[논문리뷰] 인공지능을 활용한 디자인씽킹 교육과 주체성

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.

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.