생성형 AI를 활용한 교과 융합 수업이 자폐성장애 중학생의 감정이해에 미치는 영향 = Effects of a Generative AI?Supported Integrated Curriculum on the Emotion Expression of Middle School Students with Autism Spectrum Disorder

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 생성형 AI 기반 교과 융합 감정이해 수업이 자폐성장애 학생의 감정이해 능력에 미치는 효과를 규명하는 것이다. 자폐성장애 학생은 감정어휘 산출의 제한과 감정 상황 이해·행동 표현의 어려움을 보이므로 체계 적 중재의 필요성이 제기된다. 이에 본 연구는 생성형 AI와 교과 내용을 통합 한 20회기 수업을 적용하여 감정이해 능력 변화를 양적·질적으로 분석하였다. 연구 대상은 중학교 특수학급의 자폐성장애 학생 3명이며, 단일대상연구 AB설 계를 적용하였다. 기초선 3회기, 중재 20회기, 유지 3회기로 구성하고, 100개의 감정어휘 기반 평가 문항(감정 상황 표현, 감정 원인 설명, 표정·신체 행동 표 현)에 대해 시각적 분석과 PND를 활용하였다. 연구 결과, 세 학생 모두 기초선 대비 중재 단계에서 감정이해 능력이 크게 향상되었으며 유지 단계에서도 높은 수준이 지속되었다. 또한 새로운 감정어휘 사용, 수식어 활용 증가, 감정이해 범주·맥락의 확장 등이 나타나 질적 발달 역시 확인되었다. 이는 생성형 AI 기 반 교과 융합 수업이 감정어휘 학습을 넘어 실제 감정이해의 확장에 기여함을 보여준다. 결론적으로, 본 중재는 자폐성장애 중학생의 감정이해 능력 향상에 효과적이며, 양적·질적 변화를 모두 유도하는 교육적 가능성을 제시한다. 이는 향후 특수교육 현장에서 AI 활용 감정이해 교육의 실천 모델로 활용될 수 있 음을 시사한다. 주제어: 생성형 AI, 교과 융합 수업, 감정이해 능력, 자폐성장애 학생

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to examine the effects of a generative AI–based, curriculum-integrated emotion comprehension program on the emotion comprehension abilities of students with autism spectrum disorder (ASD). Students with ASD often demonstrate limited emotion vocabulary production and difficulties in understanding emotional situations and expressing emotion-related behaviors, highlighting the need for systematic intervention. Accordingly, this study implemented a 20-session instructional program integrating generative AI with subject-based curriculum content and analyzed changes in emotion comprehension abilities using both quantitative and qualitative methods.
The participants were three middle school students with ASD enrolled in a special education classroom, and a single-subject AB research design was employed. The study consisted of three baseline sessions, twenty intervention sessions, and three maintenance sessions. Visual analysis and Percentage of Nonoverlapping Data (PND) were applied to evaluate performance on 100 emotion-vocabulary–based assessment items, including emotional situation expression, explanation of emotional causes, and expression of facial and bodily behaviors.
The results indicated that all three students showed substantial improvements in emotion comprehension abilities during the intervention phase compared to baseline, and these gains were maintained at a high level during the maintenance phase. In addition, qualitative development was observed, including the use of novel emotion vocabulary, increased use of modifiers, and expansion of emotion comprehension categories and contextual understanding. These findings demonstrate that generative AI–based, curriculum-integrated instruction contributes not only to emotion vocabulary learning but also to the broader development of practical emotion comprehension.
In conclusion, the intervention was effective in enhancing emotion comprehension abilities in middle school students with ASD and presents educational potential by promoting both quantitative and qualitative changes. The results suggest that this approach may serve as a practical instructional model for AI-assisted emotion comprehension education in special education settings.
Keywords: generative AI, curriculum-integrated instruction, emotion comprehension ability, students with autism spectrum disorder

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 2
• 1. 연구의 필요성 및 목적 2
• 2. 연구문제4
• Ⅱ. 이론적 배경 6
• 1. 생성형 AI를 활용한 수업의 효과 6
• 가. 생성형 AI의 유형 분류 6
• 나. 생성형 AI 활용의 교육적 개념 및 효과 10
• 다. 교과 수업에서 생성형 AI 활용 관련 선행연구13
• 2. 자폐성장애 학생의 감정이해 중재16
• 가. 자폐성장애 학생의 감정이해 및 의사소통 특성 16
• 나. 자폐성장애 학생의 효과적인 감정이해 중재 관련 선행연구 18
• 다. 교과와 융합한 감정이해 중재의 효과 22
• 3. 생성형 AI를 활용한 감정이해 중재의 효과 23
• 4. 용어의 정의25
• 가. 생성형 AI 25
• 나. 감정이해 26
• 다. 생성형 AI 기반 교과 융합 감정이해 수업26
• Ⅲ. 연구방법 27
• 1. 연구 참여자 27
• 2. 연구장소 및 기간 32
• 3. 연구 설계33
• 4. 연구 도구 34
• 가. 감정어휘 및 회기 구성 34
• 나. 생성형 AI를 활용한 감정이해 중재 42
• 다. 평가도구61
• 5. 자료 수집 및 분석68
• 가. 종속변인의 조작적 정의 68
• 나. 자료 수집 69
• 다. 자료 분석 69
• 6. 관찰자 훈련 및 관찰자간 신뢰도 72
• 7. 중재 출실도 73
• 8. 사회적 타당도 74
• Ⅳ. 연구결과 76
• 1. 감정이해 능력 72
• 가. 중재 회기별 감정이해 점수 추이 77
• 나. 학생별 감정이해 요소 점수 추이 83
• 2. 감정이해 능력의 질적 특성 분석 100
• 가. 새로운 감정어휘 사용 빈도100
• 나. 감정이해 수식어 사용 빈도105
• 다. 감정이해 범주 및 맥락 분석 107
• Ⅴ. 논의 및 제언115
• 1. 논의 115
• 2. 제언 121
• Ⅵ. 결론 126
• 참고 문헌128
• 부록 134
• ◆ 표 목 차 ◆
• <표 Ⅱ-1 > 기존 AI와 생성형 AI 비교 7
• <표 Ⅱ-2 > 생성형 AI의 주요 유형 8
• <표 Ⅱ-3> 초·중등 AI 교육 정의(임다미, 2022)10
• <표 Ⅲ-1> 연구 참여자 특성 29
• <표 Ⅲ-2> 연구 기간 및 계획 32
• <표 Ⅲ-3> 2022 기본교육과정 국어, 사회과 성취기준 및 단원 분석 결과 35
• <표 Ⅲ-4> 감정어휘 난이도에 따른 감정어휘 분류 및 선정 구조 37
• <표 Ⅲ-5> 최종 감정어휘 목록39
• <표 Ⅲ-6> 회기별 감정이해 중재 계획 41
• <표 Ⅲ-7> 생성형 AI를 통한 감정이해 교수 학습과정안(1회기)44
• <표 Ⅲ-8> 항목별 감정이해 평가지 채점 기준표 67
• <표 Ⅲ-9> 종속변인의 조작적 정의 68
• <표 Ⅳ-1> 감정이해 능력 점수 평균 및 범위77
• <표 Ⅳ-2> 감정이해 능력 점수 문항별 평균 및 범위 80
• <표 Ⅳ-3> 학생A 감정이해 능력 문항별 점수83
• <표 Ⅳ-4> 학생B 감정이해 능력 문항별 점수 86
• <표 Ⅳ-5> 학생C 감정이해 능력 문항별 점수 89
• <표 Ⅳ-6> 학생별 새로운 감정어휘 범주별 내용 102
• <표 Ⅳ-7> 학생별 새로운 감정어휘 단계별 빈도 104
• <표 Ⅳ-8> 학생별 감정이해 수식어 사용 양상105
• <표 Ⅳ-9> 학생별 감정이해 수식어 단계별 빈도 106
• <표 Ⅳ-10> 학생A 감정이해 범주 및 맥락 109
• <표 Ⅳ-11> 학생B 감정이해 범주 및 맥락 111
• <표 Ⅳ-12> 학생C 감정이해 범주 및 맥락 113
• <표 Ⅳ-13> 학생별 감정이해 범주 및 맥락 빈도 비교 114
• ◆ 그 림 목 차 ◆
• <그림 Ⅲ-1> 1회기 학생용 개인 학습지 47
• <그림 Ⅲ-2> ChatGPT 커스텀 설정 화면 50
• <그림 Ⅲ-3> 감정이해를 도와주는 친구 GPT1 생성자료 예시 56
• <그림 Ⅲ-4> 감정이해를 도와주는 친구 GPT2 생성자료 예시57
• <그림 Ⅲ-5> 학생A 개인 감정이해 활동지58
• <그림 Ⅲ-6> 학생B 개인 감정이해 활동지59
• <그림 Ⅲ-7> 학생C 개인 감정이해 활동지60
• <그림 Ⅲ-8> 학생용 감정이해 문장 완성 평가지 64
• <그림 Ⅳ-1> 감정이해 능력 점수 변화 추이78
• <그림 Ⅳ-2> 감정이해 능력 점수 학생별 변화 추이79
• <그림 Ⅳ-3> 감정이해 능력 점수 문항별 변화 추이81
• <그림 Ⅳ-4> 감정이해 능력 점수 개별 문항별 변화 추이82
• <그림 Ⅳ-5> 학생A 감정이해 능력 문항별 점수 변화 추이84
• <그림 Ⅳ-6> 학생A 감정이해 능력 개별 문항별 점수 변화 추이 85
• <그림 Ⅳ-7> 학생B 감정이해 능력 문항별 점수 변화 추이 87
• <그림 Ⅳ-8> 학생B 감정이해 능력 개별 문항별 점수 변화 추이88
• <그림 Ⅳ-9> 학생C 감정이해 능력 문항별 점수 변화 추이 90
• <그림 Ⅳ-10> 학생C 감정이해 능력 개별 문항별 점수 변화 추이 91
• <그림 Ⅳ-11> 학생간 감정이해 문항별 점수 비교 93
• <그림 Ⅳ-12> 학생A 개인 감정이해 평가지 94
• <그림 Ⅳ-13> 학생B 개인 감정이해 평가지 96
• <그림 Ⅳ-13> 학생C 개인 감정이해 평가지 98