AI와 학습경험설계(AI 문고)

빠른 답을 깊은 배움으로 바꾸는 설계
AI가 수업에 들어왔다고 해서 배움이 저절로 깊어지는 것은 아니다. 학생이 더 빨리 답을 얻고 교수자가 더 많은 자료를 만들 수 있어도, 그 과정에서 질문과 판단, 시행착오와 성찰이 사라질 수 있다. 이 책은 바로 이 간극을 다룬다. 무엇을 자동화할 것인가보다 어떤 학습경험을 가능하게 할 것인가를 먼저 묻고, 기술의 기능을 학습자의 이해와 참여, 수행과 성장으로 연결하는 설계 원리를 제시한다. 학습자의 사전 지식과 동기, 정서, 자기조절을 살피는 데서 출발해 목표·활동·피드백·평가를 하나의 흐름으로 엮는다. 인지부하, 의미 구성, 인출과 연습, 전이 같은 학습 원리를 AI 시대의 설계 기준으로 삼고, 초보자에게는 구조와 예시를 제공하되 숙련될수록 도움을 줄여 스스로 배우게 하는 지원의 방식을 설명한다. 접속 시간이나 AI 사용 횟수 같은 데이터도 성과의 숫자가 아니라 학습 상황을 해석하는 단서로 읽는다. 기능이 많다고 좋은 학습이 되는 것은 아니다. 중요한 것은 학습자가 무엇을 이해했고, 어디서 막혔으며, 어떤 도움을 받아 다시 시도했는가다. 개인정보 보호와 투명성, 공정성, 접근성, 실제 운영 가능성까지 설계의 일부로 다루며, 평가 결과가 다시 개선으로 이어지는 순환도 짚는다. AI 에듀테크의 현장에서 얻은 시행착오를 바탕으로, 기술을 도입하는 법이 아니라 배움을 설계하는 법을 보여 주는 책이다.

AI 시대, 왜 학습경험을 설계해야 하는가

01 학습경험설계의 의미
02 학습경험설계의 기반
03 요구 분석과 설계
04 학습경험설계의 밀고 당기기
05 이해와 적용
06 참여와 연결
07 동기와 정서
08 데이터로 읽는 학습경험
09 학습경험의 분석
10 지속 가능한 학습경험설계

진서연 한림대학교 AI에듀테크센터 연구교수다. 고려대학교에서 교육공학 전공으로 교육학 박사학위를 받았다(2025). 연구 관심 분야는 교수체제설계, 학습경험설계, 자기주도학습, 인공지능교육, 에듀테크 등이다. 한림대학교(2016∼2021)와 고려대학교(2021∼2023)에서 교수학습 연구와 교육혁신 업무를 추진해 왔다. 현재는 한림대학교 AI에듀테크센터 정책연구부장으로서 대학의 AI에듀테크 중장기 전략과 교육정책 기획, 고등교육을 위한 AI 서비스를 기획·개발하고 있다(2024∼현재). 최근에는 기술의 교육적 적용 방향을 탐색하고, AI가 고등교육의 교육과 학습 환경, 교육 체계에 미치는 영향과 활용 전략 등으로 연구를 확장하고 있다.