Earticle

초록

영어

This study examined how generative AI-based stepwise feedback supports learners' problem-solving in programming education. Thirty second- and third-year computer engineering students used a five-stage feedback process over one semester: error symptom identification, code-region exploration, error-cause analysis, revision guidance, and result verification. Complete corrected code was not directly provided. Learners mainly used early-stage hints for explicit errors, while more specific feedback assisted with problems involving execution flow or code structure. After revision, learners validated outcomes using boundary values and different input conditions. The findings suggest that generative AI can support error exploration and verification as an instructional feedback tool rather than simply providing complete solutions.

한국어

본 연구는 생성형 AI 기반 단계적 피드백을 프로그래밍 교육에 적용하고 학습자의 오류 탐색, 수정 및 결과 검증 과정에서 나타나는 문제해결 특성을 분석하는 데 목적이 있다. 컴퓨터공학과 2·3학년 학생 30명을 대상으로 한 학기 동안 오류 현상 확인, 관련 코드 영역 탐색, 오류 원인 분석, 수정 방향 탐색, 결과 검증의 5단계 피드백을 적용하였다. 완성된 정답 코드는 직접 제공하지 않고 학습자가 스스로 오류 원인을 탐색하도록 하였다. 분석 결과, 오류 위치가 명확한 문제는 초기단계의 단서가 주로 활용되었고, 실행 흐름이나 코드 구조 이해가 필요한 문제는 원인 분석과 수정방향에 관한 구체적 피드백이 활용되었다. 또한 학습자는 코드 수정 후 경계값과 다양한 입력조건을 적용해 결과를 재검토하였다. 이는 생성형 AI가 오류 탐색과 검증을 단계적으로 지원하는 교육적 피드백 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.

목차

[요약]
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구
2.1 프로그래밍 교육과 문제해결 과정
2.2 단계적 피드백과 생성형 AI 활용
2.3 본 연구의 차별성
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구설계 및 연구대상
3.2 단계적 피드백 및 프로그래밍 과제
3.3 자료수집 및 분석방법
Ⅳ. 연구결과 및 분석
4.1 오류 유형에 따른 단계적 피드백 활용
4.2 학습자의 오류 수정 및 문제해결 과정
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이해인 [ Hae-In Lee | 충남도립대학교 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  창업융합컨설팅연구 [Journal of Startup Convergence & Consulting]

• 간기

  계간

• eISSN

  2950-8967

• 수록기간

  2022~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658