[붙임] 연구결과 개요

1. 연구배경  

전통적인 역사수업에서는 역사학계의 주된 주장이 잘 정리된 교과서를 중심으로 역사적 사건을 전달하고 학생들은 이론중심의 강의를 통해 수동적으로 지식을 습득하는 경우가 대부분이다. 하지만 역사에 대한 학습은 역사적 사건과 맥락에 대해 조사하고 스스로 지식을 축적하여 자신만의 관점을 개발하는 것이 중요한 학문이다. 이것은 교육학 측면에서도 학생들이 자신의 흥미와 경험에 따라 스스로 지식의 의미를 구축할 수 있는 기회를 제공해 주여야 한다는 것을 강조하는 구성주의 교육과 일맥상통한다.

하지만 학생들이 역사수업에서 스스로 지식의 의미를 구축하고 자기주도적 학습을 수행하는 것은 어려운 일이다. 학생들은 역사적 사건과 맥락에 대한 지식이 충분하지 않아 스스로 적절한 학습자료를 찾기가 어렵고 방대한 역사적 자료가 학습자의 메타인지적 과부하와 방향감 상실을 초래할 수 있기 때문이다.

따라서 본 연구 연구에서는 이러한 문제점을 인식하고, 역사를 효율적으로 재미있게 공부하고자 하는 학생들이 보다 자기주도적 학습으로 역사적 사건을 탐구할 수 있도록 가이드하고 지원할 수 있는 인공지능 기반 역사 공부 시스템을 개발하였다.

2. 연구내용

연구 결과인 역사 학습용 인공지능 시각화 시스템은 세가지 모듈로 구성된다. 중요 이벤트 추천 모듈에서는 전체 역사 문서 데이터를 보여줌과 동시에, LDA Mallet 인공지능 토픽 모델링 알고리즘을 사용하여 중요한 역사를 총 20가지로 분류하고, 사용자에게 전달한다. 두 번째로, 지도 모듈에서는 역사 데이터를 지도위에 표시하여 사용자가 어느 지역/시간에 어떤 역사적 이벤트가 발생 했는지 쉽게 확인 하게 한다. 사용자가 지역 특정해 해당 지역서 발생한 역사적 이벤트만 볼 수 있다. 마지막 리소스 모듈에서는 앞서 인공지능이 분류한 중요한 역사적 이벤트 및 사용자가 관심을 가질 만한 이벤트에 대하여 섬네일 정보와 함께 시각화 하여 제공한다. 이 모듈에서는 전체적으로 사용자가 클릭한 또는 읽은 역사적 이벤트 관련 문서를 관심 있는 문서로 판단하여, 사용자가 선택한 역사적 이벤트에 대하여 다른 관심 있을 만한 이벤트를 추천한다. 이벤트 추천을 위하여 해당 시스템은 문서간의 유사도를 계산하고, 클릭스트림 분석으로 사용자가 역사 문서를 읽은 데이터와 현 사용자의 데이터를 비교 계산하여 다음에 관심 있을 만한 역사적 이벤트와 관련된 문서를 추천한다.

25명 학생을 대상으로 실험한 결과, 해당 시스템을 사용한 학생의 경우, 그렇지 않은 학생들 보다, 다양한 방향으로 역사 학습을 수행했고, 기존 학생들은 생각지 않은 여러 가지 가설들을 생성하고 검증 하였다. 특히 학생들은 여행을 가 봤던 나라, 친구와 얘기 했던 나라 등의 개인적인 경험에 기반해 나라를 고르고 해당 나라에 대해서 공부를 시작하는 등의 다양한 자기주도적인 학습을 수행함을 확인 하였다.

3. 기대효과  

본 시스템은 방대한 데이터와 학습 방법 부재로 인하여 자가 학습이 어려운 학생들이 역사를 각자 취향에 맞는 역사적 이벤트 위주로 쉽고 재미있게 스스로 공부 할 수 있도록 한다. 추가적으로 데이터가 많으면서도 학습 방법을 알고 있지 않으면 자가 학습이 어려운 다른 교육 분야 (예. 정치, 경제, 사회, 문화) 등의 분야에도 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

[붙임] 그림설명

그림1. 개발된 인공지능 기반 역사 공부 시스템 화면

(A) 중요 역사적 사건 추천 모듈(이벤트 뷰): 역사적 문건 데이터를 토픽 모델링 기술을 통하여 분류하고, 역사적 사건에 나타난 지명, 인물 등의 등장 빈도를 종합해 선형 도표로 보여준다. x-축:　시간, y-축:　토픽 모델링으로 분류된 다양한 주제. 분홍색 점은 중요한 역사적 사건이 해당 시점에 발생함을 말한다.

(B) 지도 모듈(맵 뷰): 분류 및 추천된 역사적 사건의 개수를 지도에 표시해 학습자의 흥미를 유발하고 지리적 정보를 연계해준다. 사용자가 특정 영역을 선택하면 이에 맞게 추천모듈과 리소스 모듈이 변한다.

(C) 리소스 모듈(리소스 뷰): 여러 가지 역사적 사건의 제목을 그림(섬네일) 화면과 함께 시각화 하여 제공함. 사용자가 클릭하고 문서를 읽을 경우, 인공지능이 읽은 문서와 유사한 다른 문서를 찾아 주고, 추가로 다른 사용자의 클릭 데이터와 비교 해 사용자가 관심을 가질 만한 다른 문서를 추천해 준다.

그림2. 개발된 인공지능 시각화 시스템의 자동 추천 기능. 화면에 표시되는 역사적 사건을 선택하면 다른 사용자가 함께 공부 했던 자료를 추천하여 화면에 표시한다. 현 그림에서는 세계1차 대전의 인과관계를 추론할 수 있는 역사적 사실을 추천하고 있다. 즉, 사용자가 1913년 발발한 발칸 전쟁에 대한 문서를 읽자 (B), 시스템이 1914년의 사라예보 암살 사건에 대해 공부하기를 추천한다(C) 발칸 전쟁과 사라예보 암살 사건은 세계1차 대전의 중요한 원인으로 간주되는 사건이다.