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영어

Advances in generative artificial intelligence(AI) present new possibilities for education; however, most AI tutoring systems remain centered on one-to-one individualized learning, failing to capture the social-interaction context of real classrooms. This study aims to design and develop a system in which an AI teaching assistant promotes and supports meaningful peer interaction within a group-chat environment. Grounded in educational theories of cooperative learning, the pedagogical role of AI assistants, and the instructional impact of feedback, we established three core design principles-teacher-AI collaboration, differentiated feedback, and process-oriented assessment. In the proposed system, the AI teaching assistant interprets conversational context based on prompts configured by the teacher, offers tailored feedback to students, and facilitates collaborative interaction. By doing so, this research redefines and extends the educational role of AI from a personal tutor to a facilitator of collaborative knowledge construction, and presents a concrete architectural model for an instructional system in which humans and AI work in concert.

한국어

생성형 인공지능의 발전은 교육 현장에 새로운 가능성을 제시하고 있으나, 대부분의 AI 튜터 시스템은 일대일 개별 학습에 초점을 맞추 고 있어 실제 교실의 사회적 상호작용 맥락을 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 본 연구는 AI 보조교사가 그룹 채팅 환경에서 학생 간의 의미 있는 상호작용을 촉진하고 지원하는 시스템을 설계 및 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 협동학습, AI 보조교사의 역할, 피드백의 교육적 효과 등 교육학 이론에 기반하여 세 가지 핵심 설계 원칙을 수립하였다. 개발된 시스템에서 AI 보조교사는 교사 가 직접 설정한 프롬프트에 따라 대화의 맥락을 판단하고, 학생들에게 분화된 피드백을 제공하며 협력적 상호작용을 지원한다. 이를 통 해 본 연구에서는 AI의 교육적 역할을 개인 튜터에서 협력적 지식 구성의 촉진자로 새롭게 정의 및 확장하고, 인간과 AI가 협력하는 교 수 체제의 구체적인 아키텍처 모델을 제시하였다.