사교육 환경에서 AI 기반 개인화 학습이 교육 격차 해소에 미치는 영향 분석 - 교사 보조 도구 활용 사례를 중심으로

The Impact of AI-based Personalized Learning on Educational Gap Reduction in Private Tutoring: A Case Study of Teacher-Assistive Tools

본 연구는 한국 사회의 고질적인 사교육 의존과 그로 인한 교육 불평등 문제에 대한 대안으로 부상하고 있는 AI 기반 개인화 학습의 실태를 심층적으로 분석하고자 하였다. 특히, 기술 도입이 가장 활발한 사교육 환경이라는 특수한 맥락 속에서 AI 개인화 학습이 교육 격차 해소에 실제로 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 교사 보조 도구로서 어떻게 활용되는지를 규명하는 데 목적을 두었다. 연구 방법으로는 질적 내용분석(Qualitative Content Analysis)을 채택하여, 2021년부터 2025년까지 발표된 관련 학술 논문, 공신력 있는 기관의 보고서, 언론 기사 등 총 45건의 2차 자료를 분석하였다. 분석 결과, ‘AI 기능 및 특성’, ‘교수-학습 적용’, ‘교육 격차 영향’이라는 3개의 핵심 범주와 9개의 하위 범주가 도출되었다. 연구 결과, AI 개인화 학습은 기존의 고비용 맞춤형 교육을 기술을 통해 대중화함으로써 교육 기회의 접근성을 높여 격차를 완화할 분명한 잠재력을 가지고 있음을 확인하였다. 그러나 동시에 ‘AI 리터러시’와 ‘자기주도성’의 차이가 새로운 불평등을 야기할 수 있는 양면성을 보였다. 또한, AI는 교사의 업무를 경감시키는 효과적인 보조 도구이지만, 그 효과는 교사의 역량과 ‘교사-AI 협력 모델’의 정립 여부에 따라 크게 달라짐을 확인하였다. 결론적으로 AI 기술은 교육 불평등의 기술 결정론적 해법이 아니며, 기술의 잠재력을 실현하고 부작용을 최소화하기 위해서는 공교육 내 표준 플랫폼 구축, 교사 역량 강화, 데이터 주권 보호를 위한 제도적 지원이 반드시 수반되어야 함을 시사한다.

This study conducts an in-depth analysis of AI-based personalized learning as an alternative to chronic dependence on private tutoring and the resulting educational inequality in South Korea, focusing on its actual impact on bridging educational gaps and its use as a teacher-assistive tool in the private education context. Using qualitative content analysis of 45 secondary sources (academic papers, institutional reports, and media articles published from 2021 to 2025), it identifies three core categories and nine sub-categories related to AI functions and characteristics, application in teaching and learning, and impact on educational gaps. The findings indicate that while AI personalized learning can expand access to customized education and thus help reduce educational gaps, disparities in AI literacy and self-directedness may produce new inequalities, and its effectiveness as a teacher-assistive tool ultimately depends on teacher competency and the establishment of a teacher–AI collaborative model.