예비교사의 수업설계 역량 증진을 위한 생성형 AI기반 맞춤형 피드백의 효과 탐색
Exploring the Effects of Generative AI-Based Personalized Feedback for Enhancing Pre-Service Teachers' Teaching Competencies
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초록
본 연구는 생성형 AI을 활용하여 맞춤형 피드백을 개발하고, 이를 예비교사에게 적용하여 그 반응과 효과를 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 생성형 AI인 ChatGPT를 활용하여 총 3차례 맞춤형 피드백을 개발하였다. 1차 피드백은 수업설계 역량 진단결과에 따른 맞춤형 피드백, 2,3차 피드백은 예비교사가 작성한 수업지도안에 대한 맞춤형 피드백으로 총 40명의 예비교사에게 이를 순차적으로 제공하였다. 연구 결과 학습자들은 맞춤형 피드백에 대해 대체적으로 긍정적으로 인식하였고, 제공된 피드백의 내용이 지도안 작성하거나 수업설계 역량 개선개획을 세우는 데 있어 도움이 된다고 응답하였다. 반면, 피드백의 내용은 비교적 일반적인 내용이 주를 이루고 있어, 자신에게 적합한 구체적인 예시에 대해 제공해주면 좋겠다는 의견이 있었다. 그리고 맞춤형 피드백의 효과를 살펴본 결과, 설계 역량, 운영 역량에서 예비교사의 수업설계 역량 향상 효과를 확인할 수 있었다. 이 연구는 교육분야에서의 생성형 AI활용에 대한 기대가 커지는 시점에서 구체적인 활용 방안을 제시하고 예비교사의 인식 및 효과를 파악했다는 점에서 의의가 있다. 그러나 이 연구는 맞춤형 피드백의 효과를 확인하는 단계에서 수업설계 역량 진단 결과만을 살펴봤다는 점에서 한계를 지니며, 이에 기반하여 추후 연구를 제안하였다.
Abstract
This study aimed to develop personalized feedback using generative AI and apply it to pre-service teachers to examine their reactions and effects. For this purpose, the study utilized the generative AI ChatGPT to create three rounds of personalized feedback. The first feedback was tailored based on the diagnosis of teaching competencies, while the second and third feedback were customized for instructional plans written by pre-service teachers. These personalized feedback sessions were sequentially provided to a total of 40 pre-service teachers. The research results showed that learners generally perceived personalized feedback positively, indicating that the provided feedback was helpful for creating instructional plans or improving teaching competencies. However, some participants suggested that the feedback content was relatively general and expressed a desire for more specific examples tailored to their individual needs. Regarding the effectiveness of personalized feedback, the study confirmed improvement in teaching competencies related to instructional design and operational skills among pre-service teachers. This research is significant in providing specific applications of generative AI in the field of education at a time when its utility is increasing. However, the study has limitations as it only examined the results of teaching competency diagnoses in confirming the effectiveness of personalized feedback. Future research will aim to explore evaluation results for instructional plans and teaching demonstrations.
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