초등학생 대상 질문 생성 전략 기반의 프롬프트 엔지니어링 교육 프로그램 개발 및 적용 = Development and Application of a Prompt Engineering Education Program Based on Question Generation Strategy for Elementary School Students|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to develop and verify the effectiveness of a prompt engineering education program incorporating question generation strategies, designed to enable elementary school students to utilize generative artificial intelligence (AI) correctly and effectively. With the rapid introduction of generative AI in educational settings, the need for ‘Generative AI Literacy’ education to ensure its correct and effective use is emerging. In particular, within the context of literacy education, ‘prompt design skills’—the ability to elicit desired answers from AI—and ‘metacognition’—the ability to regulate one’s own learning process—are being increasingly emphasized as core competencies. However, there is a lack of systematic education programs tailored to the level of elementary school students. In particular, as elementary school students face difficulties in structuring their thoughts into specific language for questioning, a systematic question generation support strategy is essential for effective prompting. Accordingly, this study designed an education program that utilizes question generation instructional elements as cognitive scaffolding to help students refine their thinking skills during the interaction process with AI.
To achieve these objectives, four core domains—‘Prompt Composition and Input’, ‘Analysis and Reflection on Generative AI Responses,’ ‘Prompt Refinement and Iteration,’ and ‘Prompting Inquiry and Utilization Attitude’—along with 12 constituent elements, were derived by analyzing the curriculum and prior research. Based on these findings, an educational content system was developed and subsequently validated for its effectiveness and appropriateness. Using these as design principles, the question generation instructional elements of Rosenshine et al.(1996)—such as procedural facilitators, modeling, guiding potential difficulties, and providing cue cards—were strategically placed at each instructional stage to alleviate students' difficulties in prompt writing. To verify the program's effectiveness, the program was implemented with upper elementary school students, and changes in generative AI literacy and metacognition were analyzed through a single-group pre- and post-test design.
The analysis results indicated that the education program had a significant impact on the students' competence development. First, students' generative AI literacy improved significantly after the education, with a very high effect size. Second, metacognitive abilities also significantly increased overall; in particular, ‘conditional knowledge,’ ‘planning,’ and ‘monitoring’ abilities among the sub-elements of metacognition showed significant improvement. However, no significant change was found in the ‘evaluation’ domain, which involves self-assessment after learning. Third, a positive correlation was confirmed between the improvement in generative AI literacy and metacognition. These results imply that the question generation instructional elements successfully functioned as scaffolding to support students' thinking. In other words, experiencing education in which prompts are written and refined based on question generation strategies shows that generative AI literacy and metacognitive abilities positively influence each other and improve together. Fourth, positive changes were also captured in the results of the prompts actually written by the students. Questions became more specific and clearer than before the education, and a process of improving output through a ‘plan-check-revise’ cycle was confirmed.
In conclusion, this study is significant in that it proved that prompt engineering education based on question generation strategies for elementary school students is an effective educational method for simultaneously fostering generative AI literacy and metacognition.

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국문 초록 (Abstract)

본 연구는 초등학생이 생성형 인공지능을 올바르고 효과적으로 활용할 수 있도록, 질문 생성 전략을 접목한 프롬프트 엔지니어링 교육 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 최근 생성형 인공지능이 교육 현장에 빠르게 도입됨에 따라, 이를 올바르고 효과적으로 활용하는 ‘생성형 인공지능 리터러시’ 교육의 필요성이 대두되고 있다. 특히 리터러시 교육의 맥락에서 AI로부터 원하는 답을 얻어내는 ‘프롬프트 설계 능력’과 자신의 학습 과정을 조절하는 ‘메타인지’는 핵심적인 역량으로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 하지만 초등학생 수준에 맞춘 체계적인 교육 프로그램은 아직 부족한 실정이다. 특히 초등학생은 자신의 생각을 구체적인 언어로 구조화하여 질문하는 데 어려움을 겪으므로, 효과적인 프롬프팅을 위해서는 체계적인 질문 생성 지원 전략이 필수적이다. 이에 본 연구는 학생들이 인공지능과의 상호작용 과정에서 사고력을 정교화할 수 있도록, 질문 생성 교수 요소를 인지적 비계로 활용한 교육 프로그램을 설계하였다.
이러한 목적을 달성하기 위해 먼저 교육과정과 선행연구를 분석하여 ‘프롬프트 구성 및 입력’, ‘생성형 AI 응답 분석 및 성찰’, ‘프롬프트 개선 및 반복’, ‘프롬프팅 탐구 및 활용 태도’라는 4가지 핵심 영역과 12가지 구성 요소를 도출하여 교육 내용 체계를 개발 및 타당화하였다. 이를 교육 프로그램의 설계 원리로 삼아 Rosenshine et al.(1996)의 질문 생성 교수 요소(절차적 촉진제, 모델링, 난점 안내, 큐카드 제공 등)를 수업 단계마다 적절히 배치하여 학생들이 프롬프트 작성의 어려움을 덜 수 있도록 하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 초등학교 고학년 학생을 대상으로 수업을 진행하였으며, 단일집단 사전·사후 검사를 통해 생성형 인공지능 리터러시와 메타인지의 변화를 분석하였다.
분석 결과, 본 교육 프로그램은 학생들의 역량 변화에 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 첫째, 교육 후 학생들의 생성형 인공지능 리터러시가 통계적으로 유의하게 향상되었으며, 효과 크기 또한 매우 높은 수준으로 나타났다. 둘째, 메타인지 능력 역시 전반적으로 상승하였다. 특히 메타인지의 하위 요소 중 ‘조건적 지식’, ‘계획’과 ‘모니터링’ 능력이 크게 향상되었다. 다만, 학습 후 자신을 평가하는 ‘평가’ 영역에서는 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 셋째, 생성형 인공지능 리터러시와 메타인지 향상도 간에는 정적 상관관계가 확인되었다. 이러한 결과는 질문 생성 교수 요소가 학생들의 사고를 돕는 비계 역할을 성공적으로 수행했음을 의미한다. 즉, 질문 생성 전략에 기반한 프롬프트를 작성하고 개선하는 교육을 경험하면서, 생성형 인공지능 리터러시와 메타인지 능력이 서로 긍정적인 영향을 주며 함께 향상함을 나타낸다. 넷째, 실제 학생들이 작성한 프롬프트 수행 결과에서도 긍정적인 변화가 포착되었다. 교육 전보다 질문이 구체적이고 명확해졌으며, ‘계획-점검-수정’의 과정을 거쳐 결과물을 개선하는 모습이 확인되었다.
결론적으로 본 연구는 초등학생을 대상으로 한 질문 생성 전략 기반의 프롬프트 엔지니어링 교육이 생성형 인공지능 리터러시와 메타인지를 동시에 길러줄 수 있는 효과적인 교육 방법임을 입증하였다는 데 의의가 있다.

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본 연구는 초등학생이 생성형 인공지능을 올바르고 효과적으로 활용할 수 있도록, 질문 생성 전략을 접목한 프롬프트 엔지니어링 교육 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하는 데 목적이 ...

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