생성형 AI 교육 연구가 학습자 주체성의 핵심 차원 중 하나인 사회문화적 측면을 체계적으로 외면하고 있다는 대규모 의미론적 분석 결과가 나왔다. 연구팀은 1만 4천여 편의 문헌에서 8,954개의 정의와 2,700개의 척도 문항을 추출해 분석한 결과, 현재 생성형 AI 교육 연구가 학습 조절·통제에 집중해 학습자의 행동 레퍼토리를 협소하게 규정하고 있음을 밝혔다.
연구팀은 언어 사용에서 의미가 구성된다는 관점에서, 학습자 주체성(agency)과 자율성(autonomy) 개념의 의미론적 지형을 분석했다. 그 결과 두 구성 개념의 정의는 세 가지 차원으로 정리됐다. 학습 과제의 조절과 통제, 내재적 동기와 내부 의사결정, 사회·관계적 행동이 그것이다. 이 분석은 동일한 용어가 다른 구성 개념을 지칭하거나, 다른 용어가 같은 구성 개념을 가리키는 이른바 ‘링글-쟁글 오류(jingle-jangle fallacy)’를 실증적으로 수량화했다는 점에서 방법론적 의의가 있다.
문제는 기존 측정 척도들이 사회문화적 차원을 체계적으로 적게 반영한다는 사실이다. 더 나아가 현재 생성형 AI 교육 연구는 학습 조절과 통제에 집중해, AI 매개 학습 환경이 배양하도록 설계되는 행동 레퍼토리 자체를 협소하게 만들고 있다는 비판적 함의가 제기됐다. AI 교육 도구가 학습자의 능동적 행위성을 온전히 지원하려면, 개인 내부의 조절 능력뿐 아니라 사회적 상호작용과 관계적 실천을 포괄하는 설계 원칙이 필요하다는 것이다.
이번 연구는 교육 AI 분야의 개념화·측정·실천 모두에 직접적 함의를 제공한다. 생성형 AI가 교육 현장에 빠르게 확산되는 시점에, 학습자 주체성을 다차원적으로 지원하는 AI 환경 설계가 필요하다는 경고로 받아들여진다.
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