고등 교육 AI 학습 도구 설계 및 평가

인공지능(AI) 기반 학습 도구는 개인 맞춤 학습, 실시간 피드백, 유연성 증대 등 고등 교육에 다양한 이점을 제공하며 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 이러한 도구의 효과적인 설계 및 구현 전략은 아직 명확히 정립되지 않은 실정입니다. 본 연구는 이 격차를 해소하고자 체계적인 문헌 검토를 수행했습니다. 2014년 1월부터 2024년 4월까지 발표된 동료 심사 논문 63편을 분석하여, AI 기반 학습 도구의 설계 특징(알고리즘 유형, 훈련 데이터셋, 정보 제시 방식, 학습 과정 내 역할)을 요약하고, 대학생의 인지적, 기술 기반, 정서적 학습 성과에 미치는 영향을 평가했습니다. 검토 결과, 연구의 약 절반(32편)은 공개 AI 시스템을, 나머지 절반(31편)은 독자적인 AI 학습 도구를 활용했습니다. 26편의 연구는 AI 기술을 사용하여 다중 모드 학습 자료를 생성 및 제공했습니다. AI의 주요 역할은 평가(45편), 개인 맞춤형 피드백 및 추천(46편), 지능형 튜터링(26편)으로 나타났습니다. 학습 성과 측면에서는 AI 도구가 인지적 지식 습득과 정서적 결과 개선에는 효과적이었으나, 인지 과정 및 기술 개발에 미치는 영향은 연구마다 큰 차이를 보였습니다. 본 연구는 고등 교육에서 AI 기반 학습 도구의 설계 및 구현을 최적화하기 위한 권고 사항을 제시하고, 향후 연구 방향을 제안합니다.