Earticle

초록

영어

This study conducted Consensual Qualitative Research (CQR) to examine the realities of AI use experiences in the academic adjustment process of Chinese graduate students studying in Korea. In addition, a computational analysis based on a pre-trained semantic embedding model and the BERTopic unsupervised topic modeling framework was introduced. For this purpose, data were collected through interviews with 20 Chinese graduate students enrolled in Korean universities. The results revealed that participants’ AI use experiences manifested as uncertainty reduction in the initial stage, as a linguistic and cognitive mediator in the implementation stage, and as the surfacing and transformation of boundary awareness in the reflection stage. Furthermore, rather than following a linear sequence of preparation–implementation–reflection, the stages were found to overlap and their boundaries to be fluidly reconfigured between two distinct semantic force fields: instrumental rationality orientation and the negotiation of emotional experience and subjectivity. By applying an integrated methodology of “qualitative research unsupervised semantic auditing,” this study attempted to achieve complementarity and cross-validation between researcher interpretation and data-driven pattern analysis. Through this approach, the study provides empirical evidence for a more holistic understanding of human–AI collaborative learning experiences manifested in the academic adjustment processes of Chinese graduate students in Korea.

한국어

본 연구는 한국에 재학 중인 중국인 대학원생이 학업 적응 과정에서 인공지능(AI)을활용하는 경험의 실제를 탐색하였다. 이를 위해 합의적 질적연구(CQR) 방법론을주된 분석 틀로 채택하고, 사전학습 의미 임베딩 모델과 BERTopic 기반 무감독토픽 모델링을 보조적 계산 분석으로 결합한 통합적 연구 설계를 적용하였다. 연구참여자는 한국 대학원에 유학 중인 중국인 유학생 20명이며, 자료는 심층면담을 통해수집하였다. 분석 결과, 참여자들의 AI 사용 경험은 세 단계에 걸쳐 나타났다. 시작단계에서 AI는 학업 환경의 불확실성을 완화하는 기능적 도구로 활용되었고, 실행단계에서는 언어 및 인지적 중개자로서 학습 수행을 매개하는 역할을 담당하였으며, 성찰 단계에서는 AI 의존과 자율적 학습 주체성 사이에서 경계 의식이 표면화되고전환되는 양상이 확인되었다. 아울러, 이 세 단계는 선형적으로 진행되기보다는도구적 합리성 지향과 정서적 경험·주체성의 협상이라는 두 의미적 인력장 사이에서중첩되고, 단계 간 경계가 유동적으로 재구성되는 비선형적 특성을 보였다. 본 연구는질적 연구와 무감독 의미 감사를 결합한 혼합방법론적 접근을 통해, 연구자의 해석과데이터 기반 패턴 분석 간의 상호 보완성과 교차 검증 가능성을 실증적으로 시도하였다. 이를 통해 한국 재학 중국인 대학원생의 학업 적응 맥락에서 드러나는 인간–AI 협력 학습 경험을 총체적으로 이해할 수 있는 기초 자료를 제공한다.

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 중국인 대학원생의 학업적응과 AI 활용현황
2. 자기조절학습(Self-Regulated Learning, SRL)
Ⅲ. 연구방법
1. 합의적 질적연구(CQR)
2. 연구참여자
3. 자료수집 및 합의적 질적연구(CQR)
4. 무감독 의미 감사(Semantic Audit for Triangulation)
Ⅳ. 연구결과
1. 준비단계에서의 AI 역할: 불확실성 감소
2. 실행단계에서의 AI역할: 언어·인지 중개자
3. 성찰 단계에서의 AI역할: 경계 의식의 표면화와 전환
4. 무감독 의미 감사 보조 분석 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
References
Abstract

키워드

인공지능(AI) 중국인 유학생 학업 적응 자기조절 학습 CQR 무감독 주제 모델링(BERTopic) Artificial Intelligence (AI) Chinese International Graduate Students in Korea Academic Adaptation Consensual Qualitative Research (CQR) Unsupervised Topic Modeling (BERTopic)

저자

• 쑨챈 [ Sun Qian | 인하대학교 다문화교육학과, 박사과정생 ] 주저자
• 김영순 [ Kim Youngsoon | 인하대학교 사회교육학과, 교수 ] 교신저자
• 황해영 [ Huang Haiying | 인하대학교 다문화교육학과, 초빙교수 ] 공동저자
• 양진룽 [ Yang Jinlong | 인하대학교 기계공학과, 박사과정생 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

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