발달장애 아동 및 청소년 대상 인공지능 활용 중재 관련 국내외 실험연구 고찰
A Review of Domestic and International Experimental Studies on AI-Based Interventions for Children and Adolescents with Developmental Disabilities
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초록
[목적] 이 연구는 발달장애 아동 및 청소년을 대상으로 한 국내외 인공지능 활용 중재 관련 실험연구 고찰과질적 분석을 통하여 발달장애 아동 및 청소년 인공지능 활용 중재의 연구 동향과 중재 특성을 알아보는 것에 목적을 두고 있다. [방법] 본 연구는 2016년부터 2025년까지 국내외에서 발표된 실험연구 논문 중 19편을 선정하여 연구 동향, 중재 내용 및 중재 효과를 분석하고, CEC 질적 지표에 의거하여 연구의 질적 수준을 분석하였다. [결과] 첫째, 출판연도 분석 결과 2024~2025년에 국내외 연구가 가장 활발히 이루어졌다. 둘째, 연구 참여자 분석 결과, 참여자 유형에서 자폐성 장애가 가장 큰 비율을 차지하였고, 학교급별로는 혼합연령 연구, 장애 정도는 경도와 중등도를 대상으로 한 연구가 가장 많았다. 셋째, 연구설계 분석 결과 무작위 대조군 실험설계 연구가 가장 많았다. 넷째, 중재 환경은 학교가, 중재 회기는 1~10회기 및 21~30회기가, 중재자는 교사인 연구가 가장 많았다. 다섯째, 중재 도구 측면에서는 지능형 로봇, 독립변인은 학업 및의사소통과 사회성, 종속변인은 사회성 기술 영역과 관련한 연구가 많았다. 마지막으로 질적 지표 분석 결과, 5편의 연구가 질적 지표 총점의 80% 이상을 충족하였다. [결론] 이러한 결과를 통해 발달장애 아동 및 청소년을 위한 인공지능 활용 중재에 대한 논의 및 향후 연구를 위한 제언을 제시하였다.
Abstract
[Purpose] The purpose of this study was to examine research trends and characteristics of artificial intelligence(AI)-based interventions for children and adolescents with developmental disabilities by reviewing domestic and international experimental studies and evaluating their methodological quality. [Method] nineteen experimental research articles published domestically and internationally between 2016 and 2025 were selected for review. Research trends, intervention components, and intervention effects were analyzed, and the methodological quality of the research was evaluated based on the Council for Exceptional Childrec(CEC) quality indicators. [Results] First, analysis by publication year indicated that the highest research activity occurred in 2024–2025. Second, regarding participant characteristics, individuals with autism spectrum disorder account for the largest proportion, and studies using mixed grade levels were most common, participants with mild to moderate intellectual and autism spectrum disabilities were most frequently represented. Third, randomized controlled trials were the most frequently employed research design. Fourth, most studies were conducted in school settings, with the number of intervention sessions ranging from 1-10 and 21~30 and the majority of interventionists being teachers. Fifth, in terms of intervention tools, intelligent robots were most commonly used, with independent variables primarily related to academics, communication, and social competence, while dependent variables were mostly associated with social skills. Lastly, quality analysis showed that five studies met over 80% of the total CEC quality indicators. [Conclusion] Based on these results, this study discusses the key characteristics and limitations of AI-based interventions for children and adolescents with developmental disabilities and offers suggestions for future research.