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논문KCI 등재

생성형 AI 활용 학습에 대한 체계적 문헌 고찰 연구: 자기조절학습을 중심으로

A systematic literature review on the educational use of generative AI: Focusing on self-regulated learning

유미나|진성희
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2024.12|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제30권 제6호|pp. 1613-1634|DOI 10.15833/KAFEIAM.30.6.1613

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PRISMA체계적 문헌 고찰ChatGPT생성형 AIGenerative AI자기조절학습Self-Regulated LearningSystematic Literature ReviewSRL
주제분류교육학

초록

이 연구는 생성형 AI의 교육적 활용을 자기조절학습과 관련하여 수행한 선행문헌을 체계적으로 분석함으로써, 생성형 AI가 자기조절학습능력에 미치는 영향, 자기조절학습능력이 생성형 AI 활용에 미치는 특성 변인, 생성형 AI가 지원하는 자기조절학습 전략, 그리고 생성형 AI를 활용하는 효과적인 교수-학습 지원 전략 등을 탐색하고자 하였다. 본 연구는 학습자의 자기조절학습 맥락에서 생성형 AI 활용에 대한 선행 문헌을 분석하기 위해 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) 지침에 따라 체계적 문헌 고찰 연구를 수행하였으며, 국내외 24편의 선행연구를 분석하여 세 가지 연구문제에 대하여 탐구하였다. 분석 대상 문헌은 2023년 8편, 2024년 6월까지 16편으로 증가 추세를 보였다. 첫 번째 연구문제는 생성형 AI 활용 학습은 학습자의 자기조절학습능력을 향상시키는지에 대한 것으로, 대부분의 연구에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 번째 연구문제는 학습자의 자기조절학습능력은 생성형 AI 활용 학습에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 것으로, 학습자의 자기조절학습능력이 생성형 AI 활용 학습에서 학습성과에 영향을 미치는 핵심요인으로 강조되고 있다. 세 번째 연구문제는 생성형 AI 활용 학습에서 자기조절학습을 지원하는 방안에 대한 것으로, 자기조절학습능력에 효과적인 여러 방안들이 제안되었다. 이러한 연구결과는 연구는 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 이해를 증진시키고, 자기조절학습을 지원하기 위한 연구 동향을 분석함으로써 교육 현장에서 생성형 AI를 활용한 자기조절학습 전략 개발과 적용에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

Abstract

This study aims to systematically analyze the literature on the educational use of generative AI in the context of Self-Regulated Learning (SRL). By researching how the use of generative AI impacts SRL, the characteristics of learners who utilize generative AI, the SRL strategies supported by generative AI, and effective teaching and learning strategies incorporating generative AI, this research seeks to explore these facets comprehensively. The study followed the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) guidelines to conduct a systematic literature review, analyzing 24 previous studies conducted both domestically and internationally, focusing on three research questions. The number of analyzed studies increased from 8 in 2023 to 16 by June 2024. The first research question investigated whether the use of generative AI enhances learners' self-regulated learning abilities, with most studies indicating a positive effect. The second research question examined how learners' self-regulated learning abilities affect the learning outcomes of using generative AI, emphasizing that these abilities are key factors influencing learning performance. The third research question focused on strategies to support self-regulated learning within using generative AI, with several effective approaches suggested. These findings are expected to enhance the understanding of the educational use of generative AI, analyze research trends supporting SRL, and provide significant insights for developing and applying SRL strategies using generative AI in educational settings.

참고문헌 (55)

  1. 김지일, "초등학교 교실에서 ChatGPT 활용 수업의 의미 탐색", 컴퓨터교육학회 논문지, 26(6), pp.97~115 (2023)
  2. 윤은주, "생성형 AI 활용 PBL 융합수업에서 정의적 요소와 자기조절학습이 인지된 성취도에 미치는 효과에 관한 연구", 현대영미어문학, 42(2), pp.125~150 (2024)
  3. 이은희, "대학생들의 영어학습에서 자기조절학습(SRL)능력과 ChatGPT 에 대한 인식 및활용 목적 간의 관계 연구", 영어어문교육, 29(4), pp.71~99 (2023)
  4. 이준기, "학습 피드백 도구로 ChatGPT를 활용한 고등학생용 파이썬 프로젝트 수업 프로그램 개발 및 적용", 학습자중심교과교육연구, 24(9), pp.309~319 (2024)
  5. 임희주, "교양영어수업에서 챗 GPT 활용에 대한 학습자의 인식 및 태도 연구", 문화와융합, 45(9), pp.1335~1342 (2023)
  6. 장혜지, "ChatGPT 의 교육적 활용 관련 연구동향 및 주제 분석", 교과교육학연구, 27(4), pp.387~401 (2023)
  7. 차민영, "영어전공 대학생의 ChatGPT 사용이 영어 자기조절학습과 그릿에 미치는 영향", 문화와융합, 45(9), pp.1325~1334 (2023)
  8. 한옥영, "생성형 AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템 설계를 위한 구성 요소 탐구", 컴퓨터교육학회논문지, 26(6), pp.127~141 (2023)
  9. 한진영, "문제중심학습과 챗 GPT : 프롬프트와 문제해결력에 대한 탐색", 교양학연구, 26, pp.111~145 (2024)
  10. 한형종, "대학 ChatGPT 활용 교육 운영을 위한 교수자 역할 탐색", 디지털콘텐츠학회논문지, 25(2), pp.465~474 (2024)
  11. 홍수민, "ChatGPT 의 교육적 활용에 대한 초등교사 인식 및 교육 요구도 분석", 컴퓨터교육학회 논문지, 26(4), pp.51~63 (2023)
  12. Abdelhalim, S. M., "Using ChatGPT to promote research competency : English as a Foreign Language undergraduates' perceptions and practices across varied metacognitive awareness levels", Journal of Computer Assisted Learning, 40(5), pp.2398~ (2024)[DOI]
  13. "Education in the era of generative artificial intelligence (AI):Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning" (2023)[URL]
  14. Becerra, Á., "A generative AI-based personalized guidance tool for enhancing the feedback to MOOC learners", 2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), pp.1~8 (2024), IEEE
  15. Broadbent, J., "Self-regulated learning strategies & academic achievement in online higher education learning environments : A systematic review", The Internet and Higher Education, 27, pp.1~13 (2015)
  16. Brown, T., "Language models are few-shot learners", Advances in Neural Information Processing Systems, 33, pp.1877~1901 (2020)
  17. Cai, Q., "Factors influencing learner attitudes towards ChatGPT-assisted language learning in higher education", International Journal of Human–Computer Interaction, 40(22), pp.7112~7126 (2023)
  18. Chang, D. H., "Educational design principles of using AI chatbot that supports self-regulated learning in education : Goal setting, feedback, and personalization", Sustainability, 15(17), pp.12921~ (2023)[DOI]
  19. Chen, C. M., "Facilitating English-language reading performance by a digital reading annotation system with self-regulated learning mechanisms", Journal of Educational Technology & Society, 17(1), pp.102~114 (2014)
  20. Chiu, T. K., "A classification tool to foster self-regulated learning with generative artificial intelligence by applying self-determination theory: A case of ChatGPT", Educational Technology Research and Development, pp.1~16 (2024)
  21. Dahri, N. A., "Extended TAM based acceptance of AI-powered ChatGPT for supporting metacognitive self-regulated learning in education: A mixed-methods study", Heliyon, 10(8) (2024)[DOI]
  22. Exintaris, B., "Metacognition and critical thinking : Using ChatGPTgenerated responses as prompts for critique in a problem-solving workshop(SMARTCHEMPer)", Journal of Chemical Education, 100(8), pp.2972~2980 (2023)
  23. Fui-Hoon Nah, F., "Generative AI and ChatGPT : Applications, challenges, and AI-human collaboration", Journal of Information Technology Case and Application Research, 25(3), pp.277~304 (2023)
  24. Godwin-Jones, R., "Emerging technologies", Language Learning & Technology, 23(3), pp.5~11 (2019)
  25. Hartley, K., "Artificial intelligence supporting independent student learning : An evaluative case study of ChatGPT and learning to code", Education Sciences, 14(2), pp.120~ (2024)[DOI]
  26. Heikkinen, S., "Supporting self-regulated learning with learning analytics interventions–A systematic literature review", Education and Information Technologies, 28(3), pp.3059~3088 (2023)
  27. Hu, Y. H., "Advancing freshman skills in information literacy and self-regulation : The role of AI learning companions and Mandala Chart in academic libraries", The Journal of Academic Librarianship, 50(3), pp.102885~ (2024)[DOI]
  28. Jin, S. H., "Supporting students’ self-regulated learning in online learning using artificial intelligence applications", International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), pp.37~ (2023)[DOI]
  29. Kasneci, E., "ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education", Learning and Individual Differences, 103, pp.102274~ (2023)[DOI]
  30. Kong, S. C., "A human-centred learning and teaching framework using generative artificial intelligence for self-regulated learning development through domain knowledge learning in K–12 Settings", IEEE Transactions on Learning Technologies, 17, pp.1588~1599 (2024)[DOI]
  31. Kong, S. C., "A pedagogical design for self-regulated learning in academic writing using text-based generative artificial intelligence tools: 6-P pedagogy of plan, prompt, preview, produce, peer-review, portfolio-tracking", Research & Practice in Technology Enhanced Learning, 19 (2024)[DOI]
  32. Lee, H. Y., "Empowering ChatGPT with guidance mechanism in blended learning : effect of self-regulated learning, higher-order thinking skills, and knowledge construction", International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), pp.16~ (2024)
  33. Li, L., "It is like a friend to me : Critical usage of automated feedback systems by self-regulating English learners in higher education", Australasian Journal of Educational Technology, 40(1), pp.1~18 (2024)
  34. Lin, X., "Exploring the role of ChatGPT as a facilitator for motivating self-directed learning among adult learners", Adult Learning, 35(3), pp.156~166 (2023)
  35. Lodge, J. M., "Learning with generative artificial intelligence within a network of co-regulation", Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(7), pp.1~10 (2023)
  36. Lodge, J. M., "Learning analytics in the classroom: Translating learning analytics research for teachers", pp.45~55 (2019), ACADEMIA
  37. Molenaar, I., "The concept of hybrid human-AI regulation : Exemplifying how to support young learners’self-regulated learning", Computers & Education : Artificial Intelligence, 3, pp.100070~ (2022)[DOI]
  38. Ng, D. T. K., "Empowering student self-regulated learning and science education through ChatGPT : A pioneering pilot study", British Journal of Educational Technology, 55, pp.1328~1353 (2024)[DOI]
  39. Noroozi, O., "Multimodal data to design visual learning analytics for understanding regulation of learning", Computers in Human Behavior, 100, pp.298~304 (2019)[DOI]
  40. Page, M. J., "The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews", BMJ, 372 (2020)[DOI]
  41. Panadero, E., "A review of self-regulated learning : Six models and four directions for research", Frontiers in Psychology, 8, pp.422~ (2017)[DOI]
  42. Petticrew, M., "Systematic reviews in the social sciences: A practical guide" (2008), John Wiley & Sons
  43. Pintrich, P. R., "A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students", Educational Psychology Review, 16(4), pp.385~407 (2004)
  44. Richey, R. C., "Handbook of research on educational communications and technology", pp.141~150 (2014), Springer
  45. Roll, I., "Tutoring self‑and co‑regulation with intelligent tutoring systems to help students acquire better learning skills", Design Recommendations for Intelligent Tutoring Systems, 2, pp.169~182 (2014)
  46. Ross, B., "Adaptive quizzes to increase motivation, engagement, and learning outcomes in a first-year accounting unit", International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(1), pp.1~14 (2018)
  47. Ryan, R. M., "Intrinsic and extrinsic motivations : Classic definitions and new directions", Contemporary Educational Psychology, 25(1), pp.54~67 (2000)
  48. Schunk, D. H., "Self-regulation of learning and performance: Issues and educational applications" (1994), Lawrence Erlbaum Associates, Inc
  49. Somasundaram, M., "Modern management based on big data II and machine learning and intelligent systems III", pp.188~194 (2021), IOS Press
  50. Urban, M., "ChatGPT improves creative problem-solving performance in university students : An experimental study", Computers & Education, 215, pp.105031~ (2024)[DOI]
  51. Wu, T. T., "Promoting self-regulation progress and knowledge construction in blended learning via ChatGPT-based learning aid", Journal of Educational Computing Research, 61(8), pp.3~31 (2024)
  52. Xu, X., "Applying ChatGPT to tackle the side effects of personal learning environments from learner and learning perspective : An interview of experts in higher education", Plos One, 19(1), pp.e0295646~ (2024)[DOI]
  53. Yildirim-Erbasli, S. N., "Enhancing self-regulated learning with artificial intelligence-powered learning analytics. In Emergent Practices of Learning Analytics in K-12 Classrooms", pp.57~83 (2024), IGI Global
  54. Zimmerman, B. J., "Handbook of self-regulation", pp.13~39 (2000), Academic Press
  55. Zimmerman, B. J., "Becoming a self-regulated learner : An overview", Theory into Practice, 41(2), pp.64~70 (2002)

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