UX 디자인 교육에서 생성형 AI 도구의 효과와 한계— 전통적 방식과의 비교를 통한 분석
Effects and Limitations of Generative AI Tools in UX Design Education -a comparison with traditional methods-
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초록
본 연구는 UX 디자인 교육 환경에서 디자인씽킹 기반의 UX 프로젝트 전 과정에 생성형 AI 도구를 적용하고, 전통적인 UX 디자인 방식과 비교하여 생성형 AI 도구의 효율성과 만족도를 분석하는 것을 목적으로 한다. 디자인 전공 학생 20명을 대상으로 동일한 프로젝트 과제를 디자인 씽킹 프로세스 기반의 전통적인 방식과 AI 도구를 활용한 방식으로 순차적으로 수행하게 하였으며, 각 UX 단계별 효율성과 만족도에 대한 설문 데이터를 윌콕슨 부호 순위 검정을 통해 분석하였다. 분석 결과, 생성형 AI 도구는 공감 단계의 리서치 과정 등 정보 수집과 정리에 있어 효율성을 높이는 데 기여하였으나, 아이데이션, 퍼소나 및 UI 제작과 같은 창의적·맥락 기반 작업에서는 효과가 제한적이었다. 특히, AI 도구는 프로젝트 전 단계의 맥락을 연속적으로 반영하는 데 한계가 있었으며, 학생들은 프롬프트 작성과 결과 해석 과정에서 높은 인지적 부담을 경험하였다. 이러한 결과는 생성형 AI 도구가 반복적이고 구조화된 작업에서는 학습자에게 유용할 수 있으나, 맥락적 이해와 창의적 사고가 요구되는 단계에서는 추가적인 보완이 필요함을 시사한다. 본 연구는 AI 도구의 역할을 단순 작업 보조 도구를 넘어 학습 파트너로 확장하기 위한 전략적 접근이 필요함을 강조하였다. 또한, UX 디자인 교육 현장에서 AI 도구 활용 시 데이터 흐름의 단절 문제를 최소화하고 단계별 AI 개입 방식을 체계화하는 방안이 필요함을 확인하였다. 이를 통해 교육자는 학생들의 인지적 부담을 완화하고, 학습 몰입도를 높이는 방향으로 AI 도구를 설계·활용할 수 있다. 본 연구는 디자인 씽킹 기반 UX 디자인 교육에서 AI 활용의 가능성과 한계를 명확히 하고, 후속 연구로 AI 활용 모듈과 교육 커리큘럼 개발의 필요성을 제안한다.
Abstract
This study aims to apply generative AI tools throughout the entire process of design thinking-based UX projects in UX/UI design education and to analyze their efficiency and user satisfaction compared to traditional UX design methods. Twenty design students sequentially carried out the same project tasks using traditional methods and generative AI tools. Survey data on efficiency and satisfaction at each UX stage were analyzed using the Wilcoxon signed-rank test. The analysis revealed that generative AI tools contributed to improving efficiency in structured tasks such as research during the empathy stage, but were less effective in creative and context-based tasks like ideation, persona creation, and UI design. Grounded in the design thinking process, the study found that these tools struggled to maintain contextual continuity across stages, and students experienced significant cognitive load in prompt creation and result interpretation. While generative AI tools are useful for repetitive and structured work, they need improvement for tasks requiring creativity and contextual understanding. This highlights the need to shift AI’s role from a simple assistant to a learning partner, and to minimize data flow interruptions by systematizing AI intervention in UX design education. Educators can reduce students’ cognitive burden and enhance engagement by designing and applying AI tools more effectively, allowing students to focus on critical thinking, creative problem-solving, and reflective decision-making. The study clarifies the possibilities and limitations of AI in UX education and calls for further research on AI-based learning modules, curriculum design, and strategies that position AI as a partner in learning.