논문 #6. 학습용 에이전트 의인화 설계 요인

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학습용 에이전트 의인화 설계 요인: 인간성과 역할을 중심으로

 해당 논문은 스마트폰을 통해 외국어(영어)를 학습하는데 있어 사용자 경험을 제고할 수 있는 학습 에이전트의 의인화 설계 요인을 검증하는 것을 목적으로 둔다.

이 연구에서는 콘텐츠를 전달하는 학습용 에이전트를 설계할 때 학습 촉진, 신뢰, 매력 인식에 영향을 미치는 의인화 요인 중 에이전트의 체화 유무, 인간적 본성(HN)의 부여 정도, 역할 설정(지도자 vs. 동반자) 효과를 실험 연구로 검증하였다.

인공지능 에이전트의 사용자 경험을 사회적 역할로 분류해서 살펴본게 흥미로워서 리뷰를 진행하게 되었는데 결과적으로 학습 환경임에도 불구하고 "지도자"보다 "동반자"를 더 선호하는 경향이 관찰되었다는 것이 인상적이었다. 

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이 논문은 의인화 이론, 사회적 역할 이론 그리고  인간성 이론에 근거하여 2 (HN 고 - 저) x 2 (교수자 vs. 동반자) x 2 (체화 이미지 있음 - 없음)의 8개 조건의 실험을 진행하였다.

 

실험은 총 146 (여자 76명, 남자 70명)명이 참가하였으며 외생변수 발생을 미연에 방지하기 위해 참가자들은 모두 대학교에 재학 중이거나 휴학 중인 학생들로 한정하였다.

 

실험 종료 후 참가자들에게 10,000원 상당의 사례가 지급되었다. 

 

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인간성 이론

인간성 이론은 인간의 본질적인 특성에 대한 이론으로 Uniquely Human(이하 UH)과 Human Nature(이하 HN) 두 가지 개념으로 구분된다.

 

Uniquely Human

UH는 인간만이 갖는 독특한 특성으로 다른 동물과 구별되는 특성입니다. UH는 언어능력, 도구 사용능력, 추상적 사고능력 등의 속성을 포함한다.

이러한 속성들은 인간만이 갖는 독특한 특성으로 다른 동물과 구별되는 요소이기도 하다. 

 

Human Nature

HN은 사람이 갖는 기본적인 특성으로 타 고난 인간적 특성과 관련되며 인간으로서 반드시 갖추어야 하는 특성이다.

HN은 감정적 대응, 상대에 대한 따뜻함, 인지적 개방성, 독립적 능동성, 깊이 있는 피드백 등의 속성을 포함고 있는데

이러한 속성들은 에이전트의 의인화 설계 시 고려되어야 한다는 선행 연구들이 존재한다.

 

 

저자는 위의 인간성 이론 중에서도 HN 즉 Human Nature에 집중하여 학습형 에이전트를 살펴보았다. 

HN 이 높은 경우와 낮은 경우로 나누어 학습자에게 미치는 영향을 살펴보았는데,

 

HN차원의 정도 차이에 따라 학습자의 학습의욕과 경험에 미치는 영향에 차이가 있을 것이라는 가정을 바탕으로 연구를 설 계하였다.

 

의인화 이론

의인화의 개념은 앞선 글에서 다루었기 때문에 따로 언급하지 않으려고 한다.

이미 너무나 많은 선행 연구들이 에이전트의 의인화의 정도에 대한 실험을 진행해 왔지만, 해당 논문에서는 의인화의 정도를 아래 두 가지로 구분하였다. 

 

1. 음성으로만 구현하여 학습 콘텐츠를 제공할 것인지,

2. 학습 콘텐츠와 에이전트의 이미지를 함께 제공할 것인지

 

연구자는 음성과 함께 이미지를 제시하는 경우와 이미지 없이 음성만 제시하는 경우

그에 따라 학습자의 학습효율과 경험에 차이가 발생할 것이라고 보았다.

 

사회적 역할 이론

사회적 역할 이론은 사회적 상호작용에서 개인이 수행하는 역할에 대한 이론이다.

이 이론은 개인이 사회에서 수행하는 다양한 역할이 그들의 행동과 태도에 영향을 미친다는 것을 주장한다.

여기서는 학습용 에이전트의 역할 설정(지도자 vs. 동반자) 효과를 실험 연구로 검증하였는데

학습용 에이전트가 지도자 역할을 수행하는 경우와 동반자 역할을 수행하는 경우의 차이를 분석하였습니다.

즉, 언어를 학습하는데 있어 내 앞에 그 상호작용 대상이 선생님인지, 친구인지에 따라 그 결과가 어떻게 다를지를 살펴보는 것이라고 이해하면 쉬울 것 같다. 

 

연구자는 이런 인공적 에이전트의 역할이 미칠 수 있는 학습효과와

어떤 역할을 수행할 때 사용자 경험에 더 긍정적인 영향이 발생할지를 살펴보았다.

 

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연구 방법

조작화 검증

먼저 실제 참여자들을 대상으로 실험을 진행하기 위해 Pre-test의 과정을 진행했다.

실험 처치물 제작이 연구 목적에 적절한지를 확인하기 위해 총 12명의 참가자를 모집하여 HN차원의 높고 낮음, 역할 구분 처치가 적절한지 확인하였다.

이미지 추가 여부는 명백한 구분이 가능하여, 조작화 검증에 포함하지 않았다.

 

설계 방법

시나리오에 대한 학습효과가 발생할 수 있어 집단간 변인 (between-subject)으로 설계하였고,

각 8개 조건 (A~H)에 대해 참가자를 무선할당 하였다.

남녀 성비는 각 실험 그룹에서 최대한 균등하도록 하였다

 

시나리오 구성

HN 차원의 높고 낮은 수준에 따라 학습용 에이전트의 커뮤니케이션 방식을 달리한 시나리오를 개인용 PC 상에서 텍스트와 스피커를 통한 음성으로 제시하였다.

 

시나리오 자극 조작

 

연구자는 학습용 에이전트의 역할은 크게 학습동반자와 학습 지도자로 나누어서 각 역할에 따라 다른 커뮤니케이션 내용과 방식을 시나리오에 반영하여 텍스트 및 음성으로 제시하였다.

 

아래의 표에서 확인 가능한 것처럼, 추임새/ 이름 부르기/ 지시 표현/ 격려 표현을 HN의 정도를 구분하여 정리하였다. 

 

 

• 학습동료: 보다 친근한 어투와 내용의 커뮤니케이션. 약점이나 실수도 드러내는 시나리오를 작성
• 학습지도자: 전문적인 지식을 드러내고 좀 더 형식적이고 학습자보다 우월한 지위를 드러 내는 내용의 시나리오 작성

 

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실험결과

척도 신뢰성

척도의 신뢰성을 크론바흐 알파(Cronbach’s alpha) 계수를 이용하여 평가한 결과

①학습촉진=0.91,

②신뢰성=0.84,

③매력성=0.88로 나타났다.

 

**크론바흐 알파(Cronbach's alpha) 계수는 심리학과 교육학에서 사용되는 신뢰도 측정 지표 중 하나로 이 계수는 측정 도구가 일관성 있는 결과를 제공하는지를 평가하는 데 사용된다.
크론바흐 알파 계수는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 값이 높을수록 측정 도구의 신뢰도가 높다고 평가한다.
일반적으로 크론바흐 알파 계수가 0.7 이상이면 측정 도구의 신뢰도가 높다고 판단한다. 

 

즉, 세 가지 항목 모두 측정 도구의 신뢰도가 높은 것으로 결과가 나온 것이다. 

 

 

실험 분석

• HN 수준이 높다고 학습촉진이 제고되는 것은 아니고 학습용 에 이전트가 동반자 역할을 하면서 이미지가 주어질 때 HN 수준이 높을 경우 학습촉진에 긍정적으로 영향을 미쳤다.
• 특히 이미지 요인이 상호작용효과가 발생하는 요인으로 모두 포함되었다. 따라서 이미지가 학습 촉진 효과에 미치는 영향에 주목할 필요가 있다.

 

• 학습용 에이전트에 대한 사용자 경험 중 신뢰성은, HN 정도가 높고 학습용 에이전트의 역할이 동반자일 때 향상되었다.
• 학습촉진과 마찬가지로 동반자 x 이미지 x HN 수준이 높은 경우에도 향상되는 것으로 나타났다.
• 학습용 에이전트의 역할이 동반자, HN차원이 높음 등과 같이 친근감이 더 쉽게 형성될 수 있는 조건에서 신뢰성이 증가됨을 알 수 있다.

 

• 한편 학습자가 학습용 에이전트를 매력있다고 인지 하는 정도는, 에이전트의 HN 수준이 높고 동반자로 역할하면서 의인화 요소로써 이미지가 추가되는 조건에서 가장 큰 것으로 나타났다.
• 이로써 동반자, 높은 차원 의 HN 속성이라는 조건으로 인한, 다소 감성적인 요인인 친근함이 참여도에 영향을 줄 수 있음을 알 수 있다

 

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시사점

위 연구를 통해서 살펴볼 수 있는 시사점은 다음과 같다.

 

첫째, 챗봇의 의인화 설계는 사용자 경험에 영향을 미치기 때문에 조작에 신중해야 한다. 

이 연구에서는 HN요인이 이미지와 역할 요인과 결합되어 설계될 때, 학습 촉진 및 신뢰성, 매력성과 같은 전반적인 사용자 경험 효과에서 효과가 나타났음을 검증하였다.

따라서 챗봇의 의인화 설계가 적절하게 이루어져야 사용자 경험이 향상될 수 있음을 시사한다. 

둘째, 챗봇의 의인화 설계 요인 중 HN요인은 중요하다.

이 연구에서 HN요인은 단독으로는 학습 촉진 효과가 나타나지 않았지만, 이미지와 역할은 학습 촉진 효과뿐 아니라 다른 사용자 경험 요인도 향상시켰음을 보여준다.

따라서 챗봇의 의인화 설계 시 HN요인을 고려하여 설계해야 함을 설명한다.