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영어

This study analyzed research trends and educational effects by conducting a scoping review of academic papers on artificial intelligence (AI)-based adaptive learning implemented in Korean higher education between 2015 and 2025. The five-stage thematic scoping review methodology proposed by Arksey and O’Malley and refined by Levac et al. was applied, in accordance with the PRISMA-ScR guidelines. Academic articles published between 2015 to 2025 were identified in searches of four Korean databases (RISS, DBpia, KISS, and KCI) using combinations of the keywords ‘artificial intelligence’, ‘adaptive learning’, ‘personalized learning’, ’university’, and ‘higher education’. Of the 220 records initially retrieved, 12 studies met the predefined inclusion criteria and were included in the final analysis. The principal learning outcomes most frequently reported in these studies were academic achievement, learning motivation, learning flow, self-directed learning ability, digital literacy, and academic self-efficacy. Across most studies, AI-based adaptive learning was associated with statistically significant improvements in academic performance. Overall, the findings indicate that AI-based adaptive learning is a promising pedagogical strategy in Korean university education, with the potential to enhance both academic achievement and metacognitive learning outcomes, particularly for students with lower prior academic achievement.

한국어

본 연구의 목적은 2015년부터 2025년까지 국내 대학교육을 대상으로 수행된 인공지능 기반 적응형 학습 관 련 학술논문을 주제별로 고찰하여 연구 동향과 교육적 효과를 분석하는 것이다. Arksey와 O’Malley가 제시하고 Levac 등이 보완한 5단계 주제범위 문헌고찰 방법론을 적용하였으며, PRISMA-ScR 지침에 따라 연구를 수행하였 다. 국내 데이터베이스인 RISS, DBpia, KISS, KCI에서 ‘인공지능’, ‘적응형 학습’, ‘맞춤형 학습’, ‘대학’, ‘고등교육’ 등의 주요어를 조합하여 2015–2025년 사이 게재된 논문을 검색한 결과, 총 220편 중 선정 기준을 충족한 12편이 최종 분석 대상이 되었다. 선정된 연구의 주요 학습성과로는 학업성취, 학습동기, 학습몰입, 자기주도학습능력, 디 지털 리터러시, 학업 자기효능감 등이 보고되었고, 대부분의 연구에서 AI 기반 적응형 학습이 학업성취를 유의하 게 향상시키는 것으로 나타났다. 결론적으로 AI 기반 적응형 학습은 국내 대학교육에서 학업성취와 정의적·메타인 지적 학습성과를 동시에 향상시킬 수 있는 유망한 교수학습 전략이며, 저성취 학습자 지원에 효과적이다.