[논문 리뷰] AI-Assisted Goal Setting Improves Goal Progress Through Social Accountability

Michel Schimpf, Julian Voigt외 1명|arXiv (Cornell University)|2026. 03. 18.

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한 줄 요약

사전등록된 3군 무작위대조시험(RCT)에서 AI 커리어 코치가 무지원 대비 단기 목표 진행을 증가시키며, 주로 지각된 책임감을 강화하는 방식으로 작용한다; 일치하는 서면 반성에 비해 AI가 더 높은 책임감을 보였지만 진행은 유의하게 높지 않았다.

ABSTRACT

Helping people identify and pursue personally meaningful career goals at scale remains a key challenge in applied psychology. Career coaching can improve goal quality and attainment, but its cost and limited availability restrict access. Large language model (LLM)-based chatbots offer a scalable alternative, yet the psychological mechanisms by which they might support goal pursuit remain untested. Here we report a preregistered three-arm randomised controlled trial (N = 517) comparing an AI career coach ("Leon," powered by Claude Sonnet), a matched structured written questionnaire covering closely matched reflective topics, and a no-support control on goal progress at a two-week follow-up. The AI chatbot produced significantly higher goal progress than the control (d = 0.33, p = .016). Compared with the written-reflection condition, the AI did not significantly improve overall goal progress, but it increased perceived social accountability. In the preregistered mediation model, perceived accountability mediated the AI-over-questionnaire effect on goal progress (indirect effect = 0.15, 95% CI [0.04, 0.31]), whereas self-concordance did not. These findings suggest that AI-assisted goal setting can improve short-term goal progress, and that its clearest added value over structured self-reflection lies in increasing felt accountability.

연구 동기 및 목표

• AI 보조 목표 설정 코치가 직장 성인에서 단기 목표 진행을 향상시키는지.
• 책임감과 자기일치성에 초점을 맞춰 AI 코칭이 진행에 미치는 심리적 메커니즘을 분리해 파악한다.
• 대화 효과를 해석하기 위해 구조적으로 일치하는 서면 반성 및 무지원 대조군과 AI 코칭을 비교한다.
• AI 코칭이 목표 특이성 및 도구에 대한 지각된 만족도에 영향을 미치는지 살펴본다.

제안 방법

• 조건: AI 커리어 코치(Leon), 일치된 서면 설문지, 무지원 대조군의 3군 사전등록 무작위대조시험(N=517).
• 진행도는 2주 추적조사에서 9개 문항의 7점 척도(신뢰도 α=.86)로 평가했다.
• 매개변수(책임감 및 자기일치성)는 T1에서 측정했고, 부트스트랩(재표본 5,000회)으로 병렬 매개를 통해 매개효과를 검정했다.
• 조작검사에서 AI가 더 상호작용적이고 반성으로 인식된 정도가 대조군보다 높았다.
• 탐색적 분석에는 LLM 기반 목표 특이성 코딩 및 목표 도메인 분류가 포함되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 보조 목표 설정이 무지원 대조군 및 구조화된 서면 반성과 비교하여 단기 목표 진행을 향상시키는가?
• RQ2 지각된 책임감이 AI-대-대조 및 AI-대설문지 효과가 목표 진행에 대한 매개 변수인가?
• RQ3 자기일치성이 AI 주도 진행을 매개하는가, 그리고 목표 특이성은 결과와 어떤 관련이 있는가?
• RQ4 AI 코칭과 구조화된 반성이 지각된 상호작용성 및 지각된 구조화된 반성에서 차이가 있는가?
• RQ5 AI 목표가 더 많은 비직업적 내용을 포함하고, AI 코칭 하에서 목표가 더 구체적인가?

주요 결과

• AI 코칭은 2주 후 대조군보다 목표 진행이 더 높았다(평균 3.45 대 3.02; d=0.33; p=.016).
• AI 코칭은 설문지 및 대조군과 비교해 지각된 책임감을 증가시켰다(d=0.43 및 d=0.68; p=.002 및 p<.001).
• 설문지와의 비교에서 책임감이 AI-대-설문지 효과의 목표 진행에 대한 매개효과를 보였다(간접효과 = 0.15; 95% CI [0.04,0.31]).
• 자기일치성은 조건 간 차이가 없었고 AI 효과를 매개하지 않았다.
• 탐색적 분석에서 AI 목표가 다른 조건보다 더 구체적이었고 AI가 비직업적 목표를 더 많이 제시했다(비직업 내용은 AI 40.3% vs 설문지 13.2% 및 대조군 10.6%).
• NPS(사용자 만족도)는 T1에서 AI가 두 비교 조건보다 크게 높았다(d=0.86 대 대조군; d=0.52 대 설문지; p<.001).