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영어

This study aims to analyze the applicability and effectiveness of AIbased courseware in university mathematics education. In particular, it focuses on the domestic AI courseware platform UntactEdu (currently BuiLearn) and examines its impact when applied to flipped learning classes. The research empirically investigates how the tool affects students’ participation, engagement, satisfaction, and academic achievement. During the first and second semesters of 2024, the AI courseware was integrated into calculus classes at D University, following a structure of diagnostic, formative, and summative assessments to monitor students’ learning progress. The results showed that the average error rate among students decreased by 46%, and students with higher participation demonstrated significantly higher midterm and final exam scores (t=3.709, p<0.001). Survey results also revealed an increase in overall student satisfaction in the second semester compared to the first, with particularly positive evaluations regarding instructional design and support for selfdirected learning. However, some discrepancies between AI courseware scores and actual exam results were observed, suggesting potential issues such as the use of external AI tools or limitations in remote learning. This study demonstrates that AI courseware can serve as an effective tool for reducing learning gaps and providing personalized instruction in university mathematics. At the same time, it highlights the need for continuous improvement in the reliability and operational environment of such platforms. Moreover, AI-integrated instruction offers instructors greater efficiency and professionalism in teaching, and it may serve as a key strategy for building a sustainable future-oriented educational system.

한국어

본 연구는 대학 수학교육에서 AI 기반 코스웨어의 활용 가능성과 효과를 분석하 는 것을 목적으로 한다. 특히 국내 AI 코스웨어인 UntactEdu(현 Builearn)를 중 심으로 플립러닝 수업에 적용하여, 개별 학습자의 참여도, 몰입도, 학습 만족도 및 성취도에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였다. 연구는 2024년 1학기와 2학기에 걸쳐 D대학의 미적분 수업에 AI 코스웨어를 도입하고, 진단평가-형성평가-총괄평가의 구조로 학습 상태를 점검하였다. 분석 결과, 학습자들의 오답률은 평균 46% 감소하였고, 학습 참여도가 높은 학생일수록 중간ㆍ기말 평가 점수가 통계적으로 유의미하게 높았다(t=3.709, p<0.001). 설문 결과 역시 학습자의 전반적인 만족도가 1학기보다 2학기에서 상승하였으며, 특히 학습 설계의 적절성과 자기주도 학습 효과에 대한 평가가 긍정적이었다. 반면 일부 학생의 경우 AI 코스웨어 점수와 실제 시험 점수 간 불일치가 발생하였고, 이는 타 AI 툴의 병용이나 비대면 학습의 한계를 시사하였다. 본 연구는 AI 코스웨어가 대학 수학에서 학습 격차를 완화하고 맞춤형 학습을 실현할 수 있는 유의미한 도구임을 입증함과 동시에, 그 신뢰성과 활용 환경에 대 한 지속적 개선 필요성도 제기한다. AI 기반 수업은 교수자에게도 수업의 효율성 과 전문성 향상을 제공하며, 향후 지속가능한 교육체제 구축을 위한 핵심 전략으로 자리잡을 수 있다.