AI 챗봇이 사교육을 줄여주었나?

Can AI Chatbots Curb the Need for Private Tutoring? - A Survey of Korean Middle and High School Students with Statistical Analysis and SIP Learning Model Policy Implications

참고문헌 표기 Citation

• KITPA Style: 박지우, "AI 챗봇이 사교육을 줄여주었나?", 한국정보기술진흥원 학술지, Vol. 2, No. 2, pp. 54-62, 2025.
• APA 7th Style: Jiwoo, P. (2025). Can AI Chatbots Curb the Need for Private Tutoring? - A Survey of Korean Middle and High School Students with Statistical Analysis and SIP Learning Model Policy Implications. Korea Information Technology Promotion Agency Journal, 2(2), 54-62.
• APA 7th Style (KR): 박지우. (2025). AI 챗봇이 사교육을 줄여주었나?. 한국정보기술진흥원 학술지, 2(2), 54-62.

저자 Author

박지우*
* 청심국제고등학교

Park, Jiwoo
* Cheongsim International Academy

초록 Abstract

한국의 사교육 의존도와 가계 교육비 부담은 지속적으로 증가하고 있으며, 수도권 고등학생의 월평균 사교육비가 약 43.6만 원에 달한다. 한편 2022년 말 ChatGPT 등장 이후 AI 챗봇을 학습에 활용하는 사례가 급증하면서, AI 튜터가 과외나 학원 수업을 대체 또는 보완하여 사교육비를 절감시킬 수 있을지에 대한 관심이 높아졌다. 본 연구는 이러한 배경에서 “AI 챗봇이 실제로 사교육을 줄여주는 효과가 있는가?”라는 물음을 중심으로 청소년의 경험을 조사하였다. 중학생 1학년부터 고등학생 3학년까지 80명을 대상으로 온라인 설문조사(14문항)와 추가 심층 인터뷰를 실시하여, 챗봇 활용 경험과 사교육 이용 변화를 분석하였다. 설문 결과, 챗봇 사용 후 사교육 “감소” 응답은 7.5%에 불과했고 70%는 “변화 없다”고 답했으며, 일부(22.5%)는 챗봇의 한계를 보완하기 위해 오히려 사교육을 늘렸다고 응답하여 챗봇의 사교육비 절감 효과가 미미한 것으로 나타났다. 학생들이 느낀 사교육비 절감 체감 점수도 평균 1.9/5점으로 낮았다. 통계 분석 결과 챗봇 사용과 사교육비 변화 사이에 유의미한 상관관계나 영향은 확인되지 않아, 데이터 상으로도 챗봇이 사교육비를 줄인다는 근거를 찾기 어려웠다. 인터뷰에서도 다수의 학생들이 AI 챗봇을 ‘숙제 도우미’로는 편리하게 활용하면서도, 맞춤 피드백 부족과 신뢰성 문제로 인해 개인 교습의 대체재로 여기지 않는다고 응답했다. 종합적으로, 현 시점의 AI 챗봇은 사교육을 완전히 대체하기보다는 보완하는 도구로서의 역할에 머물고 있으며, 사교육비 절감 효과 역시 제한적인 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 자기주도적 학습에 상호작용형 AI 튜터를 접목하고 개인맞춤형 지도를 강화하는 SIP(Self-directed, Interactive, Personalized) 학습모형을 제안한다. 교육부와 교육과정평가원이 EBS나 국공립 교육플랫폼에 GPT 계열 챗봇을 접목하여 대입수능 대비 학습, 취약한 과목 보충지도, 일대일 질의응답 서비스 등을 제공하면, 사교육비 부담을 완화하고 교육격차를 줄이는 데 기여할 수 있을 것입니다.

South Korea’s heavy reliance on private tutoring has led to steadily rising household education expenses (averaging about $350 per month for high school students). With the emergence of AI chatbots like ChatGPT in late 2022, there is growing interest in whether AI tutors can supplement or replace costly private lessons. This study investigates whether AI chatbots effectively reduce the need for private education by surveying the experiences of secondary school students. I conducted an online survey of 80 middle and high school students (14 questions on private tutoring usage, AI chatbot experience, perceived effects) followed by in-depth interviews. The results showed that only 7.5% of students reported a decrease in private tutoring after using AI chatbots, whereas 70% reported no change, and 22.5% indicated their private tutoring actually increased to compensate for chatbot limitations. On a 5-point scale, students’ perceived reduction in private education costs averaged only 1.9 points, indicating minimal impact. Statistical analysis found no significant correlation or effect of chatbot use on changes in private education spending. Interview responses similarly revealed that while students found AI chatbots convenient as “homework helpers,” they did not view them as a true substitute for human tutors due to the lack of personalized feedback and trust in the answers provided. In conclusion, current AI chatbots serve as a complement rather than a replacement for private tutoring, offering some learning convenience but limited effect on reducing private education demand. Based on these findings, we propose an SIP learning model (Self-directed, Interactive, Personalized) that integrates AI chatbot technology with personalized coaching to enhance self-directed learning outcomes. If the Ministry of Education and the Korea Institute for Curriculum and Evaluation integrate GPT-based chatbots into platforms such as EBS or other public education systems, they could provide support for college entrance exam preparation, targeted remediation in weaker subjects, and one-on-one Q&A services—thereby helping to reduce private education costs and narrow the educational gap.

키워드 Keyword

사교육, AI 챗봇, 자기주도학습, SIP 학습모형, 에듀테크, 수능 대비

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