인공지능 활용 리버스 엔지니어링 수업 지원 웹 애플리케이션 개발 : 중학생을 위한 기술·공학 중심으로 = Development of an AI-Enhanced Web Application to Support Reverse-Engineering:A Technology and Engineering Focus for Middle School Students|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study systematically investigates the design, implementation, and evaluation of a web application that integrates artificial intelligence (AI) tools with reverse-engineering activities to support technology and engineering classes for middle school students. Fueled by the rapid advances of transformer-based generative AI and its growing industrial and educational adoption, many policies and programs now promote individualized, adaptive learning and creative problem solving. In the Korean 2022 revised curriculum, technology education explicitly emphasizes AI, sustainable technologies, and interdisciplinary approaches. Nevertheless, engineering-focused instruction remains largely confined to elective high-school courses, and reverse-engineering lessons at the middle-school level have faced limitations—such as difficulty in tool use, identifying component names and functions, and guiding analytical reasoning.
Although previous attempts to introduce AI into reverse-engineering classes eased component analysis and information search, they also created new challenges: reduced accessibility due to the parallel use of multiple AI platforms, cumbersome account management, and a lack of efficient, goal-oriented support. To address these issues and allow students to immerse themselves in authentic creative problem-solving, this study designed a system that unifies AI-based video retrieval, image recognition, and large language model (LLM)–powered question-and-answer functions within a single web application.
Employing a Design and Development Research (DDR) methodology, we derived design principles through expert interviews, literature reviews, and analyses of prior studies, then built a prototype using the Python-based Streamlit framework. Usability testing was conducted with middle- and high-school teachers experienced in AI-supported reverse-engineering classes as well as specialists in educational-content development. A mixed survey of closed- and open-ended items indicated high overall satisfaction, particularly regarding task efficiency, AI features, and the user interface. Suggestions for improvement—such as in-app tutorials, enhanced API utility, an interactive module on tool usage, and refined chatbot functionality—were incorporated into the final product.
Learner-focused usability evaluations and responsiveness analyses confirmed that the integrated application meaningfully promotes students’ participation in reverse-engineering activities and nurtures creative problem-solving skills. The platform significantly reduces class disruptions caused by time loss and account-management burdens characteristic of multiple dispersed AI tools, and enables teachers to provide more effective instruction and individualized feedback.
The findings suggest that an integrated AI web application can effectively support creativity-centered educational goals in middle-school reverse-engineering settings while improving the efficiency and convenience of AI-enhanced teaching. Future work should include long-term field studies and the development of systematic training and support programs to facilitate broader classroom adoption.

번역하기

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 중학생을 위한 기술·공학 수업 현장에서 인공지능 도구의 활용과 리버스 엔지니어링 학습의 융합적 접근을 지원하기 위해 개발된 웹 애플리케이션의 설계, 구현, 평가 과정을 체계적으로 탐구하였다. 최근 트랜스포머 기반 인공지능의 급격한 발전과 함께, 생성형 AI의 산업적, 교육적 활용이 빠르게 확산되고 있으며, 이에 따라 교육 현장에서도 학생 개별화와 맞춤형 학습, 창의적 문제해결력 신장을 위한 다양한 정책과 프로그램이 추진되고 있다. 특히, 기술교과에서는 공학적 사고와 실제적 문제 해결 경험의 중요성이 강조되고 있으며, 2022 개정 교육과정에서는 인공지능, 지속가능한 기술, 융합적 접근 등을 핵심 내용으로 반영하였다. 그러나 고등학교 선택과목 중심의 공학 교육이 중학교 단계로 충분히 확장되지 못하고 있으며, 리버스 엔지니어링 수업 역시 도구 활용, 부품 명칭 및 역할 파악, 분석적 사고 과정에서의 어려움 등으로 중학생 적용에 한계가 존재해 왔다.
기존의 리버스 엔지니어링 수업에서 인공지능 도구의 도입은 부품 분석과 정보 탐색의 편의를 높이는 효과가 있었으나, 다양한 AI 플랫폼 및 서비스의 병렬 사용에 따른 접근성 저하, 계정 관리의 번거로움, 실제 수업 목표 달성에 필요한 효율적 지원의 부족 등이 새로운 교육적 문제로 대두되었다. 본 연구는 이러한 현실적 제약을 해소하고, 학생들이 본질적인 창의적 문제 해결 경험에 몰입할 수 있도록, AI 기반 영상자료 검색, 이미지 인식, 대규모언어모델(LLM) 기반 질의응답 기능을 하나의 웹 애플리케이션으로 통합 제공하는 시스템을 설계하였다.
연구방법론으로는 설계·개발연구(Design and Development Research)를 적용하였으며, 전문가 면담, 문헌 고찰, 선행 연구 분석을 통해 도출한 설계 원리와 지침을 바탕으로 애플리케이션 프로토타입을 개발하였다. 웹 애플리케이션 개발에는 Python 기반으로 구현하는 스트림릿(Streamlit) 프레임워크를 활용하여 개발되었다. 개발된 프로토타입은 인공지능 활용 리버스 엔지니어링 수업 경험이 있는 중학교, 고등학교 교사, 그리고 교육 콘텐츠 개발 경험을 보유한 전문가 집단을 대상으로 사용성 평가를 거쳤다. 사용성 평가는 선택형 및 서술형 설문 문항을 병행하여 수행되었고, 평가 결과 과제 달성의 효율성과 AI 기반 기능, 인터페이스 등에서 전반적으로 높은 만족도를 확인하였다. 개선 요구사항으로는 메인 페이지 내 튜토리얼 기능, API 활용성 향상, 분해 도구 사용법에 대한 인터랙티브 모듈, 챗봇 기능 개선 등이 제시되어 최종 제품에 반영하였다.
학습자 대상 사용성 평가와 반응성 분석을 통해, 통합 웹 애플리케이션이 중학생의 리버스 엔지니어링 수업 참여와 창의적 문제해결 역량 함양에 실질적 도움을 제공함을 확인하였다. 기존에 분산된 인공지능 도구의 복수 활용에서 발생하는 시간 소요, 계정 관리의 어려움 등 수업 진행상 장애 요인을 대폭 줄였으며, 교사 입장에서도 효과적인 수업 진행과 학생 개별 피드백 제공이 가능해졌음을 알 수 있다.
연구 결과, 본 웹 애플리케이션은 중학생 대상 리버스 엔지니어링 수업에서 인공지능 도구의 통합적 활용을 지원함으로써, 창의적 문제해결 중심의 교육 목표 달성에 실질적인 효과가 있음을 시사한다. 더불어, AI 활용 교육의 효율성 및 편의성을 한층 높임으로써, 향후 다양한 교과 및 학습 환경에서의 응용 가능성을 보여준다. 연구의 한계로는 실교육 현장 적용과 장기적 효과에 대한 후속 평가의 필요성이 남아있으며, 실제 현장에서의 확산을 위해 체계적인 연수 및 지원 프로그램 개발이 추가적으로 요구된다.

번역하기

본 연구는 중학생을 위한 기술·공학 수업 현장에서 인공지능 도구의 활용과 리버스 엔지니어링 학습의 융합적 접근을 지원하기 위해 개발된 웹 애플리케이션의 설계, 구현, 평가 과정을 체...

목차 (Table of Contents)