본 연구는 생성형 AI 기반 학습환경에서 학습자와 생성형 AI 간 상호작용 과정에서 나타나는 인지 상태와 상태 간 전이 패턴을 규명하고, 이를 분산인지의 관점에서 해석함으로써 교수․학습 설계에 대한 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 충청권 소재 4년제 대학에 재학 중인 대학생 12명을 대상으로 생성형 AI를 활용한 과제 수행 전 과정을 화면 녹화하여 시계열 행동 데이터를 수집하였으며, 과제 종료 후에는 성찰일지를 작성하도록 하였다. 수집된 행동 데이터는 총 86개 항목으로 코딩하여 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM) 분석을 수행하였으며, 성찰일지는 지시적 내용분석을 통해 결과 해석을 보완하였다. 분석 결과, 인지 상태는 ‘GAI 보조 답안 작성(State A)’, ‘GAI 응답 비판적 검토(State B)’, ‘정보 탐색 및 프롬프트 정교화(State C)’의 세 유형으로 도출되었다. 상태 간 전이 패턴은 ‘작성-검토-탐색’이 순환적으로 이어지는 비선형적 구조로 나타났으며, 초기 진입은 주로 ‘GAI 응답 비판적 검토’와 ‘정보 탐색 및 프롬프트 정교화’ 상태에서 나타났다. 이는 학습자가 생성형 AI의 응답을 단순히 수용하는 데 그치지 않고, 검토와 탐색을 거쳐 의미를 재구성하는 인지적 조정 과정을 지속적으로 수행함을 시사한다. 분산인지의 관점에서 생성형 AI는 학습자의 내부 표상과 외부 표상 간 상호작용을 매개하는 인지적 도구로 기능하며, 교수․학습 설계는 이러한 순환적 상호작용이 학습 심화로 이어질 수 있도록 촉진하는 활동 구조와 비계를 포함할 필요가 있다.

주요어 : 생성형 AI, 학습자-GAI 상호작용, 인지 상태, 분산인지, 은닉 마르코프 모델(HMM)