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논문KCI 등재

교수설계에서의 생성형 인공지능 활용 가능성 탐색: 문헌고찰 및 HRD 담당자의 요구분석을 중심으로

Exploring the potential of generative AI in instructional design: focusing on the literature review and the needs of the HRD practitioner

김경혜|정보영|전주희
한국교육공학회 (Korean Society Of Educational Technology)|2023.12|교육공학연구 (Journal of Educational Technology)|제39권 제4호|pp. 1271-1303|DOI http://dx.doi.org/10.17232/KSET.39.4.1271

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생성형 인공지능IPAHRDADDIE ModelADDIE 모형ChatGPTlarge language modelgenerative AIinstructional design교수설계ISD대규모 언어모델LLMLocus for Focus
주제분류교육학

초록

이 연구는 ChatGPT와 같은 대규모 언어모델(Large Language Model) 기반 생성형 인공지능이 등장함에 따라 이를 교수설계에 활용할 수 있는 가능성을 탐색하고 HRD 담당자의 인식을 확인하는 것에 그 목적이 있다. PRISMA 방법을 사용하여 선행연구를 체계적으로 검토하였고, 총 17건의 연구(해외 10건, 국내 7건)를 분석하여 전통적인 교수설계모형인 ADDIE 모형을 기반으로 교수설계 단계별 생성형 인공지능의 활용방안을 도출하였다. 도출된 방안에 대해 대표적인 생성형 인공지능인 ChatGPT를 활용하여 실질적인 예제를 제공하는 교수설계를 위한 ChatGPT 활용 가이드북을 작성하였다. HRD 담당자들이 ChatGPT를 효과적으로 활용하기 위해 어떠한 교육적 요구가 있는지 확인하기 위해, HRD 분야에서 교육 기획 및 운영을 담당하는 실무자 30명을 대상으로 가이드북을 활용예시로 제안하여 교수설계에서 ChatGPT의 활용방안의 현재 실행수준과 중요성에 대한 인식을 조사하였다. 이를 바탕으로 IPA(Importance-Performance Analysis)와 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus 분석을 실시하였다. 그 결과, 분석 단계에서의 요구분석, 개발단계에서의 강의스크립트 작성, 사례개발, 실행단계에서의 학습자 맞춤형 지식제공, 학습자 주도 과제수행 지원, 평가단계에서의 평가결과 정량적 분석, 평가결과 정성적 분석의 요구도 우선순위가 높게 나타났다. 향후 HRD담당자를 대상으로 ChatGPT 활용방안을 검토할 경우 위의 방안들을 우선적으로 고려할 필요가 있음을 확인하였다. 이 연구는 생성형 인공지능을 교수설계에 적용하기 위한 실제적이고 구체적인 방안을 제공하고 이에 대한 HRD담당자의 인식수준을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study explored the application of generative artificial intelligence (AI) in instructional design, focusing on a comprehensive review of 17 studies (10 overseas and 7 domestic) using the PRISMA method. The analysis centers on exploring the potential of employing generative AI in instructional design based on the ADDIE model. A guidebook detailing practical examples of using ChatGPT for instructional design was developed. To gauge the current performance and perceived importance of generative AI in instructional design, a survey was conducted among 30 human resource development practitioners utilizing the guidebook. The results underwent analysis through Importance–Performance Analysis and Locus for Focus analysis. Results underscored a high priority for demand analysis during the analysis phase, lecture script writing and case creation in the development phase, learner-customized knowledge provision, and learner-driven task support in the implementation phase, along with quantitative and qualitative analysis of learning results in the evaluation phase. This study advocates considering these strategies primarily when guiding instructional designers on how to use generative AI. Notably, it offers practical and specific strategies for incorporating generative AI in instructional design, reflecting the perceptions of instructional designers.

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