AIGC 기반 공공디자인 혁신 교육모형과 다차원 평가체계 = AIGC-based Public Design Innovation Education Model and Its Multidimensional Evaluation System

국문 초록 (Abstract)

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)는 공공디자인의 창작 방식과 교육 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 기존의 공공디자인 교육은 창의적 아이디어 생성, 설계 과정에서의 협업, 그리고 결과물에 대한 평가 측면에서 효율성 부족, 평가 기준의 단일화, 피드백의 지연과 같은 한계를 점차 드러내고 있다.
이러한 문제의식에 기반하여, 본 연구는 디자인학과 교육공학의 융합적 관점을 토대로 AIGC 기반 공공디자인 혁신 교육모형과 다차원적 평가체계를 구축하고자 하였다.
연구 방법으로는 행동학습법(action learning)과 체험학습 이론을 이론적 기반으로 삼아, AIGC 기술을 공공디자인 교육의 전 과정에 단계적으로 적용하였다. 이를 통해 ‘생성–재구성–혁신적 전환’으로 이어지는 교육 운영 경로를 제안하였다. 나아가 창의성, 협업성, 윤리준수성, 사회적 기여, 결과의 효과성 및 실용성, 경제성의 여섯 가지 차원을 중심으로 체계적인 평가 지표를 구성하고, 설문조사와 실증 분석을 통해 제안한 교육 모델의 효과성을 검증하였다.
연구 결과, AIGC 기반 공공디자인 교육 모델은 학습자의 디자인 혁신 역량과 다주체 협업 능력을 유의미하게 향상시키는 동시에, 결과물의 실용적 가치와 활용 가능성을 높이는데 기여하는 것으로 나타났다. 또한 기존 교육 평가 방식에 비해 평가 과정의 객관성과 실천 가능성을 강화하는 효과가 확인되었다.
본 연구는 AIGC 시대에 요구되는 공공디자인 교육 모델의 혁신 방향과 다차원 평가체계 구축을 위한 이론적 틀과 실천적 적용 경로를 제시하였다는 점에서 의의를 지닌다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This Against the backdrop of the rapid development of artificial intelligence, Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) is profoundly reshaping both creative practices and educational paradigms in public design. Traditional public design education has gradually revealed limitations in innovative generation, process coordination, and outcome evaluation, including low efficiency, overly singular evaluation criteria, and delayed feedback mechanisms. In response, this study adopts an interdisciplinary perspective integrating design studies and educational technology to construct an AIGC-based innovative education model for public design, together with a multidimensional evaluation framework.
Grounded in action learning and experiential learning theories, the research embeds AIGC technologies throughout the entire public design teaching process, forming a pedagogical pathway of “generation–recreation–innovative transformation.” On this basis, a systematic evaluation framework is developed across six dimensions: creativity, collaboration, ethical compliance, social impact, effectiveness and usability, and economic viability. The effectiveness of the proposed model is empirically validated through questionnaire surveys and quantitative analysis.
The results demonstrate that the model significantly enhances students’ design innovation capacity, multi-stakeholder collaborative competence, and the value of outcome transformation, while also improving the scientific rigor and operational applicability of instructional evaluation. This study provides a replicable theoretical framework and practical pathway for innovating public design education models and constructing evaluation systems in the AIGC era.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 필요성 1
• 1.1.1. AIGC 의 부상과 교육 패러다임 전환의 필요성 1
• 1.1.2. 공공디자인 교육의 사명과 현행 한계 5
• 1.1.3. AIGC 와 공공디자인 교육 간의 적합성 및 학제 간 연구 7
• 1.2. 연구 목적 및 의의 10
• 1.2.1. 연구 목적 10
• 1.2.2. 연구의 의의 13
• 1.3. 연구 내용 16
• 1.3.1. 연구 내용 16
• 1.3.2. 연구 문제 제기 17
• 1.3.3. 연구 방법 18
• 1.4. 연구 체계 및 혁신점 19
• 1.4.1. 연구 체계 19
• 1.4.2. 혁신점 21
• 제 2장 이론적 기초 및 문헌 고찰 24
• 2.1. 이론적 기초 24
• 2.1.1. 생성형 인공지능(AIGC) 이론 24
• 2.1.2. 인간-인공지능 공동창작 및 교육기술 이론 25
• 2.1.3. 공공디자인 교육 이론 28
• 2.2. AIGC 디자인 활용 현황 및 사례 29
• 2.2.1. AIGC 디자인 활용 현황 29
• 2.2.2. AIGC 디자인 활용 사례 47
• 제 3장 AIGC 기반의 일반적 교육선행사례 및 교육모형 56
• 3.1. 행동학습법의 이론적 기반 및 교육적 의의 56
• 3.1.1. AIGC 융합 기반 과목 목표 및 내용의 미래지향성 58
• 3.1.2. 지식 구성 및 역량 확장 59
• 3.1.3. 평가 및 피드백 65
• 3.2. AIGC 기반의 일반적 교육사례 분석 67
• 3.2.1. 교육 효과 사례 67
• 3.2.2. 구체적 교육 실천 성과 71
• 3.2.3. 국내외 사례 종합 및 시사점 도출 81
• 3.2.4. 현행 AIGC 공공디자인 교육의 문제점 및 한계 85
• 3.3. 행동학습법 교육 모형의 구축 89
• 3.3.1. 과목 과정 설계(목표와 내용의 명확화) 89
• 3.3.2. 과목 과정 학습(지식 구축과 역량 확장) 90
• 3.3.3. 과목 과정 참여(협력 학습과 효과적 상호작용) 91
• 3.3.4. 평가와 피드백(지속적 개선과 향상) 92
• 3.3.5. 학습 성과(전면적 발전과 종합적 역량 제고) 93
• 3.4. 행동학습법 교육 모형 적용 및 실천 절차 96
• 3.4.1. 도입 단계(1 주차) 97
• 3.4.2. 탐색 단계(2–3 주차) 100
• 3.4.3. 창작 단계(4–6 주차) 104
• 3.5. 성찰 및 소결 108
• 3.5.1. 교육 진행의 성과 요약 및 성찰 109
• 3.5.2. 다중 주체의 성찰 110
• 3.5.3. 소결 111
• 제 4장 AIGC 기반 공공디자인 혁신 교육모형 평가체계 113
• 4.1. 다차원 평가체계의 이론과 교육적 의의 113
• 4.1.1. 교육평가 이론의 진화 113
• 4.1.2. AIGC 교육 기술 이론 116
• 4.1.3. 행동학습법의 피드백 순환 120
• 4.1.4. 국제 사례 122
• 4.2. 교육 평가체계의 재구성 및 실천 논리 125
• 4.2.1. 교육 효과의 유의성 분석 125
• 4.2.2. 학습자 역량 향상 127
• 4.2.3. 교육 지도 효과성 132
• 4.3. AIGC 기반 다차원 평가 시스템 구조 137
• 4.3.1. 구조 논리 137
• 4.3.2. 운영 원리 141
• 4.4. 다차원 평가체계 142
• 4.4.1. 창의성 143
• 4.4.2. 협업성 147
• 4.4.3. 윤리 준수성 149
• 4.4.4. 사회적 기여 151
• 4.4.5. 효과성과 실용성 153
• 4.4.6. 경제성 155
• 4.5. 다차원 평가 체계 구축 및 지표 설계 157
• 4.5.1. 운영화 모형의 4 층 구조 158
• 4.5.2. 데이터 수집 및 처리 160
• 4.6. 소결 161
• 제 5장 AIGC 기반 공공디자인 혁신 교육모형 평가체계 검증 165
• 5.1. 사례 연구 165
• 5.1.1. 사례 연구 배경 및 주제 선정 근거 165
• 5.1.2. 사례 연구 방법 및 AIGC 기술 프레임워크 166
• 5.1.3. 사례 연구 분석 방법 169
• 5.1.4. 사례 연구 프로젝트 개요 171
• 5.1.5. 핵심지역 공공설계방안 180
• 5.1.6. ‘凌霄塔(링샤오탑)’ IP 디자인 교육 실행 경로 188
• 5.1.7. 교육 과정 관찰 및 결과 분석 191
• 5.2. 실증 분석 193
• 5.2.1. 조사 설계 및 방법론 193
• 5.2.2. 기술통계 분석 197
• 5.2.3. 모형 논의 및 교육적 시사점 211
• 5.2.4. 연구 종합 결론 및 향후 적용 전망 216
• 5.3. 소결 220
• 제6장 AIGC 기반 공공디자인 교육모형의 심화 경로와 발전 방향 223
• 6.1. 기술적 차원의 도전과 시사점 223
• 6.1.1. 연산력과 인프라의 병목 현상 223
• 6.1.2. 데이터 코퍼스의 현지화 및 다중 모형 융합 과제 226
• 6.1.3. 기술 이론과 안전 거버넌스 체계 구축 229
• 6.2. 교육적 차원의 도전과 시사점 231
• 6.2.1. 교수자의 역할 전환과 역량 재구성 231
• 6.2.2. 학습자 학습 방식 재구성과 사고 방식의 변화 233
• 6.3. 사회적 차원의 도전과 시사점 235
• 6.3.1. 사회적 인식과 문화적 수용도 부족 235
• 6.4. 종합 대응 방안과 경로 재구성 238
• 6.4.1. 기술 적응 경로: 교육 디지털 기반과 연산 생태계 구축 239
• 6.4.2. 지능 기반 교수 혁신 경로: 지능 주도의 교육 폐쇄 루프 시스템 구축 241
• 6.4.3. 사회 공동 구축 경로: 산업·학계·연구 협력 메커니즘 재구축 243
• 6.5. 미래지향성과 지속적 진화 메커니즘 244
• 6.5.1. 지능적 진화: 콘텐츠 생성에서 인지적 공창으로 245
• 6.5.2. 문화 자각: 중국적 특색의 AIGC 교육 패러다임 구축 247
• 6.5.3. 글로벌 협력: AI 교육공동체와 국제 담론체계 구축 249
• 6.5.4. 데이터 클로즈드 루프와 지능형 거버넌스 메커니즘 251
• 6.5.5. 메타버스 및 몰입형 교육의 미래 형태 253
• 6.5.6. 윤리적 전망과 교육의 인문적 회귀 254
• 제 7장 결론 256
• 7.1. 연구 결론 256
• 7.2. 연구의 한계점 260
• 7.3. 연구 전망 264
• 7.3.1. 이론 연구 방향 264
• 7.3.2. 기술 발전 방향 267
• 7.3.3. 교육 실천 방향 269
• 참고문헌 272
• ABSTRACT 284
• 부록_설문지(중국어) 286
• 부록_설문지(한국어) 287
• 감사의 글 288