연구목적 생성형 AI의 교육 활용이 확대되어 감에 따라 학습자의 자기조절 학습 역량 향상이 더욱 중요 해졌다. 본 연구는 AI와 프로세스 마이닝을 통합적으로 활용하여 습자의 자기조절 학습 역량을 강화하고, 치위생교육에 적합한 개인 맞춤형 학습 지원 체계를 마련하기 위한 기초자료를 확보하는데 목적이 있다. 연구방법 치과위생사 국가시험 기출문항을 활용하여 Zimmermann의 자기조절 학습 이론에 따라 설계된 20분간의 ChatGPT 학습 세션을 운영하였다. 수집된 학습 상호작용 데이터를 Alpha, Heuristic, Fuzzy, Inductive 네 가지 프로세스 마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 결과 Alpha 마이너는 'D.G', 'E.RV', 'S.S' 영역 간 순환 구조를 통해 탐색→수행→성찰 단계로의 체계적 학습 흐름을 보여주었다. Heuristic 마이너는 반복적 패턴과 양방향 연결성을 나타냈으며, Fuzzy 마이너는 90% 이상의 신뢰도, Inductive 마이너는 95.3%의 높은 완료율을 보였다. 결론 AI 기반 학습 지원 시스템은 개별 맞춤형 학습 경로를 제공하여 치위생교육에서 이론과 실무의 통합적 이해를 촉진할 수 있는 가능성을 제시한다.

Purpose As the application of generative AI expands in modern education, enhancing learners' self-regulated learning capabilities has become increasingly important. This study aims to establish a foundation for personalized learning support systems by analyzing learner interaction patterns through the integrated utilization of AI and process mining in dental hygiene education. Methods Learning interaction data was collected from activities based on national board dental hygiene examination. Students engaged in 20-minute learning sessions with ChatGPT, designed according to Zimmerman's self-regulated learning theory. The collected data was analyzed using four process mining algorithms (Alpha, Heuristic, Fuzzy, and Inductive) Result Alpha miner revealed cyclical learning structures with interconnected problem-solving domains ('D.G', 'E.RV', 'S.S'), demonstrating students' systematic progression through Exploration → Performance → Reflection stages. Heuristic miner identified repeated patterns ('D.G':68, 'E.RV':52, 'S.S':44) with bidirectional connections. Fuzzy miner showed reliability exceeding 90%, while Inductive miner confirmed high completion rates (95.3%). Conclusion The AI-based learning support system demonstrates potential for enhancing dental hygiene education by providing individualized learning pathways that effectively promote the integrated understanding of theoretical knowledge and practical skills.