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생성형 인공지능의 확산에도 불구하고, 대표적 오류인 할루시네이션에 대한 사용자 인식은 여전히 낮고 이를 다루는 교육 콘텐츠 역시 제한적이다. 본 연구의 목적은 학습자가 할루시네이션 현상을 안전한 가상 환경에서 직접 체험하며, AI 생성 정보를 비판적으로 판단하는 역량을 함양할 수 있도록 교육용 게임 콘텐츠를 설계하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 AI의 출력 방식이 대표성 휴리스틱, 정박 효과 등 인간의 인지 오류와 구조적으로 유사하다는 점에 주목하여 이를 교육의 핵심 원리로 삼았다. 전체 시나리오는 오스벨의 유의미학습 이론을 기반으로 구성하였으며, 프로토타입은 Unity 기반 RPG 형식으로 구현되었다. 학습자의 행동은 세 가지 지표(DP, HP, LV)로 수집되며, xAPI 형식으로 기록, 분석할 수 있도록 설계되었다. 이러한 상호작용 구조는 학습자가 위험 없이 판단 오류를 교정하고, 비판적 사고 전략을 점진적으로 형성할 수 있도록 지원한다. 본 연구는 할루시네이션을 기술과 인지 오류가 결합된 복합적 문제로 해석하고, 게임 기반의 상호작용 학습과 데이터 기반 평가를 통합하여 AI 리터러시 교육 콘텐츠의 새로운 방향을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

Despite the rapid spread of generative artificial intelligence, user awareness of its representative error—AI hallucination—remains limited, and corresponding educational resources are scarce. This study aims to design educational game content that enables learners to experience the AI hallucination phenomenon in a safe virtual environment and to develop the competence to critically evaluate AI-generated information. To achieve this, the study draws on the structural similarity between AI output generation and human cognitive biases—such as the representativeness heuristic and anchoring effect—as a core educational principle. The overall scenario was organized according to Ausubel’s meaningful learning theory, and a prototype was implemented in a Unity-based RPG format. Learner behaviors were tracked through three indicators (DP, HP, LV) and recorded in xAPI format for analysis. This interactive design offers an experiential learning process in which learners can recognize and correct judgment errors while gradually fostering critical thinking strategies. By refram-ing AI hallucination as a phenomenon arising from both technical flaws and cognitive biases, this study highlights a novel direction for AI literacy education, integrating game-based experiential learning with data-driven assessment.

최근 확장 현실(XR) 기술이 빠르게 발전하면서 교육 분야에도 그 영향력이 확대되고 있으며, 지리적 제약으로 현장 체험이 어려운 독도 교육에도 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 이러한 기술적 확산에도 불구하고, 개별 콘텐츠의 특징과 교육적 효과를 종합적으로 분석하고 향후 발전 방향을 제시하려는 노력은 부족하다. 본 연구는 XR 기반 독도 교육 콘텐츠의 현황을 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대표적인 6종의 콘텐츠를 대상으로, 교육공학 및 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 이론에 기반한 분석틀을 적용하여 내용적·기능적·교육적 측면에서 문헌 기반 질적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 해당 콘텐츠들은 독도 교육의 몰입도와 체험성을 높이는 잠재력을 지니지만, 대부분 일방적 정보 전달에 치중해 학습자의 능동적 참여를 유도하는 구조적 설계가 부족하다는 공통된 한계가 드러났다. 또한 하드웨어 제약, 비직관적 인터페이스 등 기술적 한계와 교육 설계의 편차도 나타났다. 특히 일부 콘텐츠는 역사적 사실 전달에 초점을 두는 반면, 다른 일부는 게이미피케이션과 상호작용 기능을 활용해 참여를 강화하는 등 설계 방향에서 명확한 차별성이 확인되었다. 본 연구는 이러한 비교 분석을 통해 기술적 접근성 향상, UX 중심 재설계, 다양한 시나리오 개발, 교사 역량 강화, 정책적 지원을 포함한 발전 방향을 제시하며, 향후 에듀테크 분야 몰입형 학습 콘텐츠 개발에 실질적인 시사점을 제공한다.

As Extended Reality (XR) technology has rapidly advanced, its influence has expanded into education, with active appli-cations in Dokdo education, where field experiences are limited by geographical constraints. However, despite this tech-nological proliferation, little effort has been made to comprehensively analyze the characteristics and educational effec-tiveness of such content and to suggest directions for future development. This study aims to comparatively analyze the current status of XR-based Dokdo educational content. For this purpose, six representative cases were selected and sub-jected to a literature-based qualitative analysis from content-based, functional, and educational perspectives, applying an analytical framework grounded in educational technology and Human-Computer Interaction (HCI) theories. The findings indicate that while these contents hold potential to enhance immersion and experiential learning, they share a common limitation of largely focusing on one-way information delivery, lacking a structural design that promotes active learner participation. Technical challenges, including hardware constraints and non-intuitive interfaces, as well as variations in educational design, were also identified. Notably, a clear differentiation in design philosophy was confirmed: some content concentrated on delivering historical facts, whereas others utilized gamification and interactive features to foster engagement. Through this comparative analysis, the study proposes directions for future development—including improv-ing technological accessibility, UX-centered redesign, diversifying scenarios, strengthening teacher competencies, and pol-icy support—thereby providing practical implications for the advancement of immersive learning content in the field of EdTech.

스트레스 때문에 일상생활에서 부정적인 행동이 나타나는 것 중 하나가 불면증이다. 불면증의 대처가 늦어지면 경도인지장애, 우울증 등 다양한 부정적 영향을 초래하게 된다. 본 논문은 심리학 그림인 WZT(Wartegg Zeichen Test)를 사용하여 다양한 디바이스에 직접 그린 데이터 이미지를 심리학 기반과 에듀테크 융합 방법으로 인공지능 자동분석을 통하여 불면증을 분류 및 예측하는 방법이다. 불면증을 동반한 사람의 그림 70개와 비불면증의 그림 70개를 데이터로 사용하여 인공지능으로 자동 분석하였다. 그 결과 84-87%의 정확성 결과를 나타낸다. WZT 이미지 데이터에서 나타나는 불면증을 인공지능으로 특징을 추출하여 분석하는 것은 심리치료의 기술 융합으로 더 많은 기회를 창출하는 논문으로 의의가 있다.

One of the negative behaviors that occur in daily life due to stress is insomnia. If the treatment of insomnia is delayed, it can lead to various negative effects such as mild cognitive impairment and depression. This paper presents a method for classifying and predicting insomnia through artificial intelligence automatic analysis of data images drawn directly on various devices using the psychological graph WZT (Wartegg Zeichen Test) and a fusion method of psychology and edutech. Using 70 drawings of people with insomnia and 70 drawings of people without insomnia as data, the data is auto-matically analyzed by artificial intelligence with the data increased. As a result, the accuracy results are 84-87%. The pa-per is significant in that it creates more opportunities by integrating psychotherapy technologies by extracting features of insomnia appearing in WZT image data using artificial intelligence.