earticle

영어

Contemporary learning environments shaped by digital overstimulation and generative AI demand that students develop not only self-regulation, empathy, and responsibility, but also critical AI literacy―including the ability to examine evidence, bias, and limitations in AI-mediated outputs. Yet Seon/Buddhist practice (e.g., mindfulness, observation, compassion), character education (e.g., self-management, empathy, responsibility), and AI literacy (e.g., metacognition, critical evaluation, digital empathy) are often discussed and assessed in fragmented frameworks, making it difficult to design coherent classroom experiences and evaluative criteria. This study proposes the SCA (SeonCharacterAI) model, which aligns these domains through a shared procedural cycle of AttentionReflectionCareResponsibility. The model articulates three prototype alignment pathways―mindfulnessself-managementmetacognition; observationempathycritical AI literacy; and compassionresponsibilitydigital empathy―while explicitly allowing cross-links among components in actual learning contexts. To enhance instructional usability, SCA is operationalized as (1) a four-verb design language that integrates goals, activities, and assessment; (2) a repeatable in-class micro-cycle of learning activities; and (3) an analytic rubric with observable indicators for performance, character competencies, and AI use. As an initial plausibility check for the model’s alignment logic, the study references a cross-sectional K-SRIS survey (n = 278) reported in prior research on Buddhist liberal arts courses, where students who perceived the courses as helpful exhibited higher mean scores across self-reflection subscales (self-awareness, self-design, self-regulation, and self-examination). Given the limitations of cross-sectional data, these findings are interpreted as associative evidence rather than causal effects. Overall, the study provides a conceptual and methodological bridge that translates integrative discussions into actionable classroom design and assessment in the AI era.

한국어

디지털 자극의 과잉과 생성형 인공지능의 급속한 확산은 학습자에게 자기조절·공감·책임성과 같은 핵심 인성 역량뿐 아니라, 근거·편향·한계에 대한 성찰적 판단을 포함한 비판적 AI 활용 역량을 동시에 요구하는 새로운 학습 환경을 형성하고 있다. 그러나 명상/선 수행(정념·관찰·자비), 인성교육(자기관리·공감·책임), AI 리터러시(메타인지·비판적 AI 리터러시·디지털 공감)는 각기 다른 언어와 평가 프레임 속에서 분절적으로 운영되어, 교실에서 학습 경험을 일관된 구조로 설계·평가하기 어렵다는 한계를 드러낸다. 본 연구는 이러한 간극을 해소하기 위해 선(Seon) 수행 – 인성(Character) – AI 역량을 “주의 – 성찰 – 배려 – 책임”이라는 공통 절차로 정렬하는 SCA(Seon-Character-AI) 모형을 제안한다. SCA 모형은 정념 – 자기관리 – 메타인지, 관찰 – 공감 – 비판적 AI 리터러시, 자비 – 책임 – 디지털 공감의 세 축을 ‘대표 정렬 경로(프로토타입)’로 제시하되, 실제 학습 경험에서의 교차 연결 가능성을 전제한다. 또한 이를 바탕으로 (1) 목표·활동·평가를 조직하는 네 동사의 설계 언어, (2) 한 차시 내에서 반복 가능한 마이크로 사이클 활동 세트, (3) 수행·역량·AI 활용을 관찰 가능한 지표로 제시하는 분석적 평가 루브릭으로 구체화한다. 개념적 타당성의 초기 점검을 위해, 국내 대학의 불교 교양교육에서 보고된 K-SRIS 기반 단면 조사(n≈278) 결과를 앵커 데이터로 참고하여, 명상·자기성찰 중심 수업 경험과 자기성찰 하위요인의 평균이 상대적으로 높게 나타난 선행 결과를 요약 제시한다. 다만 단면 자료의 특성상 인과적 효과를 확정하지 않고, SCA 정렬 논리의 경험적 개연성을 시사하는 보조 근거로 한정하여 해석한다. 본 연구는 수행 - 역량 - AI 교육의 분절된 담론을 단일 설계 구조로 재배열함으로써, 추상적 통합 논의를 교실 설계 - 활동 - 평가의 실천 언어로 연결하는 이론적·방법론적 기반을 제공한다.