A Study on the Effectiveness of AI-Based Korean Conversational Learning

본 연구는 인공지능(AI) 기반 한국어 대화 학습의 효과성을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 기존의 AI 언어 학습 연구가 주로 소규모 표본과 설문 중심의 인식 조사에 머물렀다면, 본 연구는 비상교육의 ‘AI Speak 2.0’ 솔루션에서 수집된 실제 학습 로그 데이터를 활용하여 반복 학습이 학습자의 발화 능력에 미치는 누적적 효과를 분석하였다. 연구 대상은 외국인 한국어 학습자 3,800여 명의 대화 데이터를 기반으로 하였으며, 발화량(단어 수)과 문장 완성도를 주요 분석 지표로 설정하였다. 혼합효과모형(Mixed-Effects Models)을 적용하여 개인차를 통제한 결과, 반복적인 AI 대화 학습이 학습자의 발화량과 문장 완성도를 모두 향상시키는 유의미한 효과를 보였다. 특히 초기 학습 단계에서 발화량 증가가 두드러졌고, 학습이 지속됨에 따라 문장 구조의 완성도와 효율성이 강화되는 단계적 발달 양상이 확인되었다. 이러한 결과는 AI 기반 대화 학습이 학습자의 실제 말하기 능력을 양적·질적으로 향상시키는 효과적인 교수·학습도구임을 시사한다. 본 연구는 실제 학습 로그 데이터를 활용하여 AI 한국어 교육의 학습 효과를 객관적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후에는 학습자 수준, 학습 유형 등 변인을 고려한 장기적 종단 연구가 필요함을 제안한다.