요약
백석문화대학교는 학생마다 다른 기초학력과 학습 배경을 고려한 대학 기초교육을 운영하기 위해 풀리캠퍼스를 활용했다. 2025학년도 2학기 ‘AI코치헬스케어용어’와 ‘AI와수학활용하기’ 교과목에 풀리캠퍼스를 적용하고, AI가 진단·반복학습·즉각적인 피드백을 담당하는 동시에 교수자가 개념 설명과 학습 동기 부여, 정서적 지원에 집중하는 하이테크·하이터치 수업 모델을 운영했다. ‘AI코치헬스케어용어’ 교과목 참여 학생 93명의 데이터를 분석한 결과, 상·중·하위 그룹 모두 평균 22점 이상의 성취 향상을 보였으며 자기주도학습능력과 학습몰입, 학업적 자기효능감 등에서도 유의미한 변화가 확인됐다.
활용 배경
대학 강의실에는 서로 다른 배경지식과 학습 수준을 가진 학생들이 함께 수업을 듣는다.
간호학과의 의학용어 수업에서도 고등학교에서 생물 과목을 이수한 학생과 그렇지 않은 학생, 문과 출신 학생, 재수강생 등 학습자의 출발점이 다양하다.
50명 이상의 학생이 함께 듣는 수업에서 강의 수준을 중간에 맞추면 이미 내용을 알고 있는 학생은 수업을 지루하게 느낄 수 있고, 기초가 부족한 학생은 수업을 따라가지 못할 수 있다.
교수자가 모든 학생의 학습 상태를 개별적으로 진단하고 서로 다른 학습자료와 경로를 제공하기에는 시간과 운영 측면에서도 현실적인 한계가 있었다.
백석문화대학교는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI가 반복적이고 정형화된 학습을 지원하고, 교수자가 학생의 동기와 학습 상태를 세심하게 살피는 하이테크·하이터치 방식의 수업 모델을 설계했다.
풀리캠퍼스 활용 방식
백석문화대학교는 2025학년도 2학기 ‘AI코치헬스케어용어’와 ‘AI와수학활용하기’ 교과목에 풀리캠퍼스를 적용했다.
학생들은 매주 수업을 시작하기 전에 풀리캠퍼스에서 사전평가를 진행하고, 현재 학습 수준과 이해도를 진단받았다.
풀리캠퍼스는 진단 결과를 바탕으로 학생별 맞춤형 학습 경로와 콘텐츠를 제공했다.
예를 들어 의학용어의 특정 어근과 개념을 이해하지 못한 학생에게는 기초적인 어근 분석 콘텐츠부터 학습하도록 안내하고, 이미 기초 내용을 이해한 학생에게는 복합 의학용어와 같은 심화 콘텐츠를 제시했다.
교수자는 풀리캠퍼스의 학습 데이터 대시보드를 통해 학생들이 공통적으로 어려워하는 개념과 개인별 학습 진행 상황을 확인했다.
대면 수업에서는 다수의 학생이 어려워한 내용을 중심으로 개념을 다시 설명하고, 학생별 학습 상태에 따라 상담과 학습 코칭을 제공했다.
일정 기간 학습에 참여하지 않은 학생에게는 개별적으로 연락하고, 학습이 중단된 원인과 어려움을 확인해 수업 참여를 독려했다.
이처럼 AI는 학생 수준 진단과 반복 연습, 즉각적인 피드백을 담당하고, 교수자는 개념 설명과 학습 동기 부여, 상담과 정서적 지원에 집중하는 역할 분담이 이뤄졌다.
[이미지 설명] BCU 교수학습운영모형의 핵심 개념을 시각화한 일러스트
확인된 변화
계명문화대학교와 공동 운영한 ‘AI코치헬스케어용어’ 교과목의 15주간 학습 결과를 분석한 결과, 학생의 초기 수준에 따라 서로 다른 성장 양상이 확인됐다.
성적 상위 그룹은 평균 28.17점 향상됐으며, 사후평가에서 44%의 학생이 만점을 기록했다.
중위 그룹은 평균 25.27점 향상됐다. 특히 학습 전 15.10이었던 학생 간 성적 편차가 학습 후 6.50으로 절반 이하로 줄어들어, 학생 간 학습 격차가 완화되는 변화가 나타났다.
하위 그룹도 평균 22.04점 향상됐다. 다만 일부 학생에게서는 성적이 오히려 낮아지는 사례가 확인돼, 학습 수준이 낮은 학생일수록 AI 콘텐츠 제공과 함께 교수자의 적극적인 개입이 필요하다는 점도 확인할 수 있었다.
실제로 교수자가 1대1 튜터링과 학습 방법 코칭을 병행한 학생들은 상대적으로 더 나은 학습 성과를 보였다.
학업 성취뿐 아니라 학생의 학습역량에도 변화가 나타났다.
디지털 리터러시는 5.35점, 자기주도학습능력은 7.95점, 학습몰입은 4.76점, 학업적 자기효능감은 2.67점 향상됐다.
학생들은 1인당 평균 1,062개의 문제를 풀이했다. 틀린 문제를 바로 다시 풀고, 부족한 개념을 반복적으로 학습하면서 학습에 대한 자신감과 참여도도 높아졌다.
교수자 역할의 변화
풀리캠퍼스 도입 이후 교수자는 모든 학생에게 동일한 강의를 제공하는 역할에서, 학습 데이터를 바탕으로 학생별 어려움을 진단하고 필요한 도움을 제공하는 역할로 변화했다.
교수자는 학생별 문제 풀이 이력과 개념별 정답률, 학습 참여 여부를 확인해 학생이 어느 지점에서 어려움을 겪고 있는지 구체적으로 파악할 수 있었다.
이를 바탕으로 대면 수업에서 공통적인 취약 개념을 집중적으로 설명하고, 학습 참여가 낮은 학생에게는 개별 상담과 튜터링을 제공했다.
AI가 반복 문제 제공과 즉각적인 채점, 수준별 학습 콘텐츠 추천을 담당하면서 교수자는 학생의 학습 동기를 높이고 정서적으로 지원하는 교육 활동에 더 집중할 수 있었다.
이번 사례는 AI가 교수자를 대체하는 도구가 아니라, 교수자가 학생 한 명 한 명을 더 정확하게 이해하고 지도할 수 있도록 돕는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다.
동시에 AI 플랫폼만 제공하는 것으로는 모든 학생의 성장을 보장하기 어렵다는 점도 확인됐다. 특히 기초가 부족하거나 학습 참여가 낮은 학생에게는 데이터를 기반으로 한 교수자의 상담과 코칭이 함께 이뤄져야 한다.
사례 핵심 포인트
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백석문화대학교, ‘AI코치헬스케어용어’와 ‘AI와수학활용하기’ 교과목에 풀리캠퍼스 적용
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학생별 사전평가를 통해 학습 수준과 취약 개념 진단
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진단 결과에 따라 기초·심화 수준의 맞춤형 콘텐츠 자동 제공
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AI의 진단·반복학습·즉각적 피드백과 교수자의 처방적 지도를 결합
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교수자는 학습 데이터 대시보드로 개념별 정답률과 학습 참여 현황 확인
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‘AI코치헬스케어용어’ 참여 학생 93명의 15주간 학습 데이터 분석
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상위 그룹 평균 28.17점, 중위 그룹 25.27점, 하위 그룹 22.04점 향상
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중위 그룹의 학생 간 성적 편차가 15.10에서 6.50으로 감소
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디지털 리터러시·자기주도학습능력·학습몰입·학업적 자기효능감 향상
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학생 1인당 평균 1,062건의 문제 풀이
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하위 학습자에게는 AI 학습과 함께 교수자의 상담·튜터링이 중요함을 확인
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데이터 기반으로 교수자의 역할을 강의 중심에서 진단·코칭 중심으로 전환
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백석문화대학교가 풀리캠퍼스를 활용해 서로 다른 기초학력과 학습 배경을 지닌 학생들에게 맞춤형 학습을 제공한 과정과 성과를 소개한다. AI 기반 진단과 반복학습, 교수자의 상담과 코칭을 결합한 하이테크·하이터치 수업 모델이 학생의 학업 성취와 자기주도학습 역량에 가져온 변화를 원문에서 자세히 확인할 수 있다.
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