전통 교수법과 생성형 AI 기반 교수법의 학습 효과 비교: 소프트웨어 개발 직업훈련 과정 사례 = Comparative Study of Traditional and Generative AI-Based Instructional Methods for Learning Outcomes: Evidence from a Vocational Training Program in Software Development

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 소프트웨어 개발자 직업훈련에서 생성형 인공지능(GenAI) 기반 교수법과 전통 교수법을 비교한 무작위 배정 소규모 연구이다(n=40). 설문 분석에서 GenAI 집단은 인지 능력과 학습 몰입에서 유리한 경향을 보였으나, 학업 성취의 집단 차이는 단기 측정에서 통계적으로 유의하지 않았다. 보완적 인터뷰에서는 GenAI 수업 참여자가 이해·몰입·성취감의 개선 경험을 보고하였다. 표본 규모로 인한 검정력 제약을 고려하여 결과는 효과크기와 신뢰구간 중심으로 신중히 해석할 필요가 있다. 이러한 결과는 GenAI 기반 교수법이 이해와 참여 제고에 잠재적 유용성을 가질 수 있음을 시사하며, 후속 연구에서 표본 확대·장기 추적 및 교수자 관점의 AI 활용 설계를 통해 검증을 확장할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study performed small-scale randomized assignment comparing a generative AI (GenAI)–based instructional approach with a traditional approach in software developer vocational training (n=40). Survey analyses indicated a favorable tendency for the GenAI group in cognitive ability and learning engagement, whereas the between-group difference in academic achievement was not statistically significant in the short-term assessment. Complementary interviews suggested perceived improvements in understanding, engagement, and sense of accomplishment among GenAI participants. Given the sample size and resultant limitations in statistical power, the findings should be interpreted cautiously, with an emphasis on effect sizes and confidence intervals. Overall, the results suggest the potential utility of GenAI-based instruction for enhancing understanding and participation; future research should expand the sample, employ longitudinal designs, and refine instructor-centered AI pedagogical strategies to extend and validate these findings.