AI 지원은 사용자에게 자신의 역량과 시스템의 역량을 모두 판단해야 하는 메타인지적 요구를 부과합니다. 하지만 디자이너들은 어떤 개입(intervention)을 선택할지, 어디에 배치할지, 그리고 그것이 효과가 있었는지 어떻게 알 수 있는지에 대한 비교 증거가 부족합니다. 저희는 11명의 전문가들로부터 30개의 개입을 추출하고, 기존 연구와 결합하여 시간(개입이 작용하는 시점), 수준(누구의 역량이 판단되는지), 출처(모니터링 단서를 제공하는 주체)로 구성된 설계 공간으로 정리했습니다. 피험자 간 실험(N = 917; 12개의 계획 및 조직화 문제)을 통해, 과제별 신뢰도 카드, 대비 답변(contrasting replies), 일시 정지 지점(pause points), 그리고 문제 후 성찰을 비교하여 기준선 LLM 지원 시스템과 비교했습니다. 신뢰도 카드와 대비 답변은 추정 오류와 과신을 줄이고 종합적인 자신감 판별 능력을 높였습니다. 하지만 과제 수행 능력 향상이나 평균 항목 내 판별력 증가(within-item discrimination gain)는 입증되지 않았습니다. 저희는 공유된 어휘, 설계 공간, 그리고 모니터링 측정과 과제 성능이 분리 가능한 설계 목표라는 증거를 제시합니다.