CAI 와 ICAI

인공지능 기법 : 김성식, 홍릉과학출판사, 1996, Page 457~474

1. CAI (Comuter Aided Instruction)

     1.1 CAI 의 개념

     1.2 교수-학습이론과 CAI 의 특성

     1.3 CAI 의 유형

     1.4 CAI 코스웨어 개발절차

     1.5 CAI 에 대한 비판

2. ICAI (Intelligent Computer Aided Instruction)

     2.1 ICAI 의 개념

     2.2 CAI 와 ICAI 의 비교

     2.3 ICAI 의 구조

1. CAI (Comuter Aided Instruction)

1.1 CAI 의 개념

강의에 의한 전통적인 교수방법은 학습자가 교사로부터 배운 학습과제를 반복, 연습하거나 심화 보충할 필요가 있을 때, 학습자가 개인별로 학습내용의 교정, 심화, 보충 등의 학습과정 내지 인지과정이 실현되기가 매우 어렵다.
그러나 다가오는 정보화 사회에서의 교육환경은 인간과 기계가 융합된 고도의 기술 형태의 교육이므로 개인차에 따른 개별 학습이 더욱 강조되게 될 것이다. 따라서 컴퓨터 처리의 고속성, 정확성, 재생성, 용량성, 변인통제의 다양성 및 애니메이션과 시뮬레이션 등의 교육적 잠재력을 이용하면 개인의 학습능력과 학습속도에 알맞은 학습을 제공할 수가 있다.

컴퓨터가 최초로 학교에 도입된 것은 1960년대 초로서 주로 관리의 효율성을 높이기 위해서였다. 그 후 컴퓨터는 관리 기능 뿐만 아니라 학습의 주체 및 수단으로 이용되게 되었다.
CAI 는 하드웨어, 소프트웨어, 코스웨어(학습을 촉진하기 위한 교수환경을 제공해 주도록 설계된 소프트웨어)를 이용하여 실시된다. CAI 체제는 다양한 학습 형태로 개별적인 지도를 실시함으로써 학습자의 흥미를 유지시켜 주며, 많은 학습자를 반복적으로 가르칠 수 있어 결과적으로 교사가 개별적인 학습지도에 전념할 수 있도록 교수를 지원해 준다. 이와 같은 CAI 의 특징과 개념을 정리하여 보면 다음과 같다.

첫째 CAI 는 학생 개개인의 특성을 고려한 개별 수업을 목적으로 컴퓨터를 이용하는 수업이다. 둘째, CAI 는 학습자와 컴퓨터 간의 직접적인 대화식 상호 작용에 의해서 학습이 진행된다. 셋째, CAI 는 개별화된 학습 환경을 조성, 통제하는 상호 작용을 통하여 교수 자료의 제시를 컴퓨터를 활용하여 직접 가르치는 과정이다. 넷째, CAI 는 개념과 기능의 직접적인 교수에 목적을 두고 있다.

1.2 교수-학습이론과 CAI 의 특성

교수-학습이론은 너무 다양하여 어느 한가지 기준으로 분류할 수 없으나 여기에서는 컴퓨터교육과 관련하여 행동주의적 접근방법과 인지론적 접근방법으로 나누어 분류하고 그와 같은 교수-학습 이론을 토대로 컴퓨터 교육의 방향을 살펴보겠다. 이와 같은 분류는 교육 심리학에서 행동주의, 행태주의, 연합주의 등을 초기의 교육심리학으로 분류하고 40년대 이후에 등장하는 여러 가지 이론들을 인지론적 심리학으로 분류하는 방법에 따른 것이다.

(1) 행동주의적 접근

행동주의자들은 학습을 개인과 환경사이의 상호작용으로 이해하였다. 행동주의에서 학습원리는 환경을 조정하여 최선의 상호작용을 유도하는 것이며 이에 따라 학습자의 행동이 실수하지 않도록 조심스럽게 자극을 제공하는 실수없는 학습(errorless learning)을 제시하였다. 행동주의 이론을 학교교육에 적용한 것이 소위 프로그램 학습(programmed instruction)이다.

프로그램 학습의 주요 원리는 능동적 반응(조작)의 원리와 즉각적 강화의 원리이다. 즉, 바람직한 반응을 유도하기 위한 조작과 반응중에서 바람직한 것에 대한 즉각적인 강화를 제공함으로써 바람직한 반응의 빈도를 높인다는 것이 프로그램 학습의 원리이다. 이와 같은 프로그램 학습의 원리에 따라 교수자료를 조직한다면 효과적인 학습이 일어날 수 있다고 한다.

행동주의 이론은 CAI 프로그램 제작을 위한 훌륭한 기본 지침이 되고 있다. 모든 CAI 자료는 최소한 프로그램 학습의 원리에 입각하여 제작되어야 한다. 즉, 체계적이고 점진적으로 설계된 학습자료를 자극 제시, 반응 판단, 피이드 백의 순서로 제공하고 학습이 완료된 후에는 다음 학습계열을 제공하여야 한다.

(2) 인지론적 접근

인지이론은 결과로서의 학습이 어떻게 일어나는가 하는 것보다 인간이 어떠한 사고의 절차와 과정을 통해서 지식을 획득하는가 하는데 관심을 두고 있다. 인지이론은 행동주의가 단순한 학습과 실험실 연구에 몰두한 것과는 달리 비교적 복잡한 문제해결에 관심을 가지고 수업관련 변인을 다루었으며, 학습을 개인학습자에 의해서 의미와 이해가 구성되어가는 과정으로 이해하고 수업전략을 세우려는 것이다.

표 1 CAI 에 이용되는 컴퓨터의 기능

인지론적 교수-학습 이론에 가장 큰 영향을 준 사람은 Piaget이다. 피아제는 인간의 지적발달은 ① 감각운동 단계(1~2세), ② 전조작 단계(2~7세), ③ 구체적 조작단계(7~13), ④ 형식적 조작단계(13세이후) 등 4개의 단계를 통하여 연령과 보조를 맞추어 진보하며 이와같은 아동의 인지발달 단계에 따라 교육을 해야 한다고 주장하였다. 피아제는 또한 인지발달은 기존의 지식구조에 새로운 지식이 동화, 평형 및 조절되는 과정속에 이루어 진다고 주장하여 지식의 체계적인 습득이 중요함을 일깨워주었다.

Bruner는 피아제의 조작단계를 상징표현 단계라고 부르고 피아제의 이론을 계승발전시켰다. 브루너 이론의 핵심은 모든 지식은 구조를 가지고 있으며 그와 같은 지식의 구조를 찾아낼 수 있도록 아동들의 지적수준에 맞게 교육한다면 어느 수준에 있는 아동이라도 교육이 가능하다는 것이다. 브루너는 학습자가 통찰(insight)에 의하여 스스로 지식의 구조를 발견하는 것이 바람직하기 때문에 교사는 그러한 발견을 안내해야 한다고 주장한다. 이를 발견학습(discovery learning)이라고 부른다.

Gagne는 인지인론과 행동주의 이론을 결합하여 수업 설계에 반영할 수 있는 방법을 제안하였다. 그는 학습기반을 정보처리 이론에 두면서 인지과정에 대한 연구와 인지전략에 관한 연구를 통합하려고 시도하였다. 가네는 '수업설계의 원리'에서 9가지 수업사태와 그와 관련된 학습과정을 주장하였다. 이를 요약하면 표 1과 같다.

(3) 구성주의

구성주의(constructivism)는 행동주의와 인지론을 객관주의(objectivism)라고 규정하고, 객관주의는 지식을 세분화, 계열화하여 개념지도 등을 학습자에게 효과적으로 전달하는 교수전략에 중점을 두고 있는 반면, 구성주의는 인간을 떠난 객관적인 실제라는 것은 존재하지 않고, 실제는 인간의 마음속에서 주관적으로 존재하는 것이라고 정의한다. 구성주의에 따르면 지식은 학습자에게 전달되어 질 수 있는 것이 아니며, 다만 학습자가 스스로 구성해 나가는 것이라고 주장한다.

구성주의에 입각한 교수설계의 원리는, 1) 지식은 개인의 경험으로부터 구성되며, 학습은 세계에 대한 개인의 해석이므로 지식은 교사에 의해 전달되어지는 것이 아니라, 학습자 스스로가 능동적으로 구성해 나가야 하고, 2) 사물이나 사건의 의미는 다양한 관점으로부터 개인이 해석하는 것이므로, 다른 사람들의 다양한 관점을 수용하기 위하여 협동 학습을 중요시하며, 3) 학습은 학습될 내용이 활용될 실제 상황에서 이루어져야 가장 효과적이므로 학습환경은 실제와 유사하게 구성되어야 하며, 4) 평가는 한가지의 성취도가 아니고, 과제의 수행과정에서 연속적으로 이루어져야 한다는 것이다.

이와 같은 원리를 적용하여 코스웨어를 설계할 경우 설계의 세부적인 요소들인 학습자 분석, 내용 분석, 학습 목표, 학습 결과의 평가 등에서 객관주의와 구성주의는 현저한 차이를 보이고 있다. 예를 들면, 객관주의적 원리에서는 학습 내용을 절차적, 위계적으로 분석한 후 그 연결방법을 고안하고, 학습될 요소들을 단순화, 조건화, 체계화하고, 선수학습을 명세화하여 교수한다. 반면, 구성주의 설계 원리는 학습될 내용들이 주관적이기 때문에 학습 내용은 분석될 수 없다고 전제하고, 학습 내용은 관련된 자료들을 학습자에게 풍부하게 제공하여 학습자가 자신의 인지과정에 따라 학습하도록 환경을 만들어주는데 초점을 맞춘다.

1.3 CAI 의 유형

CAI 는 개별화 학습이 가능하고, 광범위한 여러 과목이 다양한 교수 전략으로 구성될 수 있으므로 교사의 교육 능력을 확대할 수 있으며, 학습자의 무한한 잠재력을 개발할 수 있다. CAI 는 교수 전략에 따라 반복 연습형(drill and practice), 개인 교수형(tutorial), 모의 실험형(simulation), 문제 해결형(problem solving), 교육 게임형(educational game) 등의 유형으로 구분해 볼 수 있다.

(1) 반복 연습형

CAI 프로그램 중에 가장 많이 사용되는 방식으로 학생들이 이미 습득한 지식을 유지하고 강화시키는데 도움이 된다.
개요 부문에서는 학습할 내용에 대한 안내가 제시되며, 연습할 문항이 선택되고, 학습자가 선정된 질문 문항에 응답을 하게 되면, 컴퓨터는 학습자의 반응을 판단하고, 적합한 피드백을 제공한 후 수업을 마치게 된다. 이 때, 연습할 문항을 다 마칠 때까지 문항 선정, 질문과 응답, 응답에 대한 판단, 피드백의 과정은 계속적으로 반복된다.

반복 연습 유형을 더욱 효과적으로 사용하기 위해서는 다음과 같은 점에 유의해야 한다. ① 학습자가 기능을 수행할 기회를 많이 제공해야 하고, 학습자의 반응에 대해 명확히 지도해 주어야 한다. ② 반응은 간단하고 즉각적이어야 하며, 여러 번 반응할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 복잡한 절차와 불필요한 정보를 최소한도로 줄이고 필요 없는 대사도 줄여야 한다. ③ 잘 짜여진 분지와 색, 음 등의 다양한 기법을 사용하여 연습 유형을 흥미롭게 만들어야 한다. ④ 반복·연습 유형에서는 학습자의 수행 정도에 관한 기록을 저장하기 쉬우므로 이러한 정보를 수집하여 수시로 이용할 수 있어야 한다.

그림 1 반복·연습 유형의 구조 및 절차

(2) 개인 교수형

과거에서 현재에 이르기까지 부모들은 자녀들의 교육에 있어서 개별 지도를 해주는 개인 교사를 채용하기를 원한다. 그러나 이런 것은 특정 층에서만 이루어질 수 있는 것일 뿐만 아니라 학생들 하나 하나에 개인 교사를 배정하는 것도 거의 불가능한 일이 아닐 수 없다. 그러나 이제 컴퓨터를 수업에 도입함으로써 학생들의 개별 지도가 가능하게 되었다.

개인 교수형에서는 학습자에게 먼저 학습 안내가 제공되며 세분된 소학습 단원을 통해 학습 내용을 이해한 후 질문에 임하게 한다. 학습자의 응답은 컴퓨터에 의해 정오가 비교, 분석되며 결과에 따른 적절한 피드백이 제공된다. 이 양식은 학습자의 학습 결과에 따라 변형이 가능하고 학습자 개개인에게 적합한 프로그램을 분기형으로 제시한다는 것이 그 특징이다.

개인지도 양식은 일반적으로 두 가지 형태로 나뉘는데 직선형과 분기형이 그것이다.

• 직선형-교과제시, 질문, 피드백을 포함하는 수업계열을 지닌다.
• 분기형-학습된 학습결과에 따른 분기가 가능하다.

개인지도 양식은 모든 교과 영역에 두루 활용될 수 있고 정보 제공, 원리와 법칙의 학습, 문제 해결 전략을 학습하는데 좋다.

(3) 모의 실험형

실생활의 상황과 유사한 모의 상황을 제시하여 학습효과를 증대시키는 방식이다. 이 양식은 실제 상황을 모방하거나 그 특징을 모형화하여 학습자가 실생활을 통할 때 소요되는 경비나 위험성을 거치지 않고 경험을 얻게 하는 것이다. 그리고 이 양식은 학습자가 스스로 여러 요소들을 조종함으로써 여러 변수들 사이의 관계를 결정하는 문제 해결을 제시하는데 가장 적절하다.
모의실험형은 비행기의 조종 훈련, 모의 전쟁, 과학 실험실에서의 위험한 실험 등에 활용되면 보다 학습 전략을 가치 있게 할 수 있다.

(4) 문제 해결형

임의의 문제를 제시하여 학습자가 시행착오를 통해 문제 해결 기술을 익히게 하고, 보다 체계적인 사고 유형의 개발을 증진시켜주고 문제 해결력을 고양시켜 준다.

(5) 교육 게임형

학습 내용 자체를 프로그램 속에서 가르치기 위한 방법으로 학습하고자 하는 지식이나 기술을 특정 교수 목표와 관련 짓고 게임 형태의 프로그램을 통해 습득시키기 위한 것이다. 이는 교수 목표에 도달할 원칙을 명확히 제시함은 물론 학습자의 경쟁심·성취 의욕을 고취하는데 있다.

1.4 CAI 코스웨어 개발절차

(1) Smith와 Boyce의 설계 모형

Smith와 Boyce는 컴퓨터를 통한 교수설계 모형을 그림 2와 같이 제시하였다.

그림 2 Simth와 Boyce의 교수설계 모형

그림 3 Hannafin과 Peck의 CAI 교수설계 모형

(2) Hanafin과 Peck의 설계 모형

Hanafin과 Peck는 그림 3과 같이 서로 관련된 4단계로 구성하였는데 이들 각 단계들은 종료시에 진행상황을 평가하여 다음 단계로 진행되거나 수정사항이 있는 경우에 그 사항을 수정하여 다시 한번 그 단계를 거치도록 하였다.

① 제1단계(요구측정 단계)      : 이 단계는 계획단계이며 CAI 프로그램의 성공 여부를 결정하는 중요한 단계로서 과제의 특성을 명확히 해야 하는데 ㉠ 학습자의 특성 파악 ㉡ 환경 파악 ㉢ 제한점 파악 ㉣ 학습과제의 최종목적 및 학습목표 기술 ㉤ 평가 항목의 개발 ㉥ 컴퓨터의 적절성을 고려해야 한다.

② 제2단계(설계 단계)            : 목적을 달성하는데 최적의 방법을 파악하여 문서화하는 단계로 학습목표를 계열순으로 배열하고 개발하고자 하는 교수 내용에 가장 적절한 CAI 유형을 선택하고 스토리보드를 작성하는 단계이다.

③ 제3단계(개발 및 시행 단계) : 지금까지 지면상에서 설계된 코스웨어를 실제 컴퓨터 프로그램으로 개발하는 단계로서 순서도를 그리고, 프로그래밍 언어나 저작도구로 프로그램을 작성하며 오류가 없는지 테스트하여 수정한다. 또한 프로그램이 수행될 컴퓨터 시스템 및 기타 필요한 내용들을 문서화한다.

④ 제4단계(평가 및 수정 단계) : 1단계부터 매 단계가 끝날 때마다 형성평가를 하여 프로그램을 보완 수정하고 마지막으로 개발된 코스웨어를 총괄평을 하여 완성한다.

1.5 CAI 에 대한 비판

CAI 는 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고, CAI 프로그램의 개발에 대한 비판의 소리는 높다. 현재 CAI 프로그램의 개발이 다소 활발히 이루어지고 있으나, 컴퓨터 언어를 이용하여 개발된 소수의 프로그램을 제외한 대부분의 CAI 프로그램들은 저작도구에 의해서 개발되고 있는 실정이다.

현재까지 개발된 대부분의 저작도구들이 CAI 의 특징을 살릴 수 있을 만큼의 저작 기능을 갖지 못하고 있는 실정이다. 이러한 저작도구의 한계로 인하여 일정한 절차에 의하여 순서적으로 문제를 제시하고 있는 형편이다. 이런 상황에서 CAI 의 가장 큰 장점은 개별화 수업이라고 하면서 몇 가지 종류의 피드백을 마련해 놓고 순서적으로 또는 임의적으로 선택하여 학습 문제를 제공하고 있으며, 학습자의 수준에 맞는 내용을 던져주고 있다. 다시 말하면 기존의 CAI  들이 똑같은 내용을 학습자에게 일괄적으로 제공함으로 진정한 의미에서, 자칫 잘못하면 개별 학습이 이루어질 수 없는 잘못을 범할 수도 있다.

이와 같은 비판을 극복하기 위한 노력으로 교사가 가지고 있는 전문지식을 CAI  에 접목시키기 위한 작업이 활발히 연구되어 오고 있다. 즉 교사가 갖는 전문지식을 가지고, 이러한 지식에 학생의 학습과정을 추적 비교하여 학생들이 학습의 상태를 정확히 판단하고 그에 따른 교수 전략을 구사하는 ICAI  에 대한 연구가 그것이다.

지능형 컴퓨터 보조 수업 (ICAI ) 은 CAI 프로그램 자체가 지능적으로 작용함으로써 사람이 교수하는 것과 비슷하게 진행하여 나가는 CAI  라고 말할 수 있다.

2. ICAI (Intelligent Computer Aided Instruction)

2.1 ICAI 의 개념

ICAI 는 기존의 CAI 의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공할 수 있으며, 주요 목적은 제어의 흐름이 사전에 규정된 분기에 의해 결정되는 CAI 와는 달리 지식망과 추론규칙에 의해 개인별 학습 성취도에 따른 교육으로 전통적 교육의 획일성을 제거할 수 있는 컴퓨터 보조학습 프로그램이다. 그러므로 지능적 컴퓨터 보조학습 프로그램은 인간과 유사할 정도로 CAI 프로그램 자체가 지능적으로 작용함으로써 사람이 교수하는 것과 비슷하게 진행하여 나가는 프로그램이라 볼 수 있다.

ICAI 는 지능적교수시스템(ITS : intelligent tutoring system)이라고 부르기도 하는데 ICAI 는 보다 개별화된 강력한 CAI 를 개발하는데 그 목적이 있다.

ICAI 의 영역은 컴퓨터 과학 분야에서는 인공지능의 응용 분야인 전문가 시스템의 일종으로 다루어지고, 교육학에서는 교육 공학 및 교육 방법론이 완전학습을 보장하려 하고 있고 심리학에서는 학습이란 주어진 정보로부터 새로운 의미를 끌어내고 이 의미를 개인의 기존 인지 구조에 통합시키는 활동으로 본다. 그러므로 보다 효과적인 ICAI 시스템을 개발하기 위해서는 그림 4 와 같이 인공지능뿐만 아니라 인지 심리학 교육학이 상호 결합되어야 할 것이다.

그림 4 ICAI 의 영역

지능형 컴퓨터 보조학습 프로그램 (ICAI) 의 특징은 다음과 같이 여섯 가지로 나누어 볼 수 있다.

1) 학습 내용의 생식적 기능을 가지고 있다.

ICAI 는 학생에게 제시할 학습 프로그램 내용과 전략을 그때 그때 학생의 학습능력 및 진행에 따른 진단 결과에 근거하여 생성시킬 수 있는 능력을 가지고 있다.

2) 혼합된 학습 주도의 기능을 갖는다.

ICAI 는 학습을 진행시키는 과정 속에서 학생이 자기의 필요에 따라 학습을 이끌어 나갈 수 있는 능동적 입장에 서게 할 수 있다. 즉, 학생은 언제든지 컴퓨터가 주도하는 학습과정을 중단시키고, 그에 따른 질문을 한다든지, 컴퓨터가 제시한 내용에 대하여 비판을 할 수 있다.

3) 학생 모델링의 기능을 가지고 있다.

ICAI 는 학생의 학습 진행 과정을 계속적으로 관찰하면서 축적된 자료 위에서 그 학생이 갖는 학습상의 문제, 필요한 학습내용, 학습전략 등의 진단과 그에 따른 교수 처방을 내릴 수 있는 기능을 가지고 있다. ICAI 에서 사용되는 이 학생 모델링의 기법으로는 중복비교 (overlay) 모델, 오류발견 (buggy) 모델, 길 추적 모델 (path-tracing) 모델이 있다.

4) 교수 전략의 질적 기능을 가지고 있다.

ICAI 는 학생에게 필요한 교수 절차를 짜는데 있어서 양적인 데이터에 기초하지 않고 학생의 모델링에 의한 질적인 정보에 따라서 교수 전략을 구사한다.

5) 추론의 기능을 가지고 있다.

ICAI 는 불충분하고 불완전한 정보나 데이터를 기초로 학생이 갖는 학습상의 문제와 필요를 진단하고, 그에 따른 가장 효과적인 교수 전략이 무엇인가를 결정할 수 있는 추론의 기능을 가지고 있다.

6) 자체 개선의 기능을 가지고 있다.

ICAI 는 프로그램 자체가 갖는 학습 진단 및 교수상의 결정 진행의 결과들을 계속 관찰하여 그것이 만족하지 못할 경우에 스스로 그 절차의 결정들을 개선하는 기능을 수행한다.

2.2 CAI 와 ICAI 의 비교

ICAI 는 CAI 가 단순히 문제만을 제시하며 정해진 순서에 따라 학습을 진행시키므로 인하여 학습자의 수준에 맞는 개별화 학습이 미흡하고, 피동적인 학습이 계속됨으로 인해 흥미를 잃기 쉬운 등의 기존의 CAI 의 비판을 극복하기 위한 노력으로 CAI 의 프로그램에 마치 인간교사가 아동들을 상대로 교수-학습을 하는 것처럼 기존의 CAI 에 지능적 기법을 적용함으로써 CAI 의 현재상태를 보다 진보시키려는 시도이다. 그러므로 ICAI 는 학습자의 반응 결과를 질적으로 평가하여 학습자의 수준에 맞는 내용이나 순서를 개선하려는 교수전략을 가지고 있다.

기존의 CAI 와 ICAI 의 근본적인 차이점은 기존의 CAI 가 단순히 문제만을 제시하고, 그 문제에 대한 정답이나 몇 가지 종류의 피이드백, 맞힌 문항의 개수만을 계산하는 정도에 그친데 반하여 ICAI 는 좀더 실제 인간 교사에 접근하는 교사와 같은 역할을 수행하는 프로그램이다.

실제 CAI 와 ICAI 는 여러 면에서 차이점이 있는데, 그 차이를 요약하면 표 2 와 같다.

2.3 ICAI 의 구조

ICAI 시스템들은 많은 형식을 가지고 있지만 기본적으로 학습자와 교사가 일대일 교수-학습하는 방법과 유사한 학습 환경을 학습자와 시스템에 허용하는 방법으로 교육시스템의 주된 요소를 분리해 왔다. ICAI 는 시스템이 가지고 있는 지식을 근거로 하여 학습자의 학습 능력에 따라 적응성 있는 학습을 유도한다. ICAI 가 효율적인 교사가 되기 위해서는 다음과 같은 지식을 가져야 한다.

① 가르치는 주제에 관한 지식

② 학습자에 관한 지식

③ 교수법에 관한 지식

④ 인터페이스에 관한 지식

표 2 CAI 와 ICAI 의 비교

이러한 지식들은 ICAI 가 학습자에게 가장 효율적인 교수법으로 교육 내용에 관한 결정을 할 수 있게 한다. 위의 네 가지 형태에 따라 ICAI 시스템의 구조는 일반적으로 3개의 기능적 모듈과 그들의 상호작용에 의한 접속 모듈로 크게 4가지의 기본 요소로 구성되어 있다. 이 요소들은 전문교사가 가르칠 내용을 담고 있는 전문가 모듈, 학생의 반응에 따라 학생의 수준 정도를 장기적으로 파악하여 그 학생의 수준에 대한 정확한 정보를 제공하는 학습자 모듈, 학습자 모듈에서 이루어진 질적 평가에 따라 전문 교사가 행할 수 있는 교수방법을 적용하는 교수전략 모듈, 컴퓨터와 학생간에 필요한 정보를 주고받는 상호접속 모듈이다. 위에서 말한 네 가지 모듈은 각각 떨어져서 독립적인 작용을 하기보다는 하나의 시스템 안에서 서로 밀접한 관계에 있다. 이 네 가지 구성 요소들 간의 상호관계를 나타내면 그림 5 와 같다.

그림 5  ICAI 의 기본 구조

ICAI 구성요소들의 역할에 대하여 좀 더 자세히 알아보면 다음과 같다.

(1) 전문가 모듈

전문가 모듈은 시스템이 학습자에게 가르치고자 하는 관련 학습영역에 대한 전문지식으로 구성되어 있다. 즉, 전문가 모듈을 구축하기 위해서는 학습자가 배워야 할 내용을 담고 있어야 한다. 전문가 모듈은 교수 내용을 생성하고 학습자의 학습 능력을 평가하기 위해서 사용되기 때문에 학습 내용이 기능적으로 조작 가능하게 구성되어져 있어야 하므로 관련 학습영역에 대한 지식은 교수-학습 과정에서 자료의 처리를 위한 컴퓨터 프로그램의 구조로 구성되어야 한다.

ICAI 개발자는 관련 학습영역의 지식이 시스템의 자료구조 측면과 문제해결 절차의 측면에서 용이하게 조작하도록 어떻게 표현할 것인지를 결정해야 한다. 전문가 모듈에서 지식 표현을 위해 사용된 인공지능 기법에는 그 지식의 형태에 따라 의미망 (semantic network), 프레임 (frame), 생성 규칙 (production rule), 서술 논리 (predicate calculus), 절차적 표현 (procedural representation)으로 구분할 수 있다.

강력한 전문가 모듈은 풍부한 지식을 가져야 한다. 따라서 영역 지식을 찾고 표현하기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 지식을 코드화하는 방법에는 기본적으로 세 가지 방법이 있다. 첫 번째는 인간의 지능에 근거하여 코드화할 필요가 없는 영역에 관해 추론하는 방법을 찾는 블랙박스 모델이 있다. 두 번째는 인간 전문가로부터 지식을 얻어내어 그 지식을 코드화하고 적용하는 방법으로 전문가 시스템이 있다. 세 번째는 전문가 모듈을 어느 정도 추상화 수준에서 인간의 지식을 사용하는 방법에 대한 시뮬레이션하는 인지 모델이 있다.

전문가 모듈은 ICAI 의 다른 어느 모듈보다도 인공 지능의 기법을 가장 먼저 도입하였고 또한 가장 효과적으로 사용하고 있는 부분이다.

(2) 학습자 모듈

학습자 모듈은 시스템을 사용하는 개별 학습자에 관한 정보를 가지고 있으며, 특정 학습 과정에 관한 학습자의 성향과 교수 영역에 관련된 학습자의 능력을 평가하기 위해서 사용된다. 즉, 학습자가 현재 이해하고 있는 지식 상태를 시스템이 참조하고 학습자의 요구에 대하여 어떤 형태의 학습 지도를 할 것인가를 결정하기 위해 사용되는 모델이다. 이 모듈은 학습자가 잘못된 개념을 가지고 있거나 최적 해결 방법을 인식하지 못할 때 그 원인을 탐색 추론한 후 가설을 설정하여 교수전략 모듈에서 왜 학습자가 틀렸는가를 파악하게 하고 원인을 제시하는 정보를 제공한다.

전통적인 CAI 에서 학습자 모듈의 개념은 단순히 학습자의 학습결과에 대하여 몇 문제가 맞았다든지 틀렸다든지 하는 정도의 정보만을수록하고 있으나, ICAI 에서의 학습자 모듈 속에는 학습자가 어느 부분에서 어려움을 겪고 있는지, 지금까지 알고 있는 지식 수준은 어느 정도인지 등에 대한 정확한 정보가 수록되어 있어야 한다. 이러한 정보가 바로 교수 전략 모듈과 연결되어 학습자의 학습결손 상황에 따라 적절한 교수전략을 수립할 수 있기 때문이다.

학습자 모듈은 초기의 시스템에서는 거의 개발되지 않은 상태로 사용되었으나 현재에는 그 중요성이 점차로 대두되고 있다[Brecht, B. 1988]. 학습자 모듈이 가장 많이 사용되는 네 경우는 다음과 같다.

• 학습 진도의 결정       : 학습자가 현재의 주제를 완전히 마쳤을 때에만 그 교과과정의 다음 주제로 넘어가는 경우와 주기적으로 학습자의 주제에 대한 이해정도를 평가해서 학습자가 다음 주제로 넘어갈 것인가를 결정하는 경우이다.
• 의도적인 조언의 제공 : 학습자가 필요할 때만 조언을 해주는 스포츠 경기의 코치와 유사하다.
• 적절한 문제의 생성    : 학습자의 현재 능력이 어떤 상태인가를 파악하기 위해서 문제 생성 모듈은 학습자 모듈을 참조하여 그 수준에 맞는 문제를 생성해야 한다.
• 적절한 설명의 채택    : 지능형 교육 시스템이 설명을 잘하려면 학습자가 이미 이해하고 있는 것이 무엇인가를 결정하기 위해서 학습자 모듈을 참조해야 한다.

학습자 모듈은 주로 시스템에 의해서 가지고 있는 전문가 모듈과 관련하여 구축되는데 학습자 모듈이 사용하는 학습 모델링 기법은 크게 불완전 모델 (overlay model) 과 요류 모델 (buggy model) 의 두 가지로 나뉜다.

① 불완전 모델 : 불완전 모델은 학습자의 학습과정과 시스템이 갖고 있는 전문가의 문제해결 과정을 서로 비교하여 학습자를 이해하는 방식으로 학생이 학습내용에 대해 알고 있는 것과 모르는 것으로 학습자 상태를 나타내는 모델이다. 즉, 학습자는 학습할 전체 내용 중 일부분만을 습득하여 불완전한 지식을 가지고 있다는 관점이다. 따라서 이 모델에서는 학습자가 학습한 내용이 배워야 할 전체 내용과 비교하여 어느 부분인지, 앞으로 무엇을 더 배워야할 것인지를 판단한다.

② 오류 모델 : 오류 모델은 불완전 모델과는 달리 학생이 보이는 실수나 오류에 관한 정보를 학생 모듈에 수록하는 형태이다. 오류 모델은 학생들은 전문가가 가지고 있는 지식의 일부만을 알고 있고 나머지 부분을 모르기 때문에 오류를 범하는 것이 아니라 전문가가 갖지 않은 학습자의 잘못된 개념, 부정확한 학습개념, 틀린 지식을 가지고 이를 충실하게 따라하기 때문에 오류를 범하게 되는 것이다. 오류모델은 학습자에게 오류의 원인과 틀린 이유를 설명하여 올바른 방법으로 학습을 지도한다.

(3) 교수전략 모듈

교수전략 모듈은 교수자료를 모아 놓은 것으로 교수자료는 시스템이 언제 어떻게 어떤 자료를 제시할 것인가에 관한 내용들이다. 교수전략 모듈은 학습자를 돕기 위한 다양한 전략에 대한 지식을 가지고 있어야 할 뿐만 아니라 어떤 전략이 어떤 상황에 적합한지를 결정할 수 있어야 한다. 이것은 학습자가 새로운 정보를 이해하도록 유도하는 상황에서 매우 중요하다. 이러한 상황에서 학습자가 때때로 잘못을 하면 교사는 주제에 대하여 학습자가 보다 나은 이해를 하도록 해준다. 교사는 어려운 상황에 처한 학습자를 감지한 후 적절한 중재 시기를 결정할 수 있어야 하고 그 상황에 알맞는 지도를 하여야 한다. 교수방법은 기본적으로 학습자 모듈에서 얻어진 정보에 기초하여 결정되어진다.

교수전략 모듈의 목적은 학습지도 특성의 한계를 규정하고 의사 소통 문제에 대한 해결로서 학습지도를 구현하기 위한 것이다. 현재 ICAI 시스템에서 학습자에게 학습할 내용을 제시하는 교수 전략에는 크게 소크라테스식 방법 (socratic method) 과 코우칭 방법 (coaching method) 을 이용한다.

① 소크라테스식 방법 : 소크라테스식 방법은 교사가 전문 지식과 학습자 사이에서 질의 응답을 서로 교환하는 상호 주도형 대화 방식이다. 이때 교사는 학습자의 의도를 잘 파악해야 하고 주제 목표로 유도하는 질문을 적절히 할 수 있어야 한다. 즉, 학생에게 질문을 던져 학생 스스로 자기가 알고 있는 것이나 내용을 깨닫게 하는 방법으로써 학습자가 잘못 알고 있는 오류를 스스로 깨닫게 하고 잘못된 개념을 수정하는 과정에서 학습자 스스로 아는 것과 모르는 것에 대해 생각하게되고 개념을 수정하도록 하는 방법이다.

② 코우칭 방법 : 코우칭 방법은 교사가 학습자의 행위를 관찰한 후 적절한 때에 적절한 내용으로 학습자에게 조언을 하는 발견 학습 방식이다. 학습자는 교육용 게임과 같은 학습활동을 통해서 일반적인 문제 해결 능력이나 기술을 습득할 수 있는 학습 환경을 제공받는다. 이 방법의 목적은 학습자가 학습 과정 속에서 만족을 느끼면서 그 결과로 학습을 성취하게 하는 것이다. 또한 학습자가 틀린 결정을 내리면 옳은 결정을 내리도록 필요한 자료를 제시하고 연관된 지식을 제공한다.

성공적인 학습은 적응력 있는 교수전략에 의존한다. 왜냐하면 문제가 있을 때 학습자를 항상 증재하는 것보다도 얼마 정도는 학습자 스스로 문제를 발견하도록 내 버려두는 것이 때로는 보다 효과적이기 때문이다. 따라서 교수전략 모듈은 다양한 융통성을 요구한다.

(4) 상호접속 모듈

상호접속 모듈은 학습자가 시스템과 정보를 주고받는 창구를 말한다. ICAI 에서 학습자는 상호접속 모듈을 통하여 시스템과 대화를 주고받으며 학습을 진행해 가게 된다. 이와 같이 상호접속 모듈은 학습자와 컴퓨터와의 실제적인 의사 전달을 조절하기 위한 것으로 교수전략 모듈에 의하여 제공되어진 정보가 학습자마다 다른 교수법을 적용하여 이 모듈을 통해 제시된다. 이 모듈의 중요한 역할은 학습자의 정보입력(대답 또는 질문)을 시스템 안에 처리시키고, 그 처리의 결과 생성된 자료나 정보를 학습자에게 제공해 주는 것이다.

주제영역에 대한 학습자의 구조가 전문가 모듈의 구조와 상당히 다르기 때문에 상호간의 번역 작업은 어렵다. 즉, 전문가 모듈은 교사와 학습자 사이의 교습형태를 고려하여 시스템의 내적 표현과 학습자가 이해 가능한 인터페이스 언어 사이에서 번역하여 대화를 진행 시킨다. 이러한 부분의 매체기술의 진보는 마우스, 아이콘, 메뉴 방식 및 멀티미디어의 기술발달, 자연어 처리의 발달 등 다양한 도구를 제공하여 지식전달을 향상시키고 있다.

상호접속 모듈의 설계가 혼란스럽거나 불충분하게 설계되어진다면 전체적인 교육의 효율성을 떨어뜨린다. 좋은 상호접속 모듈을 설계하는 것은 어렵지만 잘 설계된 상호접속 모듈은 여러 면에서 ICAI 의 능력을 강화시켜 준다.