러닝바이프롬프팅 : 생성형 AI 프롬프팅을 활용한 자기조절학습 전략 기반 프로그래밍 교육 모델 (Learning-by-Prompting: A Self-Regulated Learning Based Programming Education Framework Utilizing Generative AI Prompting)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터교육학회
· 수록지 정보 : 컴퓨터교육학회 논문지 / 27권 / 9호 / 43 ~ 53페이지
· 저자명 : 이민정, 김현철

초록

본 연구는 생성형 AI(챗GPT)를 활용한 자기조절학습 기반 프로그래밍 교육 모델, 러닝바이프롬프팅 모델을 제안한다. 이 모델은 학습자가 교수자의 프로그래밍 수업 후 스스로 복습하는 단계로 구성되며, 복습 과정 중 챗GPT 프롬프팅을 통해 개념을 확인하고 실습 문제의 해결 방법을 설계하며 새로운 기능이나 해법을 시도하는 동안 자기조절학습 전략을 활용하도록 돕는다. 본 연구에서 비전공자를 대상으로 러닝바이프롬프팅을 적용한 기초 프로그래밍 교육을 시행한 결과, 학습자의 창의적 문제해결력에서 일부 긍정적 변화가 나타났으며 데이터 처리와 데이터 리터러시 효능감에는 유의미한 향상이 있었다. 학습자의 챗GPT에 대한 태도는 학습 전부터 긍정적이었고 학습 후에도 유지되었다. 러닝바이프롬프팅 모델은 향후 자기주도 학습이 필요한 다양한 과목으로 확장될 것으로 기대된다.

영어초록

This study proposes a programming education model based on self-regulated learning, called the Learning-by-Prompting model, which utilizes generative AI (ChatGPT). This model is structured so that learners can independently review after programming lessons with the instructor. During the review process, learners use ChatGPT prompting to verify concepts, design solutions to practice problems, and experiment with new functions or solutions, thus supporting the application of self-regulated learning strategies. In this study, we implemented an introductory programming course with the Learning-by-Prompting model for non-major students. The results showed some positive changes in learners' creative problem solving abilities and significant improvements in data processing and data literacy efficacy. Learners' attitudes toward ChatGPT were already positive before the course and remained so afterward. It is expected that the Learning-by-Prompting model can be expanded to various subjects that require self-directed learning.

참고자료

· 없음