인공지능 활용 외국어 말하기 학습 애플리케이션 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

Abstract

As Artificial Intelligence(AI) technology has become popular as core technology of the 4th Industrial Revolution, it influences a wide variety of fields. Among them, the AI technology employed in the field of education looks fascinating and apposite to be an applied domain where the technology can be of use in the non-face-to-face learning environment. On March 2nd, 2020, the Ministry of Education announced the insight and the innovation for education utilizing the AI technology and showed the will to organize the perceptive enhancement and the education basis. For instance, as it introduced ‘AI Pengtalk’, a foreign language education application, the foreign language learning in which the AI technology is used, attracted public attention(Dong-A Science, 2021; Lee Sak, 2021). The foreign language learning using the AI technology has been applied in various learning fields to date through the development of Automatic Speech Recognition(ASR) and Natural Language Processing(NLP). Among them, the application that fused with this AI technology in the mobile mechanisms that bring portability and expediency at the same time is a notable example. The value of the foreign language speaking learning using the applications is gradually growing as learning tools that can be conducive to helping teachers settle the difference in quality of the education in a current situation limiting the exposure to the environment of the foreign language learning. The application introducing the AI technology expands the chances of speaking and upgrade the efficiency of learning through the prompt feedback, enhancing the confidence in speaking as well as motivating students to learn in depth, which is a clear-cut and productive impact. Still, despite the prominent growth in the number of applications based on the AI technology and the advent of manifold learning platforms, some indicate the downside with the effectiveness of the learning and the technology using such applications. From the technical perspective, in case of ASR, recognition errors for newly-coined words, dialects, and the accents and voices of users still remain to problems of the technology, which has yet to be resolved; and speaking of NLP, on account of recognition errors that occur when the context of the talk is not on the particular topic and the unnatural mechanical reactions, there appear factors that give rise to adverse impacts on learning as well. Although there exist certain advantages that it is so convenient that users can learn anytime without the restrictions of time and space in the learning using the applications, due to the features of the learning tool that learners consume a short time, a decrease in level of concentration in learning, eye fatigue, and a decline in readability are the factors that discourage students from learning by using the applications. In case of the foreign language speaking learning applications using the AI, considering handy learning tools that provide expediency and portability have easy accessibility, they function as a major factor that spawns a rapid increase in the number of applications. Even so, in spite of the quantitative increase of applications using the AI, at present, researches that focus on the AI technology and functional features applied to it, analyze cases, and prove the relations between factors that affect the intentions for consistent use are still minimal. It is required to view the structural mutual relations, encourage the consistent use, and seek the specific strategy so as to maximize the effectiveness of the learning via the practical verification process. As a result, the primary objective of this research aims to analyze the common functional features of the foreign language learning applications where the AI technology is applied, through the cases of the foreign language speaking learning applications using the domestic AI technology, unveil the factors that influence users’ consistent use intention of the applications using the AI, including such functional features, and the mutual relations, and then suggest the concrete strategy in order to encourage the consistent use. For this purpose, this paper employs Technology Acceptance Model(TAM), Expectation Confirmation Model(ECM), and Task-Technology Fit Model(TFM) for the theoretical background, and then task-technology characteristics fit, which is a variable reflecting functional features, Self-Efficacy reflecting a variable for the learners features, Personal Innovativeness as well as perceived usefulness, perceived ease-of-use, Satisfaction, all of which are dependent variables to examine the mutual relations with continuance use intention so as to verify the structural relations. The key specific issues of the research are as follows. 1. How are the mutual relations between variables in which the functional features of the foreign language speaking learning applications using the AI influence the continuance use intention of the learners for the application? 2. How are the mutual relations between variables in which the features of the learners who use the foreign language learning application using the AI affect the continuance use intention for the application? 3. Do the perceived usefulness, the perceived ease-of-use, and the satisfaction for the foreign language learning application using the AI influence the continuance use intention? 4. How are the structural relations between variables that concern the continuance use intention of the learners for the foreign language learning application using the AI? To solve the research issues set forth above, in this research, this paper has implemented the hypothesis verification and statistical verification in this order of frequency analysis, technical statistics analysis, search factors analysis, confirmation factors analysis, and structural model analysis by means of SPSS 25.0, AMOS 22.0. To support the issues, in this research, this paper adopted 5 cases that meet the research standard among the domestic foreign language speaking learning applications using the AI, and then, for the result of the analysis process, checked the speaking exercise function, the feedback function, and the learning control function as common functions. For the research tools, among the applicable cases, this paper selected the CAKE application. For the research issues, this paper chose the learners from their 20s to the 40s that have experienced the use of the CAKE application. Through the online questionnaire survey, this paper used the responded data of 445 persons for the methodical analysis. The result of the research are as follows First of all, it is observed that although the task-technology fit that reflects the functional features of the foreign language speaking learning applications using the AI does influence the perceived usefulness in a meaningful sense, it is uncovered that the task-technology fit does not influence the perceived ease-of-use. Secondly, it is revealed that the self-efficacy reflecting the features of the learners who use the applications using the AI directly influences the perceived ease-of-use, but indirectly affect the perceived usefulness, the satisfaction, and the continuance use intention. Thirdly, it is shown that the perceived usefulness does not influence the satisfaction noticeably, but the perceived ease-of-use directly affects the perceived usefulness and the satisfaction, and indirectly influences the continuance use intention as a meaningful factor. Finally, it is unveiled that there are the unambiguous structural relations between variables that affect the continuance use intention of the learners for the foreign language speaking learning applications using the AI. The limits and the salient suggestions in this research are in the following. Firstly, given that this research focused on the applications using the AI that are executed in the sphere of the English speaking learning, there is a limit in the result that cannot be generalized for all cases of language learning. Therefore, along with the area of speaking, there should be follow-ups that handle other languages and the areas of writing & listening. Secondly, in this research, there is a limiting point that it was unable to view how each factor reflecting the functional features and the features of the learners directly influences the continuance use intention. Thus, in the follow-ups, it is required to scrutinize how individual factors reflecting the functional features and the features of the learners directly affect the continuance use intention. Finally, this research did not measure detailed features that each function of the foreign language speaking learning applications using the AI has, the degree of technology applied, and how such functions influence the works of the learners and a respective variable. Moreover, there is another limiting point that this research opted for only the task-technology fit model as a variable reflecting the functional features without including various factors that reflect miscellaneous features. Hence, in the follow-ups, they should include the use degree of the AI technology or categorize functions of each application into sub-areas, and should perform some thorough and comprehensive analysis for what and how applicable technology and variables form significant mutual relations between one another as well as requiring researches to establish manifold factors that can reflect functional features and to verify their structural relations. In this research, among a number of researches linked to the AI technology, based on the learning mechanism, or applications, that has not researched deep enough previously, this paper deals with the practical process that verifies the relations of the continuance use intention reflecting the functional features and the learners variables, which is a distinguished point. Under the current situation in which the AI technology and many foreign language speaking learning applications based on the AI have developed and spread, the structural relations that can find out the continuance use intention of the learners are practically verified, complement the learners’ understanding of the AI technology and particular functions, and then suggest that the continuous communication reflecting the features of the consumers on the stage of the design and development is required. Based on the outcomes, as tools for the speaking learning and the self-motivated learning of the learners, this paper expects that it is used for the function development that can be of use and constructive, and the fundamental materials that enrich the functions for the effectiveness of learning.;인공지능 기술은 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받으며 다양한 분야에서 그 영향력을 발휘하고 있다. 그 가운데 교육 분야에 활용되는 인공지능 기술은 코로나 19의 대유행으로 전환된 비대면 학습 환경에서 유용하게 활용될 수 있는 응용 영역으로 높은 관심을 받고 있다. 2020년 3월 2일 교육부는 ‘AI 교육 종합 방안 수립’을 통해 인공지능 기술을 활용한 교육에 대한 비전과 혁신에 관한 내용을 발표하며 이에 대한 인식 향상과 교육 기반 마련에 대한 의지를 표명하였다. 그 예로 외국어 교육 애플리케이션인 ‘AI 펭톡’을 공교육에 도입하며 인공지능 기술을 활용한 외국어 학습이 주목을 받게 되었다(동아사이언스, 2021; 이삭, 2021). 인공지능 기술을 활용한 외국어 학습은 음성인식기술과 자연어처리 기술의 발전을 통해 현재까지 다양한 학습 분야에서 적용되고 있는데 그 중 휴대성과 편의성을 동시에 가진 모바일 기기에 이러한 인공지능 기술을 접목한 애플리케이션이 그 예이다. 애플리케이션을 활용한 외국어 학습은 코로나 19로 인해 외국어 학습 환경 노출이 제한된 현재 상황에서 교육 격차 해소에 도움을 줄 수 있는 학습 기재로서의 가치가 높아지고 있다. 특히 인공지능 기술을 도입한 애플리케이션은 학습자의 발화 기회를 확대하고 즉각적인 피드백을 통해 학습 효과성을 높여 발화 자신감과 학습 동기 부여에 긍정적으로 작용할 수 있다. 반면, 인공지능 활용 애플리케이션의 수적 증가와 다양한 학습 플랫폼의 출현에도 불구하고 이러한 애플리케이션을 활용한 기술과 학습 효과성에 대한 문제점도 제기된다. 기술적 측면에서는 음성인식기술의 경우 신조어, 방언, 사용자의 음성이나 억양에 대한 인식오류는 여전히 기술의 난제로 평가받고 있으며, 자연어처리 기술의 경우 대화 맥락과 벗어날 때 발생하는 인식오류 및 부자연스러운 기계 반응으로 학습에 부정적인 영향을 주는 요소들 또한 존재한다. 애플리케이션을 활용한 학습은 시공간의 제약을 받지 않고 언제든지 편리하게 학습할 수 있다는 장점이 존재하지만, 짧은 시간을 활용하여 수행하는 학습 도구의 특성으로 인해 발생하는 학습 집중력의 저하, 눈의 피로, 가독성 저하의 문제는 지속적인 애플리케이션 활용 학습을 방해하는 요소로 작용한다. 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션의 경우 모바일 기기를 활용한 접근성과 편의성 등 다양한 이점을 가지고 있어 애플리케이션 개발의 수적 증가에 큰 요인으로 작용하고 있다. 그러나 이러한 인공지능 활용 애플리케이션의 양적 증가에도 불구하고 인공지능 기술과 그에 적용된 기능적 특성에 초점을 두고 지속사용의도에 영향을 주는 요인 간 관계를 구체적으로 규명한 연구는 아직 미미하다. 따라서 인공지능 활용 애플리케이션의 실증적 검증과정을 통해 구조적 관계를 확인하고 지속적인 사용을 촉진하여 학습 효과성을 극대화하기 위한 구체적 방안 모색이 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 국내 출시된 인공지능 기술을 활용한 외국어 말하기 학습 애플리케이션 CAKE를 통해 학습자의 인공지능 활용 애플리케이션의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하여 영향 관계를 규명하고 지속사용을 촉진하기 위한 구체적인 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모형(TAM3), 기대일치모형(ECM), 과업기술적합모형(TFM)을 이론적 배경으로 활용하였으며, 기능적 특성을 반영한 변인인 과업기술적합도, 학습자 특성 변인을 반영한 자기효능감, 개인 혁신성, 그 외에 인지된 유용성, 인지된 용이성, 만족도를 지속사용의도와의 영향 관계를 알아보기 위한 매개 변인으로 설정하여 구조적 관계를 검증하였다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션의 기능적 특성과 애플리케이션 지속사용의도에 영향을 미치는 변인 간 구조적 관계는 어떠한가? 둘째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션을 사용하는 학습자 특성과 애플리케이션 지속사용의도에 영향을 미치는 변인 간 구조적 관계는 어떠한가? 셋째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션에 대한 인지된 유용성, 인지된 용이성, 만족도는 지속사용의도에 영향을 미치는가? 넷째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션에 대한 학습자의 지속사용의도에 영향을 미치는 변인 간 구조적 관계는 성립하는가? 위와 같은 연구문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 SPSS 25.0, AMOS 22.0을 활용하여 빈도분석, 기술통계 분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 구조모형 분석의 순서로 가설 검증과 통계적 검증을 수행하였다. 이러한 검증을 위해 본 연구에서는 국내 출시된 인공지능 활용 외국어 말하기 학습 애플리케이션 가운데 본 연구기준에 부합하는 5개의 사례를 선정하였으며 분석을 통해 발화연습 기능, 피드백 기능, 학습관리 기능을 공통기능으로 확인할 수 있었다. 연구 도구로서는 해당 사례 가운데 CAKE 애플리케이션을 선정하였으며 연구 대상으로 CAKE 애플리케이션 사용 경험이 있는 20대~40대 학습자를 대상으로 선정하여 온라인 설문 조사를 통해 최종적으로 445명의 응답 자료를 분석에 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션의 기능적 특성을 반영한 과업기술적합도는 인지된 유용성에 유의한 영향을 미치나 인지된 용이성에는 영향을 미치지 않는 것으로 확인하였다. 둘째, 인공지능 활용 애플리케이션을 사용하는 학습자 특성을 반영한 자기효능감은 인지된 용이성에 직접적인 영향을 미치며, 인지된 유용성, 만족도, 지속사용의도에는 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인지된 유용성은 만족감에 유의한 영향을 미치지 못하나, 인지된 용이성은 인지된 유용성과 만족도에 직접적인 영향을 주며 지속사용의도에는 간접적인 영향을 주고 있는 요인으로 확인하였다. 넷째, 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션에 대한 학습자의 지속사용의도에 영향을 미치는 변인 간 구조적 관계는 성립함을 확인하였다. 본 연구에 대한 제한점 및 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 영어 말하기 학습 영역을 중심으로 설계된 인공지능 활용 애플리케이션만을 대상으로 수행된 연구로서 본 연구 결과를 일반화하기에 한계가 있다. 따라서 말하기 영역 외에도 기타 외국어 및 쓰기나 듣기 영역 등 다양한 영역과 외국어를 대상으로 진행되는 후속 연구가 이루어져야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서는 기능적 특성과 학습자 특성을 반영한 각각의 요인이 지속사용의도에 어떠한 직접적인 영향을 미치는지에 대해 검증하지 못했다는 점에 대해 그 한계를 지닌다. 이에 후속연구에서는 기능적 특성과 학습자 특성을 반영한 개별 요인들이 지속사용에 어떠한 직접적인 영향을 미치는지에 대한 검증이 필요하며 학습자의 지속사용의도가 실제 애플리케이션의 사용으로 이어지는지에 대한 추적연구가 이루어져야 할 것이다. 셋째, 본 연구는 인공지능 활용 외국어 학습 애플리케이션의 각 기능이 갖는 세부적인 특성과 기술 반영의 정도 그리고 이러한 기능들이 학습자의 과업과 각 변인에 어떠한 영향을 주는지에 대해 측정하지 못하였다. 또한, 기능적 특성을 반영한 변인으로 과업기술적합도만을 채택하여 기타 특성을 반영한 다양한 요인들을 포함하지 못하였다는 한계를 지닌다. 이에 후속연구에서는 인공지능 기술의 활용 정도나 애플리케이션이 가진 기능을 세분화하여 해당 기술들과 변인 간 어떠한 영향 관계를 이루고 있는지에 대한 세밀한 분석이 진행되어야 하며, 기능적 특성을 반영할 수 있는 다양한 요인을 설정하여 구조적 관계를 검증해 볼 필요성이 있다. 본 연구는 인공지능 기술과 관련된 다수의 연구 가운데 선행연구가 부족하였던 애플리케이션이라는 학습 도구를 중심으로 기능적 특성과 학습자 변인을 반영한 지속사용의도 간 관계를 검증하는 실증적 과정을 다루었다는 점에서 차별성을 지닌다. 인공지능 기술과 이를 적용하는 다수의 외국어 학습 애플리케이션이 개발되고 보급되는 현재 상황에서 학습자의 지속적인 사용 의도를 파악할 수 있는 구조적 관계를 실증적으로 검증하고, 학습자의 인공지능 기술에 대한 이해의 필요성을 제시하였으며, 해당 기능들에 대한 성능의 보완, 그리고 설계와 개발 단계에 있어 수요자의 특성을 반영한 지속적인 소통이 필요함을 제안하였다. 이러한 결과를 바탕으로 학습자의 말하기 학습과 개인학습 도구로서 유용하게 활용될 수 있는 애플리케이션의 개발과 학습 효과성을 높이는 기능을 설계하는 기초자료로 활용되기를 기대한다.