김진관(닷커넥터)

배움, 나눔, 성장을 추구하는 연결주의자

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4 분 소요

AI 멘티(Feed-O-Meter)와의 역할극 상호작용을 통해 디자인 피드백 역량 기르기

이 논문은 디자인 교육 현장에서 학생들이 겪는 피드백 제공의 어려움을 해결하기 위해, AI 멘티와 역할극을 통해 피드백 기술을 함양하는 새로운 시스템 ‘FEED-O-METER’를 제안하고 그 효과를 검증한 탁월한 연구입니다.

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1. 연구의 목적

디자인 교육에서 동료 피드백은 매우 중요하지만, 많은 학생이 자신의 의견에 대한 확신 부족과 비판에 대한 두려움 때문에 건설적인 피드백을 제공하는 데 어려움을 겪습니다. 이 연구의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위해, 학생들이 심리적으로 안전한 환경에서 AI 멘티(초보 디자인 학생 페르소나)에게 멘토 역할을 하며 피드백을 제공하는 연습을 할 수 있는 LLM 기반 시스템, FEED-O-METER를 개발하고, 이 시스템이 학생들의 피드백 기술 향상에 미치는 효과를 탐구하는 것입니다.


2. 연구의 방법

이 연구는 FEED-O-METER 시스템을 설계 및 개발하고, 실제 사용자를 대상으로 한 실험 연구를 통해 그 효과를 검증했습니다.

(1) 시스템 설계

  • 역할극 기반 상호작용: 사용자는 ‘멘토’, AI는 ‘초보 디자인 학생(Alex)’이라는 멘티 역할을 맡아 채팅으로 디자인 아이디어에 대한 피드백을 주고받습니다.
  • 피드백 반영 인터페이스 (Feedback Reflection Interface, FRI): 이 시스템의 핵심 기능으로, 사용자가 제공한 피드백을 실시간으로 분석하여 대시보드에 시각화해줍니다.
    • 피드백의 구체성, 정당성, 실행 가능성 등의 질적 수준을 평가하여 보여줍니다.
    • 피드백에 따른 AI 멘티의 표정 변화, 내면의 생각, 지식 수준(레벨) 상승 등을 시각적으로 제시하여 피드백의 영향을 즉각적으로 알 수 있게 합니다.
    • AI 멘티가 반문(Counter-Question)을 던져 사용자가 더 깊고 다양한 피드백을 제공하도록 유도합니다.

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(2) 사용자 연구

  • 참가자: 24명의 디자인 전공 학부 및 대학원생을 대상으로 진행되었습니다.
  • 설계: 피드백 반영 인터페이스(FRI)가 포함된 FEED-O-METER 조건과 이것이 제외된 기본(baseline) 조건을 비교하는 참가자 내 비교 연구(within-subject comparative study)를 수행했습니다.
  • 데이터 수집 및 분석: 시스템 사용 로그, 피드백 효능감에 대한 사전-사후 설문, 인터뷰 데이터를 수집하여 양적·질적 분석을 진행했으며, 12명의 디자인 전문가가 참가자들의 피드백 품질을 별도로 평가했습니다.


3. 주요 발견

사용자 연구를 통해 다음과 같은 의미 있는 결과들을 발견했습니다.

  • 피드백 품질의 향상: 피드백 반영 인터페이스(FRI)를 사용했을 때, 참가자들의 서술형 피드백이 전문가 평가에서 더 구체적이고(Specificity), 정당하며(Justification), 실행 가능한(Actionable) 것으로 나타났습니다. 이는 자신의 피드백이 어떻게 받아들여지는지를 시각적으로 확인하며 더 명확하게 전달하려 노력했음을 의미합니다.
  • 성찰과 피드백 전략 수정: 참가자들은 FRI를 통해 자신의 피드백 패턴(예: 너무 수렴적 사고에 치우침)을 인지하고, AI 멘티를 더 잘 이해시키기 위해 표현을 바꾸거나 질문을 던지는 등 소통 방식을 스스로 조정했습니다.
  • 피드백 효능감 증진: 시스템 사용 후, 참가자들은 스스로 “피드백을 위해 좋은 질문을 만들 수 있다”, “다양한 평가 전략을 사용할 수 있다”고 응답하는 등 피드백 제공에 대한 자신감(자기 효능감)이 통계적으로 유의미하게 향상되었습니다.
  • 심리적 안전감과 몰입: 참가자들은 실제 사람보다 AI에게 피드백을 주는 것이 감정적 부담이 적고, 틀린 피드백을 줄지 모른다는 두려움 없이 편안하게 연습할 수 있었다고 보고했습니다. AI 멘티의 인간적인 반응은 높은 몰입감을 제공했습니다.


4. 결론 및 시사점

이 연구는 AI 에이전트와의 역할극 기반 상호작용이 디자인 피드백 기술 교육에 매우 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여줍니다. FEED-O-METER는 학생들이 안전한 환경에서 실패를 경험하고, 성찰을 통해 스스로 학습하며, 자신감을 기를 수 있는 혁신적인 교육 도구의 가능성을 제시합니다.

특히 생성형 AI에 대한 의존도가 높아지는 시대에, AI가 생성한 결과물을 맹목적으로 수용하는 것이 아니라 비판적으로 평가하고 발전시키는 피드백 역량은 미래 디자이너에게 필수적입니다.

이 연구는 AI를 단순히 아이디어를 생성하는 도구가 아닌, 인간의 비판적 사고와 협업 능력을 길러주는 학습 파트너로 활용할 수 있다는 중요한 교육적 시사점을 던집니다.


5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기

(1) 이 연구의 탁월한 점 (강점)

  • ‘안전한 실패 환경’의 교육적 가치 구현: 학생들이 피드백을 주저하는 가장 큰 원인인 ‘비판에 대한 두려움’ 을 AI 멘티로 대체함으로써 완벽히 해소했습니다. 심리적 안전 속에서 마음껏 시도하고 실패하며 배울 수 있는 환경을 기술로 구현한 점이 가장 뛰어납니다.
  • 추상적인 ‘성찰’ 과정의 시각화: ‘성찰’은 교육에서 매우 중요하지만 가르치기 어려운 개념입니다. 이 연구는 피드백의 품질, 멘티의 반응 등을 실시간 데이터로 시각화하여, 성찰을 구체적이고 실천적인 활동으로 전환시켰습니다. 이는 학습자가 자신의 학습 과정을 주도적으로 모니터링하고 개선하도록 돕는 강력한 교육적 장치입니다.
  • ‘가르치며 배우기(Learning-by-teaching)’ 효과의 극대화: 멘토 역할을 수행하며, 학생들은 자신의 생각을 명확하게 구조화하고, 상대방의 입장을 고려하며, 디자인 원리를 더 깊이 이해하게 됩니다. AI 멘티와의 상호작용을 통해 이 고전적인 교육학 원리의 효과를 현대적으로 극대화했습니다.

(2) 교육 현장을 위한 추가 제언

  • 동료 피드백의 준비 단계로 활용: 이 시스템을 실제 동료 피드백을 대체하는 것이 아니라, 그 이전 단계의 사전 훈련 도구(Scaffolding Tool)로 활용할 수 있습니다. 학생들이 FEED-O-METER로 자신감을 얻고 기본 원리를 익힌 후 실제 동료 피드백에 참여한다면 훨씬 더 풍부하고 건설적인 논의가 가능할 것입니다.
  • 교사 연수 프로그램으로의 확장: 학생뿐만 아니라 교사들이 다양한 유형의 학생 페르소나(예: 소극적인 학생, 고집이 센 학생 등)를 가진 AI에게 피드백 주는 연습을 하도록 시스템을 변형할 수 있습니다. 이는 교사의 피드백 역량을 강화하는 훌륭한 연수 도구가 될 것입니다.
  • 디자인 씽킹 전 과정으로의 확장: 현재는 아이디어 단계에 초점이 맞춰져 있지만, 사용자의 문제를 공감하는 단계(AI 페르소나와 사용자 인터뷰 연습)나 프로토타입 단계(AI가 제시하는 가상 프로토타입에 대한 피드백) 등 디자인 씽킹의 다른 단계들로 확장하여 종합적인 디자인 역량 강화 도구로 발전시킬 수 있습니다.


6. 추가 탐구 질문

  • 장기적으로 FEED-O-METER를 사용했을 때, 학생들의 실제 동료 피드백의 질과 태도에는 어떤 변화가 나타날까?
  • AI 멘티의 페르소나(예: 비판에 방어적인 멘티, 의욕이 없는 멘티)를 다양화했을 때, 사용자의 피드백 전략과 학습 효과는 어떻게 달라질까?
  • 피드백 점수, 랭킹, 배지 등 게임화(Gamification) 요소를 도입한다면 학생들의 동기 부여와 장기적인 사용에 어떤 영향을 미칠까?
  • 텍스트 기반 피드백을 넘어, 사용자가 그린 스케치나 이미지를 AI 멘티가 이해하고 시각적으로 아이디어를 발전시키는 다중 모달(Multi-modal) 기능이 추가된다면 학습 경험은 어떻게 향상될까?

출처: - Lim, H., Choi, D., Choi, D., Nam, S., & Hong, H. (2025). FEED-O-METER: Fostering design feedback skills through role-playing interactions with AI mentee. arXiv. https://arxiv.org/abs/2509.07424v1

참고