본 연구는 도제식 음악 교육의 시공간적 제약과 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 방안으로 생성형 인공지능 기반의 지능형 음악 코칭 시스템인 ‘MEW(뮤) AI Architecture’를 제안한다. 기존의 에듀테크 시스템이 단순한 연주 기록(Logging)에 치중했던 것과 달리, 본 연구는 학습자의 인지적, 정서적 변화를 포함한 ‘상태 모델링(State Modeling)’ 기술을 핵심 방법론으로 채택하여 연구를 수행하였다. 무의식적 연주 데이터를 70% 이상 반영하는 MPS(Minimum Practice State) 프레임워크를 통해 학습자 모델의 객관성을 확보하였으며, 이를 기반으로 초개인화된 적응형 루틴을 생성하고 있다. 특히 교수자의 고유한 페다고지(Pedagogy)를 엣지 AI에 이식하여 교수자 개인의 고유한 교수법을 보유한 복제자이자 컴패니언으로 활용하는 방안은 음악 교육의 정성적 평가 한계를 극복하는 혁신적 기틀을 마련한다. 결과적으로 본 연구는 AI 컴패니언이 인간 교육자를 대체하는 것이 아니라, 데이터 기반의 상생 구조를 통해 교육적 품질을 상향 평준화하고 인간 교육자 개별의 고유한 교수법과 객관적이고 정량적인 교수학습 평가 방침을 활용한 지능형 교육 생태계의 새로운 산업적 표준을 제시한다는 점에서 그 가치가 있다.
Cho et al. (Sun,) studied this question.