문화예술교육에서의 AI 활용 교육에 대한 체계적 문헌고찰

A Systematic Literature Review of AI-Used Education in Arts and Culture Education

본 연구는 문화예술교육 분야에서 AI 활용 교육 연구의 동향과 교육적 특징을 체계적으로 분석하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 체계적 문헌고찰(Systematic Literature Review, SLR) 방법론과 PRISMA 2020 지침을 적용하여, 국내 학술 데이터베이스(RISS, KCI)에서 2019년 1월부터 2025년 6월까지 발표된 10개 예술 영역의 연구를 수집하였으며, MMAT(Mixed Methods Appraisal Tool)를 활용한 질적 평가를 거쳐 최종 101편의 연구를 선정하고 분석하였다. 연구 결과, COVID-19 팬데믹과 생성형 AI의 등장을 기점으로 연구가 급증하는 ‘J커브(J-Curve)’ 현상을 확인하였다. 영역별로는 디자인･미술･음악 분야의 연구가 전체의 90.1%를 차지하며 활발히 이루어졌으며, 무용･국악･연극 등 공연예술 분야는 7.9%에 그쳐 뚜렷한 연구 불균형을 보였다. AI를 활용한 교수･학습 전략은 인지 도구(Cognitive Tool), 비계 설정(Scaffolding), 상호작용적 피드백(Interactive Feedback), 학습･제작 과정 효율화(Workflow Efficiency)의 4가지 차원으로 범주화되었다. 시각예술 영역에서는 AI가 성찰적 비평 루프(Reflective Critique Loop)를 통한 인지적 파트너로 기능하며, 공연예술 영역에서는 기술적 한계를 극복하기 위한 비계 도구로 활용되었다. 본 연구는 문화예술교육에서의 AI 활용이 단순한 기능 습득을 넘어 예술의 본질 탐구 및 인지 증강(Cognitive Augmentation)으로의 패러다임 전환을 이루고 있음을 확인하였다. 이에 매체 특수성을 고려한 연구 영역의 확대, 공연예술 분야의 실증적 방법론 고도화, 현장 지향형 윤리지침 개발을 제안한다.

This study aims to systematically analyze research trends and educational characteristics of AI-used education in the field of arts and culture education. Using the Systematic Literature Review (SLR) methodology and PRISMA 2020 guidelines, studies published between January 2019 and June 2025 across 10 artistic domains were collected from domestic academic databases (RISS, KCI). A total of 101 studies were finally selected and analyzed through a quality appraisal using the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). The results confirmed a ‘J-Curve’ phenomenon, in which research output surged following the COVID-19 pandemic and the emergence of generative AI. By domain, studies in design, fine arts, and music accounted for 90.1% of the total and were conducted most actively, whereas performing arts domains such as dance, Korean traditional music, and theater accounted for only 7.9%, indicating a distinct research imbalance. Teaching and learning strategies utilizing AI were categorized into four dimensions: cognitive tools, scaffolding, interactive feedback, and workflow efficiency. In the visual arts domain, AI functioned as a cognitive partner through a reflective critique loop, while in the performing arts domain, it served as a scaffolding tool to overcome technical barriers. These findings suggest that the integration of AI in arts and culture education is moving beyond skill acquisition toward a paradigm that emphasizes inquiry into artistic essence and cognitive augmentation. This study suggests expanding research into underrepresented areas with attention to media specificity, advancing empirical methodologies in the performing arts, and developing field-oriented ethical guidelines.