국내 AI기반 적응형 학습 플랫폼 활용 교육의 교육적 효과에 대한 메타분석 = Meta-analysis of the educational effects of utilizing AI-based adaptive learning platforms in South Korea

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국내에서 수행된 AI기반 적응형 학습 플랫폼 활용 교육의 효과성을 체계적이고 종합적으로 검토하고, 이를 바탕으로 AI 기술을 활용한 교육 혁신의 방향을 제시하고자 메타분석을 실시하였다. PRISMA의 기준에 따라 검토하여 최종적으로 12편의 연구물을 분석 대상으로 선정하였으며, 사전/사후, 처치/통제, 상관분석, 회귀분석, 구조모형방정식을 사용한 연구로 구분하여 코딩을 수행하였다. 연구 결과 전체 효과크기는 사전/사후 연구 0.4271, 통제/처치집단 연구 0.4909로 중간 정도의 효과크기를 보였으며, 상관 분석 연구에서는 0.3225로 작은 효과크기가 도출되었다. 모든 연구에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고, 연구 간 이질성은 높은 것으로 나타났다. AI기반 적응형 학습 플랫폼 활용 교육 효과성의 세부 분석 결과는 조절변인에 따라 학습 효과크기에 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구대상의 수에 따른 분석에서는 중간 규모의 연구에서 효과크기가 가장 높았으며(사전/사후: 0.6982, 통제/처치: 0.4938), 소규모 또는 대규모 연구에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. K-12 학생을 대상으로 한 연구에서는 효과크기가 높게 나타났으나(사전/사후: 0.6516, 통제/처치: 0.8270), 대학생 대상 연구에서는 상대적으로 낮은 효과크기가 관찰되었다(사전/사후: 0.1348, 통제/처치: 0.2306). 출판 형식에 따른 차이도 분석하였으며, 학위논문에서 발표된 연구(사전/사후: 0.8647, 통제/처치: 0.8289)들이 학술지(사전/사후: 0.0963, 통제/처치: 0.1876)에 비해 더 높은 효과크기를 보였다. 결론적으로 본 연구는 AI기반 적응형 학습 플랫폼 활용 교육의 교육효과성을 체계적으로 검증하고 이를 바탕으로 향후 교육 현장에서의 효과적인 활용 가능성을 제시하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study systematically examined the effectiveness of education using AI-based adaptive learning platforms in South Korea through a meta-analysis. Following PRISMA guidelines, 12 studies were analyzed and categorized by research design, including pre-post design, treatment-control group, correlational analysis, regression analysis, and structural equation modeling. The overall effect sizes were 0.4271 for pre-post studies and 0.4909 for treatment-control group studies, indicating medium effects, while correlational analysis studies showed a smaller effect size of 0.3225. All studies demonstrated statistically significant differences, with considerable heterogeneity observed. A detailed analysis of moderating variables revealed notable differences. Studies with medium sample sizes had the largest effect sizes (pre-post: 0.6982, treatment-control: 0.4938), while small or large sample sizes showed no statistically significant differences. Studies involving K-12 students showed higher effect sizes (pre-post: 0.6516, treatment-control: 0.8270) than those involving university students (pre-post: 0.1348, treatment-control: 0.2306). Publication format also influenced results, with dissertations showing higher effect sizes (pre-post: 0.8647, treatment-control: 0.8289) compared to journal articles (pre-post: 0.0963, treatment-control: 0.1876). In conclusion, the study validated the educational effectiveness of AI-based adaptive learning platforms and emphasized their potential for fostering innovation in future educational environments.