AI는 학생의 학업 성취를 높이는가?

29개 실증 연구, 2,657명 참여자 메타분석 결과

Dong, Tang & Wang (2025). Computers and Education: AI, 8, 100400

조절 변인별 효과 크기

각 항목을 클릭하면 상세 결과를 확인할 수 있습니다.

📚 교과 영역별 효과 (p < .01) ▼

간호교육

g = 2.10

지리

g = 1.33

언어학습

g = 1.02

수학

g = 0.47

컴퓨터과학

g = 0.47

교과 영역은 유의한 조절 변인 (χ² = 39.48, p < .01). 간호교육에서 가장 강력한 효과.

🤖 AI 유형별 효과 (n.s.) ▼

챗봇

g = 1.05

게임화 AI

g = 0.92

지능형 튜터링

g = 0.74

기타 AI

g = 0.72

AI 유형 간 차이는 통계적으로 유의하지 않음 (χ² = 1.09, p = .78). 모든 유형이 효과적.

🎯 AI 역할별 효과 ▼

지능형 튜터링

가장 큰 효과

의사결정 지원

g = 1.20

학습 지원

g = 0.85

문제 해결

g = 0.57

튜터링과 의사결정 지원 역할에서 효과가 크지만, 변동성도 높아 맥락 의존적.

💡

AI는 전통적 학습 환경 대비 평균 0.924 표준편차만큼 학업 성취를 높였다.
그러나 교과 영역에 따라 효과 크기가 0.47에서 2.10까지 크게 달랐다.
AI 유형 자체보다는 어떤 맥락에서, 어떤 역할로 사용되느냐가 더 중요하다.