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대학교육에서 AI 기반 적응형 학습 활용에 관한 주제범위 문헌고찰 : 국내 학술지 중심으로
A Scoping Review of AI-Based Adaptive Learning in Higher Education : Focus on Korean Academic Journals

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  • 발행기관
    한국컨설팅학회 바로가기
  • 간행물
    컨설팅융합연구 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제5권 4호 (2025.09)바로가기
  • 페이지
    pp.1-9
  • 저자
    박미현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A477602

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원문정보

초록

영어
This study analyzed research trends and educational effects by conducting a scoping review of academic papers on artificial intelligence (AI)-based adaptive learning implemented in Korean higher education between 2015 and 2025. The five-stage thematic scoping review methodology proposed by Arksey and O’Malley and refined by Levac et al. was applied, in accordance with the PRISMA-ScR guidelines. Academic articles published between 2015 to 2025 were identified in searches of four Korean databases (RISS, DBpia, KISS, and KCI) using combinations of the keywords ‘artificial intelligence’, ‘adaptive learning’, ‘personalized learning’, ’university’, and ‘higher education’. Of the 220 records initially retrieved, 12 studies met the predefined inclusion criteria and were included in the final analysis. The principal learning outcomes most frequently reported in these studies were academic achievement, learning motivation, learning flow, self-directed learning ability, digital literacy, and academic self-efficacy. Across most studies, AI-based adaptive learning was associated with statistically significant improvements in academic performance. Overall, the findings indicate that AI-based adaptive learning is a promising pedagogical strategy in Korean university education, with the potential to enhance both academic achievement and metacognitive learning outcomes, particularly for students with lower prior academic achievement.
한국어
본 연구의 목적은 2015년부터 2025년까지 국내 대학교육을 대상으로 수행된 인공지능 기반 적응형 학습 관 련 학술논문을 주제별로 고찰하여 연구 동향과 교육적 효과를 분석하는 것이다. Arksey와 O’Malley가 제시하고 Levac 등이 보완한 5단계 주제범위 문헌고찰 방법론을 적용하였으며, PRISMA-ScR 지침에 따라 연구를 수행하였 다. 국내 데이터베이스인 RISS, DBpia, KISS, KCI에서 ‘인공지능’, ‘적응형 학습’, ‘맞춤형 학습’, ‘대학’, ‘고등교육’ 등의 주요어를 조합하여 2015–2025년 사이 게재된 논문을 검색한 결과, 총 220편 중 선정 기준을 충족한 12편이 최종 분석 대상이 되었다. 선정된 연구의 주요 학습성과로는 학업성취, 학습동기, 학습몰입, 자기주도학습능력, 디 지털 리터러시, 학업 자기효능감 등이 보고되었고, 대부분의 연구에서 AI 기반 적응형 학습이 학업성취를 유의하 게 향상시키는 것으로 나타났다. 결론적으로 AI 기반 적응형 학습은 국내 대학교육에서 학업성취와 정의적·메타인 지적 학습성과를 동시에 향상시킬 수 있는 유망한 교수학습 전략이며, 저성취 학습자 지원에 효과적이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구방법
3.1 연구설계
3.2 연구절차
4. 논의 및 분석
4.1 탐색된 문헌의 일반적 특성
4.2 대학 교육에서 AI 적응형 학습의 적용효과
5. 결론
REFERENCES

키워드

인공지능 적응형 학습 교육 대학 주제범위 문헌고찰 AI Adaptive Learning Education University Scoping Review

저자

  • 박미현 [ Mi-Hyeon Park | 백석문화대학교 간호학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컨설팅학회 [The Korea Consulting Society]
  • 설립연도
    2021.01.01
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    중소기업, 산업 및 국가를 대상으로 하는 중소기업의 신성장동력 발굴을 위한 산업 정책 개발과 컨설팅 산업의 전략 대안 개발 등 중소기업과 컨설팅 분야의 발전에 공헌

간행물

  • 간행물명
    컨설팅융합연구 [Journal of Consulting Convergence Research]
  • 간기
    부정기
  • eISSN
    2799-8924
  • 수록기간
    2021~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 323 DDC 338

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