그래픽 조직자 기반 생성형 AI 챗봇이 지적장애 학생의 쓰기 역량에 미치는 영향 = Effects of a Graphic Organizer Based Generative AI Chatbot on Writing Competence of Students with Intellectual Disabilities|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Writing represents the most complex linguistic skill, developing after acquisition of foundational language abilities. Students with intellectual disabilities experience substantial difficulties across all quantitative and qualitative dimensions of writing due to cognitive limitations, necessitating targeted support strategies that account for their unique cognitive characteristics and challenges.
Current writing interventions for students with intellectual disabilities primarily utilize visual materials to reduce cognitive load through writing strategy and implementation of smart devices such as word processors. Recent advancements in generative AI technologies enable learners to receive immediate feedback, which enhances learning persistence, fosters realistic instructional experiences, and provides diverse educational benefits across multiple domains. Generative AI's exceptional visual content generation capabilities facilitate chatbot implementation through carefully engineered prompts aligned with instructional objectives, enabling individualized feedback customized to learners' specific characteristics and proficiency levels.
Visual support strategies that structure information have demonstrated proven effectiveness in reducing cognitive demands for students with intellectual disabilities. Graphic organizers, in particular, serve as exemplary visual support tools that enable students to memorize writing strategies, generate topic-relevant content, and organize ideas effectively. Their digital adaptability permits real-time generation by educators or learners, making integration with generative AI chatbot particularly promising for delivering immediate, personalized support.
However, existing research on writing instruction for students with intellectual disabilities mainly evaluates teacher-developed strategies without systematically validating core instructional elements. Generative AI chatbot studies target college students and adults, neglecting applications for middle/high school students with specialized needs. Thus, empirical investigation is needed into quantitative/qualitative writing changes from instantaneous graphic organizer feedback via generative AI.
This study aimed to design, develop, and validate a graphic organizer-based generative AI chatbot, then apply it to story writing activities among students with intellectual disabilities to analyze intervention effects on writing competency. Through this approach, the research sought to address limitations of text-centric AI feedback while establishing empirical evidence for graphic organizer feedback tailored to cognitive characteristics of students with intellectual disabilities.
The research comprised two phases: chatbot design/development and effects analysis. Participants included educational experts, middle/high school students with intellectual disabilities, and special education teachers.
The design phase utilized prompt engineering reflecting students' cognitive characteristics, followed by expert validation, usability testing, and performance evaluation (quantitative frequency analysis and qualitative assessments of accuracy/naturalness). The chatbot delivered graphic organizer feedback on six story grammar elements via tabular formats.
The chatbot centered feedback delivery around six story grammar elements using graphic organizers, presenting participants' story element incorporation through tabular graphic formats. Experimental procedures included pre-intervention assessments (writing performance, writing self-efficacy, visualization tendency questionnaires) supplemented by two additional baseline writing probes. Three intervention sessions featured 20-minute story writing activities supported by the graphic organizer-based chatbot, followed immediately by 10-minute post-session writing assessments and self-efficacy surveys. Post-intervention and maintenance assessments completed the protocol.
Data analysis was conducted as follows: Piecewise growth modeling examined writing competency trajectories across writing knowledge(story elements), writing fluency(total syllables, lexical diversity), and writing attitude(self-efficacy), with visualization tendency analyzed as a potential moderator variable. Maintenance effects were evaluated through repeated-measures ANOVA across pre-, post-, and maintenance timepoints, with significant differences followed by paired t-tests for pairwise comparisons. Qualitative case study analyses provided detailed examination of actual writing product changes.
The results of this study are as follows. First, prompt engineering for chatbot implementation successfully reflected cognitive characteristics and story writing contextual requirements of students with intellectual disabilities, demonstrating construct validity. Usability evaluations yielded positive student responses, while performance assessments confirmed output stability through quantitative analysis of graphic organizer format frequencies and qualitative expert ratings of accuracy, hallucination absence, and naturalness.
Second, piecewise growth modeling of unconditional models revealed distinct phase-specific trajectories: writing knowledge exhibited significant increases during intervention phases followed by significant post-intervention declines; total syllable production demonstrated non-significant changes across all phases; lexical diversity showed significant baseline increases, intervention-phase decreases, and post-intervention increases; writing attitude displayed consistent significant growth across all timepoints. These patterns confirm that graphic organizer-based generative AI chatbot effectively enhance writing knowledge and attitudes while underscoring the critical role of visual feedback in reducing extraneous cognitive load for students with intellectual disabilities.
Third, conditional growth models examining visualization tendency as a moderator revealed no significant effects on writing knowledge or fluency outcomes. However, writing attitude trajectories varied meaningfully by visualization tendency level, with higher-visualization-tendency students demonstrating greater attitude improvements from visual support. This finding indicates that even among students with intellectual disabilities, those preferring visual processing benefit more substantially from graphic organizer interventions in terms of motivational outcomes.
Fourth, maintenance effect analysis showed no significant differences across pre-, post-, and maintenance timepoints for writing knowledge and fluency. Writing attitude improvements proved significant from pre- to post-intervention, with non-significant differences between post- and maintenance phases indicating sustained intervention effects. These results suggest substantial potential for supporting foundational attitude changes essential for functional writing development during transition to adulthood.
Fifth, qualitative case analyses of student writing products across format/organization, style/expression, and content/theme dimensions revealed substantial intervention-induced improvements. Format analysis documented increased incorporation of emotional elements and story conclusions during intervention phases. Style and expression demonstrated structured growth in emotional and concrete spatial vocabulary despite persistent spelling errors. Content analysis traced progression from factual listing narratives to more imaginative situational stories incorporating pre-school routines and hypothetical scenarios.
This research validates generative AI chatbot applicability through disability-specific prompt engineering, establishing foundational implications for expanding AI learning tools targeting students with disabilities. Findings confirm that graphic organizer-based visual feedback surpasses traditional text-centric AI approaches for enhancing writing knowledge and attitudes among students with intellectual disabilities. The moderating influence of visualization tendency underscores necessity for instructional strategies accommodating diverse cognitive processing preferences beyond generalized cognitive limitations. Documented sustainability of attitude improvements suggests promising applications within transition programming and functional writing curricula essential for adult independence.

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국문 초록 (Abstract)

쓰기 기술은 언어 기술에서 가장 복잡한 영역이며, 다른 언어 발달 능력을 획득한 다음 발달한다. 지적장애 학생은 인지능력의 제한으로 인해 글쓰기 양과 질의 모든 측면에서 상당한 어려움을 경험한다. 이에 지적장애 학생이 가진 인지적 어려움 및 특성을 고려한 쓰기 지원이 필요하다.
지적장애 학생 대상 쓰기 지원은 인지 부하를 낮추기 위한 시각 자료를 활용한 쓰기 전략 교수와 컴퓨터 워드프로세서와 같은 스마트기기 활용 형태로 주로 이뤄지고 있다. 최근 생성형 AI의 발전으로 학습자들은 즉각적인 피드백을 받을 수 있으며, 피드백은 학습자들의 학습 지속 의도를 높이고, 교수학습에서 실재감을 경험하는 등 다양한 교육적 이점이 있어 널리 활용되고 있다. 특히, 생성형 AI는 시각적 자료 생성 능력이 뛰어나기 때문에 교수자의 의도와 목적에 따라 프롬프트를 설계하여 챗봇으로 구현될 수 있으며, 챗봇은 학습자의 특성과 수준에 맞춰 개별화된 피드백을 통한 쓰기 지원이 가능하다.
시각적 지원 전략은 정보를 구조화하여 지적장애 학생의 인지 부하를 낮추기 때문에 효과성이 입증되었다. 특히 그래픽 조직자는 지적장애 학생들이 쓰기 전략을 암기하여 주제와 관련된 내용을 생성하고 조직하는데 효과적인 대표적 시각 지원 도구로 활용되고 있다. 그래픽 조직자는 디지털 환경에서도 교수자나 학습자에 의해 생성할 수 있으므로 생성형 AI 챗봇과 결합할 때 지적장애 학습자를 위한 즉각적인 맞춤형 지원이 가능하다.
지적장애 학생 대상 쓰기 교수는 대부분 교사가 제작한 교수 전략과 도구를 적용해보고 효과를 확인해보는 연구가 대부분이므로, 어떤 핵심 교수 요소가 지적장애 학생의 쓰기 향상에 실제 기여하는지에 대한 검증이 부족한 실정이다. 또한, 생성형 AI 챗봇에 대한 선행연구는 대학생, 성인 등을 대상으로 주로 이뤄졌기 때문에 지적장애 중고등학생과 같이 특별한 교육적 요구가 필요한 대상자를 위한 적용 가능성과 시사점에 대한 탐색이 필요하다. 따라서 생성형 AI를 활용하여 그래픽 조직자로 피드백을 즉각적으로 제공했을 때, 지적장애 학생의 글쓰기 역량의 양적인 측면과 질적인 측면의 복합적인 변화에 대한 실증적 검증이 필요하다.
본 연구의 목적은 그래픽 조직자 기반 생성형 AI 챗봇을 설계하고 개발하여 타당도를 검증하고, 이를 지적장애 학생 대상 이야기 글쓰기 활동에 적용하여 쓰기 역량에 미치는 효과를 분석하는 것이다. 이를 통해 기존 생성형 AI 챗봇이 갖는 텍스트 중심 피드백의 한계를 보완하고, 지적장애 학생의 인지적 특성을 고려한 그래픽 조직자 피드백이 지적장애 학생의 쓰기 역량의 변화에 미치는 영향을 확인하여 실증적 근거를 마련하고자 하였다.
본 연구 참여자는 챗봇 타당화를 위한 교육 전문가, 효과 분석 실험 처치에 참여하는 지적장애 중고등학생, 연구 진행 특수교사로 구성된다. 연구 절차에서 설계 단계는 생성형 AI 챗봇은 프롬프트 설계 및 엔지니어링을 통해 지적장애 학습자의 특성과 수준을 반영하고자 하였다. 설계 이후 전문가 타당화, 지적장애 학생 대상 사용성 평가를 실시하였다. 또한, 성능 검증을 위해 정량적 평가와 정성적 평가를 하였다. 챗봇은 이야기 문법 요소 6가지를 중심으로 그래픽 조직자를 활용하여 이야기 요소 피드백을 제공하며, 참여자의 이야기 요소 반영 여부를 표 그래픽 조직자로 제공하였다. 실험 처치에서 지적장애 학생은 쓰기 검사와 쓰기 효능감, 시각화 경향성에 대한 사전 검사를 하였으며, 쓰기 검사는 기초선 검사로 추가 2회 실시하였다. 이후, 3회의 실험 처치에서 지적장애 학생은 이야기 글쓰기를 그래픽 조직자 기반 챗봇과 함께 20분간 진행하였고 실험 종료 이후 10분간 쓰기 검사 및 쓰기 효능감 설문을 하였다. 이후 사후 검사와 유지 검사를 수행하였다.
자료 분석은 분할함수 성장모형으로 쓰기 역량 변화 추이와 시각화 경향성 같은 개인의 특성이 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 효과가 유지되는지를 확인하기 위해 반복측정 분산분석으로 사전, 사후, 유지 검사를 분석하고, 차이가 유의한 경우 대응표본 t-검증을 진행하였다. 마지막으로 학생의 쓰기 수행 자료 사례 분석하여 실제 글에서의 변화에 대해 살펴보고자 하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 챗봇 구현을 위한 프롬프트 설계는 지적장애 학생의 인지 특성과 이야기 글쓰기 맥락을 반영하여 타당하게 구성되었으며, 챗봇 사용성 평가에서도 긍정적인 반응을 확인하였다. 챗봇의 성능 평가 결과 정량적 평가에서 그래픽 조직자 구성 형태 빈도를 확인하였고, 정성적 평가에서 정확성, 환각여부, 자연스러움에 대해 전문가들이 긍정적으로 평가하여 안정적으로 출력됨을 확인하였다.
둘째, 챗봇의 효과 분석에서 분할함수 성장모형의 무조건 모형으로 구간별 변화 추이를 쓰기 지식(이야기 요소), 쓰기 기능(총 음절 수, 어휘 다양도), 쓰기 태도(쓰기 효능감)로 측정하여 살펴보았다. 쓰기 지식은 실험 처치구간에서 유의하게 상승하였고, 사후 구간에서는 유의하게 감소하였다. 쓰기 기능에서 총 음절 수는 세 구간 변화 추이가 모두 유의하지 않았다. 또한, 어휘 다양도는 기초선 구간에서는 유의하게 상승하였고, 실험 처치구간에서 유의하게 감소하였고, 사후 구간에서 유의하게 상승하였다. 쓰기 태도는 시점의 증가에 따라 유의하게 상승하였다. 따라서, 그래픽 조직자 기반 생성형 AI 챗봇은 쓰기 지식, 쓰기 태도 영역에 효과적이며, 이를 통해 지적장애 학생의 외재적 인지 부하를 낮추기 위한 시각적 피드백의 중요성을 확인하였다.
셋째, 조건 모형으로 개인의 시각화 경향성 수준이 쓰기 역량에 미치는 영향을 살펴본 결과, 시각화 경향성 수준은 쓰기 지식, 쓰기 기능에 유의한 영향을 미치지 않았다. 한편, 쓰기 태도는 시각화 경향성 수준에 따라 유의미한 변화 추이가 확인되었다. 이는 지적장애 학생도 시각화 경향성 수준이 높은 학생은 시각적 지원에 따라 쓰기 태도에 더 크게 영향을 받음을 확인하였다.
넷째, 지적장애 학생의 쓰기 역량 변화의 유지를 보았을 때, 쓰기 지식, 쓰기 기능은 시점별 유의한 차이가 없었다. 쓰기 태도는 사전 및 사후 점수에서는 유의하였고, 사후 및 유지 점수에서는 유의하지 않았기 때문에 쓰기 태도 향상에는 효과적이고 그 효과가 유지됨을 확인하였다. 이는 추후 성인기 전환 교육을 위한 기능적 쓰기의 기반이 되는 쓰기 태도 변화 지속에 효과적임을 시사한다.
다섯째, 지적장애 학생의 쓰기 수행 사례를 글의 형식 및 조직, 글의 문체 및 표현, 글의 내용 및 주제로 나누어 분석하였다. 글의 형식에서 감정, 결말에 대한 요소를 실험 처치구간에서 풍부하게 사용하는 경향을 확인하였다. 글의 문체 및 표현은 감정 어휘 증가, 구체적인 장소 어휘로 구조화되었으나, 맞춤법은 지속적인 오류를 나타냈다. 글의 내용 및 주제와 관련해서 사실을 나열하는 이야기에서 상상한 이야기, 학교 오기 전에 상황 이야기 등으로 내용이 풍부해졌음을 확인하였다.
본 연구는 지적장애 학생의 특성을 반영한 프롬프트 설계와 엔지니어링을 통해 생성형 AI 챗봇의 적용 가능성을 확인하였으며, 장애 학생 대상 AI 학습 도구의 확장에 시사점을 제공하였다. 효과 분석 결과 기존의 텍스트 중심 AI 피드백에서 그래픽 조직자 기반 시각 피드백을 제시함으로써, 지적장애 학생의 쓰기 지식과 쓰기 태도 향상에 시각적 지원의 중요성을 확인하였다. 또한 시각화 경향성이라는 개인의 특성이 쓰기 태도에 영향을 미치기 때문에 지적장애 학생의 인지적 제한뿐만 아니라 다양한 선호와 특성을 반영한 지원 전략과 도구가 필요함을 시사한다. 나아가 그래픽 조직자 기반 생성형 AI 챗봇이 쓰기 태도 영역에 미치는 효과 유지를 확인하여, 전환 교육 및 기능적 쓰기 교육에서의 활용 가능성을 시사한다.

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쓰기 기술은 언어 기술에서 가장 복잡한 영역이며, 다른 언어 발달 능력을 획득한 다음 발달한다. 지적장애 학생은 인지능력의 제한으로 인해 글쓰기 양과 질의 모든 측면에서 상당한 어려...