대학 교수의 수업 성찰을 위한 생성형 AI 프롬프트 템플릿 설계에 관한 연구

A Study on Designing a Generative AI Prompt Template for University Faculty’s Teaching Reflection

본 연구는 대학 교수자가 외부 컨설팅에 의존하지 않고 자율적·지속적으로 수업 성찰을 수행할 수 있도록, 생성형 AI를 활용한 성찰 지원 프롬프트 템플릿의 설계 근거와 구성 논리를 탐색하는 데 목적이 있다. 기존의 수업 컨설팅 방식이 지닌 심리적 부담, 일회성 참여 구조, 개별 맥락 반영의 한계를 보완하는 새로운 접근으로서 생성형 AI 기반 성찰 도구의 가능성을 이론적으로 검토하고, 이를 실천 가능한 형태로 구체화하고자 하였다. 이를 위해 Dewey, Schön, Mezirow 등의 성찰 이론을 체계적으로 검토하여 성찰이 경험 인식, 의미 해석, 판단의 재구성, 대안 탐색, 실행 계획으로 이어지는 사고 흐름임을 분석하였다. 아울러 Clark와 Chalmers의 확장된 인지 이론, Wegerif의 대화적 사고 연구, Brown 등의 프롬프트 엔지니어링 연구를 검토하여 생성형 AI의 언어적 상호작용이 이러한 성찰의 사고 흐름을 단계적으로 안내할 수 있는 구조적 기제를 갖추고 있음을 확인하였다. 분석결과, 성찰의 사고 흐름을 경험 인식·의미 해석·판단 및 가정 성찰·대안 탐색·실행 계획의 다섯 단계로 구조화하고, 각 단계에서 사고를 촉진하는 질문 구성 원리와 흐름 통제 규칙을 포함한 ChatGPT 기반 성찰 프롬프트 템플릿을 설계하였다. 템플릿은 역할 설정, 단계별 운영 규칙, 전환 방식, 대화 양식, 최종 출력 요약의 다섯 영역으로 구성되며, 교수자의 성찰이 회고에 그치지 않고 실행 계획으로 연결되도록 설계되었다. 본 연구는 생성형 AI를 인지적 스캐폴딩 도구로 활용하여 교수자 성찰의 구조적 기반을 마련하였으며, 평가 부담 없이 개별 맥락에 기반한 반복 가능한 성찰 루틴을 지원할 수 있는 실천적 틀을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

This study aims to explore the theoretical foundations and design logic of a generative AI-based reflective prompt template that supports university faculty in engaging in autonomous and sustained teaching reflection without reliance on external consulting. Reflection theories drawn from Dewey, Schön, and Mezirow were systematically reviewed to analyze reflection as a cognitive process encompassing experience recognition, meaning interpretation, reconstruction of judgments, exploration of alternatives, and action planning. Clark and Chalmers' extended mind theory, Wegerif's dialogic thinking research, and prompt engineering literature were further examined to confirm that the linguistic interaction mechanisms of generative AI can guide this reflective process in a stepwise manner. Based on the analysis, a ChatGPT-based reflective prompt template was designed, structuring the reflective process into five stages and incorporating question construction principles and flow control rules for each stage. The template comprises five components—role assignment, operational rules, transition protocols, conversational style, and final output summary—ensuring that faculty reflection connects beyond retrospection to actionable plans. This study is significant in that it establishes a structural foundation for faculty reflection by leveraging generative AI as a cognitive scaffolding tool and presents a practical framework for a repeatable reflective routine grounded in individual teaching contexts.