The Impact of System Quality of AI-Based Composition Education on Class Satisfaction: Focusing on the Mediating Effect of Self-Regulated Learning

본 연구는 생성형 AI를 활용한 작곡 교육에서 시스템 품질이 학습자의 수업 만족도에 미치는 영향을 분석하고, 이 관계에서 자기조절학습의 매개 효과를 실증적으로 탐구하였다. 분석 결과, 생성형 AI 기반 작곡 교육의 시스템 품질은 학습자의 자기조절학습 능력(인지 조절, 동기 조절, 행동 조절)을 유의미하게 향상시키며, 그에 따라 수업 만족도 또한 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 자기조절학습 능력이 향상될수록 학습자는 학습 목표 설정과 전략 조정에 있어 능동적으로 참여하게 되며, 이는 수업에 대한 만족도를 높이는 중요한 요인으로 작용한다. 본 연구는 자기조절학습이 학습자의 성취감과 몰입감을 증대시키고, 이를 통해 학습 만족도를 높이는 핵심적인 역할을 한다는 점을 확인하였다. 또한, 부트스트랩핑(bootstrapping) 분석을 통해 AI 기반 작곡 교육이 수업 만족도에 미치는 영향에서 자기조절학습 능력이 중요한 매개 역할을 한다는 점을 검증하였다. 이는 생성형 AI가 학습자에게 맞춤형 피드백과 참여형 학습 환경을 제공함으로써, 학습자가 자신의 학습 과정을 능동적으로 조절하고 긍정적인 수업 경험을 쌓을 수 있게 돕는 역할을 한다는 것을 의미한다. 결과적으로, 본 연구는 생성형 AI와 자기조절학습의 결합이 학습자 만족도와 학습 경험의 질을 높이는 효과적인 방법임을 강조하며, AI 기반 교육이 학습자 주도 학습을 촉진하는 중요한 도구임을 입증하였다.