AI 챗봇을 활용한 논쟁적 글쓰기 교수 설계원리 및 챗봇 프롬프트 개발 = Developing Instructional Design Principles and Chatbot Prompts for Teaching Controversial Writing with AI Chatbots|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to validly develop instructional design principles and corresponding AI chatbot prompts required for argumentative writing instruction supported by an AI chatbot. While the rapid acceleration of digital transformation and the widespread adoption of large language model–based AI technologies promise unprecedented educational innovation, they simultaneously raise concerns regarding the outsourcing of human-led cognitive processes to AI. Such concerns highlight the risk of weakening the analytical thinking skills expected of future learners and underscore the necessity for AI tools to function not as mere answer-providing devices but as pedagogical tools that stimulate cognitive engagement and promote higher-order thinking. Grounded in this problem awareness, the present study constructed instructional design principles and chatbot prompt structures aligned with Merrill’s First Principles of Instruction, guiding learners through key components of the argumentative writing process, including concept definition, factual verification, value conflict analysis, and position justification.
This study employed a hybrid form of Richey and Klein’s (2007) Type I and Type II design and development research (DDR). Preliminary instructional principles and AI chatbot prompts were developed through an analysis of prior studies, followed by two rounds of internal validation and chatbot usability evaluations conducted with 11 experts. The revised instructional principles and prompts were then applied in a social studies class of 44 eleventh-grade students to examine external validity. Data collected during this process included quantitative measures such as rubric-based argumentative writing scores from pre- and post-tests as well as a survey on perceived effectiveness, and qualitative data including interviews with five students and AI chatbot–learner interaction logs. A mixed-methods approach was employed to analyze these data comprehensively.
The findings indicate that the AI chatbot–based instructional design principles contributed to an overall improvement in students’ argumentative writing skills. Notably, low-achieving learners exhibited greater gains in writing scores, suggesting that the design helped reduce performance gaps. Learners’ perceptions of effectiveness were also highly positive, with all survey domains scoring above the mid-to-high 4 range on a 5-point Likert scale. Interview results revealed that students perceived the chatbot interactions as helpful in clarifying their thinking, structuring logical arguments, and reflecting on their writing. Moreover, the chatbot was found to function not merely as an advisor but as a tool that provided sustained cognitive scaffolding throughout the writing process. Analysis of chatbot–learner interaction codes further showed that learner responses demonstrating higher-order cognition increased as the chatbot progressed through its activation, demonstration, application, and integration stages. The final instructional design principles and chatbot prompts were refined based on the identified need to clarify the complementary roles of AI and teacher feedback and to strengthen elements related to the integration principle within Merrill’s framework.
This study offers a concrete blueprint for how AI tools can support and deepen learners’ cognitive engagement in argumentative writing tasks requiring higher-order thinking. Beyond the conventional effectiveness-focused AI education research, it presents an integrated model that links instructional design with AI prompt development, thereby providing a structural foundation for practical classroom implementation. In particular, the templated prompts serve as a practical guide for teachers who experience difficulties in designing AI-supported writing instruction. By employing a mixed-methods analysis within the external validation phase, the study also provides a nuanced understanding of learners’ experiences and perceptions, capturing the authentic learning processes enabled by AI chatbot–supported instruction.

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국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 챗봇을 활용한 논쟁적 글쓰기 교육에서 요구되는 교수 설계원리와 이를 실질적으로 구현하기 위한 챗봇 프롬프트를 타당하게 개발하는 것을 목적으로 한다. 최근 디지털 전환의 가속화와 대규모 언어모델 기반 AI 기술의 발전과 확산은 비약적인 교육 혁신을 약속하는 한편, 인간이 주도해야 할 인지적 사고를 AI에 외주화하는 문제를 함께 내포하고 있다. 이러한 논의는 미래 학습자에게 지속적으로 요구되는 분석적 사고력 약화에 대한 우려를 제기하며, AI 도구가 단순한 정답 제시 장치가 아니라 학습자의 사고 과정을 자극하고 고차사고를 촉진하는 교육적 도구로 기능하기 위해서는 교육학적 원리에 기반한 정교한 설계가 필수적임을 시사한다. 이러한 문제의식에 기반하여 본 연구는 Merrill이 제시한 교수의 제1원리를 중심으로 하여 논쟁 문제 수업 절차의 핵심 구성 요소인 개념 정의, 사실 확인, 가치 갈등 분석 및 입장 선택의 과정을 거치도록 한 교수 설계원리와 프롬프트 구조를 마련하였다.
본 연구는 Richey & Klein(2007)이 제시한 설계개발연구의 제1유형과 제2유형이 융합된 형태로 수행되었다. 선행 연구 분석을 통해 교수 설계원리와 이에 기반한 AI 챗봇 프롬프트 초안을 개발하고 관련 분야 전문가 11인을 대상으로 교수 설계원리 내적 타당화 검토와 AI 챗봇 사용성 평가를 두 차례 실시하였다. 이후 의견을 반영하여 교수 설계원리와 AI 챗봇 프롬프트를 수정, 보완한 후 고등학교 2학년 학생 44명을 대상으로 하는 사회과 수업에 적용하여 외적 타당화를 수행하였다. 외적 타당화 과정에서 수집된 자료로는 양적 자료로 사전-사후검사 형태의 논쟁적 글쓰기 루브릭 기반 성취도 점수와 교수 설계원리 효과성 인식 설문, 질적 자료로 학습자 5인 대상 면담 및 AI 챗봇–학습자 대화내역이었으며, 혼합연구방법을 통해 다각적인 분석을 하였다.
외적 타당화 결과 AI 챗봇 기반 교수 설계원리는 학습자들의 논쟁적 글쓰기 능력을 전반적으로 향상시키는 데 기여한 것으로 나타났으며, 특히 저성취 학습자일수록 글쓰기 점수 상승의 폭이 평균적으로 높은 것을 확인하여 글쓰기 능력 격차 해소에 기여했음을 검증하였다. 전반적인 효과성 인식 설문 결과에서도 전 영역 리커트 척도 기준 5점 중 4점 중반대 이상을 기록, 높은 수용성이 있음을 확인하였다. 면담 분석 결과 학습자들은 챗봇과의 상호작용을 통해 사고를 명료화하고 논리적 구조를 형성하며 본인의 글쓰기를 성찰 개선하는 데 도움을 받았다고 응답하였다. 또한 AI 챗봇은 단순한 조언자에 그치지 않고 글쓰기 전 과정에서 지속적인 인지적 비계를 제공하는 도구로 기능한 것으로 분석되었다. 챗봇–학습자 대화 코드를 기술 통계로 분석한 결과 AI 챗봇이 제시하는 활성화, 시연, 적용, 통합 단계 과정으로 갈수록 학습자의 고차 인지적 사고를 촉진하는 응답 빈도가 늘어났음을 확인하였다. 결과 분석 과정에서 AI 챗봇 및 교사 피드백의 상보성 명확화, Merrill이 제시한 교수의 제1원리 중 통합 원리 부분 보강 필요성에 기반한 최종 교수 설계원리 및 챗봇 프롬프트를 산출하였다.
본 연구는 고차적 사고를 요구하는 논쟁적 글쓰기 과업에서 AI 도구가 학습자의 사고를 단계적으로 활성화하고 심화하는 데 기여할 수 있는 구체적 청사진을 제시하였다. 또한 기존의 효과성 중심 AI 활용 연구를 넘어, 교수 설계원리와 AI 프롬프트 개발을 통합한 모델을 제시함으로써 설계원리가 실제 수업 맥락에 적용될 수 있는 구조적 기반을 마련했다는 의의를 갖는다. 특히 프롬프트의 템플릿화를 통해 프롬프트 개발에 어려움을 겪는 일반 교사들이 AI 기반 글쓰기 수업을 쉽게 설계하고 적용할 수 있는 실천적 이정표를 제공하였다. 아울러 외적 타당화 과정에서 양적·질적 자료를 혼합 분석함으로써 학습자의 경험과 인식을 심층적으로 다루어 AI 챗봇 기반 학습 과정의 생생함을 담아냈다는 점에서도 의의가 있다.

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본 연구는 AI 챗봇을 활용한 논쟁적 글쓰기 교육에서 요구되는 교수 설계원리와 이를 실질적으로 구현하기 위한 챗봇 프롬프트를 타당하게 개발하는 것을 목적으로 한다. 최근 디지털 전환...

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