김진관(닷커넥터)

배움, 나눔, 성장을 추구하는 연결주의자

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AI 활용 교육, 프롬프트 작성 능력 향상이 최종 학업 성취도로 이어질까?

“체계적인 프롬프트 교육은 AI 도구를 단순히 단기적 문제 해결이 아닌, 장기적인 학습 도구로 활용하도록 유도하여 학업 성취도를 향상시킬 잠재력이 있다.”

본 연구는 대학생 대상의 컴퓨터 과학 입문 과정에서 생성형 AI 활용 정책을 구체적인 프롬프트 작성 교육으로 전환하여 학습 효과를 검증했습니다. 인지적 참여 수준을 높이는 다양한 프롬프트 교육 방식이 학생들의 AI 활용 역량과 학업 성취도에 미치는 영향을 분석하고, 그 결과 프롬프트 작성 능력이 향상될수록 최종 시험 성적도 높아진다는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 AI 활용 교육이 단순히 단기적인 해결책 제공을 넘어, 학생들의 학습 전략 자체를 개선하는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.

1. 연구의 목적

본 연구는 급증하는 교육 현장에서의 생성형 AI 활용에도 불구하고, 학생들이 AI를 효과적인 학습 도구로 사용하는 데 어려움을 겪는다는 문제의식에서 출발합니다. 대부분의 정책은 AI 사용을 장려하지만, 구체적인 활용 방법에 대한 지침은 부족한 실정입니다. 이에 본 연구는 체계적인 프롬프트 작성 교육이 학생들의 AI 활용 능력을 향상시키고, 궁극적으로 학업 성취도 향상으로 이어질 수 있는지를 실증적으로 검증하고자 합니다. 즉, AI를 단순히 ‘답을 찾는 도구’가 아닌 ‘학습을 돕는 조력자’로 활용하도록 유도하는 교육 방안을 모색하는 데 그 목적이 있습니다.

2. 연구의 방법

  • 연구 대상: 북미 소재 공립대학교의 컴퓨터 과학(CS1) 입문 과정 수강생 979명
  • 연구 기간: 한 학기 (전체 연구 과정은 Figure 1 참고)

연구 과정 그림 전체 연구 과정을 나타내는 그림. Pre-test, Intervention, Immediate Post-test, Delayed Post-test, Final Exam의 순서로 진행됨.

  • 연구 설계: 무작위 대조 실험(RCT, Randomized Controlled Trial) 설계
    • 참가자들을 4개의 조건으로 무작위 배정
      • 조건 1: 통제 집단 (AI 윤리적 사용 관련 텍스트 알림 제공)
      • 조건 2: 시나리오 기반 읽기 (AI 활용 예시를 제시)
      • 조건 3: 선택형 (프롬프트 구성 요소 선택)
      • 조건 4: 선택 후 작성 (프롬프트 구성 요소 선택 후 직접 작성, 피드백 제공)
  • 측정 도구:
    • 사전/사후 시험 (프롬프트 작성 능력 평가)
    • 설문 조사 (AI 사용 빈도, 심리적 요인 측정)
    • 최종 시험 성적
  • 분석 방법:
    • 양적 분석: t-검정, ANOVA, 회귀 분석 등을 통해 조건별 학습 효과 비교
    • 질적 분석: 개방형 설문 응답 내용 분석 (귀납적 내용 분석)

3. 주요 발견

(1) 프롬프트 작성 능력 향상

모든 조건에서 즉각적인 사후 시험과 지연 사후 시험 모두에서 통계적으로 유의미한 프롬프트 작성 능력 향상이 나타났습니다 (Table 1, 2). 특히 조건 4(선택 후 작성)에서 가장 큰 학습 효과가 나타났으며, 이는 ICAP 프레임워크에서 제시하는 인지적 참여 수준이 높을수록 학습 효과가 크다는 이론적 주장을 뒷받침합니다.

(2) 최종 시험 성적에 미치는 영향

조건별 최종 시험 성적에는 직접적인 차이가 나타나지 않았지만, 프롬프트 작성 능력과 최종 시험 성적 간의 유의미한 상관관계가 확인되었습니다 (Table 3). 즉, 사전 시험 점수를 통제했을 때, 사후 시험에서 높은 프롬프트 작성 능력을 보인 학생일수록 최종 시험 성적도 높은 경향을 보였습니다. 이는 프롬프트 작성 능력이 단순히 AI 활용 기술을 넘어, 학습 전략 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

(3) 학습 시간 및 학습 효율성

조건별 학습 시간을 분석한 결과, 인지적 참여 수준이 높은 조건일수록 학습 시간이 길어졌지만, 학습 시간 대비 학습 효과(gain per minute)는 조건 4에서 가장 높게 나타났습니다 (Table 4). 이는 적극적인 프롬프트 작성 활동이 학습 효율성을 극대화할 수 있음을 의미합니다. 조건별 intervention 디자인은 Figure 2 참고.

네 가지 Intervention 디자인 네 가지 Intervention 디자인. Condition 1: Baseline, Condition 2: Scenario-Based Reading, Condition 3: Select-Only, Condition 4: Select-then-Write.

4. 결론 및 시사점

(1) ICAP 프레임워크의 확장

본 연구 결과는 ICAP 프레임워크가 프롬프트 리터러시라는 새로운 영역에서도 유효함을 입증했습니다. 즉, 인지적 참여 수준을 높이는 학습 활동이 학습 효과를 극대화한다는 점을 실증적으로 확인했습니다.

(2) 교육적 형평성

다양한 배경의 학습자들에게 동일하게 효과적인 프롬프트 교육 전략이 존재한다는 점을 밝혔습니다. 학생들의 사전 지식, 인지적 성향, 프로그래밍 능력 등에 관계없이 모든 조건에서 학습 효과가 나타났으며, 이는 프롬프트 교육이 교육적 불평등을 심화시키지 않을 수 있음을 시사합니다.

(3) 실질적인 교육 지침 제공

본 연구는 교사들이 실제 수업에서 AI 활용 정책을 효과적으로 구현할 수 있도록 실질적인 지침을 제공합니다. 학습 시간, 학습 효과, 학생들의 인식 등을 고려하여 다양한 교육 환경에 적합한 프롬프트 교육 전략을 선택할 수 있도록 돕습니다.

5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기

(1) 프롬프트 리터러시, 메타인지 능력 향상의 도구

프롬프트 작성 교육은 단순히 AI 도구를 사용하는 기술을 가르치는 것을 넘어, 학생 스스로 자신의 지식 수준과 부족한 부분을 파악하고, 효과적인 학습 전략을 수립하는 메타인지 능력 향상에 기여할 수 있습니다. AI와의 상호작용을 통해 자신의 사고 과정을 명확히 인식하고, 필요한 정보를 효율적으로 얻는 방법을 배우게 됩니다.

(2) 교사 연수 및 지원 시스템 구축

프롬프트 리터러시 교육의 효과를 극대화하기 위해서는 교사들을 위한 전문적인 연수 프로그램이 필요합니다. 교사들이 AI 도구와 효과적인 프롬프트 작성 전략에 대한 충분한 이해를 바탕으로 학생들을 지도할 수 있도록 지원해야 합니다. 또한, 학교 차원에서 AI 활용 교육을 위한 지침과 지원 시스템을 구축하여 교사들이 교육 활동에 집중할 수 있도록 해야 합니다.

6. 추가 탐구 질문

  • 평가: 프롬프트 작성 능력 평가는 어떻게 설계되어야 하며, 어떤 기준으로 학생들의 능력을 평가해야 할까요?
  • 동기: 학생들의 AI 활용 동기를 유발하고, 지속적인 학습 참여를 이끌어내기 위한 효과적인 전략은 무엇일까요?
  • 윤리: AI 활용 교육에서 표절, 저작권 침해 등의 윤리적 문제를 예방하고, 책임감 있는 AI 사용을 장려하기 위한 방안은 무엇일까요?
<출처> Xiao, R., Ye, R., Hou, X., Wen, J., Kumar, H., Liut, M., & Stamper, J. (2018). Transforming GenAI Policy to Prompting Instruction: An RCT of Scalable Prompting Interventions in a CS1 Course. *Proceedings of the ACM*, 11 pages. [https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.16033](https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.16033)

참고