생성형 인공지능(Generative AI, GAI)이 언어 학습 플랫폼에 빠르게 확산되면서 개인화 학습 플랫폼의 활용이 확대되고 있다. GAI는 학습자의 수행에 따라 학습 내용을 동적으로 조정하고 즉각적인 개인화 피드백을 제공하며, 설명적·대화형 피드백 제시 방식은 학습 경험을 향상시킨다. 그러나 기존 연구는 GAI의 교육 적용 또는 게임화 설계의 동기 효과에 주로 초점을 두어, 학습 인터페이스에서의 피드백 제시 방식과 게임화 시각디자인 요소를 통합적으로 고려한 학습 동기·몰입·성과 메커니즘 분석은 부족하다. 본 연구는 자기결정이론(Self-Determination Theory, SDT)을 기반으로, GAI 개인화 피드백과 게임화 시각 디자인 요소가 학습자의 자율성과 유능감을 통해 학습 동기, 몰입형 학습 경험, 학습 성과 및 학습 지속성에 미치는 영향을 규명하였다. 구조화된 설문 자료를 수집하고 기술통계, 집단 간 차이 분석, 구조방정식 모형(SEM)으로 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과, GAI 개인화 피드백은 자율성과 유능감을 유의하게 향상시켜 학습 동기를 촉진하였으며, 게임화 시각 디자인 요소는 학습 동기를 강화하는 동시에 지속적 시각 피드백과 진행도 제시를 통해 몰입형 학습 경험에 가장 큰 정적 영향을 미쳤다. 또한 학습 동기는 학습 성과와 학습 지속성 간에서 유의한 매개 역할을 수행하였다. 본 연구는 AI 보조 학습 환경에서의 피드백–동기–행동 경로에 대한 이론적 근거를 제시하고, 학습 플랫폼의 인터페이스 시각 설계와 개인화 피드백 최적화, 지속 학습 행동 촉진 전략 수립에 실천적 시사점을 제공한다.
Lin et al. (Tue,) studied this question.