생성형 AI 프롬프트 엔지니어링 교육의 역량 함양 효과에 대한 탐색적 연구

• 영문명: An Exploratory Study on Competency Development Effects of Generative AI Prompt Engineering Education
• 발행기관: 한국핵심역량교육학회
• 저자명: 김대중
• 간행물 정보: 『핵심역량교육연구』제10권 제1호, 79~102쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

본 연구는 2022년 ChatGPT 등장 이후 생성형 AI 기술 대중화에도 체계적 교육이 부족한 현실에서 생성형 AI 도구 또는 서비스로부터 질문을 통해 원하는 응답을 이끌어내는 프롬프트 엔지니어링 교육의 중요성이 커지는 상황에서, 대학 교육에서 생성형 AI 프롬프트 엔지니어링 교육이 학생에 미치는 역량을 탐색하고자 하였다. 연구방법은 문헌검토를 통해 프롬프트 엔지니어링 기법과 관련 역량을 도출하였고, 해당 내용을 J대학 교양강좌 수강생 71명을 대상으로 대표적 프롬프트 엔지니어링 기법 8가지에 대해 11주에 걸쳐 주차별로 교육을 진행하고, 교육 전후 AI 활용 자신감, 프롬프트 엔지니어링 인식, 8가지 역량(문제 본질 파악, 체계적 계획/사고, 비판적 사고/평가, 통합적 사고, 문제 해결, 논리적 추론, 정보 구조화, 효율적 정보 탐색/활용) 변화를 측정했다. 수집된 데이터는 대응표본 t-검정, 기술 통계, Pearson 상관관계, 주관식 응답 내용 분석 등을 통해 다각도로 분석되었다. 연구 결과, 교육 후 5점 기준 학생들의 AI 모델 활용 자신감(2.68→4.22)과 프롬프트 엔지니어링의 학업/직무 도움 기대감(각각 2.93→4.40, 2.78→4.08)이 유의미하게 향상되었다. 8가지 역량 모두 크게 향상되었으며, 특히 '효율적 정보 탐색/활용'(3.00→4.30), '정보 구조화'(2.92→4.25), '체계적 계획/사고 능력'(2.90→4.25) 향상이 뚜렷했다. 추론 강화 프롬프트 기법은 체계적 계획/사고, 논리적 추론과 높은 상관성을, 그리고 프롬프트 설계의 자동화 및 최적화 기법 전반적 역량 향상과 강한 상관성을 보였다. 학생들은 실제 학습에 교육 내용을 적용하며 효과를 체감했고, 심화 학습 수요를 보였다. 결론적으로, 프롬프트 엔지니어링 교육은 단순 AI 도구 활용을 넘어 교육을 통해 학생들의 역량이 실질적으로 강화되는 효과가 확인되었다. 더 나아가 생성형 AI 리터러시 교육과정 개발 및 고차원적 사고 역량 교육에 프롬프트 엔지니어일 교육 연계가 중요한 요소가 됨을 시사점으로 제시해 볼 수 있다. 본 연구에 더 나아가 향후 연구 과제로 윤리적 인식 등 정의적 측면에 미치는 영향과 프롬프트 엔지니어링의 역량에 대한 장기적 효과(지속성) 분석도 함께 이루어질 필요가 있다.

영문 초록

Despite the popularization of generative AI technology since the advent of ChatGPT, the reality of insufficient systematic education has amplified the importance of prompt engineering training. This study explored the effects of generative AI prompt engineering education on students' core competencies in a university liberal arts education setting. Education on eight prompt engineering techniques was provided to 71 students enrolled in a liberal arts course at J University. Changes in their confidence in AI utilization, perception of prompt engineering, and eight core competencies (problem essence identification, systematic planning/thinking, critical thinking/evaluation, integrative thinking, problem-solving, logical reasoning, information structuring, and efficient information search/utilization) were measured before and after the training. The collected data were comprehensively analyzed using paired samples t-tests, descriptive statistics, Pearson correlation analysis, and content analysis of open-ended responses. The results showed that after the training, students' confidence in AI model utilization (from 2.68 to 4.22) and their perceived helpfulness of prompt engineering for academic (from 2.93 to 4.40) and work (from 2.78 to 4.08) purposes significantly improved. All eight competencies showed significant improvement, with particularly notable increases in 'efficient information search/utilization' (3.00→4.30), 'information structuring' (2.92→4.25), and 'systematic planning/thinking ability' (2.90→4.25). Techniques involving clear and structured instructions, such as role assignment and Fukatsu prompting, were found to be effective and showed a strong correlation with the improvement of core competencies. Students applied the learned content to their actual studies, experienced its effectiveness, and expressed a demand for more advanced learning. In conclusion, prompt engineering education goes beyond simple AI tool utilization to substantially strengthen students' core competencies, providing important implications for future AI literacy curriculum development and education in higher-order thinking skills.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

V. 결론 및 함의

참고문헌

키워드

생성형 AI 프롬프트 엔지니어링 대학 교육 역량 AI 리터러시 Generative AI Prompt engineering University Liberal Arts Education Competency