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현재 다양한 학습 앱이 개발 출시되고 있으나, 난독증 학습자를 위한 한글 해득 앱은 ‘소중한글’이 유일하며, 최근 난독증 학습자에게 필수적인 한글 파닉스 교수법(소리 중심 교수법)을 적용하여 출시된 ‘토도한글’이 있어, 이 두 프로그램을 대상으로 직접 사용해보며 분석하였다. <표 1>은 대상 앱들을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 두 가지 앱 모두 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기의 영역을 다루고 있으며, 이를 게임 형태의 다양한 학습활동으로 제공하고 성취도나 학습 현황을 제시하여 현재 학습의 진행 상황을 파악할 수 있다. 학습 단계나 커리큘럼은 학습자의 선택 또는 진단평가 결과에 따라 구성되었다. 읽기 영역의 경우에는 두 프로그램 모두 앱에서 나오는 소리를 듣고 따라 읽거나, 읽은 소리가 녹음 되어 앞서 제시된 음성과 함께 녹음된 음성이 나오는 방식이었다.

쓰기 영역은 화면에 표시되는 획을 따라 쓰는 방식으로 진행되었다. 읽기와 쓰기 모두 학습자의 음성이나 필기 오류에 대한 피드백은 별도로 제공되지 않았다.

본 연구에서 개발하고자 한 앱도 난독증 학습자의 한글 해득에 효과적인 교수법인 음소인식 활동을 포함한 한글 파닉스(소리 중심 교수법)와 게이미피케이션을 적용한 학습 활동들로 구성되었다는 점은 선행 프로그램들과 비슷하다. 그러나 본 연구에서 개발하고자 한 앱과 기존 프로그램들과는 아래와 같은 차이점이 있다. 먼저 읽기와 쓰기를 학습하는 과정에서 제일 중요한 학습자의 음성과 필기를 실시간으로 인식하고, 오류가 있는 부분에 대해 즉각적인 교수 피드백을 줄 수 있도록 AI 기반의 음성 및 필기 인식 기술을 적용하였다는 점이 가장 큰 차별점이다. 학습자가 스스로 글자를 정확하게 읽었는지 검증받고, 오류가 있는 경우 효과적인 교수 피드백을 통해 읽기 기술을 습득해 나가야 하므로 본 연구에서는 직접교수법을 적용한 실시간 교수 피드백을 제공하고자 하였다. 쓰기의 경우도 학습자가 자신이 쓴 글자가 정확하게 철자 되었는지를 검증받고, 오류가 있는 경우 실시간으로 교수 피드백을 받음으로써 읽기와 쓰기 기술을 모두 습득할 수 있게 된다. 더불어 초기 진단평가뿐만 아니라, 학습이 진행되는 상황에서의 학습 수행을 평가하여 반복이 필요하거나, 이미 습득하여 학습이 필요 없는 부분들을 넘어갈 수 있도록 커리큘럼이 실시간으로 변경되도록 구성하였다. 이와 같은 차이점을 통해 난독증 학습자가 전문교사 없이도 자기주도적으로 효과적인 학습을 할 수 있도록 ‘AI 기반 난독증 학습자들을 위한 한글 교육 앱’을 제안한다.

본 연구에서는 난독증 학습자의 한글 학습 능력 향상과 자기주도학습 능력 강화를 목적으로 이들의 특성에 맞춘 전문적인 교수법에 더해 AI 인식 기술을 적용하고자 한다. 위에서 논의한 한글 교육 앱 분석 결과를 고려한 연구의 설계 방향은 다음과 같다.

첫째, 학습자의 수준 평가를 통해 개별 맞춤 학습이 이루어지도록 한다. 수준 평가는 모든 목표 자소에 대한 읽기와 쓰기 정확도를 통해 이루어지며, 분석결과를 통해 학습단계와 커리큘럼 구성된다. 학습자는 수행평가 결과 보고서를 통해 각 영역별 수행 수준과 추후 학습이 필요한 영역과 기간을 확인할 수 있도록 하였다. 한글 읽기·쓰기 발달 체계를 바탕으로 개발된 오류 분석 알고리즘에 따라 학습자의 현재 수준에 가장 적합한 학습 단계 및 빈도를 결정하여 개별 맞춤형 학습이 이루어진다. 이때 학습자의 학습 수행 결과를 running record 방식으로 채점 및 분석한 후 학습 커리큘럼을 재구성한다.

둘째, 음성·필기 인식 AI 기술을 적용하여 자동으로 채점 및 진단, 평가가 이루어지도록 한다. 학습자가 학습 활동 수행 중 수집된 음성과 필기를 실시간으로 인식하고, 오류 분석 알고리즘에 따라 분석하여 학습자의 습득 수준을 측정하고 이에 적합한 학습을 제공하도록 한다.

셋째, 모든 학습 단계에서 평가 및 시·청각적 교수 피드백을 실시간으로 제공해 준다. 학습 도중 행해지는 모든 활동 및 수행에 대해 직접교수법을 적용한 피드백을 제공하였다. 학습 도중 행해지는 모든 활동 및 수행에 대해 직접교수법을 적용한 피드백을 제공하였다. 정답인 경우에는 강화 피드백을 주었고, 오답인 경우에는 틀린 부분이 있음을 알려주고 수정할 기회를 주었고, 다시 오답을 제시한 경우에는 학습자의 응답에서 어떤 부분에서 오류가 있는지에 대한 정보를 제공하고 수정할 기회를 다시 주었다. 그럼에도 오답인 경우에는 정답에 이르는 과정과 함께 정답을 제시하여, 학습자의 오답과의 차이를 알 수 있도록 피드백을 제공하였다. 실시간으로 가이드를 제공함으로써 학습자가 정확한 학습을 할 수 있도록 유도하고, 쌍방향 학습(interactive learning) 강화를 이끌어내도록 한다.

넷째, 난독증 학습자들이 쉽고 편하게 다룰 수 있도록 단순하고 직관적이면서, 밝거나 화려하지 않은 색감의 UI/UX를 적용한다. 난독증이 있는 경우 흰 배경의 검은 글자와 같은 고 대비 색상의 문자를 읽는 것을 어려워하고[29] 글자나 선들이 춤추며 움직이는 것처럼 느끼기 때문이다[30].

다섯째, 친근한 캐릭터와 게임 활동을 배치하여 학습자들이 학습에 거부감을 느끼지 않도록 한다. 캐릭터가 학습의 수행을 함께 가이드하고, 실시간으로 수행에 대한 피드백을 제시하기 때문에 혼자서 하는 학습이라 느끼지 않고 나만의 선생님과 함께 수업하는 느낌을 받을 수 있도록 한다. 또 활동에 게이미피케이션 학습 모델(Gamification Learning Model)을 적용하여 반복 학습과 자기주도학습을 유도하는 몰입형 학습(Immersive Learning)을 제공하도록 한다.

본 연구에서 개발 및 적용하는 한글 해득 앱은 난독증 학습자에게 전문적인 교수법으로 학습자의 발달 수준에 맞춘 개별화된 학습 과정을 통해 한글을 가르치는 AI 한글 교사의 역할을 한다. 난독증 학습자가 가지고 있는 인지 처리능력의 결함을 극복하고, 학습을 통해 한글 해득을 이루는 데 목적이 있다. 한글 해득을 통해 학습뿐만 아니라 실생활에서도 어려움을 겪지 않도록 하는 데 의의를 둔다.

본 연구에서 개발하는 앱의 모든 학습활동은 학습자의 수준을 고려하여 진행된다. 본인에게 효과적이지 않은 학습을 함에 따라 발생하는 비효율을 방지하고 단기간에 수준 향상을 이룰 수 있는 최적의 학습 과정을 따르게 하기 위함이다. 학습의 시작과 끝은 물론이고 학습 도중에도 여러 번 이루어지는 수준 평가를 통해 학습자의 학습 수준을 실시간으로 추적하게 되고, 그에 따라 학습자의 학습 커리큘럼이 수정, 보완된다. 한글 해득 앱의 학습 순서는 <그림 4>와 같이 구성되어 있다.

Fig. 4. 
User Flow Chart on Hangeul learning app.

학습자가 한글 해득 앱을 실행하게 되면 가장 먼저 수준 평가를 받게 된다. 수준 평가 문제들을 모두 풀고 나면 본인의 평가 결과를 받게 되고, 이를 기반으로 학습 단계 및 개인별 커리큘럼이 생성되는데, 각 단계별로 학습해야 할 회기(session)와 학습 목표가 설정된다.

한 회기(1 session)는 읽기와 쓰기를 학습하는 데 효과적인 교수 순서[3]에 따라 총 8개의 학습 활동으로 구성되었다. 각 회기의 학습 활동을 수행하는 과정을 평가하면서 목표치 도달 여부를 확인하고, 해당 회기의 학습 목표에 대해 반복이 필요한 경우 커리큘럼을 수정하여 재학습 할 수 있도록 회기를 수정한다.

현재 학습 단계의 모든 회기, 즉 모든 학습 목표 평가에서 목표 기준을 충족할 경우 다음 학습 단계로 나아가게 되고, 해당 학습 단계 내의 새로운 학습 회기들을 진행하게 된다. 만약 모든 단계를 완료하여 더 이상 넘어갈 단계가 없다면 한글 해득을 위한 학습이 종결된다. 추후 필요한 경우, 학습한 회기에 대해서는 자유롭게 반복 학습이 가능하도록 하였다.

본 연구에서 개발 및 적용하는 한글 해득 앱의 하드웨어 및 소프트웨어 개발 환경은 다음 <표 2>와 같다.

본 연구의 주요 대상자가 난독증 학습자인 만큼 메뉴 구성 또한 단순하고 명확해야 한다. 복잡한 메뉴 구조는 난독증 학습자뿐 아니라 일반 사용자들 또한 지치게 만들고 사용을 포기하게 만든다. 이 때문에 사용자의 사용 흐름을 자연스럽게 유도하여 난독증 학습자들이 혼자서도 쉽게 다룰 수 있도록 메뉴를 구성하였다. 한글 해득 앱의 메뉴 구조는 <그림 5>와 같다.

Fig. 5. 
Menu Structure of Hangeul learning app.

앱은 크게 수준 평가와 학습 메뉴로 구성되어 있다. 앱을 실행하면 수준 평가를 실시하게 되어 있으며, 음소 인식, 단어 읽기, 단어 쓰기에 대한 전반적인 평가가 음성 및 필기 인식 기술을 통해 행해진다. 수준 평가 결과는 학생 정보와 함께 저장되며, 분석 결과를 통해 학습자의 학습 단계와 커리큘럼이 구성된다.

수준 평가 완료 후, 앱을 실행하면 학습 메뉴 화면이 나오고, 학습자는 자신의 수준에 맞는 학습 단계의 활동들을 수행하게 된다. 학습 메뉴는 크게 음운 인식과 파닉스 활동으로 구성되어 있으며, 각 활동들이 차례로 제공된다. 학습 시에도 수준 평가 검사와 마찬가지로 모두 AI 인식 기술이 적용되어 있어 학습자가 학습하는 과정에서 수집되는 음성과 필기를 동시에 실시간으로 평가하고 이에 대한 시·청각 피드백을 제공한다.

본 연구에서 개발한 앱의 효과성을 검증하고자 난독증 학생 7명을 연구대상으로 하였다. 비언어 지능검사(K-CTONI-2; Korean Comprehensive Test of Nonverbal Intelligence–second edition)[31]를 실시하여 지능지수가 평균이며, 표준화 검사 결과 읽기와 쓰기 영역에서 16%ile 이하에 속한 학생들로 선정하였다. 지능검사로 많이 사용되는 K-WISC 검사는 언어성과 동작성 지능을 함께 측정하는데, 난독증의 경우 동작성 지수에 비해 언어성 지수가 낮게 나타나는 경향이 있어[32], 난독증 학생 선별 시 비언어성 지능검사를 사용하는 경우가 많다. 연구대상은 초등학교 1학년 5명, 2학년 2명으로 총 7명이었으며, 남학생 5명, 여학생 2명이었다. 학생들이 앱을 통해 학습한 기간은 2020년 8월부터 12월까지 총 3.5~4개월이었으며, 앱 사용 전과 후 동일한 표준화 검사를 실시하여 비교함으로써 앱의 효과성을 검증하였다. 검사는 1:1 개별검사로 실시되었으며, 검사에 소요된 시간은 약 40분 내외였다.

학습은 본 연구에 참여한 보조교사와 1:1 환경에서 이루어졌으며, 보조교사는 학습자가 스스로 앱을 통해 학습을 진행할 수 있도록 가이드 해 주는 역할을 담당하였다. 보조교사는 3시간의 오리엔테이션을 받고, 학습의 진행을 보조하였다.

검사 자료 분석은 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed rank test)을 사용하였다. T 검정과 같이 대응되는 두 그룹 간 차이가 있는지를 비교하나 표본의 크기가 10보다 작아 정규분포를 따르지 않을 때 주로 사용하는 비 모수적 분석 방법이다. 해당 검정을 통해 본 연구의 앱을 이용한 학습이 난독증 학생의 읽기와 쓰기, 음운처리 능력 향상에 미치는 효과를 검증하였다. <표 3>과 <표 4>는 사전, 사후 검사 결과를 분석한 윌콕슨 부호 순위 검정 결과를 나타낸 것이다. 사전, 사후 검사 결과는 원점수(Score) 단위로 기록하였으나, 명명 속도 항목은 시간(second) 단위로 기록하였다. 즉 원점수 단위는 수치가 클수록 높은 수준이고, 시간(초) 단위는 수치가 작을수록 높은 수준을 나타낸다. 각 항목별로 윌콕슨 부호 순위를 매기기 위한 사전, 사후 간 점수 차이 계산은 사전 점수에서 사후 점수를 빼는 방식을 사용하였다. 명명 속도 항목은 단위 특성에 따라 사후 점수에서 사전 점수를 빼는 방식을 사용하였다. 검정은 점수의 단순 변화가 아닌 향상에 초점을 두므로 유의 확률 p 값을 이용한 단 측(one-tailed) 검정을 실시하였다.

먼저 단어 인지에서는 사전 평균 58.43점, 사후 평균 88.29점으로 점수가 향상되었고, 사후 점수가 사전 점수보다 크다는 것을 의미하는 음의 순위 합은 15.0으로 나타났다. 이를 통해 계산한 유의 확률 p 값은 0.0215로(p < .05) 본 연구의 앱을 이용한 학습 후 단어 인지에서 유의한 향상이 있었다.

받아쓰기에서는 사전 평균 2.57점, 사후 평균 4.14점으로 약간의 향상이 있었으며, 음의 순위 합은 11.5, 양의 순위 합은 3.5로 나타났다. 이를 통해 계산한 유의 확률 p 값은 0.1381로 (p > .05) 받아쓰기 수준에서는 유의한 향상이 나타나지 않았다.

음운처리 영역을 살펴보면, 음운 인식에서 사전 평균 16.14점, 사후 평균 28.43점으로 향상되었고, 음의 순위 합은 28.0으로 나타났다. 이를 통해 계산한 유의 확률 p 값은 0.0078로(p < .05) 음운 인식에서 유의한 향상이 있었다.

단기 기억에서는 사전 평균 18점, 사후 평균 24.29점으로 향상되었고, 음의 순위 합은 28.0으로 나타났다. 이를 통해 계산한 유의 확률 p 값은 0.0078로(p < .05)로 단기 기억에서 유의한 향상이 있었다.

마지막으로 명명 속도에서는 사전 평균 65.48초, 사후 평균 41.00초로 평균 시간이 단축되었으며, 음의 순위 합은 28.0이었다. 단위 특성에 따라 사전 측정 시간이 사후 측정 시간보다 크면 향상이 있는 것이다. 이를 통해 계산한 유의 확률 p 값은 0.0078로(p < .05)로, 명명 속도에서 유의한 향상이 있었다.

이와 같은 결과를 통해 본 연구에서 개발한 앱이 난독증 학생들의 읽기와 음운처리 능력 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 확인할 수 있었다.