생성형 AI 융합 브랜딩ㆍUI 재교육의 질적 사례연구 - 경력단절 여성 디자이너의 포트폴리오 워크플로우와 산출물 변화를 중심으로 -
A Qualitative Case Study of Generative Artificial Intelligence-Integrated Branding and UI Retraining - Portfolio workflow and output changes in career-interrupted female designers -
This study aims to qualitatively investigate the mechanisms underlying changes in the work output and workflow of career-interrupted female designers participating in a branding and UI retraining program that integrates Generative Artificial Intelligence (GAI). In response to the growing demand for AI-driven design competencies, this study focuses on how learners reconstruct their design practices through structured retraining processes. To achieve this objective, a three-month modular Project-Based Learning (PBL) retraining program conducted in Seoul was selected as a single-case study. Among the 19 participants, four representative cases were purposefully sampled for in-depth analysis. The dataset included lesson plans, evaluation rubrics, instructor–learner interaction data, class recordings, final portfolio outcomes, external expert assessments, and narrative accounts from participants who successfully re-entered employment. Data were analyzed using thematic analysis, following a systematic procedure of coding, categorization, and theme generation to identify recurring patterns and underlying mechanisms. The study adopts a theoretical framework that integrates the Technology Acceptance Model (TAM) with the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to interpret the process of Generative Artificial Intelligence (GAI) acceptance. Furthermore, these processes are analytically linked to behavioral and outcome-level changes based on the Kirkpatrick model of training evaluation, enabling a multi-layered interpretation of learning effects. The findings are threefold. First, participants’ work output evolved from initially fragmented and tool-centered artifacts into integrated portfolios demonstrating narrative coherence and visual consistency, reflecting a higher level of design articulation. Second, participants’ workflows shifted from unstructured and exploratory tool usage toward a staged and strategically selective process, closely associated with the development of prompt structuring competencies in GAI utilization. Third, these transformations were mediated by facilitating conditions, including structured prompt templates, explicit evaluation rubrics, and iterative feedback mechanisms supported by a team teaching approach. These factors functioned as critical enablers of technology acceptance and effective learning transfer. This study concludes that Generative AI-based retraining programs function not merely as opportunities for acquiring new tools, but as transformative learning mechanisms that reconstruct existing design expertise. The findings offer significant theoretical contributions by extending technology acceptance frameworks into design education contexts, as well as practical implications for the systematic design of retraining programs and the advancement of AI-integrated design education.
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본 연구는 생성형 인공지능이 통합된 브랜딩UI 재 교육 과정에서 경력단절 여성 디자이너의 작업 산출물 과 워크플로우 변화가 어떠한 메커니즘을 통해 나타나 는지를 질적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2024년 4–7월 서울 지역 G기관에서 운영된 3개월간 의 모듈형 프로젝트 기반 학습(PBL) 재교육 과정을 단 일 사례로 설정하고, 총 19명의 참여자 중 네 명의 대 표 학습자 사례 중심으로 심층 분석을 수행하였다. 자료는 수업 계획안, 평가 루브릭, 강사–학습자 피드 백, 수업 기록, 최종 포트폴리오, 외부 전문가 평가, 재 취업 학습자 서술 자료로 구성되었으며, 주제 분석을 통해 코드화–범주화–주제 도출의 절차로 분석하였다. 본 연구는 기술수용모형(TAM)과 통합기술수용이론 (UTAUT)의 개념을 기반으로 생성형 AI 수용 과정을 해석하고, 이를 Kirkpatrick 교육 효과 모형의 행동 및 결과 수준 변화와 연결하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 참여자들의 산출물은 초기의 단편적 구성에서 벗어나 서사적 일관성과 시각적 통일성을 갖춘 통합 포트폴리오로 변화하였다. 둘째, 워크플로우 는 비구조적 도구 탐색에서 단계화된 선택적 활용 구조 로 재편되었으며, 이는 프롬프트 구조화 역량의 발달과 관련이 있었다. 셋째, 이러한 변화는 프롬프트 템플릿, 평가 루브릭, 팀티칭 기반 피드백 구조 등 촉진 조건에 의해 매개되었으며, 이는 기술수용 이론의 관점에서 설 명될 수 있다. 본 연구는 생성형 AI 재교육이 단순 도구 습득을 넘 어 기존 디자인 전문성의 재구성을 유도하는 학습 메커 니즘으로 작동함을 제시하며, 재교육 프로그램 설계 및 AI 기반 디자인 교육 연구에 이론적실천적 시사점을 제공한다.
목차
(요약) (Abstract) 1. 서론 1.1. 연구 배경 1.2. 연구 목적 및 연구 문제 1.3. 연구 범위 및 논문 구성 2. 이론적 배경 2.1. 기술수용이론 2.2. 교육 효과 평가 모형 2.3. 창의적 산출물 평가 2.4. PBL, 질적 사례연구 및 분석 방법 3. 연구 방법 3.1. 연구 설계 3.2. 연구 대상 및 연구 맥락 3.3. 교육 과정 및 수업 구조 3.4. 자료 수집 3.5. 자료 분석 3.6. 연구의 신뢰도 4. 연구 결과 4.1. 산출물의 구성과 품질 변화 4.2. 워크플로우 재구성과 생성형 AI 활용 방식의변화 4.3. 학습 메커니즘과 촉진 조건 4.4. 외부 전문가 및 재취업 학습자 발화 분석 5. 결론 및 제언 참고문헌
키워드
생성형 AI경력단절 여성 디자이너브랜딩ㆍUI 재교육Generative Artificial IntelligenceCareer-Interrupted Female DesignersBranding and UI Retraining