작곡교육이 자기조절학습 및 연주수행에 미치는 영향 생성형 인공지능을 기반으로

• 영문명: The Impact of Composition Education on Self-Regulated Learning and Performance: A Generative AI Based Approach
• 발행기관: 한국문화교육학회
• 저자명: 유총총
• 간행물 정보: 『문화예술교육연구』제19권 제5호, 115~142쪽, 전체 28쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.10.31

국문 초록

본 연구는 생성형 AI를 활용한 실용음악 작곡 교육이 학습자의 자기조절학습능력과 연주 수행에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였으며, 특히 음악 교육적 측면에서 중요한 시사점을 제공하고 있다. 연구 결과, AI 기반 작곡 교육이 인지조절, 동기조절, 행동조절과 같은 자기조절학습의 주요 요소를 향상시키는 데 효과적임을 확인하였으며, 이를 통해 학습자의 연주 수행 능력이 향상되는 것을 검증하였다. 음악 교육적 측면에서 중요한 점은 AI가 학습자의 곡 분석 및 리듬 이해 능력을 강화하고, 학습자가 지속적인 동기를 유지하며 연습 계획을 체계적으로 세우는 데 도움을 준다는 점이다. 특히, 음악적 사고력과 창의적 해석 능력을 키우는 데 AI 도구가 효과적이라는 결과는, 전통적인 교육 방식과는 차별화된 AI 기반 교육의 가능성을 시사한다. 또한, AI가 학생들에게 맞춤형 학습 경로와 실시간 피드백을 제공함으로써 자기주도적 학습을 강화하는 데 중요한 역할을 한다는 점이 강조되었다. 이러한 결과는 교육자들이 학생 개개인의 학습 특성에 맞춘 교육을 설계하고, 학생들이 자신만의 학습 전략을 세우고 실천할 수 있는 환경을 제공하는 데 유용한 지침을 제공한다. 따라서, 본 연구는 음악 교육 현장에서 AI의 잠재력과 중요성을 강조하며, AI 기술이 단순한 도구를 넘어 학생들의 학습 성과를 극대화하는 중요한 촉매제로 작용할 수 있음을 보여준다.

영문 초록

This study empirically analyzed the impact of generative AI-based practical music composition education on students' self-regulated learning ability and performance, with a particular focus on its mediating effect in the relationship between AI education and performance outcomes. The findings demonstrated that AI-based composition education significantly enhances key elements of self-regulated learning, such as cognitive, motivational, and behavioral regulation, which, in turn, improve students' performance capabilities. From a music education perspective, this research highlights several important implications. The results show that AI can effectively enhance students' ability to analyze musical structures and rhythms, maintain motivation, and develop structured practice plans. AI tools were found to be particularly effective in fostering musical thinking and creative interpretation, offering a distinct advantage over traditional educational approaches. Moreover, the study underscores the role of AI in providing personalized learning pathways and real-time feedback, which significantly bolster students' self-directed learning. This suggests that educators can leverage AI to design tailored educational programs that accommodate individual learning characteristics, allowing students to establish and execute their own learning strategies effectively. In conclusion, the study highlights the potential of AI in music education as a powerful tool that not only assists with technical instruction but also serves as a catalyst for maximizing students' learning outcomes. It underscores the importance of integrating AI into educational settings, where it can act as a transformative element to enhance both learning processes and performance.

목차

I. 서론

II. 이론적 배경 및 연구방법

III. 연구결과

VI. 결론

참 고 문 헌

키워드

생성형 AI 실용음악 작곡교육 자기조절학습능력 연주수행 Generative AI composition education practical music self-regulated learning ability performance