중국 대학생 1704명 연구: 인공지능 시대, 자기주도 학습과 AI 리터러시의 조화가 미래 교육의 열쇠

Long, Zhang, Shijun, Chen 연구팀의 연구는 1704명의 중국 대학생을 대상으로 자기주도 학습과 AI 리터러시의 상호작용을 분석, 인공지능 시대의 성공적인 학습을 위해서는 두 능력의 균형 있는 발달이 필수적임을 강조합니다. 각 학습자 그룹의 특징에 맞는 차별화된 교육 지원 전략의 필요성을 제시하며, 인간 중심의 미래 교육 모델 개발을 위한 중요한 시사점을 제공합니다.

Long, Zhang, Shijun, Chen 연구팀의 최근 연구 결과가 흥미로운 시사점을 제공합니다. 이 연구는 무려 1704명의 중국 대학생을 대상으로, 자기주도 학습(SRL) 과 인공지능 리터러시(AI literacy) 의 상호 작용을 심층 분석했습니다. 인공지능 시대의 교육에서 이 두 가지 능력은 성공적인 인간-AI 상호 작용 학습을 위한 핵심 역량으로 떠오르고 있기 때문입니다.

연구팀은 클러스터링 기법을 활용하여 학습자들을 네 가지 유형으로 분류했습니다. 흥미롭게도, 각 그룹은 SRL과 AI 리터러시의 발달 수준에 따라 잠재력 그룹, 발전 그룹, 숙련 그룹, AI 중심 그룹으로 구분되었습니다.

숙련 그룹은 자기주도 학습 능력과 인공지능 활용 능력이 균형 있게 발달하여, SRL에 인공지능을 효과적으로 활용하는 모습을 보였습니다. 반면 AI 중심 그룹은 인공지능에 지나치게 의존하는 경향을 보이며, 정작 자기주도 학습 능력은 부족한 것으로 나타났습니다. 잠재력 그룹은 SRL과 AI 리터러시 간의 상호 촉진적인 경향을 보였지만, 발전 그룹에서는 두 능력 간의 연관성이 상대적으로 약하게 나타났습니다. 이는 학습 환경과 지원의 차이를 반영하는 것으로 해석됩니다.

연구 결과는 단순히 AI 리터러시만 강조하는 것이 아니라, 자기주도 학습 능력과의 균형 있는 발달을 강조합니다. 즉, 인공지능을 단순히 도구로 활용하는 수준을 넘어, 스스로 학습 목표를 설정하고, 학습 과정을 관리하며, 인공지능 도구를 효과적으로 활용하는 능력을 길러야 함을 의미합니다.

연구팀은 각 그룹의 특성에 맞는 차별화된 지원 전략의 필요성을 강조하며, 미래의 인간-AI 통합 학습 모델 개발을 위한 중요한 시사점을 제시했습니다. 이는 단순한 기술 교육을 넘어, 인간 중심의 교육 철학을 바탕으로 한 교육 시스템의 개혁을 촉구하는 메시지로 해석될 수 있습니다. 앞으로의 교육은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 학습자의 자기주도 학습 능력과 AI 리터러시를 동시에 향상시키는 데 초점을 맞춰야 할 것입니다. 이는 단순한 교육적 과제가 아닌, 인공지능 시대의 성공적인 인재 양성을 위한 필수적인 전략입니다.