본 연구는 작곡 전공자와 비전공자가 AI 기반 음악 생성 도구를 활용한 작곡과정에서 나타나는 상호작용의 특성과 AI협력에 대한 인식을 탐색하였다. 한국 대학생 20명(작곡전공자 10명, 비전공자 10명)을 대상으로 사운드로우를 활용한 개별 작곡 과제를 수행하도록 하였고, 사전⋅사후 설문, 과제 수행 화면 녹화 및 구술, 사후 면담자료가 수집되었다. 설문 자료는 독립표본 t-검정, 수행과정은 인식적 네트워크 분석, 면담 자료는 주제 분석으로 처리하였다. 분석 결과, 전공자와 비전공자는 AI와 상호작용하는 서로 다른 전략을 보였으며, 비전공자는 AI 산출물을 완성된 결과로 인식한 반면 전공자는 조정 가능한 창작 재료로 인식하였다. 또한 두 집단 모두 AI의 효율성과 아이디어 제공 효과를 인정하면서도, 음악 이해 수준에 따라 교육적 요구는 다르게 나타났다. 본 연구는 생성형 AI 기반 작곡 환경에서 학습자의 수준에 따른 인간-AI 협력 경험을 고려한 음악 교육 설계의 필요성을 시사한다.
This study aimed to explore the characteristics of interaction and perceptions of collaboration with AI that emerge when composition majors and non-majors use AI-based music generation tools during the composition process. Twenty Korean undergraduates (10 composition majors, 10 non-majors) completed an individual composition task using Soundraw, with data collected through surveys, screen recordings with think-aloud protocols, and post-task interviews. Results showed that composition majors tended to engage in detailed modifications and refinements of the generated outputs, whereas non-majors more frequently relied on repeated playback and regeneration. In addition, non-majors were more likely to regard AI outputs as finalized results, while composition majors viewed them as flexible creative materials that could be further modified and developed. Although both groups acknowledged AI’s efficiency and idea-generating benefits, their educational needs for AI use differed according to their level of musical understanding, highlighting the need for learner-level-based and personalised music education designs in which AI is positioned as a collaborative partner requiring critical understanding and creative utilization.
Ⅰ. Introduction Ⅱ. Literature Review Ⅲ. Methods Ⅳ. Results Ⅴ. Discussion and Conclusion References
