 플랫폼에 대한 지속이용의도에는 정보품질의 확신성과 형식성 개인화, 내용상 개인화가 유의한 영향 을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 시사점과 한계점을 제시하였다.

This study examines how the information quality, personalization, and interactivity of AI chatbots influence consumer satisfaction with chatbot services and their continuous usage intention on online shopping platforms. Survey data were collected from consumers in their 20s and 30s who had used an AI chatbot on an online shopping platform within the past six months. The results show that men perceive higher levels of personalization than women, and chatbot usage frequency is associated with significant differences across all three chatbot characteristics. Consumer satisfaction with AI chatbots is significantly affected by monthly income, the assurance and reliability dimensions of information quality, content-based personalization, and accompanying interactivity. Continuous chatbot usage intention is influenced by monthly income, information quality (reliability), content-based personalization, and accompanying interactivity. Furthermore, continuous usage intention for the online shopping platform is shaped by information quality (assurance) and both formal and content-based personalization. These findings highlight the critical role of chatbot quality attributes in enhancing consumer engagement with AI-driven shopping services.

With the rapid advancement of artificially intelligent (AI) technology, its applications are expanding across various sectors of society. The field of English education is no exception, witnessing a swift integration of AI tools. In this context, this study empirically examined teachers’ (n = 107) and learners’ (n = 147) perceptions of the complementary roles of AI chatbots and human instructors in English education. Using both one-sample and independent-sample t-tests, this study revealed that teachers rated the usefulness of chatbots significantly higher than students, although both groups recognized their value for grammar, vocabulary, and pronunciation support. Teachers also perceived chatbot limitations more strongly, stressing their insufficiency in emotional support and motivation. Both groups rated human teachers’ roles very highly, with teachers showing stronger awareness of pedagogical and affective functions. While learners acknowledged teachers’ indispensability, they also recognized the supportive role of AI. Finally, both groups expressed positive attitudes toward a collaborative instructional model, viewing AI and human instructors not as substitutes but as complementary partners in language learning.

본 연구는 프로그래밍 교육에서 AI 챗봇을 활용하는 학습형태를 사례 분석을 통해 분석하였고 효과적인 교수 학습전략을 설계하기 위한 탐색적 연구를 실시하였다. 프로그래밍 학습에서 AI 챗봇의 역할, 교수학습의 상호작 용, 학습과정 특징을 분석하여 학습과정은 개념이해, AI와의 상호작용을 통한 실습, 결과분석과 생성된 코드에 대한 리뷰, 학습자의 성찰과 반복적 선순환 구조 형태로 이루어지는 것으로 나타났다. AI 챗봇은 프로그래밍 개 념 지식 전달 역할, 학습과정의 결과 해석, 평가, 피드백 제공, 문제해결의 전략적 촉진자 등 다양한 역할이 수 행 가능한 것으로 분석되었다. 다만 AI 의존성과 반성적 사고 부족의 가능성 존재 등의 문제점을 해결하기 위한 교수자의 전략적 개입과 체계적 활용 방안 마련이 요구된다.

This study analyzed the learning patterns of AI chatbots in programming education through case studies and conducted exploratory research to design effective teaching and learning strategies. The study analyzed the role of AI chatbots in programming learning, the interaction between teaching and learning, and the characteristics of the learning process. The learning process was found to consist of conceptual understanding, hands-on practice through interaction with AI, analysis of results and review of generated code, and learner reflection, forming a virtuous, iterative cycle. AI chatbots were found to be capable of performing various roles, including imparting programming conceptual knowledge, interpreting learning outcomes, evaluating and providing feedback, and serving as a strategic facilitator of problem-solving. However, strategic intervention by instructors and systematic utilization plans are needed to address issues such as AI dependence and the potential lack of reflective thinking.

4차 산업혁명 사회에서 인간은 인공지능과 긴밀한 관계를 맺으며 살고 있다. 급격한 사회의 변화에 맞추어 교육 계에서도 인공지능에 대한 관심이 높아지는 가운데, 특히 챗봇은 즉문즉답이라는 큰 장점을 바탕으로 연구가 활발 히 진행되고 있다. 사회과 수업에서도 AI 시대에 맞게 창의 융복합적 사고력, 소통 능력, 비판적 사고력 등의 미래 핵심 역량을 강화해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 초등 사회과 수업에서 AI 챗봇이 효율적인 학습 도구로 활 용될 수 있다고 보고, 학생들이 주제를 정하여 챗봇을 만들어 보도록 하였다. 연구 결과, AI 챗봇 활용 교육 프로 그램은 학생들의 학습 만족도를 향상시켰고, 학생들은 새로운 학습 경험을 얻으며 AI 활용 교육에 대한 관심과 참 여도가 증가하였다. 본 연구에서 개발한 AI 챗봇 활용 교육 프로그램을 통해 초등학교 학생들은 사회과 수업에 대 해 관심이 높아지고, 흥미를 느껴 교육에 효과적으로 활용되기를 기대한다.

In the 4th industrial revolution society, humans live in close relationship with artificial intelligence. In line with the rapid social change, interest in artificial intelligence is increasing in the educational world. In particular, chatbots are being actively researched based on the great advantage of immediate question and answer. In social studies classes, it is necessary to strengthen future core competencies such as creative convergence thinking skills, communication skills, and critical thinking skills in line with the AI era.In this study, we saw that AI chatbots could be used as efficient learning tools in elementary social studies classes, and students decided on a topic to create and service chatbots. As a result of the study, the AI chatbot-based education program improved students' satisfaction with learning, and students gained new learning experiences and increased their interest in and participation in AI-based education. Through the AI chatbot utilization education program developed in this study, elementary school students are expected to be effectively used in education because they are interested and interested in social studies classes.

본 연구는 서비스 실패 상황에서 이용자의 AI 챗봇에 대한 지속적 신뢰 메커니즘을 규명하고자 한다. 귀인이론을 바탕으로 CASA 기반 사회적 단서와 지각된 위험(프라이버시·환각)이 내·외귀인에 미치는 영향을 분석하며, SPSS 설문조사를 통해 가설을 검증한다. 연구는 AI 신뢰성 확보와 위험 관리의 학문적·실무적 시사점을 제시한다.

본 연구는 온라인 쇼핑 맥락에서 고객의 의사결정 스타일(만족자 vs. 최대화자)이 챗봇 대화 품질에 대한 인식에 미치는 영향을 조사한다. 2(의사결정 스타일: 만족자 vs. 최대화자) × 2(챗봇 대화 능력: 높음 vs. 낮음) × 2(정보 유형: 개인화 vs. 비개인화) 실험 설계를 사용하여, 챗봇의 다양한 특성이 고객의 의사결정 경향에 따라 인식에 어떻게 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 예상 결과, 만족자는 챗봇의 대화 능력과 상관없이, 챗봇이 개인화된 정보를 제공할 때 대화 품질을 더 높게 인식하는 것으로 나타난 반면, 최대화자는 대화 능력이 높은 챗봇을 선호하며, 챗봇이 개인화된 정보를 제공할 때 만족도가 더욱 높아지는 경향을 보일 것으로 예상한다. 이러한 결과는 고객의 의사결정 스타일과 챗봇 특성 간의 상호작용이 직각된 대화 품질을 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 시사할 것이다.

본 연구는 인공지능(AI) 챗봇을 활용하여 초등학교 저학년 학생의 읽기 유창성을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 최근 교육 현장에서 학생 맞춤형 학습을 지원하기 위한 에듀테크의 필요성이 대두됨에 따라 본 연구에서는 AI 챗봇을 읽기 교육에 적 용하여 학습자의 흥미 유발과 반복 학습을 통한 읽기 유창성 증진 가능성을 살펴보았다. 연구는 읽기가 완전하지 않은 초등학교 1학년 학생 을 대상으로 하는 AI 챗봇 기반 읽기 프로그램을 설계‧구현하여 운영하였다. 본 연구에서 개발한 AI 챗봇은 학생들의 읽기 속도, 정확성, 표 현력 향상에 긍정적인 영향을 미쳤으며 학습 동기도 향상시켰다. 본 연구는 AI 기술을 활용한 읽기 교수-학습의 실천적 사례를 제시함으로 써 초등 저학년 학생을 위한 AI 기반 읽기 지원 도구 개발과 활용 가능성에 기초 자료를 제공한다.

The purpose of this study is to explore effective approaches to improving the reading fluency of lower-grade elementary school students by utilizing an artificial intelligence (AI) chatbot. With the growing emphasis on the need for EdTech to support personalized learning in schools, this study applied an AI chatbot to reading instruction to investigate its potential for enhancing students’ engagement and promoting reading fluency through repeated practice. An AI chatbot–based reading program was designed and implemented for first-grade elementary school students. The results indicated that the AI chatbot had a positive impact on students’ reading speed, accuracy, and expressiveness, and also significantly improved their learning motivation. By presenting a practical case of reading instruction supported by AI technology, this study provides foundational insights for the development and application of AI-based reading support tools for lower-grade elementary students.

본 연구는 중학생의 비속어 사용 습관 개선을 위해 AI 챗봇 기반 교수학습 프로그램을 개발하고 그 효과를 분석하였다. 청소년의 비속어 사용은 언어 폭력 및 사이버폭력으로 이어질 수 있으며, 최근 학교폭력 피해 유 형 중 가장 높은 비중(39.4%)을 차지하고 있어 교육적 대응이 요구된다. 본 교수학습 프로그램은 2022 개정 교 육과정의 ‘디지털 문화’ 영역을 기반으로 하였으며 프롬프트 엔지니어링 기법과 페르소나 설정 활동을 적용 하여 총 3차시로 구성하였다. 중학교 1학년 남학생 92명을 대상으로 실험집단과 통제집단을 구성하여 사전-사 후 검사 결과를 실시하였고, 독립 표본 t-검정을 통해 유의미한 차이를 분석하였다. 그 결과 실험집단은 비속 어 사용 습관에 있어 유의미한 개선을 보였으며 학생들은 챗봇과의 반복 대화를 통해 자신들의 언어 사용을 성찰하고, 비속어 사용 감소에 대한 의지를 표현하였다. AI 챗봇 기반 교수학습 프로그램은 중학생의 자기 주 도적 성찰과 디지털 윤리의식 함양에 효과적인 교수학습 전략으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study developed and evaluated an AI chatbot-based instructional program designed to improve the use of profanity among middle school students. The use of profanity by adolescents can lead to verbal and cyber violence, which has recently become the most prevalent form of school violence (39.4%), calling for an urgent educational response. The program was developed based on the “Digital Culture” domain of the 2022 revised national curriculum and consisted of three sessions incorporating prompt engineering techniques and persona-setting activities. A total of 92 first-grade male middle school students were divided into an experimental group and a control group. Independent sample t-tests were conducted to analyze the statistical significance of pre- and post-test results. The experimental group showed statistically significant improvement in profanity usage, and students reported that repeated interactions with the chatbot prompted reflection on their language use and increased their motivation to reduce profanity. The AI chatbot-based program is expected to serve as an effective instructional strategy for fostering self-directed reflection and digital ethics awareness among middle school students.