Earticle

최근 생성형 AI의 발전은 교육에서 학습 효율성 증대와 자원 분배의 기대를 높이고 있지만 잠재적 위험에 대한 비판적 검토가 필요하다. 일부 연구는 학생들의 낮은 관심과 위험성이 검증되지 않은 AI기술 도입에 대한 우려를 제기하며 비판적 사고 능력의 중요성을 강조하고 있다. 본 연구는 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 생성형 AI를 활용한 사회 교과와 융합한 교육 프로그램을 개발하고 적용한 뒤 AI 리터러시의 변화를 분석하여 교육적 효과를 확인하였다. 교육 프로그램은 AI 기초지식, AI 활용능력, 그리고 AI 태도 측면에서 학생들의 변화를 측정하였으며 설문을 통해 통계적 검정을 수행하였다. 학생들은 설계된 프 로그램을 통해 AI 기초지식에 대한 이해도가 유의미하게 향상되었고 AI 활용능력과 AI에 대한 비판적 태도 또한 통계적으로 유의미한 성장을 보였다. 결론적으로 생성형 AI를 이용한 교육 프로그램이 학생들의 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인하였다. 본 연구가 초등학교 생성형 AI 융합교육의 참고자료가 되길 기대하며 향후 연구에서는 본 프로그램을 다양한 교과 및 학년으로 확장하는 가능성을 탐색할 필요가 있다.

The rapid development of generative artificial intelligence (AI) has raised expectations for increased learning efficiency and resource distribution in education, but critical review of potential risks remains necessary. Some studies highlight low student interest and concerns regarding the adoption of new technology, emphasizing the importance of critical thinking skills. This study developed an educational program that integrates generative AI into social studies for fourth-grade elementary students and analyzed changes in AI literacy to confirm its educational effectiveness. The program measured students' progress in AI foundational knowledge, AI application skills, and attitudes toward AI, with statistical validation through surveys. The results showed that students’ understanding of foundational AI knowledge significantly improved through the program, and both their AI application skills and critical attitudes toward AI also demonstrated statistically significant growth. In conclusion, the findings confirmed that an educational program utilizing generative AI can effectively enhance students' AI literacy. We hope this study serves as a reference for integrated education using generative AI in elementary schools, and future research needs to explore the possibility of expanding this program to various subjects and grade levels.

본 연구에서는 인공지능(AI) 시대에 맞춰 AI 디지털교과서를 적용하여 맞춤형 융합교육을 할 수 있는 교수학습모형을 개발하고 이 에 맞는 수업내용을 재구성하여 효과성을 분석하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 교수학습모형은 백워드 설계 기반의 AI 교수학습모형으로 분석, 사전평가, 수업활동, 결과정리의 네 단계로 구성되어 향후 AI 디지털교과서를 적용할 수 있도록 개발하 였다. 개발된 교수학습모형에 맞게 수업내용을 재구성하여 실제 학생들에게 적용하여 효과성을 검증하였다. 초등학교 3학년부터 6 학년까지 고르게 적용하였으며, 효과성 분석은 인지적 영역, 사회적 영역 및 정의적 영역으로 나누어 수행하였다. 그 결과 학생들의 문제해결능력, 자기주도적 학습능력 및 창의력이 크게 향상되었다는 결과를 얻을 수 있었으며, 의사소통능력과 협업능력도 크게 향 상되었다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한 학생들의 수업에 임하는 집중도가 높아지면서 학습에 대한 자신감도 크게 향상된다는 것 도 알 수 있었다. 향후 AI 디지털교과서를 활용하여 융합교육을 수행하게 되면 학생들에게 실질적인 맞춤형 학습을 제공하면서 만 족도와 학습능력이 크게 향상될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

This paper aims to develop a teaching-learning model that can provide customized convergence education by applying AI digital textbooks in line with the artificial intelligence (AI) era. The proposed teaching-learning model is an AI teaching-learning model based on backward design . It was developed to apply AI digital textbooks, consisting of four stages: analysis, preliminary evaluation, instructional activities, and result reorganization. The content of the class was reorganized according to the developed teaching-learning model and applied to actual students to verify the effectiveness. It was evenly applied from the 3rd to 6th grades of elementary school, and the effectiveness analysis was performed by dividing it into cognitive, social, and affective areas. As a result, it was found that the students' problem-solving ability, self-directed learning ability, and creativity were greatly improved, and it was concluded that their communication and collaboration skills were also greatly improved. Also, as students' concentration in class increased, their confidence in learning also improved significantly. It could be concluded that if convergence education is conducted using AI digital textbooks in the future, satisfaction and learning ability could be greatly improved with practical customized learning.

본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향 상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었 고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.

The purpose of this study is to develop a machine learning-based AI convergence class model and class design principles that can foster data literacy in high school students, and to develop detailed guidelines accordingly. We developed a machine learning-based teaching model, design principles, and detailed guidelines through research on prior literature, and applied them to 15 students at a specialized high school in Seoul. As a result of the study, students' data literacy improved statistically significantly (p<.001), so we confirmed that the model of this study has a positive effect on improving learners' data literacy, and it is expected that it will lead to related research in the future.

인공지능(AI) 기술의 급격한 발달로 AI 리터러시가 미래 세대의 핵심 소양으로 주목받고 있으나, 중학생 대상 AI 융합 교육은 여전히 교실 실습 위주의 접근에 머물러 있다. 이에 본 연구는 지역사회 연계 프로젝트 학습 기반 AI 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 ADDIE 교수설계 모형을 적용하여 중학생의 인지 발달 단계를 고려한 진입기-도약기-성장기의 단계적 구조로 구성하였다. 강원 지역 디지털 캠프에 참여한 중학생 24명에게 프로그램을 적용하고 단일집단 전후검사 설계로 AI 리터러시 변화를 측정한 결과, AI 리터러시 전체와 모든 하위 역량이 통계적으로 유의하게 향상되었으며 큰 효과에서 매우 큰 효과 크기가 확인되었다. 이는 학습자의 지역사회를 실제적 맥락으로 활용한 프로젝트 학습이 AI 기술 습득을 넘어 비판적 사고, 윤리적 태도, 문제 해결 역량을 포함하는 통합적 AI 리터러시 발달에 기여할 가능성을 탐색적으로 시사한다.

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has made AI literacy a core competency for future generations, yet AI convergence education for middle school students remains largely confined to classroom-based practice. This study developed a community-connected, project-based AI convergence education program. By the ADDIE model, the program was structured into three progressive phases aligned with middle school learners' cognitive development. It was implemented with 24 middle school students at a digital camp in the Gangwon region, and AI literacy changes were measured using a single-group pretest-posttest design. Results showed statistically significant gains in overall AI literacy and all sub-competencies, with effect sizes ranging from large to very large. These findings exploratorily suggest that project-based learning situated in learners' own communities may contribute to the integrated development of AI literacy beyond the acquisition of AI technical skills.

본 연구의 목적은 2022 개정 교육과정에서 강조하는 창의융복합 수업의 구현을 위해 생성형 AI, 특히 Google Gemini의 맞춤형 AI인 Gems를 활용하여 ‘역할극 Gems’ 프로그램을 개발하고, 이를 통한 영어 말하기 학습의 효과적인 지도방안을 제시하는 것이다. 개발한 ‘역할극 Gems’ 모델은 G(Get into the Role), E(Embody Language), M(Master the Scenario), S(Showcase Creativity)의 네 단계로 구성된다. 이 모델은 AI가 학습자의 근접발달영역(ZPD)에서 협력적 비계(scaffolding) 역할을 수행한다는 이론적 토대에 기반하며, 의사소통 중심 교수법과 체화된 인지 이론(Embodied Cognition Theory)을 융합한다. 본 프로그램은 부산 지역의 실생활 문제를 소재로 한 장소 기반 학습(Place-Based Education)을 통해 학습자의 실제적 의사소통 능력을 향상시키고, AI 기반 개인화 학습을 통해 창의적 문제해결 능력을 함 양하도록 설계되었다. ‘Gems’ 프로그램은 초등 고학년 학습자의 영어 말하기 유창성 및 정확성 향상뿐 만 아니라, 협력적 소통 및 창의융복합 역량 개발에 매우 효과적인 교육 모델이 될 것으로 기대된다. 이 는 AI를 활용한 글로컬라이제이션(Glocalization) 교육의 구체적 모델을 제시하는데 학술적, 실천적 의의를 지닐 것이다.

The purpose of this study is to develop the role-play program 'Gems,' utilizing generative AI, specifically the customized Google Gemini AI named Gems, to realize the creative convergence classroom emphasized in the 2022 Revised Curriculum, and to propose effective instructional strategies for English speaking learning through this program. The developed role-play 'Gems' model is structured in four stages: G (Get into the Role), E (Embody Language), M (Master the Scenario), and S (Showcase Creativity). This model is theoretically underpinned by the AI's role in providing collaborative scaffolding within the learner's Zone of Proximal Development (ZPD), integrating the Communicative Language Teaching approach with Embodied Cognition Theory. The program is designed to enhance learners' authentic communication skills through Place-Based Education, utilizing real-life issues from the Busan area as content, and to foster creative problem-solving abilities through AI-based personalized learning. The 'Gems' program is expected to be a highly effective educational model, not only for improving speaking fluency and accuracy in upper-grade students but also for developing their collaborative communication and creative convergence competencies. This study holds significant academic and practical implications by proposing a concrete model for Glocalization education utilizing AI.

본 연구는 고등학교 󰡔중국 문화󰡕학습자를 대상으로 중국 음식 이미지 데이터를 활용하여 AI 융합 중국 문화 교수-학습 방안 제안을 목적으로 한다. AI 융합 중국 문화 수업은 ‘중국 문화 내용 학습, AI 학습 모델 생성, 이미지 인식 게임 만들기’라는 세 가지 단계별 학습을 통해 이루어진다. 첫 번째 단계에서 학습자는 교과서를 통해 중국 음식 문화를 학습하고 관련 이미지 데이터를 수집한다. 두 번째 단계에서 학습자는 조사한 이미지 데이터를 머신러닝 포 키즈(Machine Learning for Kids) 플랫폼을 통해 컴퓨터에 기계 학습시킨다. 세 번째 단계에서는 앞서 생성한 AI 학습 모델을 연동하여 SW 코딩 플랫폼인 스크래치(Scratch)에서 중국 음식 이미지 인식 프로젝트를 만든다. 이러한 활동을 통해 AI 융합 중국 문화교육에서 기대할 수 있는 효과는 먼저, 학습 환경의 관점에서 향후 AI 시대 중국어 교육의 상황을 예견해볼 수 있다. 다음으로 학습자의 관점에서 중국 문화에 대한 이해와 더불어 AI와 SW 융합 교육 활동을 통해 학습자의 글로벌 역량, 창의력, 사고력을 신장할 수 있다. 끝으로 교수자의 관점에서 향후 AI 기술을 활용한 교과교육이 확대되는 경우 교사가 어떤 역할을 해야 하는지 대비하고 준비할 수 있다.

This study proposed AI convergence Chinese cultural education through the creation of Chinese food culture and AI learning models. AI convergence Chinese culture education can directly and indirectly experience make learners learn Chinese culture using various media such as textbooks and Internet materials. First of all, AI-based platforms can be used to understand the concept of machine learning and to find out the characteristics of Chinese culture. Secondly the information learned on the SW education platform is reprocessed and applied in connection with other subjects based on the later period of Chinese culture. Thirdly the educational plan can evaluate the understanding of Chinese culture. It is expected that AI convergence Chinese cultural education can be used in various fields such as Chinese language subject content development and customized curriculum development in the future.

본고의 목적은 교사의 AI융합교육전공 대학원 진학의 학습 경험의 의미를 이해하는 것이다. 이를 위하여 서울과 경기도의 AI융합교육전공 대학원에 진학한 교사 8인과 심층면담을 진행하고, 면담 자료를 현상학적 방법으로 분석하였다. 분석 결과, 연구에 참여한 교사들은 AI융합교육전공 대학원의 학습 경험이 ‘학업의 선택: AI 역량 향상을 위한 교사 개인의 도전’, ‘학업의 수행: 기대와 실제의 간극을 조정하는 과정’, ‘학업의 결과: 도전의 완결이 아닌 새로운 시작’의 상위 범주와 각 범주 내 3개의 하위 범주로 이루어져 있었으며, 이를 통해 본질적 의미를 ‘기술 발전에 적극적으로 대응하여 교사의 AI 역량을 향상하기 위한 도전’으로 확인하였다. 마지막으로, 이와 같은 본질적 의미를 토대로 교사의 AI 역량 계발과 관련하여 시사점을 제시하였다.

The purpose of this paper is to understand teachers’ learning experiences in AI-integrated education graduate programs. In-depth interviews were conducted with eight teachers enrolled in such programs in Seoul and Gyeonggi-do, and analyzed using phenomenological methods. Findings revealed three main categories and three subcategories within each: ‘Choice of Academic Pursuit: A teacher’s individual challenge for enhancing AI competency,’ ‘Execution of Academic Pursuit: The process of bridging the gap between expectations and reality,’ and ‘Outcome of Academic Pursuit: Not the conclusion of a challenge, but a new beginning’. The essential meaning extracted was “a challenge to enhance teachers’ AI competencies by actively responding to technological advancements.” Suggestions for developing teachers’ AI competencies are proposed based on this finding.

본 연구는 AI 융합 에너지관리 프로그램을 수강한 공학계열 대학생의 수강만족도, 전이동기, 학습전이, 창의·융합역량 간 구조적 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Kirkpatrick의 4수준 모형을 적용하여 온라인 설문을 실시하고, 수강생 56명의 응답 자료를 수집하여 SPSS 27.0과 AMOS 23.0 프로그램으로 분석하였다. 연구 결과 첫째, 수강만족도는 전이동기에 긍정적인 영향을 미쳤다(가설1 채택). 둘째, 전이동기는 학습전이에 긍정적인 영향을 미쳤다(가설2 채택). 셋째, 학습전이는 창의·융합역량에 긍정적인 영향을 미쳤다(가설3 채택). 넷째, 수강만족도는 학습전이에 긍정적인 영향을 미쳤으며(가설4 채택), 다섯째, 전이동기는 창의·융합역량에도 긍정적인 영향을 미쳤다(가설5 채택). 결과적으로 Kirkpatrick 모형이 각 수준 간 인과관계와 가치 사슬적 구조를 갖는다는 가정이 성립되었고, AI 융합 에너지관리 프로그램의 학습 효과성은 긍정적으로 평가되었다. 본 연구 결과를 토대로 그린융합인재 양성을 위한 연구와 실무 측면에 시사점을 제시하였다.

This study aims to examine the structural relationships among learning satisfaction, motivation to transfer, learning transfer, and creative-convergence competency among engineering students who completed an AI-integrated energy management course. To achieve this, an online survey based on Kirkpatrick's four-level model was conducted, and responses from 56 learners were collected and analyzed using SPSS 27.0 and AMOS 23.0. The key findings are as follows: (a) learning satisfaction had a positive effect on learning transfer (H1 supported); (b) motivation to transfer positively influenced learning transfer (H2 supported); (c) learning transfer had a positive effect on creative-convergence competency (H3 supported); (d) learning satisfaction also directly affected learning transfer (H4 supported); and (e) motivation to transfer positively influenced creative-convergence competency (H5 supported). As a result, the findings supported the assumption that the Kirkpatrick model reflects causal relationships and a value chain structure across its levels. Furthermore, the learning effectiveness of the AI-integrated energy management course was found to be positively evaluated. Based on these findings, this study provides implications for future research and practical strategies in cultivating green convergence talent.

本研究では、最近日本語教育においてもICT融・複合のe-Learningが益々進化し続けている中で、人工知能(AI)による日本語教育について日本語アプリの調査・分析を通し、現状を述べた。 様々な日本語アプリが開発されており、単純な正誤判定機能からAI技術へと進化していることがうかがえた。今後の日本語教育における叩き台として活用することができ、新しい日本語教育の可能性が期待できる。しかし、今後AIと人間が如何にして共生共存していくべきかを考える必要があるという時期に来ていることもわかり、日本語教育において示唆する点も多い。 本発表の意義は以下の通りである。 （１）最新の日本語教育におけるm-Learniing教材を調査し、提供できた。 （２）AI技術が適用された日本語アプリを調査し、特徴を明らかにした。 （３）過去の研究結果と比較しながら、Android系の最新の現状を明らかにした。 今後の課題としては、このようなAI技術を利用し、日本語教育に生かしていくべきかを考える必要があるため、授業モデルや学習モデルに関する研究と、実践研究などが必要である。

In this study, while e-learning of ICT integration and complexity continues to evolve in Japanese language education, the current situation of Japanese language education by artificial intelligence (AI) was discussed through research and analysis by Japanese language applications. Various Japanese language applications have been developed, and it can be seen that AI technology is evolving from a simple error determination function. It can be used as a starting point for future Japanese language education, and the possibility of a new Japanese language education can be expected. However, it is also clear that it is time to think about how AI and humans should coexist, and there are many implications in Japanese language education. The significance of this presentation is as follows. (1) We were able to research and provide m-learning materials for the latest Japanese language education. (2) We investigated the Japanese language application with AI technology and revealed its characteristics. (3) Comparing with past research results, we revealed the latest status of Android. As for future tasks, it is necessary to consider whether such AI technology should be utilized for Japanese language education, so research on class models and learning models and practical research are necessary.

The purpose of this study is to identify the perceptions of university students regarding the use of generative AI in problem-based learning (PBL) English courses. Specifically, the study measured the participants’ perceptions of their overall improvement in their English and convergence skills related to the affective factors, self-regulated learning, and perceived achievement. To obtain the results, a survey was conducted with 84 university students who were enrolled in an AI-based PBL course at a four-year university in Gyeongnam Province. The results showed that the higher the awareness of affective factors and the higher the self-regulated learning, the higher the perceived achievement. The results also indicated that self-regulated learning had a greater influence on perceived achievement than affective factors. In learner-centered PBL English education, the focus is on improving communication, interaction skills, and critical thinking. As a result, students’ interest in learning through generative AI utilization experiences increased.

본 연구는 인공지능(AI) 학습 도구의 교육적 가능성과 한계를 종합적으로 분석하고, 미술교육과 융합할 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. AI 학습 도구는 학습자의 수준과 특성에 맞춘 개인 학습, 실시간 피드백, 맞춤형 콘텐츠 제공 등 학습자 중심의 교육혁신을 실현하는 핵심 도구로 주목받고 있다. 본 연구는 문헌 조사, 텍스트마이닝 기법, 국내외 미술교육 적용 사례 통해 AI 학습 도구의 주요 기능과 역할, 교육적 효과, 그리고 한계를 다각적으로 고찰하였다. 생성형 AI 기반 창작 도구는 창의적 표현력 향상, 시각적 사고력 및 감성적 소통 능력 증진, 자기효능감 강화, 학습자 개별 역량에 맞춤 지원에서 유의미하게 기여 하는 것으로 나타났다. 특히, 생성형 AI를 창작의 협업자 또는 조력자로 활용하는 교수·학습법은 학습자의 초기 아이디어 구체화, 다양한 시각적 실험, 창작 과정의 효율성 증진, 자기주도 학습 촉진에 있다고 보았다. 반면, 창의성 획일화, 인간 감성에 대한 한계, 기초미술기술 저하, 기술 의존성 심화, 저작권·윤리 문제, 디지털 격차 등 부정적 측면도 확인되었다. AI 활용에 관한 한계를 극복하기 위해서는 교사의 디지털 리터러시 향상, 교사와 학생 대상으로 AI 윤리 교육, 안정적인 교육 인프라 구축, 문화·기술 수준을 고려한 맞춤형 교육과정 설계, AI 활용의 법적·윤리적 기준이 필요한 것으로 나타났다. 결론적으로 미술교육은 창의성과 융합적 사고를 중심으로 미래형 교육 모델을 구현할 잠재력을 보유하고 있으므로 미래 미술교육의 발전을 위해서 상호 보완적인 관계 형성을 강화하기 위한 연구가 필요하다.

The purpose of this study is to comprehensively analyze the educational possibilities and limitations of artificial intelligence (AI) learning tools and to explore ways to integrate them with art education. AI learning tools are attracting attention as a key tool to realize learner-centered educational innovation, such as personal learning tailored to the level and characteristics of learners, real-time feedback, and provision of customized content. This study examined the main functions, roles, educational effects, and limitations of AI learning tools in various ways through literature research, text mining techniques, and application cases of art education at home and abroad. It was found that Generative AI-based creative tools significantly contributed to improving creative expression, enhancing visual thinking and emotional communication skills, strengthening self-efficacy, and customizing support for individual learners' competencies. In particular, the teaching and learning method that uses Generative AI as a collaborator or assistant for creation is to embody learners' initial ideas, various visual experiments, improve the efficiency of the creative process, and promote self-directed learning. On the other hand, negative aspects such as uniformity of creativity, limitations on human sensibility, deterioration of basic art technology, intensification of technology dependence, copyright and ethics issues, and digital gaps were also identified. In order to overcome the limitations of AI use, it is necessary to improve teachers' digital literacy, AI ethics education for teachers and students, establish a stable educational infrastructure, design a customized curriculum considering culture and technology levels, and legal and ethical standards for AI use. In conclusion, art education has the potential to implement a future educational model centered on creativity and convergent thinking, so research is needed to strengthen the formation of complementary relationships for the development of future art education.

본 연구는 청소년 평생교육 맥락에서 인공지능(AI)을 활용한 디지털 프로젝트 기반 학습에서 코칭 중재가 청소년의 창의융합역량 및 디지털 리터러시 태도에 미치는 효과를 분석하였다. 이를 위해 인공지능을 활용한 동일한 디지털 프로젝트 기반 학습을 10주간 운영하고, 코칭 중재 집단과 미중재 집단 간의 차이를 비교하였다. 두 집단은 동일한 학습 활동에 참여하였으나, 코칭 중재 집단에는 인지, 학습 과정, 성찰적 사고를 지원하는 구조화된 코칭이 추가로 제공되었다. 분석 결과, 코칭 중재 집단은 미중재 집단에 비해 창의적 능력, 융합적 사고, 가치 창출, 그리고 창의융합역량 총합에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 또한 디지털 리터러시 태도의 가치, 자기효능감, 참여 요인 및 디지털 리터러시 태도 총합에서도 유의미한 증가가 나타났다. 이러한 결과는 코칭이 청소년의 창의융합역량을 강화할 뿐만 아니라 디지털 학습과 AI 활용에 대한 긍정적인 태도를 형성하는 데 기여했음을 보여준다. 이는 인지·과정·성찰 중심의 코칭은 청소년의 문제 인식, 문제해결 과정의 조절, 학습 결과의 의미화를 효과적으로 지원하며, 생성형 AI를 활용한 디지털 프로젝트 기반 학습의 교육적 효과를 실증적으로 강화함을 시사한다.

This study investigated the effects of a coaching intervention on adolescents’ creativity, convergence competency, and attitudes toward digital literacy in AI-supported project-based learning within the context of youth lifelong education. To examine these effects, the same project-based learning program using artificial intelligence was implemented for ten weeks, and differences between a coaching intervention group and a non-intervention group were analyzed. While both groups participated in identical learning activities, the intervention group also received structured coaching designed to support cognitive processes, learning, and reflective thinking. The results showed that the coaching intervention group demonstrated statistically significant improvements in creative ability, integrative thinking, value creation, and overall creativity convergence competency compared to the non-intervention group. Furthermore, significant gains were observed in digital literacy attitudes, including value, self-efficacy, participation, and overall digital literacy. These findings indicate that coaching contributed not only to enhanced creative and integrative capacities but also to a more positive attitude toward digital learning and AI use. Overall, the results suggest that cognition-, process-, and reflection-oriented coaching effectively supports adolescents’ problem recognition, regulation of problem-solving processes, and meaning-making of learning outcomes. By facilitating deeper engagement with generative AI-based project tasks, coaching empirically strengthens the educational effectiveness of AI-supported project-based learning.