Earticle

초록

영어

This study aims to analyze a design case of AI and software general education content that integrates general-purpose AI platforms with instructor-developed HTML learning tools from the perspective of tool-based scaffolding and to derive design principles for linking these tools. The required general education course Fundamentals of AI and Software, offered to engineering and interdisciplinary students, was selected as the case. The analysis drew on the syllabus, weekly activity materials, assignments using general-purpose AI platforms, and the original versions of four instructor-developed tools before students entered any information: a perceptron pass/fail prediction tool, a convolutional neural network (CNN) experiment log, an AI content card, and an app planning worksheet. Student surveys, grades, activity records, and individual student work were excluded. The materials were analyzed across three dimensions: support functions, scaffolding mechanisms, and tool integration. The findings showed that the general-purpose AI platforms were incorporated into the course as open-ended environments for running classification models and exploring generative AI outputs, while the instructor-developed HTML learning tools were designed to make key variables and decision points visible and to structure comparison, recording, and the planning of work products. Course activities were arranged so that the decisions specified for learners expanded from selecting data and variables to configuring AI functions and input materials and determining the purposes and structures of content and apps. Conceptual, procedural, and visual support was more prominently embedded in the design of the earlier tasks, whereas strategic and metacognitive support, along with support for organizing work products, was more prominently embedded in the design of the later tasks. This study presents a case-based design model and design principles that describe the division of roles among tools and the arrangement of support functions, providing a foundation for reviewing and revising instructional designs and for subsequent empirical validation. Actual student use of the tools, fading, and learning effects were not examined.

한국어

본 연구는 범용 AI 플랫폼과 교수자 제작 HTML 학습 도구를 연계한 AI·SW 교양교육 콘텐츠 설계 사례를 도구 기반 스캐폴딩의 관점에서 분석하고, 도구 연계의 설계 원리를 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 공학 및 융합계열 학생을 대상으로 운영된 교양필수 교과 「AI와 SW기초」를 사례로 선정하였다. 분석자료는 수업계획서, 주차별 활동자료, 범용 AI 플랫폼 활용과제 및 교수자가 제작한 퍼셉트론 합격 예측 도구, CNN 실험 기록지, AI 콘텐츠 카드와 앱 기획 워크시트의 입력전 원본으로 구성하였다. 학생 설문, 성적, 활동 기록 및 개인별 산출물은 분석에서 제외하였다. 자료는 지원 기능, 작동 기제 및 도구 연계의 세 차원을 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 범용 AI 플랫폼은 분류 모델의 실행과 생성형 AI 결과의 탐색을 위한 개방적 환경으로 활용하도록 구성되었고, 교수자 제작 HTML 학습 도구는 핵심 변수와 판단 요소를 가시화하며 비교·기록 및 산출물 기획을 구조화하도록 설계되어 있었다. 교과의 활동은 데이터와 변수의 선택에서 AI 기능과 입력자료의 구성, 콘텐츠와 앱의 목적 및 구조 결정으로 의사결정 대상이 확대되도록 배열되었다. 초기 과제에는 개념적·절차적·시각적 지원이, 후반 과제에는 전략적·메타인지적·산출물 구성 지원이 상대적으로 두드러지게 배치되었다. 본 연구는 이러한 도구의 역할 분담과 지원 기능의 배치를 사례 기반 설계모형과 설계 원리로 제시하여, 수업 설계의 검토·수정과 후속 검증을 위한 기초를 마련하였다. 다만 학생의 실제 도구 활용, 페이딩 및 학습 효과는 검증하지 않았다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
1. AI·SW 교양교육과 교수자 제작 학습 도구
2. 도구 기반 스캐폴딩과 분석관점
III. 연구 방법
1. 연구설계와 사례
2. 분석자료와 분석틀
3. 분석 절차
IV. 연구 결과
1. 교과의 단계적 학습 구조
2. 도구별 스캐폴딩 기능과 역할 분담
3. 의사결정 확대와 도구 기반 스캐폴딩 설계모형
V. 논의 및 결론
참고문헌

키워드

저자

• 홍희경 [ Hong, Heekyung | 한성대학교 상상력교양대학 부교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  콘텐츠와산업 [Journal of Contents and Industry]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2765-317X

• 수록기간

  2019~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700