인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 교육 분야에서 적용되고 연구되면서 다양한 변화를 이끌어 내고 있다. 특히, AI 기술은 학습자 개인에게 적절한 맞춤형 교육이 이루어지도록 학습자의 정보를 수집, 진단하여 처방을 내리고 결과를 평가하여 성공적인 학습 경험을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 우리나라 학생들은 학교 급이 올라갈수록 수학 학습에 어려움을 느끼고 있다. 이는 수학이 다른 교과와 비교하여 위계성과 계통성이 뚜렷하기 때문이고 선수 지식에 결손이 있다면 새로운 지식을 학습할 수 없다. 수학 수업이 강의식으로 이루어지면 학습자 개인을 고려한 수업과 평가가 실시되는 데 한계가 존재한다. AI를 활용한다면 이런 수학 수업의 한계를 극복하여 개별화된 맞춤형 학습이 이루어지는 데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 강의식 수업의 고등학교 수학 수업 방식에서 벗어나 AI 기술이 적용된 애플리케이션을 활용하여 수업을 설계하고 AI를 활용한 수학 수업이 학습자의 학습에 미치는 교육적 효과에 대해 알아보고자 한다. 이에 따라 본 연구의 문제를 다음과 같이 설정하였다. 첫째, 고등학교 수학 수업에서 인공지능(AI) 활용 맞춤형 학습이 학업성취도에 효과가 있는가? 둘째, 고등학교 수학 수업에서 인공지능(AI) 활용 맞춤형 학습이 정의적 영역에 효과가 있는가? 셋째, 고등학교 수학 수업에서 학습자들이 인식하는 인공지능(AI) 활용 맞춤형 학습의 장점과 단점은 어떠한가? 위 연구 문제를 검증하기 위해 AI를 활용한 교육에 관한 선행 연구를 분석하여 AI 맞춤형 학습 교수설계 모형을 정리하고 실험 수업을 설계하였다. 연구는 청주시 C 고등학교 2학년 4개 학급의 98명을 연구 대상으로 선정하여 실험집단 48명과 통제집단 48명으로 분류하였다. 2020년 9월 3주에 걸쳐 실험을 진행하였으며, 실험집단은 AI 활용 맞춤형 학습으로 AI가 제공하는 맞춤형 문항을 풀이하고, 교사 대신 AI가 제시하는 문제의 해설을 통해 학습하였다. 통제집단은 일반적인 강의식 학습으로 수업이 이루어졌다.두 집단은 본 차시 수업이 이루어지기 전 학습자의 학업성취도 및 정의적 영역을 알아보기 위한 사전 검사를 실시하였고, 실험 수업 진행 후 학업성취도와 정의적 영역의 변화를 살펴보기 위해 사후 검사를 실시하였다. 자료 분석은 두 집단의 동질성 검증을 위해 실험집단과 통제집단의 사전 점수 차이를 독립 표본 검정(independent -test)을 사용하여 검증하였다. 실험 수업이 종료된 후 실험집단과 통제집단 각각의 사전-사후 검사 차이를 살펴보기 위해 반복 측정 분산분석(mixed ANOVA)을 실시하였다. 모든 자료는 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 그리고 결과의 논의를 보다 깊이 있게 하기 위해 실험 집단의 학습자 중 6명을 선정하여 심층 면담을 실시하였다. 면담은 연구자가 준비한 질문으로 이루어졌고 시간제한은 두지 않았으며 추가적으로 필요한 정보를 얻어낼 수 있는 반 구조화(semi-structured) 된 면담을 진행하였다. 이상의 과정을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학교 수학 수업에서 AI 활용 맞춤형 학습은 학습자의 학업성취도에 긍정적인 효과를 미친다. 둘째, 고등학교 수학 수업에서 AI 활용 맞춤형 학습이 학습자들의 정의적 영역에 유의한 효과를 주지 못하였다. 셋째, 고등학교 수학 수업에서 학습자들이 인식하는 인공지능(AI) 활용 맞춤형 학습의 장점과 단점을 효율성, 효과성, 만족감 세 가지 측면에서 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과 AI를 활용한 수학 수업이 학습자의 수학 학습에 긍정적인 영향을 미쳐 수학 수업에서의 활용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 한 본 연구의 다음과 같은 제언을 도출하였다. 폭넓은 실험 기간과 연구 대상을 설정하고 다양한 수학 영역에 대한 교수·학습 모형을 설계하여 깊이 있는 양적, 질적 연구를 진행할 필요가 있다. 그리고 변화하는 학습 환경에 적합한 교사와 학습자에게 필요한 역량에 대한 연구가 요구된다.