교육취약계층 아동의 생성형 인공지능 활용 협력적 쓰기를 통한 학습 경험 변화 탐색

Abstract

현대 한국 사회에서 문해력은 단순한 읽기, 쓰기 기술을 넘어 학업 성취와 사회적 참여 그리고 시민의 삶을 좌우하는 핵심 역량으로 인식되고 있다. 한국교육과정평가원의 최근 조사에 따르면, 기초학력 미달 비율과 교사들의 체감도 모두에서 학생들의 문해력 저하가 뚜렷하게 드러나고 있으며, 특히 초등 고학년 단계에서 장문 독해와 글쓰기 과제에 대한 어려움이 두드러진다. 이러한 문해력 저하는 사회·경제적 배경에 따른 격차와 결합되어, 교육적으로 소외된 집단의 장기적인 학습 및 삶의 궤적에 영향을 미치고 있다. 「아동복지법」에 따르면 지원대상아동은 강하고 조화로운 성장을 위한 기본적 조건이 결여되어 사회적·경제적·정서적 지원이 필요한 아동으로 정의된다. 이들은 가정·학교·지역사회 전반에서 도서 접근성, 부모·교사의 언어적 상호작용, 안정적인 학습 시간과 공간 등 문해 환경이 충분히 보장되지 못하는 경우가 많으며, 선행연구에서도 기초 문해력과 읽기 이해, 어휘 발달 등에서 또래에 비해 지속적인 격차를 보이는 것으로 보고되어 왔다（Aikens ＆ Barbarin, 2008; Kim ＆ Quinn, 2013; Sirin, 2005）. 이러한 환경에서는 독서 경험의 부족과 정서, 행동상의 어려움이 겹치면서 아동이 읽기 이해와 쓰기 표현에서 반복적인 실패 경험을 축적하기 쉽고, 이는 쓰기 불안과 낮은 자기효능감, 자기표현력 위축으로 이어질 위험을 높인다（Bandura, 1997; Pajares, 2003）. 특히 독서감상문과 같이 줄거리 이해, 인물·주제 해석, 자신의 생각과 감정을 언어화하는 복합 과제를 요구하는 쓰기 상황에서 교육취약계층 아동은 과제 자체를 회피하거나 최소한의 양만을 제출하는 양상을 보이기 쉽다. 한편, 최근 생성형 인공지능은 쓰기 과정 전반을 지원하는 도구로 교육 현장에 빠르게 확산되고 있으며, 인간–인공지능 협력을 전제로 한 새로운 쓰기 패러다임 논의도 등장하고 있다（Nguyen et al., 2024; Warschauer ＆ Tseng, 2023; Xiao et al., 2025）. 선행연구에 따르면 생성형 인공지능은 아이디어 생성, 구조 제안, 문장 다듬기, 즉각적 피드백 제공을 통해 학습자의 작문 성취도와 학습 동기를 향상시킬 잠재력을 지니지만, 대부분 중·고등학생이나 성인 학습자, 혹은 일반 학습자를 대상으로 결과 중심 지표에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 생성형 인공지능은 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 할루시네이션과 학습자의 무비판적 수용, 인지적 의존을 초래할 위험을 내포하고 있어, 교육 현장에서의 도입은 비판적 AI 리터러시와 교육적 중재를 전제로 할 때에만 의미 있는 효과를 기대할 수 있다는 지적이 제기되었다（Kasneci et al., 2023; Qian et al., 2026; Solyst et al., 2024）. 그러나 교육적으로 소외된 교육취약계층 아동이 생성형 인공지능과 협력적으로 글을 쓸 때 실제로 어떠한 학습 경험을 하는지, 그 과정이 문해력 격차 해소에 어떤 의미를 갖는지에 대한 질적 탐색은 여전히 부족하다. 이에 본 연구의 목적은 지역아동센터를 이용하는 교육취약계층 아동을 대상으로 생성형 인공지능 기반 협력적 독서감상문 쓰기 활동을 설계·적용하고, 이 활동을 아동이 어떻게 경험하고 해석하는지, 그 과정에서 어떤 학습 경험과 변화가 나타나는지를 질적으로 탐색하고자 하였다. 보다 구체적으로는 생성형 인공지능과의 협력적 독서감상문 쓰기 활동에서 아동이 보이는 행위 양상과 인공지능 기능 사용 패턴, 도서 이해 및 읽기 경험의 변화, 쓰기 부담과 정서·동기 측면을 포함한 새로운 학습 경험의 의미, 자기표현력을 중심으로 한 표현 능력의 변화, 생성형 인공지능 활용 과정에서 드러나는 문제점과 교육적 위험을 통합적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 연구 문제 1. 협력적 독서감상문 쓰기 활동 과정에서 아동의 도서 이해력, 학습 경험, 자기표현력은 어떻게 변화하는가? 연구문제 2. 아동은 인공지능과의 협력적 쓰기 과정에서 어떠한 상호작용 양상을 보이는가? 연구 문제 3. 생성형 인공지능 활용 과정에서 어떠한 문제점이 나타나는가? 연구 방법으로는 특정 지역아동센터라는 맥락 속에서 생성형 인공지능 협력 쓰기 경험을 심층적으로 이해하기 위해 질적 사례 연구를 채택하고, 아동의 활동과 발화를 두꺼운 기술（thick description）의 방식으로 분석하였다（Geertz, 1973; Stake, 1995; Yin, 2014）. 분석 틀로는 Vygotsky（1978）의 근접발달영역과 스캐폴딩 개념, Dewey（1938）의 경험학습론, Bandura（1997）의 자기효능감 이론, 그리고 인간–인공지능 협력（Human–AI Collaboration, HAC） 관점을 통합하여, 생성형 인공지능과의 협력적 쓰기 과정에서 나타나는 인지·정서·경험의 변화를 다층적으로 해석하고자 하였다. 이러한 다중이론적 렌즈를 통해 기술 도입 차원을 넘어 학습자의 의미 구성, 정서 변화, 자기효능감 회복 과정을 함께 조망할 수 있도록 하였다. 연구 참여자는 강원특별자치도 춘천시에 위치한 T 지역아동센터를 이용하는 초등학교 4~6학년 8명으로 구성되었다. T 지역아동센터는 「아동복지법」 제52조에 근거하여 설치·운영되는 기관으로, 연구 당시 32명이 재원 중이었으며, 상당수가 기초생활수급 또는 차상위 계층에 해당하는 가정 배경을 지니고 있다. 참여자 선정은 센터장의 의견을 반영하여 난독증 및 느린 학습자를 포함한 읽기·쓰기에 어려움을 겪는 아동, 다문화 가정 아동, ADHD 진단 아동 등 다양한 특성을 가진 교육취약계층 아동을 의도적으로 표집하는 최대 변향 표집（maximum variation sampling） 원리에 따라 이루어졌다（Patton, 2002）. 참여자 A와 D는 난독증과 느린 학습자 특성을 동시에 지니고 있었고, E는 느린 학습자, F는 ADHD 진단으로 주의집중에 어려움이 있는 아동, B, C, G, H는 각각 해외 이주（중국）, 다문화 가정（라오스계）, 다문화 가정（베트남계）, 다문화 가정（중국계） 배경을 지닌다. 연구자가 개발한 생성형 인공지능 협력 독서감상문 쓰기 프로그램은 Streamlit 기반 웹 인터페이스로 구현되었으며, 독서 후 인공지능과 협력하여 감상문을 작성하는 과정을 단계적으로 지원하도록 설계되었다. 프로그램의 인공지능 기능은 （A1） 문단별 아이디어 제안, （A2） 자동 문장 제안, （A3） 다음 문장 추천, （A4） 생각을 환기하는 질문 제공, （A5） 맞춤법 검사, （A6） 3줄 요약 및 내용 인덱싱의 여섯 가지로 구성되었고, 각 기능은 아동의 현재 수행 수준에 맞추어 인지적 발판을 제공하도록 설계되었다. 필독서는 초등 고학년 수준에 적합한 문학 작품을 중심으로 총 4권을 선정하였으며, 각 회기마다 1권을 읽고 해당 도서에 대한 독서감상문을 작성하도록 구성하였다. 연구 절차는 크게 사전 조사, 프로그램 적용, 사후 조사의 세 단계로 진행되었다. 사전 단계에서는 읽기·쓰기 태도 검사지와 기초 문해력 검사, 개별 면담을 통해 참여자의 문해 수준, 독서·쓰기 경험, 인공지능에 대한 인식 등을 파악하였다. 본 활동은 약 2주 동안 총 4회기에 걸쳐 진행되었으며, 각 회기는 도서 읽기, 인공지능 협력 감상문 작성으로 구성되었다. 연구자는 활동의 전반을 촉진하고 시간·환경을 관리하는 역할을 수행하되, 인공지능과 아동의 상호작용 내용에는 자연주의적 관찰의 원칙에 따라 개입을 최소화하였다. 사후 단계에서는 동일한 도구와 면담을 활용하여 문해력, 자기표현력, 학습 태도의 변화를 파악하였다. 연구 결과, 생성형 인공지능 협력 쓰기 환경에서 아동들은 인공지능 기능 선택과 활용 패턴, 제안에 대한 수용, 수정, 거부 방식, 비정상 이벤트 발생 양상에서 뚜렷이 구분되는 행위를 보였다. 4회기에 걸쳐 집계된 기능 사용은 총 474회였으며, 맞춤법 검사（A5）가 전체의 45.7%로 가장 많이 사용되었고, 사용 빈도는 G, D, H, E, F, B, A 순으로 나타났다. 일부는 자동 제안（A2）을 ‘빨리 끝내기 위한 도구’로 반복 사용한 반면, 다른 아동은 생각 질문（A4）과 요약（A6）을 활용해 자신의 이해를 점검·확장하는 등 상이한 결과를 보였다. 책에 대한 이해 및 새로운 학습 경험과 관련하여 연구 참여자들은 생성형 인공지능 협력 독서감상문 활동을 통해 이전보다 독서감상문 작성에 더 쉽게 접근할 수 있었다는 결과가 나타났다. 난독증이 있는 참여자 A는 3줄 요약 기능 덕분에 책 내용을 더 잘 이해할 수 있었고, 자신이 놓친 부분을 보완받으며 요약과 자신의 기억이 일치함을 확인했다고 진술하여, 인공지능 요약이 읽기 이해를 돕는 인지적 스캐폴딩으로 작동했음을 보여준다. 기초학력 미달 진단을 받은 참여자 E는 “이어갈 말이 없었는데 AI가 도와줘서 할 수 있었어요”라고 말하며, 독서감상문을 스스로 완성할 수 있었다는 경험을 새로운 학습 경험으로 언급하였다. 연구자는 이러한 발화를 Bandura의 자기효능감 이론과 Vygotsky의 비계 개념을 바탕으로, 기존에 어려움을 겪던 영역에서의 성공 경험과 사고 촉진 기능을 보여주는 사례로 해석하였다. 표현 능력 변화 측면에서 독서감상문의 구성과 어휘 사용 면에서 이전보다 더 다양한 표현을 시도하는 양상이 나타났으며, 인공지능이 제안한 문장이나 표현을 그대로 사용하기보다 일부를 수정하거나 수용하지 않는 모습이 관찰된 연구 참여자를 관찰할 수 있었다. 반면, 일부 아동은 인공지능이 생성한 문장을 거의 그대로 수용하거나 자신의 초안을 지우고 인공지능의 제안으로 대체하는 경향을 보여, 생성형 인공지능이 학습자의 표현 가능성을 확장함과 동시에 학습자의 표현을 희미하게 만들 수 있는 이중적인 속성을 보였다. 성형 인공지능 활용 과정에서는 맞춤법 검사 기능에 대한 강박적 의존과 반복된 오류 경험, 책의 내용과 다른 제안, 인공지능이 제시한 정보를 그대로 수용하는 양상 등이 관찰되어, 초등 문해 교육에서 생성형 인공지능을 도입할 때 AI 리터러시 교육과 교사의 적극적인 중재가 필수적으로 병행되어야 함을 시사한다. 종합하자면, 생성형 인공지능 기반 협력적 독서감상문 쓰기는 교육취약계층 아동에게 개별화된 언어적 비계를 제공해 쓰기 회피 감소, 도서 이해 심화, 표현 능력 향상이라는 긍정적 가능성을 보여주는 동시에, 적절한 AI 리터러시 교육과 교사의 중재 없이 도입될 경우 수동적 의존과 비판적 사고 약화로 이어질 수 있음을 시사한다. 이는 생성형 인공지능 협력 쓰기 활동을 Vygotsky（1978）의 근접발달영역, Dewey（1938）의 경험학습, Bandura（1997）의 자기효능감, HAC 관점에서 통합적으로 설계·해석할 필요성을 강조하며, 단일 기관, 소규모, 단기 개입이라는 한계를 전제로 후속 연구에서 장기 종단 연구와 UDL과 AI 리터러시를 결합한 정교한 교수 설계가 요구됨을 보여준다.;In nowadays Korean society, literacy is recognized as a core competency that goes beyond simple reading and writing skills to determine academic achievement, social participation, and civic life. According to a recent survey by the Korean Institute for Curriculum and Evaluation, a decline in students’ literacy skills is clearly evident in both the percentage of students failing to meet basic academic standards and teachers’ perceptions; in particular, difficulties with long-passage reading comprehension and writing assignments are especially pronounced among upper-grade elementary students. This decline in literacy, combined with disparities stemming from socioeconomic backgrounds, is affecting the long-term educational and life tracks of educationally marginalized groups. According to the Korea’s Child Welfare Act, children eligible for support are defined as those who lack the basic conditions necessary for healthy and harmonious development and therefore require social, economic, and emotional support. These children often lack sufficient literacy environments such as access to books, verbal interaction with parents and teachers, and stable learning times and spaces across their homes, schools, and communities. Previous studies have reported that they consistently show gaps compared to their peers in basic literacy skills, reading comprehension, and vocabulary development （Aikens ＆ Barbarin, 2008; Kim ＆ Quinn, 2013; Sirin, 2005）. In such environments, a lack of reading experience combined with emotional and behavioral difficulties makes it easy for children to accumulate repeated failures in reading comprehension and written expression, which increases the risk of writing anxiety, low self-efficacy, and a diminished ability to express themselves （Bandura, 1997; Pajares, 2003）. In particular, in writing situations that require complex tasks such as writing book reports, which demand plot comprehension, interpretation of characters and themes, and the verbalization of one’s own thoughts and feelings—children in need of support often tend to avoid the task altogether or submit only the bare minimum. Meanwhile, generative AI is rapidly spreading in educational settings as a tool that supports the entire writing process, and discussions are emerging about a new writing paradigm based on human–AI collaboration （Nguyen et al., 2024; Warschauer ＆ Tseng, 2023; Xiao et al., 2025）. According to prior research, generative AI has the potential to improve learners’ writing performance and motivation by generating ideas, suggesting structures, refining sentences, and providing immediate feedback; however, most studies have focused on outcome-based metrics targeting middle and high school students, adult learners, or general learners. However, it has been pointed out that generative AI carries the risk of “hallucinations” the plausible generation of information that is factually incorrect as well as the risk of learners’ uncritical acceptance and cognitive dependence. Consequently, meaningful effects from its adoption in educational settings can only be expected when accompanied by critical AI literacy and educational interventions （Kasneci et al., 2023; Qian et al., 2026; Solyst et al., 2024）. Nevertheless, there remains a lack of qualitative research exploring the actual learning experiences of educationally marginalized children when they write collaboratively with generative AI, as well as the implications of this process for bridging literacy gaps. Therefore, the purpose of this study was to design and implement a generative AI-based collaborative book report writing activity for children receiving support at community child care centers, and to qualitatively explore how the children experienced and interpreted this activity, as well as the learning experiences and changes that emerged during the process. Specifically, the study aimed to integrateively analyze the behavioral patterns exhibited by children during collaborative book report writing activities with generative AI, their patterns of AI feature usage, changes in book comprehension and reading experiences, the significance of new learning experiences （including writing stress, emotions, and motivation）, changes in expressive abilities centered on self-expression, and the problems and educational risks revealed during the process of utilizing generative AI. For this purpose, the following research questions were established. Research Question 1. How do children’s comprehension of the book, learning experiences, and self-expression change during the collaborative book report writing activity? Research Question 2. What patterns of interaction do children exhibit during the collaborative writing process with AI? Research Question 3. What issues arise during the use of generative AI?

The research methodology adopts a qualitative case study to gain an in-depth understanding of collaborative writing experiences using generative AI within the specific context of a local children’s center, analyzing the children’s activities and utterances using the method of thick description （Geertz, 1973; Stake, 1995; Yin, 2014）. The framework integrated Vygotsky’s （1978） Zone of Proximal Development and scaffolding concepts, Dewey’s （1938） theory of experiential learning, Bandura’s （1997） self-efficacy theory, and the Human–AI Collaboration （HAC） perspective, aiming to provide a multi-layered interpretation of the cognitive, emotional, and experiential changes that emerge during the collaborative writing process with generative AI. By using this multi-theoretical lens, we were able to examine not only the technological adoption aspect but also the learners’ meaning-making, emotional changes, and the process of restoring self-efficacy. Research participants consisted of eight elementary school students in grades 4 through 6 who attended the T Community Children’s Center located in Chuncheon, Gangwon Special Self-Governing Province. The T Community Children’s Center is an institution established and operated pursuant to the Korea Child Welfare Act, Article 52. During the research period, 32 children were enrolled at the center, and a significant number came from families receiving basic livelihood security benefits or belonging to the next-lowest income bracket. Participants were selected using the principle of maximum variation sampling （Patton, 2002）, which involves intentionally sampling children with diverse characteristics—including those with reading and writing difficulties （such as dyslexia and slow learners）, children from multicultural families, and children diagnosed with ADHD—in consultation with the center director. Participants A and D exhibited both dyslexia and slow learning characteristics; E was a slow learner; F was a child diagnosed with ADHD who had difficulty concentrating; and B, C, G, and H had backgrounds as an overseas migrant （from China）, from a multicultural family （Laotian）, from a multicultural family （Vietnamese）, and from a multicultural family （Chinese）, accordingly. The generative AI-assisted book review writing program developed by the researcher is implemented as a Streamlit-based web interface. The program is designed to provide step-by-step support for the process of writing a book review in collaboration with AI after reading. The program’s AI features consists six functions: （A1） paragraph-level idea generation, （A2） automatic sentence generation, （A3） next-sentence recommendations, （A4） thought-provoking questions, （A5） spelling-check, and （A6） three-line summaries with content indexing. Each function is designed to provide a cognitive scaffold tailored to the child’s current performance level. A total of four books were selected, focusing on literary works suitable for upper elementary school students. The program is structured so that students read one book per session and write a book report on it. The research protocol proceeded in three main phases: a pre-test, the program implementation, and a post-test. During the pre-test phase, participants’ literacy levels, reading and writing experiences, and perceptions of artificial intelligence were assessed through reading and writing attitude questionnaires, basic literacy tests, and individual interviews. The main activity was conducted over approximately two weeks in four sessions, each consisting of reading a book and writing a collaborative reflection essay on artificial intelligence. The researcher facilitated the overall activity and managed the time and environment, but minimized involvement in the interactions between the children and the AI, guided by the principles of naturalistic observation. In the post-activity stage, the same tools and interviews were used to assess changes in literacy skills, self-expression, and learning attitudes. The study found that in a collaborative writing environment using generative AI, children exhibited distinct behavioral patterns regarding their selection and use of AI features, their acceptance, modification, or rejection of suggestions, and their responses to unexpected events. The total number of function uses recorded over four sessions was 474. Spelling check （A5） was the most frequently used, accounting for 45.7% of the total, followed by G, D, H, E, F, B, and A in order of frequency. While some children repeatedly used auto-suggestions （A2） as a “tool to finish quickly,” others demonstrated different outcomes, such as using thinking prompts （A4） and summarization （A6） to check and expand their understanding. Research participants stated that the generative AI-assisted book report activity made it easier for them to write book reports than before, particularly in terms of understanding the book and gaining new learning experiences. Participant A, who has dyslexia, stated that the three-line summary feature helped them better understand the book’s content and confirmed that the summary matched their own memory while filling in gaps they had missed, demonstrating that the AI summary functioned as cognitive scaffolding to aid reading comprehension. Participant E, who had been diagnosed with below-basic literacy skills, remarked, “I didn’t know what to say next, but the AI helped me, so I was able to do it,” citing the experience of completing the book report independently as a new learning experience. Based on Bandura’s theory of self-efficacy and Vygotsky’s concept of scaffolding, the researcher interpreted this statement as an example demonstrating both a successful experience in an area where the participant previously struggled and the AI’s role in facilitating thinking. From the perspective of changes in expressive ability, participants demonstrated a tendency to attempt more diverse expressions in the structure of their book reports and in their vocabulary use than before. It was observed that some participants modified or rejected the sentences and expressions suggested by the AI, rather than using them unchanged. Conversely, some children tended to accept AI-generated sentences almost entirely or delete their own drafts and replace them with AI suggestions, demonstrating the dual nature of generative AI: while it expands learners’ expressive possibilities, it can also dilute their own expressions. During the process of using generative AI, we also observed patterns such as an obsessive reliance on spell-checking functions, repeated experiences with errors, suggestions that differed from the book’s content, and the tendency to accept AI-provided information uncritically. This indicates that when introducing generative AI into elementary literacy education, AI literacy education and active teacher intervention must be implemented in parallel. In summary, generative AI-based collaborative book report writing demonstrates positive potential for target children by providing individualized linguistic scaffolding that reduces writing avoidance, deepens book comprehension, and improves expressive abilities. Simultaneously, it also suggests that if used without appropriate AI literacy education and teacher intervention, it can lead to passive dependence and a weakening of critical thinking. This necessitates an integrated design and interpretation of generative AI collaborative writing activities within the framework of Vygotsky’s （1978） Zone of Proximal Development, Dewey’s （1938） experiential learning, Bandura’s （1997） self-efficacy, and the HAC framework. While acknowledging the limitations of this small-scale, short-term intervention at a single institution, the study highlights the need for future research to include long-term longitudinal studies and sophisticated instructional designs that integrate UDL with AI literacy.