수업설계에 적용된 생성형 AI 프롬프트의 효과 (Effects of GenAI Prompts on Instructional Design)

서지정보

· 발행기관 : 대한사고개발학회
· 수록지 정보 : 사고개발 / 21권 / 1호 / 163 ~ 191페이지
· 저자명 : 이병직, 강이철, 김남희, 석보영

초록

이 연구의 목적은 여섯 가지 생성형 AI 프롬프트를 활용하여 수업설계(교수분석, 수행목표개발, 평가도구개발, 교수전략개발)를 수행하고 그 결과를 비교 · 분석하는 것이다. 교수분석을 수행한 결과, 목표분석에서는 6가지 프롬프트의 결과 간 차이가 없었으며 하위기능 분석에서는 Persona 프롬프트만 구체성과 명세성이 탁월하게 높았다. 이에 따라 수업설계 과정의 일관성과 체계성을 유지하기 위해 이후의 단계에서는 Persona 프롬프트에서 도출된 결과를 기준으로 삼았다. 그리고 Persona 프롬프트의 결과를 제안 프롬프트 결과와 비교하였다. 제안 프롬프트란, 생성형 AI가 내용과 맥락의 특성에 따라 6개 프롬프트 중 가장 적합한 프롬프트를 선정하여 적용한 것을 의미한다. 제안 프롬프트를 적용한 결과, 하위기능의 내용이 단순한 기억이나 이해 수준일 경우 Zero-shot과 Few-shot을 선택했으며, 적용과 분석 수준일 경우 Role-playing과 Persona, 그리고 실습을 통한 오류 수정이나 시스템 구축과 같은 종합 수준일 경우 Chain of Thought(CoT)와 Zero-shot with CoT를 차별적으로 선택했다. 이처럼 생성형 AI에게 프롬프트를 선택하게 했을 경우, 분석 대상의 내용과 맥락을 고려하여 프롬프트를 특정한다는 사실을 확인할 수 있었다. 프롬프트 적용 결과에 대해 ISD 전문가와 내용 전문가가 분석한 내용 타당도와 형식 타당도는 모두 만족스러운 수준이었다. 수업설계는 방대한 양과 전문적 수준의 지식과 기능들이 요구되며 지속적으로 발생하는 피드백과 피드포워드를 고려해야 하는 복잡한 과정이다. 따라서 생성형 AI의 도움을 받는다면 보다 신뢰롭고 타당한 교육프로그램을 산출할 가능성이 제고될 것으로 판단된다. 이 연구는 그런 가능성을 실증적으로 탐구한 시도로서 실용적 가치를 지닌다.

영어초록

This study aimed to explore the application of six types of Generative AI prompts in the instructional design process—instructional analysis, performance objective, assessment instrument, and instructional strategy—and to conduct a comparative analysis of the resulting outputs. While no significant differences were observed among the prompts in terms of general target analysis, the Persona prompt demonstrated superior specificity and depth in sub-function analysis, and was therefore adopted as the benchmark for subsequent design stages to ensure coherence and consistency. In a further comparison between the Persona prompt and the Suggested prompt—which enables Generative AI to autonomously select the most contextually appropriate prompt type—the AI exhibited an adaptive selection pattern: Zero-shot and Few-shot were primarily chosen for lower-order cognitive tasks involving knowledge and comprehension; Role-playing and Persona were selected for tasks requiring application and analysis; and Chain of Thought (CoT) and Zero-shot with CoT were applied to tasks demanding higher-order cognitive engagement such as error correction or system construction. This indicates that the AI was capable of selecting prompts in a manner sensitive to both content characteristics and cognitive complexity. The validity of the AI-generated outputs was evaluated by experts in instructional systems design and content, with both content and format validity rated as satisfactory. Given that instructional design is an inherently complex and cognitively demanding process that necessitates iterative feedback and forward-thinking considerations, the findings of this study suggest that Generative AI holds significant potential to enhance the reliability, validity, and overall quality of instructional design practices. Accordingly, this research offers meaningful empirical insight into the practical integration of AI in educational development contexts.

참고자료

· 없음