비구조적 문제해결 과정에서 ChatGPT와 협업하는 대학생의 논증적 사고 및 경험분석
Analyzing university students’ argumentative thinking in ill-structured problem solving with ChatGPT collaboration
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초록
본 연구는 비구조적 문제해결 과정에서 ChatGPT와 협업하는 대학생의 논증적 사고 과정과 경험을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 대학의 인적자원개발(HRD) 수업에서 비구조적 문제해결 과제를제시하고, 그 과정에서 ChatGPT와 협업할 것을 제안하였다. 전체 수강생 중 연구 참여에 동의한 18명의 ChatGPT 대화 스크립트를 분석하였고, 이 중 인터뷰참여에 동의한 12명을 대상으로 인간-ChatGPT 상호작용 경험을 심층 인터뷰하였다. 비구조적 문제해결에서는 학습자의 명확한 논리와 판단력에 따른 논증이 필수적으로 요구되기 때문에, ChatGPT 대화 스크립트를 분석하는 툴을 개발함에 있어 논증적 사고 과정을 고려하였고, 국어교육 전문가에게 타당성을 검토 받았다. 비구조적 문제해결을 위해학습자가 ChatGPT에게 질의한 총 1,095건의 발화를 분석한 결과, 논증 내적 구성을 위한 질의가 756 건으로 가장 많았고, 논증 글쓰기를 위한 질의가 217건, 기타 부차적 목적을 위한 질의가 122건으로나타났다. 시간의 흐름에 따른 학습자 질의 패턴을 분석한 결과, 상호작용 전 과정에 걸쳐 ‘이유’, ‘주장’, ‘근거’에 대한 질의가 높은 비율을 차지하였고, 전반에서는 ‘내용조직’과 ‘피드백’에 관한 발화가많았고, 중후반에는 보고서 작성을 위한 ‘본문작성’, ‘작성양식’에 관한 발화가 많은 것으로 나타났다. 논증 내적 구성의 복합도 측면에서는 대부분의 학습자가 3가지 요소 (주장, 이유, 근거)로만 발화하는경향을 보였다. 더불어 심층 인터뷰를 통해 학습자와 ChatGPT의 상호작용 경험을 분석하여 그 독특한특성을 제시하였다. 본 연구는 ChatGPT를 학습자와 상호작용하는 한 대상으로 바라보고 이를 활용한비구조적 문제해결에 대한 새로운 교수학습 방법을 제안했다는 점에서 교육공학적 의의가 있다.
Abstract
This study analyzed the argumentative thinking processes and experiences of university students collaborating with ChatGPT in ill-structured problem solving. For this purpose, ChatGPT conversation scripts from 18 consenting students were analyzed, and in-depth interviews were conducted with 12 participants discussing their interactions with ChatGPT. In ill-structured problem solving, clear logical reasoning and judgment are essential for argumentation. Therefore, the argumentative thinking process was considered in developing a tool to analyze ChatGPT conversation scripts. Analysis of 1,095 learner utterances to ChatGPT revealed 756 inquiries for internal argument structure, 217 for argumentative writing, and 122 for other purposes. An analysis of the patterns of learners’ inquiries over time showed that queries about ‘reasons,’ ‘claims,’ and ‘evidence’ comprised a high proportion throughout the interaction. In the early stages, there were many utterances about ‘content organization’ and ‘feedback,’ while in the later stages, there were numerous utterances concerning ‘body writing’ and ‘writing format’ for report preparation. In terms of the complexity of internal argument structure, most learners tended to make utterances using only three elements (claims, reasons, evidence). Furthermore, through in-depth interviews, the unique characteristics of the interaction experiences between learners and ChatGPT were analyzed and presented. This study holds educational significance in educational technology as it views ChatGPT as a subject interacting with learners and proposes a new instructional method for ill-structured problem solving utilizing this interaction.
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