Earticle

초록

영어

The purpose of this study is to analyze the changing social perception structure of AI education and AI feedback following the expansion of generative AI and the introduction of the AI Digital Textbook (AIDT) policy, and to explore implications for designing AI-based learning experiences. To achieve this, Google Trends and Sometrend were utilized to comparatively analyze mention volume, associated terms, and sentiment-related expressions from October 2022 to September 2025. The findings indicate that AI education has increasingly been associated with learning efficiency, growth potential, and future competency development alongside policy expansion in public education. In contrast, AI feedback was more closely related to factors such as accuracy, reliability, and psychological burden. In addition, AI-based learning discourse showed a tendency to expand from policy- and system-centered discussions toward learner experience and interaction-oriented perspectives. Based on these findings, this study organized key perspectives for AI learning experience design into three dimensions: functionality and effectiveness, accessibility and value, and trust, risk, and psychological burden. Specifically, implications were proposed regarding growth-oriented learning structures, accessibility-focusedinterfaces, and UX design strategies that consider reliability and emotional stability.

한국어

본 연구의 목적은 생성형 AI 확산과 AI 디지털교과서(AIDT) 정책 도입 이후 변화된 AI 교육과 AI 피드백에 대한 사회적 인식 구조를 분석하고, 이를 바탕으로 AI 학습경험 설계를 위한 시사점을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 Google Trends와 Sometrend를 활용하여 2022년 10월부터 2025년 9월까지의 언급량, 연관어 및 감성어를 비교·분석하였다. 분석 결과, AI 교육은 AI 관련 정책 및 공교육 확산과 함께 학습 효율성, 성장 가능성, 미래 역량을 지향하는 인식 구조로 이동하는 경향을 보인 반면, AI 피드백은 정확성, 신뢰성, 심리적 부담과 같은 복합적인 경험 요소가 중요한 평가 기준으로 부각되는 양상을 보였다. 또한 AI 기반 학습 담론은 정책 및 시스템 중심의 논의에서 점차 학습자 경험과 상호작용 중심의 논의로 확장되는 경향이 나타났다. 이를 바탕으로 AI 학습경험 설계 시 고려할 수 있는 주요 관점을 기능·효과, 접근성·가치, 신뢰·위험·부담의 세 가지 측면에서 정리하였다. 구체적으로 성장 중심의 학습 구조, 접근성 중심 인터페이스, 신뢰성과 정서적 안정성을 고려한 UX 설계에 대한 시사점을 제안하였다. 본 연구는 AI 교육과 AI 피드백에 대한 대중 인식 구조를 분석하고, 이를 바탕으로 AI 학습경험 설계를 위한 탐색적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

목차

(요약)
(Abstract)
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. AI 교육과 AI 피드백 논의
2.2. 소셜 빅데이터와 학습경험·UX 연구
3. 연구방법
3.1. 데이터 수집
3.2. 분석 절차
4. 분석 결과 및 논의
4.1. 언급량 추이 분석
4.2. 연관어 비교 분석
4.3. 감성어 추이 분석
5. AI 학습경험 설계 시사점
5.1. 기능·효과 관점의 학습경험 설계 시사점
5.2. 접근성·가치 관점의 학습경험 설계 시사점
5.3. 신뢰·위험·부담 관점의 학습경험 설계 시사점
6. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김정은 [ Kim, Jung Eun | 국민대학교 스마트경험디자인학과 AI 디자인 랩 박사과정 ] 주저자
• 주다영 [ Ju, Da Young | 국민대학교 스마트경험디자인학과 AI 디자인 랩 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  일러스트레이션 포럼 [Journal of The Korean Society of Illustration Research]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-1541

• 수록기간

  2000~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 657 DDC 741