생성형 AI 협력을 통한 창의적 질문 설계 모델 연구 - 디자인 교육에서의 창의성 지수·발산도·깊이 지수 기반 평가 체계를 중심으로

• 영문명: A Study on Creative Question Design Model through Generative AI Collaboration : Focusing on Creativity Index, Divergence, and Depth Index-Based Evaluation Framework in Design Education
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 최용혁(Yong Hyuk Choi) 박기남(Ki Nam Park)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol10, No. 3(통권 36권), 543~553쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

본 연구는 디자인 교육에서 ChatGPT를 활용한 창의적 질문 설계 전략을 개발하고 정량적 평가 체계를 구축한다. SPARK 모델(Surprise-Perspective-Association-Reflection-Kindle)과 5단계 질문 설계 프로세스를 결합하여 체계적 교육 프레임워크를 제시한다. 창의성 지수(CI), 발산도(D), 깊이 지수(DP)로 구성된 3차원 평가 알고리즘을 개발하여 질문 품질을 객관적으로 측정한다. 전통적 소크라테스 문답법과 동양의 격물치지 사상을 AI 기술과 융합한 하이브리드 모델로, 학습자의 자기 주도적 창의성 계발을 촉진한다. 전문가 패널 검증 결과, 제안된 알고리즘의 평가 타당도는 ICC 0.81, 교차 검증 정확도는 78.4%로 나타나 교육 현장에서의 실용성을 입증하였다. 연구 결과는 질문 중심 창의성 교육의 새로운 패러다임을 제시하며, 표준화된 AI 기반 교육 도구로서의 실용적 가치를 입증한다.

영문 초록

This study develops creative question design strategies utilizing ChatGPT in design education and establishes a quantitative evaluation system. By integrating the SPARK model (Surprise-Perspective-Association-Reflection-Kindle) with a five-step question design process, a systematic educational framework is proposed. A three-dimensional evaluation algorithm comprising Creativity Index (CI), Divergence (D), and Depth Index (DP) objectively measures question quality. The hybrid model combines traditional Socratic dialogue and Eastern “investigation of things” philosophy with AI to foster learner-driven creativity. Expert panel validation showed an ICC of 0.81 and a cross-validation accuracy of 78.4%, demonstrating its practical applicability in educational contexts.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 창의성 발현을 위한 '좋은 질문'의 특성

4. 생성형AI 활용 질문 설계 모델

5. 결론

참고문헌

키워드

생성형 인공지능 창의적 질문 디자인교육 Generative AI Creative Questioning Design Education