[논문리뷰] 인공지능을 활용한 디자인씽킹 교육과 주체성

[메타X(MetaX)] 논문은 LbD와 스캐폴딩을 결합하여 생성형 AI 디자인 교육에 적용했을 때의 효과를 검증한다. 인공지능을 활용한 디자인씽킹에서 soft 스캐폴딩을 방식을 적용한 B팀의 학습 주체성이 확연히 높은것을 입증했다는 것에 의의가 있다. 하지만 교육 방식의 차이에도 불구하고, 결과적으로 A, B팀이 디자인한 포스터의 디자인이 매우 흡사했다는 것은 해석의 여지가 있다. 이것이 교수자의 개입이 강했기 때문인지, 아니면 인공지능 도구의 특성상 유사한 디자인이 도출될 수밖에 없는 것인지에 대한 근본적인 의문을 남기기 때문이다.

주요 개념의 정의

AIED(Artificial Intelligence in Education): 학습자 맞춤형 교육을 지원하는 인공지능 기반 교육PBL(Problem-Based Learning): 실제적인 문제를 해결하며 지식을 습득하는 학습법
LbD(Learning by Doing): 존 듀이의 철학에 기반하여 직접적인 경험과 행함을 통해 배우는 방식
스캐폴딩(Scaffolding): 학습자가 스스로 문제를 해결할 수 있을 때까지 교수자나 시스템이 제공하는 임시적인 교육적 지원.

대상의 선정과 통제, 그리고 차별화된 교육 전략

실험은 2024년 1학기 시각융합디자인학부 1학년 신입생 29명을 대상으로 진행되었다. 실험의 정확성을 높이기 위해 AI 활용 및 전공 수업 경험이 전혀 없는 학생들을 선별하였으며, 입학 성적이 유사하여 표본의 동질성을 확보하였다. 연구자는 이들을 두 그룹으로 나누어 15주간의 PBL-디자인씽킹 수업을 진행했는데,  차이점은 스캐폴딩의 제공 방식에 있었다. A팀(Hard Scaffolding)에게는 수업 초기부터 생성형 AI 활용법에 대한 명확한 지침과 구조화된 문제 해결법을 교수자가 직접 제공했다. 반면 B팀(LbD Soft Scaffolding)에게는 초기 개입을 최소화하여 학생들이 직접 부딪히며 배우는(LbD) 방식을 적용했고, 7주 차 이후부터 필요한 단서나 피드백을 제공하는 '소프트 스캐폴딩' 전략을 취했다. 사용된 도구는 Chat-GPT, Midjourney, Galileo AI 등 현재 실무에서 활용되는 생성형 AI 서비스였다.

AIED와 디자인 씽킹의 연계 및 AI 시대 디자이너의 역량

AI 시대의 디자이너에게는 단순히 툴을 다루는 능력을 넘어 통합적 사고능력, 상호 소통 능력, 혁신적 창의력, 그리고 신기술 이해력이 요구된다.  연구는 이러한 역량을 기르기 위해 PBL-디자인 씽킹과 AIED를 연계한 교육 모델을 설계했다. 디자인 씽킹의 발견(Discover), 정의(Define), 개발(Develop), 전달(Deliver) 단계에 맞춰 AI가 학습자의 아이데이션을 돕는 조력자 역할을 하도록 구성했다. 특히 LbD 기반의 소프트 스캐폴딩(B팀 전략)은 학습자가 스스로 실패와 반복을 경험하며 AI와 상호작용하게 함으로써, 단순히 정해진 답을 찾는 것이 아니라 비판적 사고를 통해 자신만의 디자인 로직을 구축하도록 유도했다. 이는 학습자가 AI가 제공하는 정보를 주체적으로 판단하고 검증하는 능력을 기르는 데 중점을 둔 것이다.

수업 진행 과정에서 나타난 두 그룹의 행동 양상과 차이

수업 진행 결과, Hard 스캐폴딩을 적용한 A팀은 교수자의 명확한 가이드 덕분에 초기 진도가 빨랐고 결과물 도출도 신속했다. 그러나 AI가 제공하는 데이터에 대해 깊이 고민하기보다는 교수자의 기준이나 정답에 의존하여 빠르게 수용하는 경향을 보였다. 또한 프롬프트 작성 시 폐쇄형 질문을 주로 사용하며 단편적인 결과 중심의 태도를 보였다. 반면, LbD 기반의 B팀은 초반의 발견과 정의 단계에서 A팀보다 약 4주가량 진도가 늦어지는 등 시행착오를 겪었다. 하지만 이들은 반복적인 실패를 통해 AI의 특성을 스스로 파악해 나갔고, 점차 개방형 질문을 활용하여 AI와 논리적인 대화(Multi-turn)를 이어가는 능력을 보여주었다. 결과적으로 B팀은 AI가 내놓은 정보를 무조건 믿지 않고 비판적으로 재검증하며, 자신의 디자인 의도에 맞게 정보를 선별하는 주체적인 모습을 보였다.

시행착오가 주체성을 길러준다

FGI(포커스 그룹 인터뷰)와 역량 평가 설문 결과는 교육 전략의 차이가 가져온 결과를 명확히 보여준다. B팀은 자기 주도적 역량, 전문 역량, 문제 해결 역량에서 A팀보다 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 기록했다. 이는 교수자의 과도한 개입보다는, 학습자가 직접 경험하고 깨닫도록 유도하는 '행함에 의한 학습(LbD)'과 적절한 시점에 제공되는 '소프트 스캐폴딩'의 결합이 학습자의 주체성을 기르는 데 훨씬 효과적임을 시사한다. Hard 스캐폴딩은 초기 진입 장벽을 낮추는 데는 유리할 수 있으나, 학습자의 의존성을 키울 위험이 있다. 논문은 생성형 AI 디자인 교육에서 학습자가 AI를 주체적으로 통제하고 활용할 수 있는 과정 중심의 학습이 중요함을 입증하였다. 이는 경험주의 학습 철학에 기반한 LbD Soft 스캐폴딩 전략이 미래 AI 디자인 교육의 효과적인 방법론이 될 수 있음을 확인시켜 준다.

[METAX = 류성훈 기자]

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