프로테제 효과 기반 인공지능 윤리의식 함양 프로그램 개발

국문 초록 (Abstract)

생성형 인공지능의 급속한 발전과 일상적 활용은 편향성, 할루시네이션, 프라이버시 침해 등 새로운 윤리적 쟁점을 동반하고 있다. 2022 개정 교육과정은 디지털 소양과 인공지능 윤리교육의 중요성을 강조하고 있으나, 학교 현장에서는 규범 중심의 지식 전달이나 일회성 딜레마 토론에 머무는 경우가 많아 학습자가 윤리적 판단을 내면화하고 실천적 역량으로 확장하는 데 한계를 보인다. 이에 이 연구는 학습자가 타인에게 가르치는 과정에서 학습 효과가 증진된다는 프로테제 효과(Protégé Effect)에 주목하여, 초등학교 고학년 학습자가 인공지능 챗봇의 설계자이자 교사로서 윤리적 판단 기준을 적용·조정하는 융합형 교육 프로그램을 제안하고자 한다.
이 연구는 ADDIE 모형을 적용하여 총 9차시의 프로그램을 개발하였다. 2022 개정 교육과정의 도덕, 국어, 실과 교과 성취기준을 분석하여 교과 융합형 내용을 구성하였으며, '준비–수행–성찰'의 순환적 학습 구조를 설계하였다. 학습자는 교육용 챗봇 플랫폼 MIZOU를 활용하여 프롬프트 설계를 통해 자신의 윤리적 판단을 반영한 챗봇을 제작하였다. 타당성 검증을 위해 ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Perplexity 등 5종의 거대언어모델(LLM)을 활용한 델파이 기법을 적용하였으며, 초등교육 전문가 및 현장 교사 39명을 대상으로 설문을 실시하여 내용타당도비(CVR)를 산출하였다. 이후 초등학교 5~6학년 학습자 대상 시범 적용을 통해 프롬프트 산출물과 성찰 일지를 수집하고 윤리의식 변화 양상을 분석하였다.
연구 결과, 다중 LLM 기반 델파이 검증과 전문가 타당도 분석에서 모든 문항의 CVR 값이 0.9 이상으로 나타나 내용 타당도가 확보되었다. 학습자 산출물 분석 결과, 학생들은 프라이버시 보호, 인권보장, 공공성을 핵심 가치로 설정하고 이를 구체적인 프롬프트 명령어로 구현하였다. 챗봇이 윤리적 딜레마 상황에서 예상과 다른 응답을 생성할 경우 프롬프트를 수정하는 과정에서 자신의 판단 기준을 점검하고 정교화하는 행위 중 성찰(Reflection-in-action)이 관찰되었다. 학습자들은 인공지능을 단순한 도구가 아닌 가르쳐야 할 대상으로 인식하며, 개발자와 사용자로서의 책임감을 동시에 자각하는 태도를 보였다.
이 연구에서 개발한 프로그램은 학습자가 인공지능의 윤리적 원칙을 직접 설계하고 검증하는 경험을 통해 추상적인 윤리 개념을 구체화하고 내면화하는 데 효과적이었다. 이 연구를 통해 인공지능 시대의 학습자가 기술의 수동적 수용자를 넘어 윤리적 판단 역량을 지닌 주체로 성장할 수 있도록 돕고, 초등학교 현장에서 실제 적용 가능한 융합형 인공지능 윤리교육의 방향을 제시할 수 있기를 기대하는 바이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid advancement and widespread adoption of generative artificial intelligence has brought forth new ethical challenges including bias, hallucination, and privacy violations. While the 2022 Revised National Curriculum emphasizes the importance of digital literacy and AI ethics education, classroom practices often remain limited to norm-centered knowledge delivery or one-time dilemma discussions, failing to help learners internalize ethical judgment and extend it to practical competencies. Therefore, this study focuses on the Protégé Effect—where learning is enhanced through teaching others—and proposes an integrated educational program in which upper elementary students apply and adjust ethical judgment criteria as both designers and teachers of AI chatbots.
Using the ADDIE model, a 9-session program was developed. The curriculum integrated achievement standards from the 2022 Revised Curriculum's Ethics, Korean Language, and Practical Arts subjects, designed with a cyclical learning structure of "Preparation–Performance–Reflection." Students created chatbots reflecting their ethical judgments through prompt design using the MIZOU educational chatbot platform.
For validation, a Delphi technique utilizing five large language models (ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Perplexity) was applied, and surveys were conducted with 39 elementary education experts and field teachers to calculate Content Validity Ratio (CVR). Subsequently, pilot implementation with 5th-6th grade elementary students collected prompt outputs and reflection journals to analyze changes in ethical awareness.
Results showed that all items achieved CVR values above 0.9 in both multi-LLM Delphi validation and expert validity analysis, confirming content validity. Analysis of student outputs revealed that students established privacy protection, human rights, and public interest as core values and implemented them through specific prompt commands. Reflection-in-action was observed as students examined and refined their judgment criteria when modifying prompts in response to chatbots generating unexpected responses in ethical dilemma situations. Students perceived AI not merely as a tool but as a subject to be taught, demonstrating simultaneous awareness of responsibility as both developers and users.
The program developed in this study proved effective in helping learners concretize and internalize abstract ethical concepts through experiences of directly designing and validating AI ethical principles. This research is expected to help learners in the AI era grow beyond passive recipients of technology into agents with ethical judgment capabilities, and to suggest directions for integrated AI ethics education applicable in elementary school settings.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 이론적 배경 4
• 제1절 프로테제 효과 및 LBT 이론 4
• 1. 프로테제 효과의 개념 및 교육적 의의 4
• 2. 교육용 에이전트와 프로테제 효과 선행 연구 분석 5
• 3. 인공지능 시대에서의 프로테제 효과의 적용 가능성 7
• 제2절 인공지능 윤리교육의 동향 및 과제 8
• 1. 국내외 인공지능 윤리교육 동향 8
• 2. 초등 인공지능 윤리교육의 특성과 요구 분석 9
• 3. 윤리적 딜레마 기반 인공지능 윤리교육의 효과성과 한계 10
• 제3절 인공지능 챗봇의 교육적 활용 14
• 1. 챗봇과 프롬프트 엔지니어링 14
• 2. 챗봇 기반 교육 선행연구 분석 15
• 3. MIZOU 챗봇의 교육적 활용 17
• 제3장 프로테제 효과 기반 20
• 제1절 교육 프로그램 개발 방향 20
• 1. ADDIE 모형의 적용 및 개요 20
• 2. 프로그램 설계의 철학적 토대 23
• 3. 프로테제 효과 기반 프로그램 설계 지향점 24
• 4. 프로그램 개발을 위한 요구 분석 25
• 제2절 프로그램 설계 34
• 1. 교육 목표 및 성취기준 34
• 2. 프로그램 전체 구조 및 내용 체계 37
• 3. 프로테제 효과 적용 교수학습 전략 45
• 제3절 프로그램의 실제 48
• 1. 프로그램 전체 개요 48
• 2. 차시별 교수학습 내용 및 개발 자료 50
• 제4장 프로그램 검증 결과 및 학습자 반응 분석 58
• 제1절 다중 LLM 기반 교육 프로그램 설계 타당성 검증 58
• 1. 다중 LLM 기반 교육 프로그램 설계 검증 절차 58
• 2. 차수별 응답 및 수렴적 패턴 분석 59
• 제2절 프로그램 검증 결과 및 학습자 반응 분석 65
• 1. 검증 참여자 및 절차 65
• 2. 평가 도구 67
• 3. 프로그램 검증 결과 분석 68
• 제3절 학습자 활동 산출물 및 반응 분석 73
• 1. 프롬프트 산출물 기반 학습자 인공지능 윤리 양상 분석 73
• 2. 학습자 소감문 분석을 통한 프로테제 기제 효과성 확인 77
• 제5장 결론 80
• 참고문헌 84
• 부록 92
• ABSTRACT 118