This study aims to design, develop, and evaluate a generative AI–based learning support application to reduce instructional and managerial burdens during software (SW) club activities and FLL competition preparation. Although SW clubs require project-based tasks such as attendance and schedule management, team collaboration, and sharing of outputs, existing tools provide only limited and fragmented support. In addition, ChatGPT-based generative AI offers potential for real-time feedback but faces limitations related to outdated information and hallucinations. A needs analysis involving 29 SW club students and 16 teacher-coaches in region J informed the development of an application integrating RAG-based real-time Q&A, team material sharing and feedback, competition resources, and attendance/schedule management. A two-week pilot implementation showed an 80% reduction in attendance processing time, increases in student Q&A activity (4.6 interactions per day) and sharing/feedback activity (0.4 per day), and high satisfaction among teachers (4.90/5) and students (4.63/5). These results indicate that a generative AI + RAG–based system can effectively support SW club activities and competition preparation, suggesting its applicability to broader SW education contexts.
한국어
본 연구는 소프트웨어(SW) 동아리 활동과 FLL(First Lego League) 대회 준비 과정에서 발생하는 학습‧관리 부 담을 완화하기 위해 생성형 AI 기반 학습 지원 애플리케이션을 설계‧개발하고, 현장 적용을 통해 그 효과를 검증 하는 데 목적이 있다. SW 동아리 및 SW 대회 준비는 프로젝트 기반 학습 특성상 출석‧일정 관리, 팀 기반 문제 해결, 산출물 공유 등 다양한 과업이 요구되지만 기존 도구는 공지 전달이나 자료 공유 수준에 머물러 통합적 지 원에 한계가 있다. 이에 본 연구는 J지역 SW 동아리 학생 29명과 여러 지역의 SW 동아리 지도교사 16명을 대상 으로 요구 분석을 실시하고, ChatGPT API와 Google Search API를 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 실시간 질문‧답변, 팀별 자료 공유 및 피드백, SW 대회 공식 자료 제공, 출결‧일정 관리 기능을 통합한 애플 리케이션을 개발하였다. 2주간의 파일럿 적용 결과, 출석 관리 시간은 약 80% 단축되었고, 학생의 질문‧답변 활동 (1인당 일평균 4.6회)과 공유‧피드백 활동(1인당 0.4회)이 증가하였으며, 교사(4.90점)와 학생(4.63점)의 만족도 또한 높게 나타났다. 본 연구를 통해 생성형 AI와 RAG 기반 응답 구조가 SW 동아리와 SW 대회 준비를 통합적으로 지원하는 교육적 유용성을 지님을 확인하였으며, 향후 SW 교육 전반에서의 확장 가능성을 제시한다.
목차
요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 1. FLL 대회 2. 선행연구 Ⅲ. 연구 방법 1. 연구 절차 2. 요구 분석 3. 애플리케이션 설계 및 구현 Ⅳ. 파일럿 테스트 1. 결과 분석 Ⅴ. 결론 및 제언 참고문헌
키워드
생성형 AI소프트웨어 동아리FLL프로젝트 기반 학습RAGGenerative AISoftware ClubFLLProject-Based LearningRAG
저자
김건우 [ Keonwoo Kim | 기산초등학교 교사 ]
박선주 [ Sunju Park | 광주교육대학교 컴퓨터교육과 교수 ]
Corresponding Author
제주대학교 융합과학기술사회연구소 [JEJU NATIONAL UNIV SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SOCIETY RESEARCH CENTER]
설립연도
2012
분야
사회과학>사회과학일반
소개
- 과학문화와 사회의 소통, 지역 내 과학기술사회 관련 현안 이슈를 발굴하고 해결방안을 선도 연구하며, 관련 분야 인재양성과 과학문화 기반확충에 이바지하고자 함.
- 4차 산업혁명과 지능정보사회가 도래함에 따라 미래사회에 적합한 인재 양성 및 학교 교육 혁신 필요성이 대두됨에 따라 학교 교육에 접목할 수 있는 미래 선도 혁신 모형 연구 개발 및 교원의 역량 강화를 지원함으로써 학교현장 실천ㆍ적용ㆍ안정화를 모색
- 과학과 사회의 소통ㆍ융합 관련 현안이슈 발굴, 해결방안 연구 선도
- 과학기술ㆍ사회 관련 연구 및 소통프로그램 확대를 통한 과학문화 기반 확충
- 융합인재교육 특성화 연구 및 프로그램 기획, 운영하여 제주지역 융합 ICT 우수인재의 조기양성 주도, 도내 공공기관과 지역대학간 협력연계 전략 마련
간행물
간행물명
융합과학기술사회연구 [Journal of Convergence Science, Technology, and Society]