델파이를 활용한 생성형 AI 기반 글쓰기 피드백 모형 개발

Generative AI-based Writing Feedback Model Development

본 연구는 글쓰기 과정에서 교사의 부담을 줄이면서 학생이 생성형AI를 통해 개별화된 피드백을 받을 수 있도록 하는 체계적인 글쓰기 피드백 모형 개발 연구이다.이에,전문가 13인을 모집하여 델파이 조사를 시행하였다. 결과는 다음과 같다.첫째,생성형AI를 활용하기 위한 글쓰기 과정과 해당 과정에서의 피드백 구성을 확정하였다.둘째,본 모형에 적용할 논증적 글쓰기 검사지와 이에 대한 평가 요소 및 세부 채점 기준을 확정하였다.셋째,생성형AI질문 유형과 프롬프트(prompt) 예시와 학생-AI의 상호작용 활동 구성을 추가하여 모형의 구체적 사례를 제안하였다. 이에 대한 시사점은 다음과 같다.첫째,생성형AI가 글쓰기 과정에서 학생의 자기성찰적 피드백을 유도할 가능성을 발견하였다.둘째,생성형AI가 교사의 피로도를 줄여 이전보다 개별화된 피드백을 제공할 것이다.셋째,생성형AI의 교육적 활용 가능성과 구체적인 피드백 모형을 제안하였다. 다만, 본 연구는 실제적인 모형의 적용을 통한 효과를 확인하지 않은 한계가 있어후속 연구를 이어갈 예정이다.

This study aimed to develop a systematic writing feedback model that reduces the burden on teachers in the writing process while allowing students to receive individualized feedback using generative AI. Thirteen experts were recruited and a Delphi survey was conducted. The results were as follows. First, we identified a writing process for utilizing generative AI and a feedback structure for that process. Second, we finalized the argumentative writing test and its evaluation factors and detailed scoring criteria to be applied to this model. Third, we added examples of generative AI question types and prompts to provide concrete examples of the model. The implications are as follows. First, generative AI has the potential to drive self-reflective feedback from students during the writing process. Second, generative AI can reduce teacher fatigue and provide more personalized feedback. Finally, we propose a concrete feedback model for generative AI in education. However, this study had a limitation in that it did not confirm the effect through the application of a practical model. Therefore, we will continue to conduct follow-up research.