생성형 AI 기반 협상 교육 프로그램의 설계와 학습자 발화 변화 양상 분석
Designing a Generative AI-Based Negotiation Discourse Program and Analyzing Changes in Learners’ Speech
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초록
이 연구는 생성형 AI를 활용한 협상 담화 교육 프로그램을 설계·적용하고, 그 효과를 학습자의 발화 변화 양상을 통해 질적으로 분석하는 데 목적이 있다. 고등학교 1학년 30명을 대상으로 총 3회의 AI 기반 협상 시뮬레이션 수업을 운영하였으며, AI-학습자 대화 로그와 성찰지를 핵심 자료로 수집하였다. 분석은 협상 담화를 전략적 복합성과 관계 지향성의 두 기준에서 해석하고, 발화를 단선적 주장형, 대응·조건형, 조정·대안형, 공감·협력형의 네 유형으로 분류하는 방식으로 이루어졌다. 연구 결과, 학습자의 협상 발화는 단순 주장 중심에서 조건 제시, 대안 탐색, 공감 표현을 포함하는 협력적 발화로 점진적으로 확장되었으며, 이는 전략적 사고력과 관계적 소통 능력이 함께 향상되었음을 보여준다. 특히 생성형 AI의 즉각적 피드백과 반복적 상호작용은 학습자가 자신의 발화를 점검·조정·성찰하도록 하는 주요 매개 요인으로 작용하였다. 이러한 결과는 생성형 AI가 화법 교육에서 실제적 담화 경험과 성찰적 학습을 동시에 촉진하는 교육적 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study designed and implemented a generative AI-based negotiation discourse program and qualitatively analyzed changes in students’ negotiation speech. Three AI-mediated negotiation simulations were conducted with thirty first-year high school students, and AI-student dialogue logs and reflective journals were examined. Learners’ utterances were categorized into four types—linear-claim, response-condition, adjustment-alternative, and empathy-collaboration—based on strategic complexity and relational orientation. Results indicate a shift from unilateral claims to more collaborative utterances involving conditions, alternatives, and empathy, reflecting growth in strategic reasoning and relational communication. Generative AI’s immediate feedback and iterative interaction supported learners’ monitoring and reflection, suggesting its value as a tool for fostering authentic discourse practice and reflective learning in speech education.