[논문 리뷰] Who Is Doing the Thinking? AI as a Dynamic Cognitive Partner: A Learner-Informed Framework

C. K. Y Chan|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 17.

Teaching and Learning Programming인용 수 0

한 줄 요약

본 논문은 학습자 정보를 반영한 유형화를 개발하여 AI를 역동적인 인지 파트너로 바라보며, 학습 맥락에 따라 AI가 인지적 노력을 확장하거나 대체하도록 한다.

ABSTRACT

Artificial intelligence is increasingly embedded in education, yet there remains a need to explain how students conceptualize AI's role in their thinking and learning. This study proposes a framework positioning AI as a dynamic cognitive partner whose function shifts across learning situations. Using qualitative analysis of written responses from 133 secondary students in Hong Kong following completion of an AI literacy course, we identified nine interrelated dimensions through which learners described AI as partnering with their cognition: conceptual scaffolding for difficult ideas; feedback and error detection; idea stimulation; cognitive organization; adaptive tutoring support; metacognitive monitoring support; task and cognitive load regulation; learning continuity beyond classroom boundaries; and explanation reframing through representational flexibility during moments of being stuck or overwhelmed. Across these dimensions, students distinguished between productive support that extends understanding and unproductive reliance that replaces cognitive effort, indicating situational awareness of when AI should and should not be used. Grounded in sociocultural theory, distributed cognition, self-regulated learning, and cognitive load perspectives, the framework clarifies how AI becomes integrated into learners' cognitive activity while illuminating the boundary between cognitive extension and substitution.

연구 동기 및 목표

• 학습에 AI와 함께하는 동안 학습자들이 AI가 자신의 사고에서 어떤 역할을 하는지 어떻게 개념화하는지 탐구한다.
• 학습자 정보를 반영한 유형화를 개발하여 AI를 역동적인 인지 파트너로 특징짓는다.
• 학습자들이 AI와의 상호작용을 통해 설명하는 인지 기능과 이러한 기능이 인지를 확장하거나 대체할 수 있는 방법을 식별한다.

제안 방법

• 홍콩의 145명의 중등학생(나이 14–17세)의 서면 응답에 대한 질적 분석.
• 역귀납적 분석을 통해 AI를 역동적인 인지 파트너로서의 유형화를 도출한다.
• 사회문화 이론, 분산 인지, 자기조절 학습 및 인지 부하 이론에 유형화를 근거를 둔다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 학습 중 인지 과정에서 AI의 역할을 학습자가 어떻게 설명하는가?
• RQ2 AI가 인지 확장체로 작동하는 학습 상황과 인지 하중 경감자(오프로더)로 작동하는 학습 상황은 어떤 것들인가?
• RQ3 학습자들이 AI와 상호작용하는 인지 기능은 무엇인가(예: scaffolding, feedback, idea generation, organization, adaptation, monitoring, workload regulation)?

주요 결과

• 학습자들은 AI가 사용되는 서로 연관된 아홉 가지 인지 기능을 식별한다. 여기에는 scaffolding, feedback, idea generation, organization, adaptation, monitoring, 및 workload regulation이 포함된다.
• 기능 전반에 걸쳐 학생들은 인지를 확장하는 AI 사용과 인지 노력을 대체하는 AI 사용을 일관되게 구분한다.
• 중심 경계가 나타난다: 같은 AI 상호작용이 학습 과정에서 AI가 배치되는 방식에 따라 의미 구성(sense-making)을 돕거나 인지 하중 경감을 가능하게 할 수 있다.