쉬에화 허(Xuehua He), 샨 리(Shan Li), 룽핑 차(Rongping Cha)와 공동 저자들은 2026년 7월 30일 Frontiers in Psychology에 비판적 내러티브 리뷰를 발표하고, 생성형 인공지능과 대규모 언어 모델 애플리케이션이 학습, 문제 해결, 사회정서적 일상을 바꾸는 가운데 대학생의 인공지능 의존성을 검토했다. 이 리뷰는 AI 의존성을 공식 임상 장애가 아니라 새롭게 떠오르는 교육심리학적 구성개념으로 정의하며, 효율성과 개인화 지원 같은 이점이 과의존 우려와 함께 존재한다고 밝혔다.

리뷰는 지난 10년간 대학생들이 GenAI와 LLM 애플리케이션을 어떻게 사용하는지에 관한 근거를 종합했다. 특히 개념 정의, 이론적 틀, 유병률과 인구통계학적 차이, 측정 도구, 결정 요인, 개입 전략, 연구 공백을 함께 살폈다. 여러 연구에서 “ask-AI-first” 패턴이 점점 흔해지는 것으로 나타났지만, 저자들은 사용 빈도가 높다는 이유만으로 부적응적 의존으로 간주해서는 안 된다고 경고했다.

리뷰가 지목한 핵심 우려는 AI 사용 자체가 아니라 인지적 위임, 정서적 의존, 자기조절 약화다. 이러한 요인은 독립적 학습 참여 저하, 학문적 진실성 위험, AI를 사용할 수 없을 때의 고통과 연결된다. 저자들은 평가 체계가 아직 파편화돼 있다고 보면서도, 일부 새 측정 도구가 유망한 심리측정학적 특성(검사가 신뢰성 있게 측정한다는 근거)을 보인다고 설명했다.

리뷰는 결정 요인을 개인의 취약성, 학업 압박, 맥락적 규범, 기술적 어포던스 등 여러 수준으로 제시했다. 이에 자동화보다 증강을 우선하고, AI 리터러시와 비판적 평가 능력을 강화하며, 인지적 참여를 보존하는 방향으로 평가를 재설계하고, 위험군 학생에게 지원 개입을 제공할 것을 권고했다. 향후 연구 과제로는 발달 궤적, 부적응 기준, 근거 기반 개입 경로를 명확히 하기 위한 종단적, 비교문화적, 다방법 설계가 제시됐다.

쉬에화 허(Xuehua He), 샨 리(Shan Li), 룽핑 차(Rongping Cha)와 공동 저자들은 2026년 7월 30일 Frontiers in Psychology에 비판적 내러티브 리뷰를 발표하고, 생성형 인공지능과 대규모 언어 모델 애플리케이션이 학습, 문제 해결, 사회정서적 일상을 바꾸는 가운데 대학생의 인공지능 의존성을 검토했다. 이 리뷰는 AI 의존성을 공식 임상 장애가 아니라 새롭게 떠오르는 교육심리학적 구성개념으로 정의하며, 효율성과 개인화 지원 같은 이점이 과의존 우려와 함께 존재한다고 밝혔다.

리뷰는 지난 10년간 대학생들이 GenAI와 LLM 애플리케이션을 어떻게 사용하는지에 관한 근거를 종합했다. 특히 개념 정의, 이론적 틀, 유병률과 인구통계학적 차이, 측정 도구, 결정 요인, 개입 전략, 연구 공백을 함께 살폈다. 여러 연구에서 “ask-AI-first” 패턴이 점점 흔해지는 것으로 나타났지만, 저자들은 사용 빈도가 높다는 이유만으로 부적응적 의존으로 간주해서는 안 된다고 경고했다.

리뷰가 지목한 핵심 우려는 AI 사용 자체가 아니라 인지적 위임, 정서적 의존, 자기조절 약화다. 이러한 요인은 독립적 학습 참여 저하, 학문적 진실성 위험, AI를 사용할 수 없을 때의 고통과 연결된다. 저자들은 평가 체계가 아직 파편화돼 있다고 보면서도, 일부 새 측정 도구가 유망한 심리측정학적 특성(검사가 신뢰성 있게 측정한다는 근거)을 보인다고 설명했다.

리뷰는 결정 요인을 개인의 취약성, 학업 압박, 맥락적 규범, 기술적 어포던스 등 여러 수준으로 제시했다. 이에 자동화보다 증강을 우선하고, AI 리터러시와 비판적 평가 능력을 강화하며, 인지적 참여를 보존하는 방향으로 평가를 재설계하고, 위험군 학생에게 지원 개입을 제공할 것을 권고했다. 향후 연구 과제로는 발달 궤적, 부적응 기준, 근거 기반 개입 경로를 명확히 하기 위한 종단적, 비교문화적, 다방법 설계가 제시됐다.