김진관(닷커넥터)

배움, 나눔, 성장을 추구하는 연결주의자

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1. 연구의 목적

(1) 고등 교육에서 AI 기술의 발전과 자기조절학습(SRL)의 중요성이 증가하고 있으나, AI가 SRL을 어떻게 지원하는지에 대한 체계적 분석은 아직 부족함. 특히 AI 도구가 학생의 자기 주도 학습 능력을 향상시키는 구체적 메커니즘이 규명되지 않은 상태임

(2) PRISMA 지침 기반 체계적 문헌 검토를 통해 고등 교육 환경에서 AI 기반 도구가 SRL 과정을 지원하는 방식을 분석하고, 교육자·연구자·정책 입안자에게 실질적 시사점을 제공하는 것이 목표임

2. 연구의 방법

(1) PRISMA 지침에 따라 체계적 문헌 검토를 수행함

  • Web of Science, Scopus, EBSCOhost, ProQuest 등 주요 데이터베이스에서 관련 연구 검색
  • 제목·초록 검토를 거쳐 선정 기준에 부합하는 논문 1차 선별
  • 전문 검토로 최종 분석 대상 논문 결정

(2) 고등 교육에서 AI 도구로 SRL을 지원하는 실험·사례·설문 연구를 포함. 연구 목적, 설계, 결과, 사용된 AI 도구, SRL 이론과의 연관성을 중심으로 데이터 추출함

(3) 질적 내용 분석으로 AI 도구가 SRL 각 단계(계획·실행·반성)를 어떻게 지원하는지, 학습 동기·전략 사용·자기 효능감에 미치는 영향을 분석함

3. 주요 발견

(1) AI 챗봇은 학습 동기 향상에 효과적이지만, 디지털 기술 친숙도가 낮은 학생은 도구 활용에 어려움을 겪으며 과제 관련 피드백의 부정확성이 혼란을 초래하는 사례가 확인됨

(2) AI 챗봇은 학습자가 과제를 구조화하도록 도와 메타인지 모니터링에 기여함. AI 기반 도구는 학습 과정을 이해하고 필요한 조정을 내리는 데 실질적 도움을 제공함

(3) AI 도구는 SRL의 모든 단계에서 긍정·부정 양면으로 영향을 미침. 학습 태도·동기·자기 효능감에 긍정적 효과가 나타나지만, 자기 효능감 개선의 일관성은 연구마다 달라 단정하기 어려움

PRISMA 흐름도

(4) 검토된 AI 어플리케이션 유형별 연구 수는 아래와 같음

AI 유형 연구 수
챗봇 7
평가 시스템 5
심각한 디지털 게임 1
E-교과서 1

AI 어플리케이션 유형별 SRL 프로세스 지원

(5) AI 어플리케이션은 SRL의 성과 단계에 가장 큰 영향을 미치며, 모니터링 및 제어 기능을 통해 학습자 자율성을 실질적으로 보조함

AI 어플리케이션이 SRL 프로세스에 미치는 영향

4. 결론 및 시사점

(1) AI는 고등 교육에서 SRL 지원 잠재력을 갖추고 있으나, 효과는 도구의 설계·구현 수준과 학습자의 디지털 리터러시 수준에 따라 달라짐을 확인함

(2) AI 도구 개발자는 SRL의 모든 단계를 포괄하는 설계를 지향해야 하며, 교육자는 학생이 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 적절한 지원을 제공해야 함. AI가 학생의 자율성을 저해하지 않도록 균형 잡힌 도입 전략이 필요함

5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기

(1) 가장 인상적인 부분은 AI 도구가 SRL 각 단계에 미치는 영향을 긍정·부정 양면으로 체계적으로 분류했다는 점임. 특히 자기 효능감 개선이 일관되지 않는다는 발견은 “AI는 무조건 효과적이다”라는 통념에 균열을 내며, 설계 맥락과 학습자 변인이 효과 크기를 결정한다는 점을 명확히 함

(2) 이 연구는 비고츠키의 ZPD 이론 및 최근 Human-AI 협업 프레임워크와 자연스럽게 연결됨. AI가 제공하는 적시 피드백은 스캐폴딩의 디지털 구현이며, SRL 모니터링 단계를 AI가 보조한다는 점은 학습의 주체가 인간인지 시스템인지에 대한 근본적 질문을 제기함

AI-인간 상호작용 SRL 모델

(3) 고등 교육 맥락에서 입증된 결과를 초·중등 교육에 적용하면 상황이 크게 달라짐. 자기 조절 능력 자체가 아직 발달 중인 학생에게 AI 지원이 오히려 조절 능력 발달을 저해할 수 있으며, 이 경우 교사 개입의 비중이 훨씬 높아야 함

(4) AI 도구가 SRL의 어느 하위 과정(목표 설정·전략 선택·자기 평가)에서 가장 강하게 작용하는지 분리 분석하는 후속 실험을 제안함. 학습자 행동 로그와 SRL 단계 레이블링을 결합한 행동 기반 SRL 진단 모델을 개발한다면 AI 개입 지점을 훨씬 정밀하게 특정할 수 있을 것임

6. 추가 탐구 질문

(1) AI 도구가 SRL에 미치는 효과는 학습자의 디지털 리터러시 수준에 따라 어떻게 분화되며, 리터러시가 낮은 학생을 위한 별도 설계 원칙이 필요한가?

(2) AI 기반 피드백이 학습자의 내적 동기와 자율성에 미치는 장기적 영향을 종단 연구로 추적하면 단기 효과와 어떤 차이가 나타날까?

(3) AI 도구를 통한 SRL 지원이 데이터 프라이버시·알고리즘 편향 등 윤리 문제를 야기할 때 교육 기관은 어떤 거버넌스 체계를 갖춰야 하는가?

<출처> - Lan, M., & Zhou, X. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education. *npj Science of Learning, 10*(21). [https://doi.org/10.1038/s41539-025-00319-0](https://doi.org/10.1038/s41539-025-00319-0)

참고