교사가 인지하는 집단 협업을 위한 대화형 AI 에이전트 활용에 대한 연구

Exploring Teachers' Perspectives on Using Conversational AI Agents for Group Collaboration

협력 학습은 21세기 교육의 핵심이지만, 교사들은 여전히 생산적인 또래 상호작용을 지원하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 최근 등장하는 생성형 AI 도구는 협력을 위한 새로운 가능성을 제시하지만, 이러한 도구가 실제 대면 집단 활동에서 어떤 역할을 하는지에 대한 연구는 아직 부족하며, 특히 교육자의 관점에서 더욱 그렇습니다. 본 연구는 33명의 초중고 교사를 대상으로 진행된 질적 연구를 통해, Phoenix라는 음성 기반 대화형 에이전트가 대면 집단 협업에서 또래와 유사한 역할을 수행하도록 설계된 사례를 분석했습니다. 플레이 테스트 세션, 설문 조사 및 포커스 그룹을 통해 교사들이 에이전트의 행동, 집단 역학에 미치는 영향, 그리고 교육 현장에서의 잠재력에 대해 어떻게 인식하는지를 살펴보았습니다. 많은 교사들이 Phoenix가 참여를 유도하는 능력을 높이 평가했지만, 자율성, 신뢰, 인간화, 그리고 교육적 적합성에 대한 우려도 표명했습니다. 본 연구는 교사들이 AI에 대해 가지는 인지 모델에 대한 경험적 통찰력을 제공하고, 핵심적인 설계상의 쟁점을 밝히며, 의미 있는 협력 학습을 지원하는 집단 대상 AI 에이전트 개발에 대한 고려 사항을 제시합니다.

Collaboration is a cornerstone of 21st-century learning, yet teachers continue to face challenges in supporting productive peer interaction. Emerging generative AI tools offer new possibilities for scaffolding collaboration, but their role in mediating in-person group work remains underexplored, especially from the perspective of educators. This paper presents findings from an exploratory qualitative study with 33 K12 teachers who interacted with Phoenix, a voice-based conversational agent designed to function as a near-peer in face-to-face group collaboration. Drawing on playtesting sessions, surveys, and focus groups, we examine how teachers perceived the agent's behavior, its influence on group dynamics, and its classroom potential. While many appreciated Phoenix's capacity to stimulate engagement, they also expressed concerns around autonomy, trust, anthropomorphism, and pedagogical alignment. We contribute empirical insights into teachers' mental models of AI, reveal core design tensions, and outline considerations for group-facing AI agents that support meaningful, collaborative learning.