최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 더불어, AI를 활용한 맞춤형 교육의 필요성이 강조되고 있다. 특히, AI 디지털 교과서의 개발과 실행을 앞두고, 개별화 맞춤형 교육에 대한 연구자, 정책 입안자, 개발자, 실행자 및 사용자 간의 공유된 이해 차이가 존재하며, 이는 개발의 효율성과 실행의 효과성에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 체계적 문헌 검토를 통해 AI 수학 디지털교과서에 필요한 필수적인 적응적 기능을 도출하고, 현재 국내 AI 수학 학습 플랫폼의 적응형 학습 제공의 형태를 분석하였다. 분석 결과, 국내 AI 수학 학습 플랫폼에서는 정서와 동기 적응성이나 메타인지 적응성에 비해 지식 적응성에 크게 집중하고 있었다. 또한 적응 방법과 관련해서는 설계와 과제 루프 측면 보다는 단계 루프 측면이 많이 반영이 되었다. 즉, 학습 플랫폼의 설계와 업데이트, 학습 데이터를 바탕으로 한 맞춤형 과제 제공, 사전 진단 및 실시간 모니터링을 통한 문제 난이도 조절 등과 같은 설계적 적응 방법이나 과제적 적응 방법이 잘 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 AI 수학 디지털교과서를 개발하고 있는 이 시점에서 연구자와 정책 입안자, 개발자 들이 협력적으로 학생들의 전략, 오류, 학습 스타일, 메타인지, 협력적 학습과 같은 다양한 적응 대상과 방법을 고려하여 학생들에게 더 풍부한 개별화 맞춤형 학습 경험을 제공할 수 있도록 더 깊이 있게 연구하고, 이에 대한 국가적 담론과 정책 방향을 구성해야 함을 시사한다.