생성형 인공지능(GenAI; AI)의 빠른 확산은 고등교육에서 학습과 지식 생산이 이루어지는 방식을 재구성하고 있다. AI가 텍스트를 생성하고 논리적 구조를 제안하며 학술적 관습을 적용함에 따라, 학습은 더 이상 인간 행위자들 간의 상호작용만으로 설명될 수 없게 되었다. 무엇이 정당한 연구 의사결정에 해당하는지에 대한 판단은 점점 더 문서, 제도적 규정, 인터페이스, 마감기한, 알고리즘과 같은 비인간 요소를 포함하는 인간과 비인간 요소 사이의 얽힘 속에서 나타난다. 이러한 전환은 행위성(agency), 관계성(relationality), 지식 생산을 둘러싼 네트워크드 러닝(Networked Learning; NL) 이론의 핵심적인 기초 질문들을 제기한다. NL은 학습을 학습자들 간의 연결에 기반한 관계적 실천으로 개념화해 왔지만, 그 핵심 개념들은 대체로 기술을 단순한 매개 조건으로 위치시켜 학습의 행위성을 주로 인간 중심으로 두는 경향이 있었다. AI는 의미 구성과 판단에 적극적으로 개입함으로써 이러한 가정을 도전한다. 이 연구는 사회물질적 분석 관점으로 행위자-네트워크 이론(Actor–Network Theory; ANT)을 도입하여 NL의 핵심 개념들을 재구성하는 것을 목표로 한다. ANT는 학습을 인간 상호작용의 단독 결과로 보지 않고, 이질적인 인간 및 비인간 행위자들 간의 지속적인 번역(translations)을 통해 생성되는 네트워크적 효과로 개념화한다. 일반화된 대칭(generalized symmetry), 관계적 행위성(relational agency), 번역(translation), 매개(mediation)과 같은 ANT의 개념에 기초하여, 본 연구는 NL 내에서 관계성, 분산된 지식 창출, 자기주도적 학습, 기술적 매개를 재해석한다. 실증적으로 본 연구는 지도(supervision), 제도적 요구, 그리고 AI가 교차하는 중요한 학습 맥락으로서 박사학위 연구계획서 작성(proposal writing)을 분석한다. 분석은 박사과정 학생, 지도교수, 초기 경력 연구자와의 현상학적 포스트휴먼 인터뷰에 근거하며, 여기에 제1저자의 연구 저널을 보충으로 활용한다. 짝을 이룬 일화적 분석은 NL과 ANT의 관점에서 동일한 연구 설계 장면을 재구성함으로써 서로 다른 이론적 렌즈가 행위자, 관계, 행위성을 어떻게 전면화하는지를 비교 가능하게 한다. 연구 결과는 연구 설계 의사결정이 개인의 의도나 협업만의 결과가 아니라, 지도교수, 피지도자, 문서, 절차 양식, 마감기한, 디지털 시스템, AI를 포함하는 번역의 연쇄를 통해 잠정적으로 안정화된다는 점을 보여준다. 본 연구는 ANT가 연구 설계의 복잡성을 어떻게 가시화하는지, AI를 능동적 번역 장치로 재위치시키는 방법, 그리고 사회물질적 집합체(sociomaterial assemblages) 전반에 걸쳐 행위성과 권력이 어떻게 재분배되는지를 강조한다. 또한 NL 연구는 학습의 배경 조건으로만 기술을 두기보다, 학습에서 능동적 참여자로서 기술에 보다 명시적으로 관여하는 것이 유익할 수 있음을 시사한다.

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