# 사례 05 — AI 튜터·개인 맞춤 학습과 학습 자기조절

## 개요

| 항목 | 내용 |
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| 시기 | 2023년 이후 (AI 튜터, 적응형 학습, 개인 과외형 챗봇) |
| 기술 | AI 학습 코치, 진단-추천, 오답 분석 |
| 리터러시 | 학습 계획, 질문하기, 피드백 활용, 자기 점검 |

## 전환 포인트

2010년대 플립러닝(2020 폴더 사례 03)이 **자료를 미리 보는** 단계였다면
2020년대 AI는 **내 수준에 맞춰 질문하고 답을 조정**합니다.
"같은 수업" → **"나에게 맞는 경로"**로 개인화가 심화됩니다.

## 리터러시 향상 메커니즘

1. **좋은 질문하기**: 모르는 지점을 구체적으로 표현
2. **힌트·정답의 차이**: 답을 얻기 전에 생각하는 루틴
3. **학습 기록**: 무엇을 더 연습할지 데이터로 보기
4. **과의존 경계**: 도구를 쓰되 사고는 내가 하기

## 현장 운영 팁

- AI에게 **"정답 말고 힌트만"** 요청 연습
- 활동가·학생 모두 **학습 목표 1개 + AI 사용 계획** 적기
- 산출물: 나의 AI 학습 사용 규칙 3가지

## 파주 활동가 교육 시사점

- 학습 격차를 줄이는 **보조 교사** 관점
- "AI에게 맡기기"보다 **"자기주도를 강화하는 도구"**로 소개
- 돌봄·멘토링은 사람이, 반복 설명은 AI가

## 비고

- 2030년대 교육 운영은 **사람 멘토 + AI 도구** 하이브리드