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    AI 기반 맞춤형 학습이 영어 학습동기 향상에 미치는 영향 : 특성화고 기초학력 학생 사례를 중심으로 = The Impact of AI-Based Personalized Learning on the Improvement of English Learning Motivation : A Case Study of Low-Achieving Students in Specialized Vocational High Schools

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    https://www.riss.kr/link?id=T17369835

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study examines how students' English learning motivation changes within an AI-based personalized learning environment and identifies the differentiated characteristics that emerge in this process. Four low-achieving students from a specialized vocational high school participated in a 30-day English learning program using READING &, which integrates three AI learning support features: personalized learning system, real-time feedback, and gamification. Data were collected through semi-structured interviews and learning logs. Findings show that students displayed distinct appropriation patterns depending on their initial motivational states, despite engaging with the same AI features. These patterns included trusting and accepting system guidance, adjusting features to align with personal goals, critically evaluating AI feedback, or reorganizing features for alternative uses. These appropriation processes shaped individualized patterns of motivational improvement and revealed a cyclical interaction between technological structures and students' appropriation behaviors. Particularly, relatedness needs were experienced in expanded digital forms through repeated interactions with AI, manifested as psychological safety, a sense of personalized learning identity, and participation in a virtual learning community, with AI functioning as an alternative or complementary support network. Moreover, the same technological structure functioned as ‘structural guide’, ‘efficiency optimizer’, ‘exploratory learning space’, or ‘relational learning hub’ depending on students' initial motivational states, creating differentiated pathways for motivational improvement. The study integrates self-determination theory (SDT) and adaptive structuration theory (AST) to explain these mechanisms and systematically confirms a cyclical structure where initial motivation influences appropriation patterns, which in turn reshape motivation. Based on these findings, the study underscores the importance of adaptive design based on students' prior motivational profiles and synergistic integration of AI learning support features, suggesting that AI-based learning motivation research should be expanded toward an integrative theoretical framework that captures the dynamic interaction between technology and learners.
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    This study examines how students' English learning motivation changes within an AI-based personalized learning environment and identifies the differentiated characteristics that emerge in this process. Four low-achieving students from a specialized vo...

    This study examines how students' English learning motivation changes within an AI-based personalized learning environment and identifies the differentiated characteristics that emerge in this process. Four low-achieving students from a specialized vocational high school participated in a 30-day English learning program using READING &, which integrates three AI learning support features: personalized learning system, real-time feedback, and gamification. Data were collected through semi-structured interviews and learning logs. Findings show that students displayed distinct appropriation patterns depending on their initial motivational states, despite engaging with the same AI features. These patterns included trusting and accepting system guidance, adjusting features to align with personal goals, critically evaluating AI feedback, or reorganizing features for alternative uses. These appropriation processes shaped individualized patterns of motivational improvement and revealed a cyclical interaction between technological structures and students' appropriation behaviors. Particularly, relatedness needs were experienced in expanded digital forms through repeated interactions with AI, manifested as psychological safety, a sense of personalized learning identity, and participation in a virtual learning community, with AI functioning as an alternative or complementary support network. Moreover, the same technological structure functioned as ‘structural guide’, ‘efficiency optimizer’, ‘exploratory learning space’, or ‘relational learning hub’ depending on students' initial motivational states, creating differentiated pathways for motivational improvement. The study integrates self-determination theory (SDT) and adaptive structuration theory (AST) to explain these mechanisms and systematically confirms a cyclical structure where initial motivation influences appropriation patterns, which in turn reshape motivation. Based on these findings, the study underscores the importance of adaptive design based on students' prior motivational profiles and synergistic integration of AI learning support features, suggesting that AI-based learning motivation research should be expanded toward an integrative theoretical framework that captures the dynamic interaction between technology and learners.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론 1
    • 1.1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 1.2. 연구 문제 5
    • 1.3. 연구의 제한점 6
    • Ⅰ. 서론 1
    • 1.1. 연구의 필요성 및 목적 1
    • 1.2. 연구 문제 5
    • 1.3. 연구의 제한점 6
    • Ⅱ. 이론적 배경 8
    • 2.1. AI 기반 맞춤형 학습 8
    • 2.1.1. AI 기반 맞춤형 학습의 개념과 특징 8
    • 2.1.2. AI 기반 맞춤형 학습 플랫폼 리딩앤(READING &) 10
    • 2.2. 학습동기 및 적응적 구조화 이론 19
    • 2.2.1. Gardner와 Lambert의 사회교육모형 19
    • 2.2.2. Deci와 Ryan의 자기결정성 이론 20
    • 2.2.3. 적응적 구조화 이론과 기술 전유 23
    • Ⅲ. 연구 방법 26
    • 3.1. 연구 대상 26
    • 3.2. 연구 설계 및 절차 29
    • 3.3. 연구 도구 31
    • 3.4. 분석 자료 및 방법 35
    • 3.4.1. 배이스캠프(배우고 이루는 스스로 캠프) 35
    • 3.4.2. 영어 학습동기 반구조화 면담지 37
    • 3.4.2.1. 사전 면담지 37
    • 3.4.2.2. 중간 면담지 38
    • 3.4.2.3. 사후 면담지 39
    • 3.4.3. 리딩앤 LMS(학습관리시스템) 42
    • Ⅳ. 분석 결과 44
    • 4.1. 개별 학습자 사전 영어 학습동기 분석 44
    • 4.1.1. 준영의 사전 동기: 무동기 상태의 특성 45
    • 4.1.2. 민현의 사전 동기: 동일시조절 상태의 특성 49
    • 4.1.3. 한올의 사전 동기: 동일시조절과 내재적동기 상태의 특성 54
    • 4.1.4. 은결의 사전 동기: 외적조절과 동일시조절 상태의 특성 60
    • 4.2. AI 학습보조기능별 개별 학습자 전유 양상 분석 65
    • 4.2.1. 개인맞춤화 시스템에 대한 전유 65
    • 4.2.1.1. 준영: 직접 전유가 이끈 시스템과의 온전한 동행 66
    • 4.2.1.2. 민현: 제약 전유로 재정의한 효율의 학습 지도 68
    • 4.2.1.3. 한올: 대조 전유로 그려낸 비판과 탐색의 여정 72
    • 4.2.1.4. 은결: 대체 전유로 쌓아올린 단계적 완주의 기록 78
    • 4.2.2. 실시간 피드백에 대한 전유 83
    • 4.2.2.1. 준영: 긍정 전유로 지속한 학습 참여의 발걸음 84
    • 4.2.2.2. 민현: 제약 전유로 극대화한 단계적 학습 성과 90
    • 4.2.2.3. 한올: 부정 전유가 만든 시스템과의 거리 93
    • 4.2.2.4. 은결: 결합 전유로 엮어낸 관계적 학습망 98
    • 4.2.3. 게이미피케이션에 대한 전유 103
    • 4.2.3.1. 준영: 긍정 전유로 열어간 학습의 즐거움 103
    • 4.2.3.2. 민현: 대조 전유로 확인한 영어의 기본 가치 106
    • 4.2.3.3. 한올: 부정 전유로 드러난 경쟁 너머의 자기성장 110
    • 4.2.3.4. 은결: 확대 전유로 이룬 보상의 재해석과 학습동력 113
    • 4.3. 개별화된 동기 향상과정 분석 119
    • 4.3.1. 준영: 무동기에서 내재적동기로 120
    • 4.3.2. 민현: 동일시조절에서 통합조절로 122
    • 4.3.3. 한올: 동일시조절과 내재적동기에서 내재적동기 중심으로 125
    • 4.3.4. 은결: 외적조절과 동일시조절에서 동일시조절로 128
    • Ⅴ. 결론 131
    • 5.1. 연구의 요약 131
    • 5.2. 교육적 함의 135
    • 5.2.1. 이론적 함의 135
    • 5.2.2. 실천적 함의 136
    • 5.3. 제언 138
    • 참고문헌 139
    • 부록 145
    • <부록 1> 사전 면담지 145
    • <부록 2> 중간 면담지 147
    • <부록 3> 사후 면담지 149
    • <부록 4> 연구대상자용 설명문 및 동의서 151
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