간호조무사 훈련생 현장실습 사전교육의 필요성과 생성형 AI 콘텐츠의 교육적 효과 = The Need for Pre-Field Practice Education for Nursing Assistant Trainees and the Educational Effectiveness of Generative AI Content

국문 초록 (Abstract)

2025년 6월 시행된 「간호법」 제6조 및 동법 시행규칙 제2조에 따라 간호조무사 자격 취득을 위해서는 740시간 이상의 이론교육과 780시간 이상의 현장실습을 이수하여야 한다. 현장실습은 이론교육에서 습득한 지식과 기술을 실제 의료현장에서 적용하고 직무수행능력을 함양하기 위한 필수 교육과정이지만, 사전 교육의 부족으로 인해 많은 훈련생이 실습 초기 적응 과정에서 어려움을 경험하고 있다. 한편, 생성형 AI의 발전은 텍스트, 이미지, 동영상을 통합적으로 활용한 학습자 중심 교육콘텐츠 개발을 가능하게 하여 새로운 교육적 활용 가능성을 제시하고 있다. 본 연구는 간호조무사 훈련생의 현장실습 사전교육 필요성을 분석하고, 이를 바탕으로 생성형 AI 기반 시나리오 교육콘텐츠를 개발하여 그 교육적 활용 가능성을 확인하는 데 목적이 있다. 연구는 ADDIE 교수설계모형을 기반으로 분석, 설계 및 개발, 실행 및 평가의 3단계로 수행하였다. 분석 단계에서는 병원급 의료기관 현장실습을 이수한 훈련 생과 수료생 111명을 대상으로 요구도 조사를 실시하여 현장실습 초기 적응과정에서 경험하는 주요 어려움과 사전교육 요구를 분석하였으며, 이를 바탕으로 5 개의 핵심 교육 시나리오를 선정하였다. 설계 및 개발 단계에서는 ChatGPT, Kling, DALL-E, Canva 등 생성형 AI 도구를 활용하여 시나리오 기반 사전교육콘텐츠를 개발하였으며, Mayer의 인지적 멀티미디어 학습이론을 적용하여 콘텐츠를 설계하였다. 이후 전문가 내용타당도 검증을 실시하고, 전문가 의견을 반영하여 콘텐츠를 수정·보완하였다. 실행 및 평가 단계에서는 요구도 조사에 참여하지 않은 간호조무사 훈련생 30명을 대상으로 콘텐츠를 적용하고 학습 도움도와 만족도를 평가하였다. 연구 결과, 요구조사를 통해 도출된 핵심 교육 요구를 반영하여 개발한 생성형 AI 기반 시나리오 교육콘텐츠는 전문가 내용타당도 검증을 통해 전반적인 적절성이 확인되었다. 또한 학습자 평가에서는 콘텐츠의 학습 도움도와 학습 만족도가 모두 높게 나타났으며, 현장실습 준비와 임상 상황 이해에 실질적인 도움이 되는 교육콘텐츠로 인식되었다. 특히 1단계 요구조사에서 교육 요구도가 높게 나 타난 내용이 3단계 학습자 평가에서도 높은 학습 도움도와 만족도로 이어져, 분석 단계에서 도출된 학습자 요구가 콘텐츠 설계 및 개발 과정에 체계적으로 반 영되고 평가 단계에서도 긍정적으로 확인되었음을 보여주었다. 이는 ADDIE 교수 설계모형의 분석 단계와 평가 단계 간의 연계성을 뒷받침하는 결과로 해석된다. 본 연구는 학습자 요구를 기반으로 생성형 AI를 활용한 간호조무사 훈련생 현 장실습 사전교육콘텐츠 개발 절차를 체계적으로 제시하였으며, 간호조무사 교육 훈련기관에서 활용 가능한 실용적인 콘텐츠 개발 절차를 제안하였다. 또한 생성형 AI가 간호조무사 교육뿐만 아니라 다양한 직업교육 분야에서 학습자 중심 교육콘텐츠 개발을 위한 교수설계 지원 도구로 활용될 가능성을 제시하였다는 점 에서 학문적·실천적 의의를 갖는다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 3
• 3. 연구 내용 4
• 제2장 관련 연구 7
• 1. 간호조무사 양성교육과 현장실습교육 7
• 2. 보건의료 분야 현장실습 연구 10
• 3. 생성형 AI 기반 교육콘텐츠의 교육적 활용 12
• 제3장 연구 방법 15
• 1. 연구 설계 15
• 2. 연구대상 및 연구절차 17
• 3. 1단계 분석:현장실습 사전교육 요구도 조사 21
• 4. 2단계 설계 및 개발:생성형 AI 기반 사전교육콘텐츠 개발 24
• 5. 3단계 실행 및 평가: 콘텐츠 적용 및 학습자 평가 34
• 6. 자료 분석 36
• 제4장 결과 분석 37
• 1. 요구도 조사 참여자 특성 37
• 2. 현장실습 사전교육 요구도 조사 결과 38
• 3. 시나리오 선정 결과 47
• 4. 콘텐츠 구성 및 특징 48
• 5. 전문가 패널 내용타당도 검증 60
• 6. 콘텐츠 적용 및 교육적 활용 가능성 평가 결과 65
• 제5장 결론 및 제언 70
• 1. 연구 결론 70
• 2. 후속 연구 제언 75
• 참고문헌 76
• 부록1 요구도 조사 설문 문항지 81
• 부록2 내용 타당도（CVI） 검사 문항지 91
• 부록3 콘텐츠 도움도 및 학습 만족도 문항지 96
• 영문 초록 99
• 감사의 글 102
• 학위논문 공개 동의서 103
• 〈표 2-1〉 간호조무사 양성 교육의 법정 구성 8
• 〈표 2-2〉 현장실습 운영상의 주요 문제점 9
• 〈표 3-1〉 연구 참여자 특성 19
• 〈표 3-2〉 ADDIE단계별 3단계 연계 구조 20
• 〈표 3-3〉 ADDIE모형과 본 연구 3단계 설계의 대응 21
• 〈표 3-4〉 현장실습 사전교육 요구도 조사 문항 구성 23
• 〈표 3-5〉 ChatGPT 프롬프트 설계 요약 28
• 〈표 3-6〉 DALL-E 텍스트 이미지 프롬프트 설계 요약 29
• 〈표 3-7〉 Kling 영상 프롬프트 설계 요약 30
• 〈표 3-8〉 생성형 AI 활용 콘텐츠 개발 과정 31
• 〈표 3-9〉 최종 콘텐츠 구성 33
• 〈표 3-10〉 전문가 검증 영역 및 평가 기준 34
• 〈표 3-11〉 7 슬라이드 콘텐츠 영상 구성 35
• 〈표 3-12〉 콘텐츠 도움도 및 학습 만족도 평가 도구 구성 36
• 〈표 4-1〉 요구도 조사 참여자 현장실습 관련 특성 39
• 〈표 4-2〉 현장실습 초기 적응 어려움 41
• 〈표 4-3〉 현장실습 어려움 중요성ߴ필요성 및 통계 검정 결과 42
• 〈표 4-4〉 사전교육 요구 상황 44
• 〈표 4-5〉 사전교육콘텐츠 중요성ߴ필요성 및 t 검정 결과 45
• 〈표 4-6〉 선호 콘텐츠 형식 및 적절한 학습 시간 46
• 〈표 4-7〉 자유 의견 내용 분석 결과 48
• 〈표 4-8〉 시나리오 선정 근거 종합 49
• 〈표 4-9〉 AI 도구별 콘텐츠 제작 단계별 절차 51
• 〈표 4-10〉 7 슬라이드 공통 구조 및 Mayer 원리 적용 51
• 〈표 4-11〉 시나리오① 설계 53
• 〈표 4-12〉 시나리오② 설계 55
• 〈표 4-13〉 시나리오③ 설계 57
• 〈표 4-14〉 시나리오④ 설계 59
• 〈표 4-15〉 시나리오⑤ 설계 60
• 〈표 4-16〉 전문가 패널의 일반적 특성 63
• 〈표 4-17〉 시나리오별 내용 타당도 검증 결과 65
• 〈표 4-18〉 전체 콘텐츠 적절성 평가 결과 66
• 〈표 4-19〉 시나리오별 콘텐츠 도움도 68
• 〈표 4-20〉 전체 콘텐츠 도움도 69
• 〈표 4-21〉 항목별 학습 만족도 70
• [그림 1-1] 이론과 현장실습 간 구조적 공백과 현장실습 사전교육의 개념 4
• [그림 1-2] 생성형 AI 기반 간호조무사 사전교육콘텐츠 개발 절차 5
• [그림 3-1] 연구 설계 16
• [그림 4-1] 시나리오① 상황 및 정답 연출 영상 장면 52
• [그림 4-2] 시나리오② 상황 및 정답 연출 영상 장면 54
• [그림 4-3] 시나리오③ 상황 및 정답 연출 영상 장면 56
• [그림 4-4] 시나리오④ 상황 및 정답 연출 영상 장면 58
• [그림 4-5] 시나리오⑤ 상황 및 정답 연출 영상 장면 60