출처: 이상은, 구민영, 김예진(2024). 생성형 AI를 활용하는 수업방법: 글쓰기, 프로그래밍, 프로젝트학습에 (CTL Teaching Tips #45). 서울: 성균관대학교 교수학습혁신센터

  무더웠던 여름이 지나면서 새 학기의 시작이 코앞으로 다가왔습니다. 교수님들께서는 학생들을 만난다는 설렘과 함께 생성형 AI가 어떻게 학습에 긍정적으로 활용될 것인지에 대한 고민 또한 가지고 계실 것입니다. 지난 티칭팁 44호는 우리 대학에서 생성형 AI를 접목한 수업의 학습경험이 어떠했는지를 다루었고, 그 결과 2024년 1학기 티칭팁들 가운데 오픈율 2위(33%)를 기록하였습니다. 이번 티칭팁에서는 생성형 AI를 활용한 수업 설계를 주제로 다양한 학문분야의 연구논문을 살펴본 결과를 싣고자합니다. 2022년 챗GPT가 출시된 이후 2023년과 2024년에 생성형 AI를 활용한 수업을 주제로 한 논문들이 많이 출판되었습니다. KERIS의 학술연구정보서비스인 RISS에서 “생성형 AI 수업”으로 검색한 97편의 논문 가운데 대학생들을 대상으로 글쓰기, 프로그래밍, 프로젝트학습 분야에서 생성형 AI를 어떻게 수업에 활용하도록 설계했는지를 보고한 약 10여 편의 논문을 살펴보고 이를 정리하여 교수님들께서 참고하실만한 구체적인 생성형 AI 활용 방법을 살펴보겠습니다.

1. 글쓰기: 생성형 AI와 시작하고 마무리하기, 생성형 AI를 주도하는 대화하기

  챗GPT와 같은 생성형 AI의 가장 강력한 기능은 텍스트 생성 기능이므로 대학의 글쓰기수업에는 생성형 AI 활용에 대한 기대와 우려가 함께 있어왔습니다.  글쓰기는 생성형AI로 인해 직접적인 영향을 받기 쉬운 학습영역이며, 학생들의 글쓰기 능력개발과 수업의 효과가 떨어지지 않을지에 대한 우려는 당연해 보입니다. 박상석(2023)은 이러한 우려를 해결하기 위하여 ‘과정 중심 글쓰기 교육을 내실화’할 것을 주장합니다. 또한 글에서 필자 자신의 체험을 활성화하는 것이 필요하고, 이것이 글쓰기 과정의 역동성을 살리는 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하였습니다. 생성형 AI가 글쓰기의 본질을 해치지 않고 유용한 학습도구로 활용되는 사례연구로는 먼저 주민재(2023)의 연구가 있습니다. 이 연구는 서울 소재 A대학교에서 2023년 2학기 <글쓰기> 과목에 연구보고서 주제와 목적을 설정하는 “쓰기 전 단계”에 생성형 AI를 활용하였고, 이에 대한 효과를 분석했습니다. 그 결과 30명의 연구참여자들 중 1명을 제외하고 모두 챗GPT 활용이 연구 보고서 주제를 선정하는데 유용하다고 응답하였습니다. 학생들은 주제와 관련된 자신의 시각이 확대되고 더 많은 배경지식에 접근하여 사고의 폭이 넓어졌다고 답했습니다. 또한, 챗GPT와 같은 생성형 AI는 대화가 가능하기에 연속적인 상호작용을 통해 ‘질문-답변-재질문’의 구도가 형성되어 추가적인 정보를 확보하거나 하위 주제를 생성하는 과정이 원활하게 진행되었다고 합니다. 한편, 주민재(2023)의 연구는 챗GPT를 활용하여 확보한 자료와 내용을 검토하느라 주제를 정교화하는데 오히려 시간과 노력이 더 많이 든다는 학생 답변도 보고하였고, 챗GPT가  글의 창의성 향상에 도움이 되는가에 대한 의문이 남는다는 점을 지적함에 따라 교수님들께서 챗GPT를 활용한 글쓰기 수업을 설계하실 때 이 점을 유의하실 필요가 있어 보입니다. 

   박숙자(2024)의 연구는 글쓰기에서 학습자가 주도하는 방식으로 챗GPT를 활용하기 위하여 “문장 첨삭” 도구 정도로 비교적 안전하게 사용하는 것을 제안했습니다. 문장 첨삭이란, 오탈자 등 문법적인 표현을 수정하거나 부적절한 표현을 바르게 고치는데 사용하는 것을 의미합니다. 챗GPT는 외래어를 한글로 풀어내며 자연스럽게 수정하기도 하고 문장에서 빠진 성분을 채워서 주술 호응이 되도록 처리하기도 했습니다. 학생들은 챗GPT를 활용하며 띄어쓰기나 맞춤법만 수정하는 것이 아니라, 번역체와 같은 적절하지 않은 문장까지도 올바르게 수정할 수 있었습니다. 따라서, 챗GPT를 활용한다면 문장 첨삭을 위한 튜터링을 따로 하지 않아도 학습자가 주체적으로 이를 학습도구로 활용하고 글쓰기 과정을 성찰하는 매개체로 사용할 수 있을 것입니다. 

  최상민(2023)은 AI를 활용한 글쓰기 교육에서 강조점을 두어야 할 것은 질문하기 능력을 개발하는 것이라고 했습니다. 학습자로 하여금 프롬프트 엔지니어링 능력을 길러주어야 하고, 이를 위한 다양한 방법과 지혜들이 개발되고 제안되어야 한다는 것입니다. ‘프롬프트 엔지니어링’이란 AI가 최적의 결과물을 만들어 낼 수 있도록, AI 프롬프트를 작성하는 일입니다. 프롬프트의 품질이 AI가 생성하는 결과물의 질적 수준을 결정하게 되기 때문에 학습자들이 글쓰기나 토론에서 도움을 얻고자 할 때, AI에게 어떤 질문이나 명령을 내릴지에 대해 학습하는 과정이 필요합니다. 예를 들자면, 학습자가 얻고자 하는 결과물의 맥락을 제시하고, 구체적으로 대화하면서 협업하는 방법을 가르치는 것이 있습니다. 자신이 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 먼저 파악하고 생성형 AI에게 역할을 부여하며 대화를 시작하는 것이 좋다고 합니다.  학생들은 프롬프트 엔지니어링을 이해하고 AI와 협업하는 방법을 배움으로써 배경 지식이 부족한 상황에서도 일정 수준으로 과제를 수행하는 것이 가능합니다. 그러나 생성형 AI 결과물을 활용할 때 표절의 우려가 있고, 정보의 사실확인이 필요하다는 점에서 학습윤리 가이드라인도 함께 제공되어야 합니다. 

  유건수, 이상재(2024) 또한 생성형 AI의 기능을 최대한으로 활용할 수 있는 프롬프트 구성 방법을 익히고, 생성형 AI와 적극적으로 상호작용할 수 있도록 안내할 뿐만 아니라 충분한 연습의 기회를 제공해야 함을 강조하고 있었습니다. 실제 학생들의 활용 사례를 보았을 때 상세한 프롬프트를 제공함에 따라 양질의 답변을 얻을 수 있었고 학습자의 사용 의도와 맞았기 때문입니다. 또한, 학습자가 자신이 쓴 글을 먼저 제공하고 이런 맥락을 고려한 답변을 요구하는 등 주도적으로 프롬프트를 입력하는 과정에서 자신의 결과물을 메타적인 시각에서 점검해보는 경험을 하게 됩니다. 이러한 경험은 학습자의 글쓰기 능력 신장이라는 궁극적인 목표를 달성하기 위한 기반이 된다는 점에서 중요하다고 언급합니다.  

2. 프로그래밍: 생성형 AI로 문법적, 논리적 오류 수정하고 코드 완성하기

  다음으로 소개할 두 논문은 프로그래밍 수업에 생성형 AI를 결합한 수업 모델 및 학습 경험을 연구하였습니다. 이명숙(2024)의 연구, "생성형 AI를 활용한 소프트웨어교육 수업모델 연구 - 챗GPT를 중심으로”는 챗GPT를 활용한 소프트웨어 교육 모델이 학생들의 학습에 유용하게 사용될 수 있도록 수업모델을 개발하고, 이를 대학 파이썬 프로그래밍 수업에 적용한 후 28명의 학생들을 대상으로 설문조사를 실시한 연구입니다. 이 수업모델에 따라 교수자는 챗GPT를 활용하여 학생들이 제출한 과제/코드 평가와 학생의 수업내용 이해정도를 확인하는데 활용하였고, 학습자는 ‘문제해결’ 단계에서 챗GPT를 이용하여 주로 문법적 오류와 논리적 오류를 해결하고, ‘응용 및 적용’ 단계에서 프로젝트 아이디어를 정하여 알고리즘을 만들고 코드를 완성하는 데 챗GPT를 활용하였습니다.

이미지 출처: 이명숙. (2024). 생성형 AI를 활용한 소프트웨어교육 수업모델 연구: 챗GPT를 중심으로. 실천공학교육논문지, 16(3), 275-282.

  3개월 간 수업을 운영한 결과, 프로그래밍 수업에서 챗GPT는 교수자의 과제채점 지원,  코드 작성 지원, 오류해결 등에서 학습에 유용한 도구로 활용될 수 있음을 확인하였습니다. 학생들은 챗GPT를 과제작성, 오류 수정, 코딩 작성 및 지식 습득에 활발히 활용하였으며, 이를 통해 학습 효율을 높이고 있었습니다. 학생들의 프롬프트를 분석한 결과, 초반에는 학생들은 교수자가 제시한 질문을 모두 복사하여 넣고 결과를 얻었으나, 시간이 지날수록 결과로 나온 코드에 대해 왜 그렇게 되는지 질문하는 형태를 띠었고, 자신이 작성한 코드의 오류를 찾는 속도가 빨라지고 더 적극적으로 챗GPT를 활용하는 것을 볼 수 있었다고 합니다.

  두 번째 논문인 박중오(2024)의 연구, "생성형 인공지능 기반 수업 경험 및 활용 방안에 대한 연구 -프로그래밍 수업을 중심으로-"는 공학 계열 대학생을 대상으로 홈페이지를 개발하는 웹 프로그래밍 수업에 AI 챗봇을 이용하도록 하고, 그 경험에 대해 조사하였습니다. 학생들은 AI 챗봇을 활용해 소스코드에 대한 공통 질문으로 개념과 분류, 필요성, 활용 목적, 동작과정, 기능 비교분석 등을 질문할 수 있었고, 세부적인 질문으로 소스코드의 라인별 주석 설명 추가, 실행 문제점 분석, 다른 언어로 변경, 문법 오류 해결 등을 물어볼 수 있었다고 합니다. 이러한 학습경험과 학생들의 인식변화를 조사한 결과, 학생들은 AI 챗봇이 Q/A 피드백과 실습 문제 해결에 도움을 주었으며, 학기 중반 이후로 챗봇에 대한 인식이 긍정적으로 변화했습니다. 학생들은 챗봇을 통해 소스코드 분석, 문법 교정, 문제 해결 능력을 향상시켰고, 학습에 대한 기대치도 높아진 것으로 나타났습니다. 한편, 학생들이 기존 검색 엔진 대신 AI 챗봇을 통해 지식을 검색하는 것으로 나타난 바, 교수자들은 '정보 위조', '데이터 편향' 등의 윤리적 문제가 발생할 수 있음을 명시하고 AI 활용 결과물을 활용하는 구체적 방법과 결과물에 대한 책임이 본인에게 있음을 명확히 설명해줄 필요가 있다고  제언하였습니다. 

  프로그래밍 수업에 생성형 AI를 적용한 두 논문은 공통적으로 생성형 AI가 교육에서 유용한 도구로 활용될 수 있음을 확인하였으나, 생성형 AI를 올바르게 사용하기 위하여 프롬프트 작성과 윤리적 문제에 대한 교육 또한 중요성을 언급하였습니다. 

3. 프로젝트학습: 프로젝트에 드는 수고를 어느정도 덜어주는 도구로 활용하기

  다음 두 개의 논문은 학습자들이 주도하는 프로젝트학습에서 생성형 AI 도구를 활용하면서 그 효과와 한계를 보고한 연구들입니다.

  첫 번째 논문인 이지연과 김재웅(2024)의 “생성형 AI의 영상처리 수업 활용 방안”은 OpenCV를 활용한 영상처리 프로젝트 수업에서 생성형 AI인 챗GPT 3.5를 활용한 사례를 다루고 있습니다. 연구에 참여한 학생들은 C++ 언어로 OpenCV를 사용해 오래된 사진을 복구하는 프로젝트 과제를 수행하였고, 챗GPT는 과제를 수행하는데 필요한 환경 설정부터 코드 작성까지에 관해 상세한 응답을 생성해 학생들의 프로젝트 진행을 지원하였습니다. 프로젝트에서 챗GPT를 사용할 때, 학생들은 추가적인 프롬프트 입력을 통해 챗GPT의 답변 결과를 보완해 나가는 양상을 보였습니다. 이는 챗GPT가 제시한 최초의 답변만으로는 원하는 결과를 얻기 어려웠음을 보여줍니다. 학생들은 챗GPT의 답변을 보완하는 과정에서 함수의 기능과 파라미터의 의미를 익히고 코드를 조정하는 경험을 하였습니다. 이 연구는 생성형 AI가 프로젝트 수행을 효과적으로 도울 수 있을 뿐 아니라 학습효과를 얻을 수 있다는 점을 시사합니다. 또한 프로젝트에서 성과를 거두기 위해서는 학습자의 노력과 교수자의 지도('어떤 프롬프트를 얻었는지, '프롬프트 결과는 무엇인지', '완성한 코드의 리뷰')가 동시에 필요함을 지적하고 있습니다.

  두 번째 논문인, 민지영과 정병국(2023)의 "디자인교육에서 ChatGPT와 Midjourney의 효과성 연구 -스토리 일러스트레이션의 창작물을 중심으로-”는 디자인 프로젝트에서 두 가지 생성형 AI를 활용하고, 그 효과성을 검증하고자 하였습니다. 이 연구는 K대학교 2학년 일러스트레이션 과목 수강생들을 대상으로 이루어졌고, 수강생들이 총 6주 간 생성형 AI를 활용하는 실험집단과 AI를 활용하지 않는 통제집단으로 나뉘어 스토리 일러스트레이션 프로젝트 과제를 수행한 결과를 비교하였습니다. 실험집단은 디자인 발상 및 컨셉, 아이디어 구상, 디자인 전개, 프로토타입 과정에서 AI 도구를 활용했습니다. 이후 설문조사 결과 학생들은 챗GPT를 통해 구체적인 이야기와 시나리오를 작성하고, Midjourney를 통해 아이디어를 발전시켰으며, 생성된 결과물을 정교화하는 것이 가능했다고 응답하였습니다.  또한 챗GPT와 Midjourney를 활용한 실험집단의 결과물은 통제집단에 비해 전문가들로부터 더 높은 평가를 받았습니다. 이 연구는 생성형 AI가 디자인 프로세스에서 조력자로서 역할을 할 수 있지만, 그 한계를 인지하고 적절히 활용하는 것이 중요하다고 제언하고 있습니다.  

  프로젝트학습에 생성형 AI를 활용하는 것은 학습자들이 프로젝트 완성을 위해 새롭게 배워야하고 수행해야했던 과제에 드는 수고를 많이 덜어주었고, 그 결과물의 효과성을 증진시키는 잠재력이 있음을 두 연구를 통해 확인할 수 있었습니다. 그러나 생성형 AI를 교육적으로 잘 활용하기 위해서는 그 한계와 오류를 보완하는 사용자의 비판적 사고와 교수자의 지도가 필요하며, 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 가이드라인 또한 중요하다는 점을 강조하고 있습니다.

  이번 티칭팁에서는 생성형 AI를 수업에 활용한 사례를 다룬 연구에 대해 살펴보았습니다. 2023년 이후로 대학 수업에 생성형 AI를 적극 활용하고자 하는 논의가 계속되고 있고 글쓰기, 코딩, 프로젝트학습 등 다양한 분야의 수업에서 실제로 생성형 AI를 적용하고 있었습니다.  앞서 살펴본 연구들은 공통적으로 수업에서 생성형 AI를 활용할 때 프롬프트를 효과적으로 작성하는 것, 윤리적으로 올바르게 사용하는 것이 중요하고, 교수자의 지도 아래 사용자가 주도적이고 비판적으로 활용함으로써 생성형 AI는 학습자의 유용한 도구가 될 수 있다고 강조하고 있습니다. 교수님들께서 학생들의 학습을 위하여 생성형 AI를 유용하게 사용하는 수업을 구상하시는데에 본 티칭팁이 도움이 되기를 바랍니다.

참고문헌

민지영 & 정병국 (2023). 디자인교육에서 ChatGPT와 Midjourney의 효과성 연구: 스토리 일러스트레이션의 창작물을 중심으로. 브랜드디자인학연구, 21(3), 347-358.

박상석 (2023). GPT 시대 대학 글쓰기 교육의 대응 방안 연구: 과정중심 글쓰기의 가치 재인식과 내실화를 중심으로. 리터러시 연구, 14(6), 259-292.

박숙자 (2024). 챗GPT와 대학 글쓰기: 학습자 중심의 AI 피드백 - 문장 첨삭을 중심으로. 교양학연구, 27, 101-141.

박중오 (2024). 생성형 인공지능 기반 수업 경험 및 활용 방안에 대한 연구: 프로그래밍 수업을 중심으로. 실천공학교육논문지, 16(1), 33-39.

유건수 & 이상재 (2024). 생성형 인공지능을 활용한 비판적 글쓰기 교수학습 방법 모색: 대학 교양 글쓰기 강의 운영 사례를 중심으로. 어문연구, 52(2), 227-262.

이명숙 (2024). 생성형 AI를 활용한 소프트웨어교육 수업모델 연구: ChatGPT를 중심으로. 실천공학교육논문지, 16(3), 275-282.

이지연 & 김재웅 (2024). 생성형 AI의 영상처리 수업 활용 방안. 한국지식정보기술학회 논문지, 19(3), 525-531.

주민재 (2023). 생성형 인공지능 시대의 글쓰기 교육 방향 모색: ‘쓰기 전 단계’에서 ChatGPT 활용에 대한 대학 학습자의 효용성 인식 분석을 중심으로. 돈암어문학, 44, 71-103.

최상민 (2023). 대학생 글쓰기 교육에서 ‘생성형 AI’ 활용방안에 대한 시론: 조선대 <열린사고와 표현> 교과목에서의 활용 사례를 중심으로. 리터러시 연구, 14(5), 269-293.