Earticle

이 연구의 목적은 생성형 인공지능의 확산으로 기존 문법 중심 코딩 교육이 한계에 직면한 상황에서, 초등 실과 교육에 적합한 대안적 교수·학습 모형으로서 자연어 기반 로봇 제어 수업에서 V-I-B-E 절차를 탐색·제안하는 데 있다. 연구 방법으로는 설계기반 연구(design-based research)의 초기 단계로서 문헌연구와 구현 연구를 병행하 였다. 연구 결과, V-I-B-E 절차는 학습자가 문제를 시각화하고(V), 자연어로 설계 의도를 표현하며(I), 인공지능이 생성한 코드의 논리 구조를 이해하고(B), 로봇 실행과 대화형 디버깅을 통해 설계를 개선하는(E) 순환적 학습 경험을 제공함으로써 기존 문법 중심 코딩 교육의 한계를 효과적으로 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히 로봇의 물리적 반응은 학습자의 몰입과 이해를 강화하며, 자연어 기반 디버깅 과정은 메타인지 조절과 설계 기반 문제해결 능력을 촉진하는 것으로 분석되었다. 전문가 8인의 CVI 검증 결과, V-I-B-E 절차 기반 수업 설계와 4차시 수업안은 초등 실과 수업 적용을 위한 내용타당도를 확보하였다. 이상의 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 바이브 코딩(vibe coding)은 자연어–인공지능–로 봇 실행의 연계 구조를 통해 프로그래밍의 문법적 진입 장벽을 낮추는 교수적 접근으로, 학습자를 단순한 코드 작성자 가 아닌 문제해결의 설계자로 전환시키는 교육적 가능성을 지닌다. 이는 초등 실과교육에서 디지털 소양과 알고리즘 적 사고를 통합적으로 함양할 수 있는 실천적 대안으로 기능할 수 있음을 시사한다. 둘째, V-I-B-E 절차는 2022 개정 실과 교육과정에서 강조하는 기술적 문제해결 과정, 인공지능 이해, 창의·융합 역량과 높은 정합성을 지니며, 생성형 인공지능을 학습자의 사고를 매개하고 확장하는 인식적 행위자로 활용할 수 있는 구조적 틀을 제공한다는 점에서 교육과정 적용 가능성이 높다. 본 연구는 자연어 기반 로봇 제어 수업이 초등 실과교육에서 생성형 인공지능과 교육용 로봇을 통합적으로 활용할 수 있는 새로운 교수·학습 방향을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 연구에서는 V-I-B-E 절차의 학습 효과 를 실증적으로 검증하는 후속 연구와 함께, 다양한 로봇 및 인공지능 환경으로의 확장 가능성, 그리고 초등 실과 교육 맥락에 적합한 인공지능 윤리 및 평가 체계에 대한 추가적인 논의가 필요함을 제언한다.

The purpose of this study is to explore and propose Vibe Coding as an alternative instructional approach suitable for elementary Practical Arts education in response to the limitations of grammar-centered coding education in the era of generative AI. In this study, vibe coding refers to natural language–based programming practices, whereas Vibe Coding denotes the instructional approach conceptualized for classroom use. As an initial phase of design-based research, this study employed a combination of literature review and implementation research. Based on these analyses, the study designed an instructional sequence based on V–I–B–E (Visualize–Input–Bridge– Execute/Edit) as a structured framework that integrates natural language, generative AI, and educational robots, and examined its feasibility through implementation scenarios. Expert content validity verification (CVI) provided preliminary support for the appropriateness and classroom feasibility of the proposed the V-I-B-E procedural framework and the four-lesson plan. The findings indicate that Vibe Coding demonstrates strong educational potential by lowering grammatical barriers to programming through a natural language–AI–robot execution structure, while repositioning learners as designers of problem-solving solutions rather than mere code writers. Furthermore, the V-I-B-E procedural framework aligns closely with the 2022 revised Practical Arts curriculum, particularly in its emphasis on technical problem-solving processes, artificial intelligence understanding, and creative and convergent competencies. By conceptualizing generative AI as a cognitive agent that mediates and extends learners’ thinking, the proposed model offers high applicability for elementary Practical Arts education.

본 연구는 SW비전공자 학부생들이 졸업 후 기업 실무 생태계에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 ｢언어 생성 AI 활용｣ 교과목의 학습 성과를 분석하였다. 교과목은 단순한 챗봇 활용을 넘어 데이터 분석, 업무 자동화, 노코드·바 이브코딩 기반 생성 체험, 윤리적 탐구 등 산업 현장에서 요구되는 역량을 강조하였다. 15주 동안 학생들은 프롬프트 엔지니어링, 데이터 시각화, 자동화 설계, 노코드·바이브코딩 코딩 경험을 단계적으로 학습하였다. 기말 프로젝트에서 는 8개 팀이 영화 시나리오·웹사이트, 온라인 전시, AI 서비스 앱, 디지털 디톡스 브랜드 기획 등 다양한 결과물을 제 작하였다. 모든 프로젝트는 창의성·실현 가능성·도구 활용도를 기준으로 루브릭 평가 및 비교 분석을 실시하였으며, 대표 사례로 선정된 세 팀을 대상으로 질적 분석을 추가로 수행하였다. 그 결과 학생들은 프롬프트 최적화를 통해 창 의적 산출물의 완결성을 확보하였고, AI와 노코드 플랫폼을 결합하여 실무형 프로토타입을 구현하였다. 이러한 성과 는 생성형 AI 교육이 비전공자의 기업 적응력과 실무 역량 강화를 위한 효과적 방법이 될 수 있음을 시사한다.

This study analyzed the learning outcomes of the course “Application of Generative Language AI”, designed to help non-computer science undergraduates quickly adapt to the corporate work environment after graduation. The course emphasized practical competencies demanded in industry, extending beyond simple chatbot use to include data analysis, task automation, no-code and vibe coding experiences, and ethical inquiry. Over a 15-week period, students engaged in step-by-step training in prompt engineering, data visualization, workflow automation, and no-code/vibe coding practices. In the final project, eight teams produced diverse outputs such as film scenarios and websites, online exhibitions, AI-based service applications, and digital detox brand designs. All projects were evaluated through a rubric measuring creativity, feasibility, and tool utilization, followed by comparative analysis. Three representative teams were further examined through qualitative analysis, revealing that students optimized prompts to enhance the completeness of creative outputs and integrated AI with no-code platforms to build industry-oriented prototypes. These results suggest that generative AI education can serve as an effective approach for strengthening workplace adaptability and practical competencies among non-major students.

이 연구의 목적은 바이브코딩을 활용하여 초등학생들이 자신만의 식단관리 앱을 제 작할 수 있도록 안내하는 프로그램을 개발하는 데에 있다. 프로그램에 참여한 연구대 상은 Y시 5개의 초등학교에 출강하는 강사 5명, 방과후 코딩 수강생 70명이었으며 프 로그램 종료 후 전체적인 만족도와 그 이유, 프로그램 난이도를 조사하였다. 프로그램 은 총 2차시로 1차시는 공통의 식단관리 앱 설계, 2차시는 나만의 아이디어 앱 제작으 로 구성되어 있다. 앱은 구글 스프레트시트의 Apps Script를 기반으로 하였으며, 바이 브코딩은 Claude.ai를 활용하였다. 또한 학생들은 Google AI Studio를 통해 제공되는 API와 구글 인공지능 Gemini를 연동함으로써 스마트폰 앱을 실시간으로 사용하였다. 연구결과 텍스트 생성, 정보요약, 맞춤형 추천과 같은 지능형 앱을 구현하는 데에 무리 가 없었으며 학생들이 원하는 다양한 주제의 앱 개발이 가능함을 확인하였다. 무엇보 다 교사는 코딩 피드백이 용이하였으며 학생들은 코딩에 대한 자신감을 보여주었다. 이 연구는 초등학교 현장에서 무료 플랫폼인 구글환경 및 Claude.ai를 통하여 바이브 코딩을 체험하고, 이를 AI Gemini와 연동함으로써 실생활 활용이 가능한 교육 프로그 램을 구현하였다는 점에서 의의를 지닌다.

The purpose of this study is to develop a program that guides elementary school students to create their own diet management app using Vibe Coding. subjects who participated in the program were 5 instructors teaching at 5 elementary schools in City Y and 70 students taking after-school coding classes. After the program ended, the overall satisfaction, reasons for satisfaction, and difficulty level of the program were surveyed. The program consists of two sessions, the first session is about designing a common diet management app, and the second is about creating my own idea app.The app is based on Apps Script in Google Spreadsheets, and Vibe Coding utilized Claude.ai. Additionally, students used the smartphone app in real time by linking the API provided through Google AI Studio with Google Gemini. The study results showed that it was possible to implement intelligent apps such as text generation, information summarization, and personalized recommendations without difficulty, and that it was possible to develop apps on a variety of topics desired by students. Above all, the teacher was able to provide coding feedback easily, and the students showed confidence in coding. This study demonstrated that Vibe Coding is possible in elementary schools through free platforms such as Google Environment and Claude.ai. It is also significant in that it has implemented an educational program that can be applied in real life by linking the app with AI Gemini.

이 연구의 목적은 바이브코딩을 활용하여 초등학생들이 자신만의 식단관리 앱을 제 작할 수 있도록 안내하는 프로그램을 개발하는 데에 있다. 프로그램에 참여한 연구대 상은 Y시 5개의 초등학교에 출강하는 강사 5명, 방과후 코딩 수강생 70명이었으며 프 로그램 종료 후 전체적인 만족도와 그 이유, 프로그램 난이도를 조사하였다. 프로그램 은 총 2차시로 1차시는 공통의 식단관리 앱 설계, 2차시는 나만의 아이디어 앱 제작으 로 구성되어 있다. 앱은 구글 스프레트시트의 Apps Script를 기반으로 하였으며, 바이 브코딩은 Claude.ai를 활용하였다. 또한 학생들은 Google AI Studio를 통해 제공되는 API와 구글 인공지능 Gemini를 연동함으로써 스마트폰 앱을 실시간으로 사용하였다. 연구결과 텍스트 생성, 정보요약, 맞춤형 추천과 같은 지능형 앱을 구현하는 데에 무리 가 없었으며 학생들이 원하는 다양한 주제의 앱 개발이 가능함을 확인하였다. 무엇보 다 교사는 코딩 피드백이 용이하였으며 학생들은 코딩에 대한 자신감을 보여주었다. 이 연구는 초등학교 현장에서 무료 플랫폼인 구글환경 및 Claude.ai를 통하여 바이브 코딩을 체험하고, 이를 AI Gemini와 연동함으로써 실생활 활용이 가능한 교육 프로그램을 구현하였다는 점에서 의의를 지닌다.

The purpose of this study is to develop a program that guides elementary school students to create their own diet management app using Vibe Coding. subjects who participated in the program were 5 instructors teaching at 5 elementary schools in City Y and 70 students taking after-school coding classes. After the program ended, the overall satisfaction, reasons for satisfaction, and difficulty level of the program were surveyed. The program consists of two sessions, the first session is about designing a common diet management app, and the second is about creating my own idea app.The app is based on Apps Script in Google Spreadsheets, and Vibe Coding utilized Claude.ai. Additionally, students used the smartphone app in real time by linking the API provided through Google AI Studio with Google Gemini. The study results showed that it was possible to implement intelligent apps such as text generation, information summarization, and personalized recommendations without difficulty, and that it was possible to develop apps on a variety of topics desired by students. Above all, the teacher was able to provide coding feedback easily, and the students showed confidence in coding. This study demonstrated that Vibe Coding is possible in elementary schools through free platforms such as Google Environment and Claude.ai. It is also significant in that it has implemented an educational program that can be applied in real life by linking the app with AI Gemini.

본 연구는 바이브 코딩과 피지컬 AI 기술의 확산 및 발전에 따라 블록 기반 프로그래밍 교육에서 자연어 기반 의 텍스트 기반 프로그래밍으로 전환 필요성에 주목하고, 이를 초등 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 모색하였 다. 이를 위해 AI 에이전트 협력형 로봇 프로그래밍 학습 모형 및 지원 시스템을 개발하여, 학습자가 텍스트 프로 그래밍 학습 과정에서 경험하는 문법적 인지 부하를 완화하고 스스로 사고를 확장할 수 있도록 비계 제공과 점진 적 자율성 부여를 체계적으로 지원하도록 설계하였다. 개발된 시스템은 자연어로 코딩 의도를 전달하는 바이브 코 딩 패러다임을 적용하고, RAG 및 멀티 에이전트 기술을 기반으로 학습자 수준에 따른 맞춤형 피드백을 제공한다. 또한 함께 개발된 8차시 분량의 교육 프로그램을 초등학교 6학년 학생 23명에게 적용하여 그 효과성을 분석하였 다. 대응 표본 t-검정 결과, 학생들의 컴퓨팅 사고력은 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 특히 하위 영역 중 추상화 역량에서 가장 높은 향상 폭을 보였다. 학습자 인식 조사 결과, AI 에이전트의 개별 맞춤형 지원과 로봇의 즉각적인 피드백이 텍스트 코딩에 대한 심리적 장벽을 낮추고 문제 해결에 대한 몰입도를 높인 것으로 확인되었 다. 본 연구는 인공지능 전환 시대에 학습자의 텍스트 프로그래밍 진입 장벽을 낮추기 위한 실천적 교수-학습 모 델과 시스템 설계 원리를 제시했다는 점에서 교육적 의의를 갖는다.

This study emphasizes the need for a shift from block-based programming education to natural language-b ased text-based programming amid the rise of Vibe Coding and Physical AI, and explores ways to apply this approach in elementary education. To achieve this, we developed a collaborative AI agent-based robot progra mming learning model and support system. This model systematically supports scaffolding and gradual autono my, alleviating the grammatical cognitive burden learners experience during text-based programming and enab ling them to expand their thinking. The developed system applies the Vibe Coding paradigm, which conveys c oding intent through natural language, and provides personalized feedback based on learner level using RAG a nd multi-agent technologies. Furthermore, an 8-session educational program developed alongside the system was applied to 23 sixth-grade elementary students to analyze its effectiveness. Results from paired sample ttests showed a statistically significant improvement in students' computational thinking skills, with the highest improvement observed in the abstraction competency subdomain. Learner perception surveys confirmed that t he AI agent's individualized support and the robot's immediate feedback lowered psychological barriers to text coding and increased engagement in problem-solving. This study holds educational significance as it presents a practical teaching-learning model and system design principles to lower the entry barriers to text program ming for students in the era of artificial intelligence transformation.

디지털 전환과 생성형 AI 확산에 따라 교사의 맞춤형 디지털 학습 도구 설계 역량이 중요해지고 있다. 본 연구는 오프라인 문학기행의 물리적 제약을 보완하고 학습자의 맥락적 작품 이해를 심화하기 위해, 사서교사가 바이브 코딩을 활용하여 지역 문학 기반 인터랙티브 문학기행 웹앱을 개발하고 그 유용성을 TPACK 관점에서 분석하였다. 문학기행 웹앱은 OCR 공간 정보 추출과 지리 좌표 연계를 통해 디지털 문학지도를구축하고, 학습자 페르소나 기반 맞춤형코스를 설계한뒤, 이를바이브 코딩을활용해 인터랙티브웹앱형태로 구현하였다. 이후 현직 교사와 전문가를 대상으로 포커스 그룹 및 심층 인터뷰를 실시, 학교 현장에서의 교육적 활용 가능성을 탐색하였다. 연구 결과, 사서교사는 맞춤형 교육 도구를 직접 설계·제작할 수 있었으며, 개발된 웹앱은 문학 텍스트와 실제 공간을 연계하여 학습자의 맥락적 이해와 능동적 문학 탐색을 촉진할 수 있다는 평가를 얻었다.

With the expansion of digital transformation and generative AI, teachers' ability to design customized digital learning tools has become increasingly important. This study developed a regional literature-based interactive Literary Field Trip web app using Vibe Coding by a Teacher Librarian and analyzed it from the TPACK perspective. The purpose was to complement the physical limitations of offline literary field trips and deepen learners' contextual understanding of literary works. As a research method, a digital literary map was constructed through OCR-based spatial information extraction and geographic coordinate mapping. Learner persona-based customized routes were then implemented, and focus group interviews and in-depth interviews were conducted with in-service teachers and experts. The findings show that a Teacher Librarian can independently design and develop a customized educational tool. The developed web app was also evaluated as supporting learners' contextual understanding and active literary exploration by connecting literary texts with real-world spaces.

본 연구는 바이브 코딩 기반 교육용 앱 개발 프로그램 참여에 따른 예비교사의 TPACK 관련 자기인식 변화와 설계 경험의 특징을 분석하였다. Kolb의 경험학습이론에 근거하여 앱 경험–성찰–앱 개발–수업 적용 설계로 구성된 3주 프로그램을 설계하고, 교육대학교 3학년 예비교사 23명에게 적용하였다. 단일집단 사전·사후 설계를 통해 TPACK 설문(7개 영역, 35문항)을 분석한 결과, 모든 하위 영역에서 사후 점수가 유의하게 증가하였으며 특히 TCK 영역에서 상대적으로 큰 변화가 나타났다. 또한 성찰일지와 앱 산출물 분석 결과, 예비교사들은 AI 의존적 문제 해결에서 출발하여 구조적 이해와 전략적 디버깅을 거쳐 학습자와 수업 목적을 고려한 통합적 설계 단계로 이동하는 양상을 보였다. 이러한 결과는 자연어 기반 바이브 코딩을 포함한 설계·개발 경험이 예비교사의 디지털 교수설계 인식 및 TPACK 통합 관점의 변화와 관련될 수 있음을 시사한다.

This study examined changes in pre-service teachers’ TPACK-related self-perceptions and design experiences following participation in a Vibe coding–based educational app development program. A three-week program grounded in Kolb’s experiential learning theory was implemented with 23 third-year pre-service teachers. Using a one-group pretest–posttest design, a 35-item TPACK survey showed significant posttest increases across all subdomains, with a relatively larger change in technological content knowledge. Qualitative analyses of reflection journals and app artifacts indicated a shift from AI-dependent problem solving to structural understanding, strategic debugging, and integrated instructional design considering learners and instructional goals. These findings suggest that design and development experiences incorporating natural-language–based Vibe coding may be related to changes in pre-service teachers’ perceptions of integrated digital instructional design.

AI와 협업하여 프로그래밍하는 Vibe Coding 교육이 늘고 있지만, 그 효과를 측정한 실증 데이터는 충분하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 Vibe Coding 교육이 학습자의 문제해결력 및 자기효능감 향상에 어떤 영향을 미치는지를 전문대학생 67명을 대상으로 실험하였다. 그 결과, Vibe Coding 활용 집단은 그렇지 않은 집단에 비하여 문제해결력·자기효능감·코드 품질·학습 전이의 영역 모두에서 우수하였다.

While Vibe Coding education, which involves programming in collaboration with AI, is on the rise, there is currently insufficient empirical data measuring its effectiveness. This study experimentally examined the impact of Vibe Coding education on improving problem-solving skills and self-efficacy among 67 college students. The results showed that the group utilizing Vibe Coding outperformed the non-utilizing group in all areas: problem-solving skills, self-efficacy, code quality, and learning transfer.

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 등장한 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 새로운 패러다임에 주목한다. 이를 통해 코딩 비전문가인 교육자가 자연어 상호작용만으로 중국어 교육용 웹 애플리케이션을 직접 설계하고 구현할 수 있는 가능성을 탐색한다. 특히, Replit 에이전트를 활용하여 사용자가 자연어로 기능을 서술하면 프로젝트 구조와 핵심 코드를 자동으로 생성하고 조립하는 과정을 검토한다. 이 프롬프트 중심의 제작 방식은 아이디어 구상, 실행, 수정의 순환을 가속화하여, 교육자가 복잡한 초기 설정이나 환경 구성의 부담 없이 신속하게 시제품(프로토타입)을 구축하도록 돕는다. 본 연구에서는 어휘 플래시카드, 자막 생성기, 통역 학습기와 같은 다양한 중국어 교육 웹앱 제작 사례를 제시하여 실제 수업 현장에서의 적용 가능성을 구체화한다. 이를 통해 자연어 프롬프트가 UI 구성, 데이터 처리, 평가 및 피드백 모듈까지 포괄하는 효과적인 프로토타이핑 언어로 기능함을 보인다. 물론, 바이브 코딩은 신속한 제작과 높은 접근성이라는 명확한 장점을 지닌다. 하지만 동시에 AI가 생성한 코드의 구조적 안정성, 보안, 실행 효율성과 함께 교육적 타당성에 대한 검증이 반드시 수반되어야 한다. 결론적으로, 바이브 코딩은 교육자의 창의적인 아이디어를 실제 작동하는 학습 도구로 빠르게 전환할 수 있는 매우 실용적인 방법이다. 그러나 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 기술적 검증과 교육학적 성찰이 반드시 병행되어야 한다.

This study focuses on a new paradigm called “Vibe Coding,” which has emerged with advances in large language models (LLMs). It explores the possibility that educators who are not professional programmers can design and implement Chinese-language educational web applications solely through natural-language interaction. In particular, we examine a workflow using the Replit Agent, whereby users describe functions in natural language and the system automatically generates and assembles the project structure and core code. This prompt-driven production approach accelerates the cycle of ideation, execution, and revision, enabling educators to rapidly build prototypes without the burden of complex initial setup or environment configuration. The study presents a range of Chinese-learning web-app cases?such as vocabulary flashcards, subtitle generators, and interpretation practice tools?to specify how such tools can be applied in real classroom settings. Through these cases, we show that natural-language prompts can serve as an effective prototyping language that spans UI composition, data processing, and assessment/feedback modules. Of course, Vibe Coding offers clear advantages in speed and accessibility. At the same time, it must be accompanied by verification of the structural stability, security, and runtime efficiency of AI-generated code, as well as the educational validity of the resulting tools. In conclusion, Vibe Coding is a highly practical method for rapidly transforming educators’ creative ideas into functioning learning tools. However, to realize its full potential, it must be paired with both technical verification and pedagogical reflection.

본 문헌연구는 AI와 Vibe Coding을 결합한 Spec-Driven Development(SDD: 사양 주도 개발)의 개념을 정립하고, 기존 개발 방법론(전통적 SDLC·워터폴·애자일)에서 SDD로 전환하기 위한 이론적 근거와 실무적 전환 로드맵을 제안한다. 연구는 모델 주도 공학(MDE), AI-주도 SDLC, 생성형 AI 협업, 테스트 가능한 요구(예: Gherkin) 및 인간 중심 워크플로의 최근 성과를 통합해 SDD의 핵심 구성요소(명세→검증→생성→운영 루프)와거버넌스·품질·지속가능성 기준을 체계화하였다. 결과적으로, SDD는 “대화형·명세 중심”의 개발로 전환하여 요구- 코드 의미적 정합성을 강화하고, AI 도구에 의해 명세-코드-테스트 아티팩트를 자동 일치시키는 실행 가능한 파이프라인을 제공함을 보인다.

This literature review establishes the concept of Spec-Driven Development (SDD) that integrates AI and Vibe Coding, and proposes both a theoretical foundation and a practical roadmap for transitioning from existing development methodologies (traditional SDLC, Waterfall, Agile) to SDD. The study consolidates recent advances in Model-Driven Engineering (MDE), AI-driven SDLC, generative AI collaboration, testable requirements (e.g., Gherkin), and human-centered workflows to systematize the core components of SDD (Specification → Verification → Generation → Operation loop) along with governance, quality, and sustainability standards. As a result, SDD demonstrates a shift toward “interactive, specification-centered” development, strengthening the semantic alignment between requirements and code, and providing an executable pipeline where AI tools automatically synchronize specification, code, and test artifacts.

본 연구의 목적은 프로그래밍 비전문가인 중국어 교수자가 바이브 코딩(Vibe Coding)을 통해 ’HSK 수준별 텍스트 변환 및 퀴즈 생성기’를 개발하는 과정을 자가연구(Self-Study) 방법론으로 탐색적으로 분석하는 데 있다. 연구 결과, 교수자는 교수학적 요구사항을 프롬프트로 변환하는 과정에서 교과 전문성에 기반한 과제 분해(decomposition) 중심의 컴퓨팅 사고를 발현하였다. 또한 병음 표기와 HSK 어휘 통제 등 중국어의 언어 특수성에서 비롯된 난관은 프롬프트 튜닝과 이중 프롬프트 설계 전략을 통해 점진적으로 극복해 나갔다. 이 과정은 교수자가 기성 도구의 소비자를 넘어, 교육적 의도를 구조화하고 AI 산출물을 비판적으로 큐레이션하는 능동적 도구 설계자로 이행해 가는 전문성 형성의 과정으로 해석될 수 있다. 나아가 본 연구는 바이브 코딩 경험이 교수자의 TPACK 하위 요소 간 관계를 재구성하는 양상을 드러내며, 이를 통해 ’교육 콘텐츠 주권(Educational Content Sovereignty)’이라는 조건적·실천적 자율성이 형성됨을 시사한다. 본 연구는 바이브 코딩이 외국어 교육에 미치는 영향을 결과물이 아닌 교수자의 성찰적 경험 구조에서 분석하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다.

This study explores the process by which a Chinese language instructor with no programming expertise developed an “HSK Level-Based Text Adaptation and Quiz Generator” through vibe coding, employing a self-study methodology. The findings reveal that the instructor demonstrated decomposition-centered computational thinking, grounded in subject-matter expertise, while translating pedagogical requirements into natural language prompts. Technical challenges arising from the linguistic particularities of Chinese, including pinyin notation and HSK vocabulary control, were progressively overcome through prompt tuning and a dual prompt design strategy. This process can be interpreted as a trajectory of professional development in which the instructor transitions from a passive consumer of pre-made tools to an active tool designer who structures educational intentions and critically curates AI-generated outputs. Furthermore, the study illustrates how the vibe coding experience reconfigures the interrelationships among the sub-components of TPACK, suggesting the emergence of “Educational Content Sovereignty” as a form of conditional and practical autonomy. The academic significance of this study lies in analyzing the impact of vibe coding on foreign language education through the structure of the instructor’s reflective experience, rather than focusing on the resulting product.

This study explores the potential of “Vibe Coding” as a transformative tool for primary English education. While Artificial Intelligence offers a path toward individualized mastery learning, the lack of diverse, level-specific teaching materials remains a challenge. To address this, 24 pre-service teachers participated in a three-week project-based curriculum, developing 19 English learning applications using platforms like ChatGPT and Claude. Qualitative analysis revealed that participants successfully designed various tools, primarily focusing on 5th and 6th-grade literacy through gamified and scenario-based tasks. Quantitatively, the Wilcoxon Signed Rank Test showed statistically significant improvements (p < .05) across nearly all AI literacy domains, with particularly strong gains in prompt engineering and understanding AI principles. The findings suggest that Vibe Coding effectively lowers technical barriers, empowering non-specialist teachers to transition from passive technology users to “Educational Architects” who can create customized digital scaffolds. This research suggests that teacher education must evolve to foster these design-oriented competencies, enabling educators to bridge achievement gaps by integrating pedagogical expertise with generative AI. Ultimately, Vibe Coding serves as a practical bridge between a teacher’s creative vision and the delivery of equitable, personalized instruction in the AI era.

본 연구는 예비수학교사가 '바이브 코딩'을 활용하여 제작한 웹 기반 수업도구를 마이크로티칭에서 활용하는 과정에서, 학생의 참여도와 이해도를 어떤 증거로 해석하고 도구-수업 설계를 어떻게 개선하려는지 탐색하였다. 서울 지역 수학교육과 2학년 예비교사 22명이 15주 수업에서 바이브 코딩 특강, 웹 기반 수업도구 개발, 워크숍 및 1:1 피드백, 수정 후 마이크로티칭을 수행하였으며, 최종 성찰지를 주제분석하고 과정안, 산출물 보고서를 맥락 삼각검증에 활용하였다. 분석 결과, 예비교사는 제출률 등 행동 참여 증거를 중심으로 학습자의 '높은 참여'를 서술하는 경향이 있었으나 자발적 질문이나 학생 주도 토의 등 담화 참여 증거는 제한적이었고, 정량적 형성평가 결과 제시, 정성적 인상에 기반한 판단, 그리고 자료가 제시되지 않은 서술이 혼재하였다. 한편 바이브 코딩을 활용한 웹 기반 수업도구 개발은 시각화와 신속한 프로토타이핑을 장점으로, 기술적 안정성, 사용성 및 절차적 수행 약화 가능성을 한계로 인식되었다. 본 연구는 생성형 AI 기반 도구 제작 경험을 '도구 만들기'가 아닌 '증거 기반 성찰과 수업 오케스트레이션 역량'으로 재구성하는 교사교육 설계 원리를 제안한다.

This study explored how preservice mathematics teachers interpreted evidence of students' participation and understanding when using "vibe-coding"-based web tools during microteaching, and how they articulated improvement directions for tool-mediated lessons. Twenty-two second-year preservice mathematics teachers in Seoul participated in a 15-week course involving a vibe-coding lecture, web-based instructional tool development, a workshop with one-to-one feedback, revision, and microteaching. Final reflection journals were thematically analyzed, while lesson plans and artifact reports were used for contextual triangulation. The findings showed that preservice teachers tended to describe students' "high participation" mainly in terms of behavioral evidence such as submission rates, whereas evidence of discourse participation, such as spontaneous questions or student-led discussion, was limited. Judgments about understanding were mixed across quantitative formative assessment results, qualitative impressions, and descriptions in which no data were presented. Meanwhile, developing web-based instructional tools through vibe coding was perceived to offer advantages in visualization and rapid prototyping, but also constraints related to technical stability, usability, and the possible weakening of procedural performance. This study proposes design principles for teacher education that reconceptualize generative AI-based tool development not merely as "making tools," but as fostering evidence-based reflection and instructional orchestration.

This study develops ACME, a comprehensive AI-based career support platform built through vibe coding. The ACME platform integrates four interconnected modules: Assistant AI, which supports preparation for the Secondary School English Teacher Recruitment Exams using a dataset of 806 English test items from 2002?2025 along with 365 documented success narratives systematically collected from Naver blogs (n = 167), online teacher certification communities (n = 101), university recruitment archives (n = 34), and YouTube interviews/vlogs (n = 63); Consultant AI, facilitating non-teaching career exploration through employment database integration and labor market intelligence; Mediator AI, coordinating institutional resources with individual career planning; and Educator AI, providing teaching methodology support via curated educational technology tools. Drawing on three primary data sources: (1) institutional records of career and extracurricular program participation (2022?2024), (2) a pre-survey of 54 English education majors, and (3) a post-pilot usability test involving 36 students?the study examined English education majors’ career identities, advising needs, and platform effectiveness. Findings from a preliminary needs assessment (n = 54) revealed significant career development challenges: while students demonstrated strong major satisfaction (55.6%) and interest (61.1%), only 44.4% expressed confidence in their career readiness confidence. Career aspirations fluctuated dramatically across academic years (first/second year: 76.9%/70.0%; third year: 33.3%; fourth year: 66.7%), reflecting students’ evolving awareness of teaching market realities. Demand for career counseling services tripled between 2022-2024 (20 to 61 annual participants), yet specialized programming for non-teaching careers markedly declined. A pilot evaluation (n = 36) confirmed platform utility, with highest ratings for examination preparation (M = 4.44) and teaching methodology resources (M = 4.36). Qualitative analysis revealed student requests for enhanced functionality including automated error-pattern detection, expanded non-teaching career outcome databases, community-based peer matching, and career-aligned activity recommendations. The study validates vibe coding as an effective method for enabling sustainable, low-cost platform development, demonstrating that regional universities can autonomously create department-level, discipline-specific AI systems supporting personalized, data-driven career guidance.

This study investigates the feasibility of developing automated CSAT English item generation (AIG) applications through “vibe coding”?a no-code, AI-assisted approach?and examines how prompting strategies influence item quality. Using Google AI Studio, two web-based AIG applications were built using One-shot and One-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting. Sixty blank-inference items were automatically generated by the systems and evaluated by experts across five domains. The results confirm that vibe coding enables non-programmers to design sophisticated assessment tools. While both methods produced pedagogically valid items, prompting strategies selectively influenced quality: One-shot prompting showed significantly better alignment with target difficulty, whereas One-shot CoT produced more plausible distractors. No significant difference was found in total scores or interaction effects. These findings suggest that vibe coding enhances teacher agency by democratizing AI tool development. The study concludes that prompting strategies should be strategically selected?One-shot for difficulty calibration and CoT for logical distractor construction?supporting more effective human-AI collaborative assessment design.

본 연구는 AI 바이브 코딩을 활용하여 게임 기반 중국어 교육 퀴즈 웹앱을 제작하는 방안을 모색한다. 코딩 비전문가도 고품질 교육 콘텐츠를 개발할 수 있는 AI 노코드 기술의 중요성을 강조하며, 게임 기반 학습의 몰입도와 효과를 극대화하고자 한다. 특히 Replit과 같은 클라우드 기반 개발 환경을 중심으로, LLM(ChatGPT, Claude, Gemini)을 활용한 퀴즈 생성의 특징과 장단점을 비교 분석하였다. 중국어 문장 순서 맞추기, 단어 카드 뒤집기, 타자 게임, 성조 맞추기, AI 챗봇 롤플레잉 등 다양한 유형의 퀴즈 웹앱 제작 과정을 구체적인 프롬프트 예시와 함께 제시하였다. 또한, TTS, 이미지 생성 등 기능별 AI 통합 방안과 웹앱 출시 후의 효율적인 유지보수 및 업그레이드 전략을 논한다. Replit의 실시간 협업, 버전 관리, API 연동 기능은 콘텐츠의 지속적인 개선을 가능하게 하여, 교육 품질 및 경쟁력 향상에 기여함을 밝힌다. 본 연구는 AI 바이브 코딩이 중국어 교육에 새로운 시너지를 창출하여, 교육자가 능동적인 콘텐츠 생산자로 전환될 수 있는 실질적인 방안을 제시하는 데 목적이 있다.

This study explores the development of game-based Chinese language education quiz web applications using AI vibe coding. It emphasizes the significance of AI no-code technology, enabling non-programmers to create high-quality educational content, and aims to maximize the engagement and effectiveness of game-based learning. Focusing on cloud-based development environments like Replit, the research compares and analyzes the features and advantages of quiz generation using Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, Claude, and Gemini. The study presents the development process for various quiz web application types, including Chinese sentence ordering, vocabulary flashcards, typing games, tone matching, and AI chatbot role-playing, along with specific prompt examples. Furthermore, it discusses AI integration methods for features like TTS and image generation, as well as strategies for efficient maintenance and upgrades post-launch. It highlights that Replit's real-time collaboration, version control, and API integration capabilities enable continuous content improvement, thereby enhancing educational quality and competitiveness. This research aims to provide practical methods for AI vibe coding to create new synergies in Chinese language education and facilitate the transition of educators into proactive content producers.

This study explores the potential of “vibe coding,” an AI-assisted, no-code development method, to empower pre-service elementary school teachers to design and implement English educational apps. The study was conducted with 53 participants from a university of education who were provided guided training using ChatGPT and Qwen to develop HTML-based educational apps. Participants designed apps incorporating diverse language skills, such as vocabulary, listening, and writing, as well as gamification and digital scaffolding techniques. The results showed that non-programmers could effectively develop functional apps using natural language prompts and that their theoretical understanding of English education significantly influenced the quality of their educational outputs. Survey responses further revealed that participants recognized the importance of AI and digital literacy as key competencies for future teachers. In conclusion, this study demonstrates the strong pedagogical potential of vibe coding in fostering teacher agency, creativity, and adaptive expertise in technology-integrated education.

This study explores the educational potential of Vibe Coding by developing ‘English Sound Explorer,’ a web-based phonemic awareness application for Korean elementary students using Google Antigravity. The development process, involving 73 natural language prompts, demonstrated a collaborative evolution wherein the pedagogical requirements of the developer (i.e., the researcher) conflicted with, compromised, and evolved alongside the technical implementations generated by the Large Language Model (i.e., Gemini 3 Pro). This dynamic interaction resulted in a gamified tool based on a five-stage developmental hierarchy?rhyming, oddity, blending, segmentation, and manipulation?targeting specific phonemic difficulties (/r/-/l/, /p/-/f/, /b/-/v/) caused by L1 Korean interference. A suitability analysis by four elementary English education experts, conducted through thematic analysis, confirmed the app’s effectiveness as individualized scaffolding, particularly for slow learners. The findings highlight the critical role of the developer’s Content Knowledge (CK) and pedagogic reasoning in guiding AI to refine educational logic and verify its outputs. Taken together, Vibe Coding can empower teachers to become ‘Educational Architects’ capable of addressing specific classroom micro-needs through domain expertise and prompt literacy.