도구, 가이드, 또는 버팀목인가?: AI 지원 프로그래밍 교육에서 인지적 발판 마련과 오프로딩에 관한 근거 이론

생성형 AI를 프로그래밍 교육에 통합하면서 수행 성과와 학습 간의 긴장이 널리 보고되고 있다. 우리는 즉각적인 과제 수행과 진정한 학습—지속 가능하고 이전 가능한 개념적 이해 및 평가 능력—을 구분하며, AI 지원이 결과뿐 아니라 학습 과정을 어떻게 형성하는지 검토한다. 많은 연구가 AI 지원으로 인한 속도, 정확성, 감정 호전 등을 기록하지만, 기저의 학습 질에 관한 의문은 남아 있다. 본 연구는 구성주의 근거 이론 설계와 AI 활용 강의 섹션과 인간 짝 프로그래밍 섹션을 이론적 대비로 삼아 두 자연 발생 강의 섹션 간 지속적 비교를 진행했다. 한 학기 동안 학부생 자바 프로그래밍 수강생들을 대상으로 상호작용 로그, 사전/사후 개념 맵, 반구조화 이중 인터뷰 자료를 삼각 측정했다(AI지원: N=24; 이론 대비: N=17). 분석 결과 학생들이 '도메인 숙달'(개념화, 설명, 평가)과 '도구 숙달'(AI 절차적 효율성) 간 핵심 긴장을 추구함을 드러냈다. 동적 전략 전환('전략적 춤'), 대화의 환상을 가진 파트너십 프레이밍, 두 가지 반복 평가 도전(초보자의 신뢰-검증 불가, 숙련자의 표준적 한계) 등이 확인되었다. 인지적 준비감과 독립적 역량 간 불일치인 메타인지 조절 저하도 지속적 오프로딩 패턴과 동시 발생했다. 이 범주들은 인지 부하 이론과 자기결정 이론을 통해 해석한 두 반복 루프(발판 마련과 오프로딩)를 포함하는 과정 수준의 긴장 모델로 종합되었다. 이 이론은 널리 관찰되는 수행 및 감정 개선과 유관성 처리 기회 및 저작권 기회의 얇아짐이 어떻게 공존할 수 있는지를 설명한다. 해당 모델은 비판적 AI 단계, 계획적 페이딩, 검증 저널 등 검증 가능한 시사점을 제공하며, 범위 한계 평가를 위한 다중 사이트 테스트를 제안한다.