AI를 이용한 클래식 음악교육이 자기조절학습의 매개효과를 통한 학습성과에 미치는 영향 연구: AI 피드백 신뢰도의 조절효과
A Study on the Effects of AI-Based Classical Music Education on Learning Outcomes through the Mediating Effect of Self-Regulated Learning: The Moderating Effect of AI Feedback Reliability
조자간(세종대학교 음악학과 성악전공)
11권 1호, 191~196쪽
초록
본 연구는 AI 기술의 고도화와 디지털 학습 환경의 확산이라는 교육적 변화 속에서 AI 기반 클래식 음악교육이 학습자의 학습성과에 미치는 영향을 구조적으로 규명하는 데 목적을 두었다. 선행연구에 따르면 AI 음악교육은 학습만족도와 학습효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보고되어 왔으나, 이러한 효과가 어떠한 학습 내적 메커니즘을 통해 형성되는지에 대한 실증적 검증은 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 자기조절학습을 매개변인으로 설정하고, AI 피드백 신뢰도의 조절효과를 포함한 통합적 연구모형을 제시하였다. 이를 위해 AI 기반 클래식 음악교육 경험, 자기조절학습, AI 피드백 신뢰도, 학습성과 간의 구조적 관계를 가설적으로 설정하고 검증하였다. 연구방법으로는 AI 기반 클래식 음악 학습 경험이 있는 학습자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 구조방정식 모형(SEM)을 활용하여 분석하였다. 또한 조절효과 검증을 위해 상호작용항을 포함한 분석을 수행하였다. 연구 결과, 첫째 AI 기반 클래식 음악교육 경험은 학습자의 자기조절학습에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기조절학습은 학습성과에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요인으로 확인되어, 학습자의 목표 설정, 전략 활용, 학습 과정 통제가 성과 향상에 중요한 역할을 함이 밝혀졌다. 셋째, AI 피드백 신뢰도는 학습성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습자가 AI의 피드백을 신뢰할수록 학습 성과가 높아지는 경향을 보였다. 넷째, AI 피드백 신뢰도는 AI 기반 학습 경험과 자기조절학습 간의 관계를 유의미하게 조절하여, AI 시스템에 대한 신뢰가 높을수록 학습자의 자기조절학습이 더욱 강화되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 기반 클래식 음악교육이 학습성과로 이어지는 과정에서 자기조절학습이 핵심적인 매개 기제로 작용하며, 그 효과는 AI 피드백에 대한 신뢰 수준에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study aims to structurally examine the effects of AI-based classical music education on learning outcomes through learners’ self-regulated learning in the context of the advancement of AI technologies and the expansion of digital learning environments. Although previous studies have reported that AI-based music education positively influences learning satisfaction and learning efficiency, empirical investigations into the underlying mechanisms through which these effects are formed remain insufficient. Accordingly, this study proposes an integrated research model that incorporates self-regulated learning as a mediating variable and AI feedback trust as a moderating variable. To achieve this purpose, hypothetical relationships among AI-based classical music learning experience, self-regulated learning, AI feedback trust, and learning outcomes were established and empirically tested. A survey was conducted with learners who had experience using AI-based classical music education systems, and the collected data were analyzed using structural equation modeling (SEM). In addition, moderation effects were examined by including interaction terms in the analytical model. The findings reveal the following: First, AI-based classical music learning experience significantly enhances learners’ self-regulated learning. Second, self-regulated learning is identified as a key determinant of learning outcomes, indicating that learners’ strategic planning and control of their learning processes directly contribute to performance improvement. Third, trust in AI feedback positively affects learning outcomes, showing that higher trust leads to greater utilization of AI-generated information. Fourth, AI feedback trust moderates the relationship between AI-based learning experience and self-regulated learning, confirming that the credibility of AI feedback strengthens the development of learners’ self-regulation abilities.
- 발행기관:
- 한국비즈니스학회
- 분류:
- 과학기술학