본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 확산이 성인학습 체제에 미치는 영향을 단순한 기술 도입 효과의 차원을 넘어, 학습의 구조와 정당화 체계를 재구성하는 맥락의존적 상호작용 구조의 관점에서 분석하였다. 기존 논의가 생성형 AI를 학습 혁신의 도구 혹은 학습 위기의 요인으로 이분화해 온 것과 달리, 본 연구는 이를 조건에 따라 상이한 효과를 산출하는 구조적 매개 요인으로 개념화하였다. 이를 위해 최근 해외 연구와 국제정책 문헌을 검토하고, ‘AI 리터러시’, ‘자기주도성’, ‘형평성’, ‘평가’의 4축을 중심으로 통합적 분석틀을 구성하였다. 분석 결과, 생성형 AI 환경에서 자기주도성은 개인 내부의 내재적 속성으로 환원하여 설명되기 어렵고, 리터러시 수준과 기술 활용 방식, 평가 설계와 같은 조건 속에서 형성되는 관계적·조건적 역량으로 재정의될 필요가 있음이 확인되었다. 또한 형평성은 접근성의 문제를 넘어 AI 활용의 질 격차와 학습 성과 격차가 결합되는 이중 누적 구조로 확장되며, 평가체계는 단순한 성취 측정 장치가 아니라, AI 리터러시와 자기주도성의 형성을 조정하는 핵심 구조 변수로서 과정 기반·진정성 평가로의 전환을 요구하는 것으로 나타났다. 이러한 논의를 바탕으로 본 연구는 맥락의존적 상호작용 모형(context-dependent interaction model)을 제안하였다. 이 모형은 생성형 AI의 교육적 효과가 구성되는 방식이 기술 자체에 의해 결정되는 것이 아니라, 리터러시 설계, 제도적 지원, 형평성 조건, 평가구조의 상호작용 속에서 형성되는 구조를 이론적으로 설명한다. 이는 생성형 AI 시대의 성인학습을 단순한 기술 적응의 문제가 아니라, 학습 체제의 재설계와 규범적 재구성의 문제로 이해할 필요성을 제기하며, 향후 성인학습 연구의 주요 쟁점과 방향을 제시한다.
Euna Yang (Sun,) studied this question.