요약
아주대학교가 현실적이고 지속 가능한 개별 맞춤형 학습을 구현하기 위해 AI 기반 적응형 학습 플랫폼 ‘AALS’를 구축하고 있다. AALS는 대학의 학습관리시스템을 중심으로 풀리캠퍼스의 맞춤형 학습 콘텐츠를 연동해, 학생이 기존 LMS 안에서 자신의 수준에 맞는 학습을 진행할 수 있도록 지원한다. 교수자는 모든 수업을 전면적으로 개인화하는 대신, 학기 중 필요한 주차와 학습 내용에 맞춰 적응형 학습 모듈을 구성하고 기존 수업에 단계적으로 적용할 수 있다.
활용 배경
개별 맞춤형 학습은 학생마다 다른 배경지식과 학습 속도, 목표를 고려할 수 있다는 점에서 이상적인 교육 방식으로 평가받아 왔다.
그러나 실제 대학 수업에서 학생의 학습 상태를 지속적으로 진단하고, 개인별로 다른 학습 경로를 제공하려면 교수자의 수업 설계와 운영 부담이 커지는 문제가 있다. AI 기술을 활용하더라도 모든 수업 과정을 완전히 개인화하거나 자동화하기에는 기술적·교육적 한계가 존재한다.
아주대학교는 이러한 현실적인 제약을 고려해 전체 수업을 한 번에 전환하기보다, 학기 중 필요한 시점과 학습 내용에 맞춤형 학습을 적용하는 ‘모듈형 맞춤학습’ 방식에 주목했다.
풀리캠퍼스 활용 방식
아주대학교가 구축 중인 ‘AALS(Ajou Adaptive Learning Square)’는 대학 LMS를 기반으로 학생과 교수자의 맞춤형 학습을 지원하는 AI 기반 적응형 학습 플랫폼이다.
아주대학교는 풀리캠퍼스를 국제 교육기술 연동 표준인 LTI 방식으로 대학 LMS와 연결하고 있다. 이를 통해 학생은 별도의 서비스에 다시 로그인하거나 복잡한 설정을 거치지 않고, 기존 LMS에서 풀리캠퍼스의 맞춤형 학습 콘텐츠를 이용할 수 있다.
교수자는 기존 강의 구조를 유지하면서 수업 목적과 학생의 학습 상황에 따라 필요한 콘텐츠와 적응형 학습 모듈을 선택해 LMS 수업에 적용할 수 있다.
예를 들어 대학 물리학 수업 전체를 맞춤형 학습으로 전환하지 않고, 학생들이 특정 개념을 어려워하는 일부 주차에만 맞춤형 진단과 보완학습을 적용하는 방식이다.
이러한 모듈형 접근은 교수자와 학생의 부담을 줄이면서도, 필요한 시점에 학생별 학습 수준에 맞는 교육을 제공할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
사례 핵심 포인트
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아주대학교, AI 기반 적응형 학습 플랫폼 ‘AALS’ 구축
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모든 수업이 아닌 필요한 시점과 내용에 적용하는 모듈형 맞춤학습 추진
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풀리캠퍼스를 LTI 방식으로 아주대학교 LMS와 연동
•
학생은 기존 LMS에서 별도의 추가 로그인 없이 맞춤형 콘텐츠 이용
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교수자는 기존 수업 구조를 유지하면서 필요한 학습 모듈을 단계적으로 적용
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학생 수준 진단과 맞춤형 학습 경로 제공을 하나의 수업 흐름으로 연결
•
교수자의 수업 운영 부담과 학생의 학습 피로도를 고려한 지속 가능한 개인화 모델 제시
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표준화된 LMS 연동을 기반으로 대학 맞춤형 학습의 확장 가능성 확보
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조선에듀 원문에서 자세히 보기
최재원 아주대학교 교수학습개발센터 연구교수가 설명하는 AALS의 설계 배경과 모듈형 맞춤학습의 의미를 원문에서 자세히 확인할 수 있다.
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