생성형 AI와 학생 상호작용 패턴 분석

인공지능(AI)의 교육 분야 통합이 가속화됨에 따라, 대화형 AI 에이전트가 학생 학습 지원에 널리 활용되고 있습니다. 본 연구는 AI 교육 에이전트와의 상호작용이 학생의 주도성(agency)과 시간적으로 어떻게 연관되며, 이러한 연관성이 학습 성과에 미치는 영향을 탐구합니다. 7,188개 토론 스레드(117,000개 이상의 텍스트 발화 포함)를 분석하여, 분류 및 회귀 모델을 통해 AI의 권위(authority)와 학생 주도성 간의 관계를 조사했습니다. 연구 결과, AI의 권위는 후속 학생 주도성 수준과 유의미하게 연관되지만, 학생 주도성 증가는 AI 권위의 변화로 이어지지 않음을 발견했습니다. 순차적 상호작용 분석에 따르면, 학생들은 권위적인 AI 프롬프트에 초기에는 높은 주도성을 보이나, 이 효과는 시간이 지남에 따라 안정화됩니다. 또한, 높은 학생 주도성은 정교화 및 명료화 대화 증가와 연관되지만, 과제 이탈 토론 증가와도 관련되어 학습 이득을 다소 저해하는 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 구조화된 AI 지침과 학생 자율성 기회 사이의 균형이 필요함을 강조합니다. 본 연구는 참여와 효과적인 학습 성과를 모두 촉진하는 AI 기반 학습 환경 설계에 중요한 통찰력을 제공합니다.