본 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 대학 교양 SW 교육에 효과적으로 활용하기 위한 교수학습 설계를 개발하고 그 효과를 검증하였다. 6가지 핵심역량(문제해결, 창의융합, 지식탐구, 의사소통, 협업인성, 도전창조) 기반의 학습 활동을 설계하였으며, 1,916개의 학습자 프롬프트를 텍스트 마이닝(빈도 분석, 바이그램 분석, 토픽 모델링)으로 분석하여 학습자 중심의 프롬프트 가이드가 포함된 교안을 개발하였다. 2023년과 2024년의 학습 성과를 비교한 결과, 기말고사 성적이 14.40점에서 22.36점으로 통계적으로 유의미한 향상을 보였다(p < 0.001). 설문조사 결과 90% 이상의 학생들이 생성형 AI 활용의 필요성에 긍정적으로 응답하였으며, 76.5%의 학생들이 반복적 프롬프트 개선을 통해 능동적으로 학습에 참여하였다. 본 연구는 생성형 AI를 학습 과정을 지원하는 협업 파트너로 활용하는 교육 모델을 제시하였으며, AI 시대에 요구되는 논리적 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 함양할 수 있는 실질적인 대학 교양 SW 교육 방안을 제공하였다.
This study developed and validated an instructional design for effectively utilizing generative AI such as ChatGPT in university liberal arts software education. Moving beyond traditional grammar-centered coding education, the research designed learning activities based on six core competencies: problem-solving, creative convergence, knowledge inquiry, communication, collaborative personality, and challenge creation. A total of 1,916 learner prompts were collected and analyzed through text mining techniques (frequency analysis, bigram analysis, and topic modeling), based on which learner-centered teaching materials including prompt guides were developed. Comparative analysis of learning outcomes between 2023 and 2024 revealed a statistically significant improvement in final exam scores from 14.40 to 22.36 points (p < 0.001). Survey results showed that over 90% of students responded positively to the necessity of utilizing generative AI, with 76.5% actively participating through iterative prompt refinement. This study presents an educational model that utilizes generative AI as a collaborative partner supporting the learning process, providing a practical framework for university liberal arts software education that fosters logical thinking and creative problem-solving abilities required in the AI era.
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. SW 코딩 수업에서 생성형 AI와 협업하는 교수학습 설계
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 결 론
참고문헌
(0)
(0)