기독교교육논총 (Journal of Christian Education in Korea)

  • 제79권
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  • Pages.121-145
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  • 2024
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  • 1229-781X(pISSN)
한국기독교교육학회 (The Korean Society of Christian Religious Education)
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생성형 AI의 교육적 활용에 대한 최신 경향 연구 분석

An Analysis of Research Trends about the Educational Use of Generative Artificial Intelligence : Focusing on Korean Journal

  • 투고 : 2024.08.22
  • 심사 : 2024.09.29
  • 발행 : 2024.09.30
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초록

이 연구는 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 최신 연구 경향을 체계적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2023년 5월부터 2024년 5월까지의 기간 동안 국내에서 발표된 생성형 AI의 교육적 활용에 관한 107편의 연구를 대상으로 연구 분야, 연구 방법, 연구 대상을 중심으로 분석을 수행하였다. 연구 결과, 생성형 AI는 디지털 리터러시, 교육 지원, 교과 교육, 언어 교육 등 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 특히 리터러시와 교육 지원 분야에서의 연구가 주를 이루고 있음을 확인하였다. 연구 방법론적으로는 생성형 AI를 교육에 적용한 실증적 연구가 가장 많았으며, 대학(원)생을 대상으로 한 연구가 주요한 연구 대상이었다. 이 연구는 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 연구 방향성을 제시하고, 효과적인 활용 방안을 논의한다. 특히, 교육적 맥락에서의 프롬프트 생성 전략의 중요성과 함께, 생성형 AI의 윤리적 문제와 정보 신뢰성 문제를 해결하기 위한 가이드라인 및 교육 프로그램의 필요성을 강조하였다. 이와 함께, 다양한 교육 단계와 교과목에 적합한 AI 활용 방안, 교수자와 학습자의 역할 재정립, 특수 교육과 영재 교육 등 특정 학습자 집단을 위한 맞춤형 AI 활용 연구의 필요성도 제언하였다.

This study aims to systematically analyze the latest research trends on the educational applications of generative AI. The analysis focused on 107 domestic studies on the educational use of generative AI published between May 2023 and May 2024, examining research fields, methodologies, and subjects. The results show that generative AI has been actively studied in various fields, including digital literacy, educational support, subject education, and language education, with a particular emphasis on literacy and educational support. Methodologically, the majority of studies were empirical, applying generative AI in educational contexts, with university students being the primary research subjects. Based on these findings, this study proposes future research directions and discusses effective strategies for the educational use of generative AI. In particular, the study emphasizes the importance of prompt generation strategies within educational contexts, as well as the need for guidelines and educational programs to address ethical issues and the reliability of information generated by AI. Additionally, the study suggests the necessity of research on AI applications tailored to various educational stages and subjects, the redefinition of the roles of educators and learners, and the development of customized AI applications for specific learner groups, such as special education and gifted education.

키워드

참고문헌

  1. Kuk, S. R. (2023). A Study on the Use of Generative AI for Feedback in German Writing Education. Dokohak(Zeitschrift der Koreanischen Gesellschaft fuer Deutsche Sprachwissenschaft), 48, 55-76.
  2. Kwon, S. K., & Lee, Y. T. (2023). Exploring ChatGPT's Ability to Solve English Reading Comprehension Questions. Journal of the Korea English Education Society, 22(2), 147-172.
  3. Kim, H. S. (2024). Development and Application of an Art-Focused Convergence Education Program Using Generative AI. Journal of Art Education, 76, 71-97.
  4. Ryu, J. H., & Joo, H. (2022). Systematic Literature Analysis on Project-Based Learning for Adult Learners. The Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction, 22(24), 393-412.
  5. Park, S. J. (2024). ChatGPT and University Writing: AI Feedback and Sentence Correction for Learner-Centered Writing. The Journal of General Education, 27, 101-141.
  6. Sim, S. Y. (2024). Comparative Methodology for Improving Images Using Generative AI. Unpublished Doctoral Dissertation, Graduate School, Chung-Ang University, Seoul.
  7. Oh, S. K., Jang, M. J., & Park, J. E. (2023). A Study on Undergraduate Students' Perceptions of the Ethics of Using Generative AI in University Writing. The Korean Journal of Literacy Research, 14(4), 69-96.
  8. Yoon, S. I. (2024). A Study on Factors Affecting the Intention to Use Generative AI Services. Unpublished Doctoral Dissertation, Graduate School, Dongguk University, Seoul.
  9. Lee, Y. H. (2023). A Study on the Antecedents and Outcomes of Generative AI Use. Unpublished Doctoral Dissertation, Business IT Graduate School, Kookmin University, Seoul.
  10. Jang, U. C. (2024). A Study on the Animation Production Process Using Generative AI. Unpublished Doctoral Dissertation, Graduate School, Konkuk University, Seoul.
  11. Cho, H. K. (2023). Understanding Text-Based Generative AI and Discussions on Its Application in Science Education. Journal of the Korean Association for Science Education, 43(3), 307-319.
  12. Han, Y. W., Hwang, S. Y., & Kim, M. J. (2024). Differences in College Students' Perceptions of Q&A Using Generative AI Chatbots. The Journal of Yeolin Education, 23(3), 93-110.
  13. Shin, B., Lee, J., & Yoo, Y. (2024). Exploring automatic scoring of mathematical descriptive assessment using prompt engineering with the GPT-4 model: Focused on permutations and combinations. Mathematical Education, 63(2), 187-207.