손글씨 기반 생성형 AI 자동 피드백 환경에서 고등학생의 수학 서술형 풀이 수정 과정 탐색 : 이산 수학 과목 수업 적용 사례를 중심으로
- 주제(키워드) 생성형 인공지능 , AI 융합교육 , 수학 서술형 풀이 , 형성적 피드백 , 워크플로 자동화 도구
- 주제(DDC) 371.334
- 발행기관 아주대학교 교육대학원
- 지도교수 고호경
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 교육대학원 AI융합교육
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036194
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 손글씨 기반 생성형 AI 자동 피드백 환경에서 고등학생이 수학 서술형 풀이를 어떻게 점검하고, 생성형 AI 피드백을 어떻게 해석·반영하며, 유사 문항 해결 과정에서 풀이를 어떻게 수정해 가는지를 탐색 하는 데 목적이 있다. 아울러 이러한 환경을 수업에 적용하는 과정에서 생성형 AI 피드백의 가능성, 한계, 그에 따른 교사의 역할이 어떻게 나타 나는지를 살펴보았다. 이를 위해 경기도 소재 두 고등학교의 공동교육과정 ‘이산 수학’ 수강생 11명을 대상으로 6차시 수업을 설계하고 적용하였 다. 학생들은 활동지에 손으로 작성한 수학 서술형 풀이 이미지를 Google Forms로 제출하였으며, 연구자는 n8n 기반 자동화 워크플로를 활용하여 학생 답안 이미지와 문항 정보를 생성형 AI에 전달하고, 구조화된 피드백 이 산출되도록 하였다. 생성형 AI 피드백은 Polya의 문제 이해, 계획 수립, 계획 실행 단계를 오류 진단 기준으로 삼고, Hattie와 Timperley의 피드업, 피드백, 피드포워드 구조를 반영하도록 설계하였다. 자료 수집은 학생의 1차 답안, 생성형 AI 피드백, 풀이 개선 전략 기록, 변형 문항에 대한 2차 답안, 심층 인터뷰를 중심으로 이루어졌다. 학생의 수학 서술형 풀이 질은 조건 파악과 사용, 개념·전략 적용의 타당성, 논리적 연결성과 완결성, 표현의 명료성이라는 네 가지 기준에 따라 분석하였 다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 손글씨 기반 생성형 AI 자동 피드백 환 경은 학생의 서술형 풀이에 대해 비교적 빠르고 구조화된 형성적 피드백 을 제공할 수 있었으며, 피드백 이후 학생들의 풀이 질은 조건 파악과 사용, 개념·전략 적용의 타당성, 논리적 연결성과 완결성의 개선 사례가 확인되었으나, 표현의 명료성에서는 뚜렷한 변화가 나타나지 않았다. 둘째, 학생들의 피드백 반영 양상은 직접 수용 및 전이, 부분 수용, 표면적 전이, 이해 수준 불일치로 인한 미반영, 피드백 반영 보류 등으로 다양하게 나타났다. 셋째, 생성형 AI의 손글씨 판독 오류, 풀이가 거의 없거나 핵심 개념 이해가 부족한 경우, 학생이 피드백을 잠정적으로만 수용하는 경우에는 생성형 AI 피드백만으로 다음 풀이 행동을 이끌어 내기 어려웠고, 교사와 동료의 추가 지원이 필요한 사례가 확인되었다. 이러한 환경에서 교사의 역할은 재구성되는 양상이 나타났다. 교사는 피드백 환경의 설계자, 생성형 AI 산출물 검증자, 피드백 해석의 조력자, 수업 활동의 조정자로서 역할을 담당하였다. 이는 문항과 평가 기준의 설계, 학생 이해 수준 판단, 개념 지도와 같은 기존 역할에 피드백 생성 조건의 설계, 생성형 AI 피드백 검증이라는 새로운 역할을 더해 재배치되었 음을 보여준다. 종합하면, 손글씨 기반 생성형 AI 자동 피드백은 수학 서술형 풀이 지 도에서 즉시성과 개별성을 높이는 보조적 형성 피드백 도구로 활용될 수 있다. 그러나 그 교육적 유용성은 AI 모델의 성능뿐만 아니라 문항과 프롬프트 설계, 교사의 검토와 스캐폴딩, 학생의 피드백 활용 역량이 함께 갖추어질 때 더욱 의미 있게 발휘될 수 있다.
more목차
Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 필요성 및 목적 1
2. 연구 내용 4
3. 용어의 정의 5
가. 손글씨 기반 생성형 AI 자동 피드백 환경 5
나. 수학 서술형 풀이 5
다. 풀이 수정 6
라. 풀이 질 6
Ⅱ. 이론적 배경 7
1. 형성적 피드백과 생성형 AI 기반 피드백 7
가. 형성적 피드백의 개념 7
나. 생성형 AI 기반 피드백의 가능성과 한계 9
다. 수학 문제해결의 오류 진단과 Polya의 단계 모형 11
라. 프롬프트 설계와 수학 서술형 피드백의 조건 13
2. 수학 서술형 답안과 멀티모달 AI 14
가. 수학 서술형 답안의 표현 특성과 멀티모달 AI의 필요성 14
나. 멀티모달 AI를 활용할 때의 주의점 15
3. 자동화된 피드백 환경과 교사의 역할 17
가. 자동화된 피드백 환경의 의미와 그 필요성 17
나. 워크플로 자동화 도구를 활용한 피드백 환경 구현 18
다. AI 피드백과 인간 교사의 상호 보완성 19
라. 교사의 역할과 스캐폴딩 20
4. 피드백 활용 역량과 메타인지 22
가. 피드백 리터러시와 피드백 활용 과정 22
나. 메타인지적 자기점검 23
다. AI 피드백 환경에서 학습자의 해석과 반영 24
Ⅲ. 연구 방법 26
1. 연구 절차 26
가. 2022 개정 이산 수학 성취기준 및 문항의 선정 28
나. 파일럿 테스트에서 생성형 AI 피드백의 적절성 사전 평가 33
2. 연구 참여자 35
3. 자료 수집 38
가. 참여관찰 38
나. 필드노트 39
다. 심층 인터뷰 39
4. 자료 분석 및 처리 40
5. 연구 타당성 및 연구 윤리 46
6. 연구의 제한점 48
Ⅳ. 연구 결과 및 논의 50
1. n8n을 활용한 자동화된 피드백 워크플로 개발 50
가. 자동화된 피드백 워크플로 개요 50
나. 생성형 AI에게 피드백을 요청하는 프롬프트 52
다. 개발 수업 개요 62
2. 자동화된 피드백 워크플로 적용 사례 64
가. 학생들의 서술형 답안에 대한 생성형 AI 피드백 결과 64
나. 생성형 AI 피드백 결과에 따른 학생들의 풀이 변화 71
다. 대표 사례로 본 학생의 피드백 해석과 반영 양상 79
라. 생성형 AI 피드백 결과 활용의 제한점 85
마. 자동화된 피드백 환경에서 나타난 교사의 역할 91
Ⅴ. 결론 및 제언 95
1. 결론 95
2. 제언 99
참고문헌 102
부 록 107
