Earticle

초록

영어

The rapid diffusion of generative artificial intelligence (AI) has reshaped game-development workflows and has created new competency requirements for entry-level game professionals. Existing game university education in Korea, however, remain organized mainly around traditional engine, graphics, and planning courses and have not fully incorporated AI-augmented production. This study develops the Korea Game AI Education Model (K-GAEM) 1.0, a competency framework for game university education in the generative AI era. A three-round modified Delphi survey was designed with 14 experts (six industry practitioners in game planning, development, and art; six heads of game departments from four-year and two-year colleges; and two doctors of education) between September 2025 and December 2025, achieving a 100% response rate across all three rounds. The validated competency structure was then prioritized through the Analytic Hierarchy Process (AHP). The resulting framework consists of five domains, 15 sub-domains, and 49 competency elements. AHP weights placed AI Literacy first (0.276), followed by AI Convergence Competency (0.231), Game Major Competency (0.203), Creative Planning Competency (0.166), and Industry Practical Competency (0.124). K-GAEM 1.0 provides a structured basis for curriculum redesign, credit allocation, and future FGI-based validation.

한국어

생성형 인공지능 (AI)의 확산은 게임 개발의 기획, 프로그래밍, 아트 제작, 품질관리 전반을 변화시키고 있으며, 이에 따라 대학 게임교육에서 요구되는 역량도 재정의되고 있다. 본 연구는 생성형 AI 시대의 게임 대학교육을 위한 Korea Game AI Education Model (K-GAEM) 1.0 역량 프레임워크를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 게임기획 2명, 게임개발 2명, 게임아트 2명으로 구성된 산업계 전문가 6명, 4년제 대학교 게임학과 학과장 3명과 2년제 대학교 게임학과 학과장 3명으로 구성된 학계 전문가 6명, 교육학 박사 2명 등 총 14명의 전문가 패널을 구성하였다. 2025년 9월부터 12월까지 3회전 수정 델파이 조사를 실시하였으며, 3개 라운드 모두 응답률 100%를 확보하였다. 이후 동일 패널을 대상으로 AHP 쌍대비교 분석을 수행하였다. 그 결과 K-GAEM 1.0은 AI 리터러시, AI 융합 역량, 게임 전공 역량, 창의적 기획 역량, 산업 실무 역량의 5개 핵심 영역, 15개 하위 영역, 49개 역량 요소로 구성되었다. 본 연구는 국내 게임 관련 학과의 교육과정 개편과 후속 FGI 기반 박사학위 연구의 기초자료를 제공한다.

목차

Abstract
국문초록
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Theoretical Background
1. Generative AI and Game Development
2. Competency-Based Education and Curriculum Design
3. Delphi and AHP for Model Development
Ⅲ. Research Methodology
1. Research Design
2. Expert Panel
3. Delphi Procedure
4. AHP Procedure
Ⅳ. Results
1. Delphi Validation Results
2. AHP Weights of Core Domains
3. Sub-Domain Structure
4. K-GAEM 1.0 Framework
5. Comparison with Existing NCS-Based Game Curriculum
Ⅴ. Discussion and Conclusion
1. Discussion
2. Limitations and Future Research
3. Conclusion
REFERENCES

저자

• 이성환 [ Sung Hwan Lee | 광운대학교 일반대학원 게임학과 박사수료 ]

참고문헌