[ Article ]

Journal of Digital Contents Society - Vol. 26, No. 6, pp.1507-1516

ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)

Print publication date 30 Jun 2025

Received 03 Jun 2025 Revised 19 Jun 2025 Accepted 19 Jun 2025

DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2025.26.6.1507

이미지 생성형 인공지능을 활용한 디자인 교육에서 반성적 사고가 미치는 영향

남정¹ ; 이연준²^{, *}

1홍익대학교 일반대학원 디자인학부 시각디자인 석사
2홍익대학교 디자인학부 시각디자인 교수

Study on the Role of Reflective Thinking in Image-Generating Artificial Intelligence Use for Design Education

Jung Nam¹ ; Youn-Joon Lee²^{, *}

1M.A., Dept. of Visual Communication Design, Graduate School of Design, Hongik University, Seoul 04066, Korea
2Professor, Dept. of Visual Communication Design, Hongik University, Seoul 04066, Korea

Correspondence to: ^*Youn-Joon Lee Tel: +82-2-320-1951 E-mail: younjoonlee@hongik.ac.kr

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초록

생성형 인공지능은 문화예술 분야에서 활용이 높아지고 있으며, AI를 활용한 디자인 교육 역시 늘어나는 추세이다. 선행연구를 통해 AI를 활용한 디자인 교육의 효과가 입증되고 있으나, AI에 대한 의존도 심화는 심각한 교육적 부작용으로 논의되고 있다. 본 연구는 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 교육에 반성적 사고 이론을 적용하여 학습자에 미치는 영향을 확인하고, 향후 디자인 교육에서 고려해야 할 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 학습 프로그램을 진행하고, 반성적 사고 질문 수준에 따라 집단을 구분하여 실험을 수행하였다. 연구 결과, 높은 수준의 반성적 사고 질문을 제공받은 실험집단이 통제집단에 비해 주도적으로 프롬프트를 작성하며, 주도성 점수 역시 높게 나타났다. 이는 반성적 사고를 위한 질문이 학습자로 하여금 AI 도구를 보다 비판적이고 자율적으로 활용하도록 유도함을 시사한다. 본 연구는 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 교육에서 학습자의 주도성을 향상시키는 전략으로서 반성적 사고의 적용 가능성을 확인한 데에 의의가 있다.

Abstract

As generative artificial intelligence (AI) becomes increasingly utilized in the cultural and artistic fields, its integration into design education is also growing. Although prior research has shown the benefits of AI-assisted learning, concerns remain about students’ overreliance on AI tools. This study uses image-generating AI to apply reflective thinking theory to design education and explores its impact on learner agency. A design learning program was conducted with groups divided based on the level of reflective questions provided. The experimental group, which received higher-level reflective prompts, showed significantly greater initiative in writing prompts and scored higher in learner agency compared to the control group. These results suggest that reflective prompts can guide learners in engaging with AI tools more comprehensively and autonomously. Therefore, reflective thinking is proposed as a useful strategy for supporting student agency in AI-integrated design education.

Keywords:

Image-Generating AI, Reflective Thinking, Design Education, Initiative, Prompt

키워드:

이미지 생성형 인공지능, 반성적 사고, 디자인 교육, 주도성, 프롬프트

Ⅰ. 서 론

1-1 연구 배경 및 목적

생성형 인공지능(AI; Artificial Intelligence)이 상용화되면서 문화예술 분야에서도 그 활용도가 점차 높아지고 있다[1]. 특히 이미지 생성형 AI 시장의 확대 전망과 디자인 실무에서의 적극적인 활용으로 인해, 새로운 기술 환경에 효과적으로 적응할 수 있도록 생성형 AI를 활용한 디자인 교육의 필요성이 강조되고 있다[2]. 최근 관련 연구들을 통해 이미지 생성형 AI 활용의 교육적 효과가 입증되고 있지만, 윤리적 문제, 정보의 획일화 및 편향성, AI에 대한 의존도 심화와 같은 부정적 측면도 함께 지적되고 있다[3]-[5]. 특히 AI에 대한 과도한 의존은 학생들의 능동적이고 주체적인 학습 능력을 약화시키는 문제로 이어질 수 있다.

이러한 문제를 최소화하기 위해서는 학생들이 AI의 생성 결과물을 비판적으로 검토하고 자신만의 지식으로 내재화할 수 있도록 돕는 ‘반성적 사고’가 필요하다[6],[7]. 반성적 사고는 학습자가 자신의 디자인 과정을 스스로 점검하고 재구성하게 하여 주도성을 강화하는 중요한 기제로 작용할 수 있다. 그러나 현재까지 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 교육 맥락에서 반성적 사고가 학습자에게 미치는 영향을 구체적으로 다룬 연구는 제한적이다.

이에 본 연구는 반성적 사고를 적용한 이미지 생성형 AI 활용 디자인 학습이 학습자에게 어떠한 영향을 미치는지 구체적으로 확인하고, 이를 바탕으로 생성형 AI를 활용한 디자인 교육에서 필요한 고려사항을 제안하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2-1 이미지 생성형 인공지능을 활용한 디자인 교육의 양면성

이미지 생성형 AI란, 인공지능을 활용해 이미지를 생성하고 작업하는 기술 또는 소프트웨어로 사용자가 명령어(프롬프트)를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성하고, 사용자는 이를 바탕으로 자신이 원하는 이미지를 선택, 편집할 수 있다[8]. 이러한 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인교육은 다양한 장점과 더불어 부정적 측면이 동반된다. 장점으로는 첫째, 이미지 생성형 AI는 텍스트 프롬프트만으로 다수의 시각적 아이디어를 빠르게 생성하여 아이디어 발상과 초기 시각화 과정에서 효율성을 높인다[9],[10]. 둘째, AI가 생성한 이미지는 창의적 발산을 촉진하고 학생들의 디자인 탐색 폭을 넓혀준다. 학생들은 AI를 통해 다양한 매체를 융합하여 표현하는 능력을 키울 수 있으며, 시각적 자극과 브레인스토밍을 통해 창의성을 촉진하고 미적 감각을 향상할 수 있다[9]. 셋째, AI 기반의 디자인 교육은 개인화된 학습 경험을 제공하여 학생들이 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 필수적인 AI 활용 능력을 개발하는 데 도움을 준다[6].

반면, 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인교육은 다음과 같은 부작용을 초래한다. 첫째, 이미지 생성형 AI 도구의 높은 효율성과 편의성은 학생들의 과도한 의존을 유발할 수 있으며, 이는 창작 과정에 대한 깊은 이해 없이 결과물에만 집중하는 부정적 영향을 초래할 수 있다[11]. 둘째, 이미지 생성형 AI에 대한 높은 의존성은 학습자의 주도성 약화로 이어질 수 있다. 창작 과정에서 학습자가 능동적으로 개입하기보다는, AI가 생성한 결과물을 수동적으로 선택하거나 수용하는 데 그칠 위험이 있다[10]. 셋째, 결과물의 창작 주체가 인간이 아닌 AI일 경우, 결과에 대한 책임 소재와 창작 윤리 문제가 발생할 수 있으며, 학생들은 창작의 주체성에 혼란을 겪을 가능성이 있다[12]. 넷째, 이미지 생성형 AI 활용이 지나치게 강조되면 전통적 디자인 기법 및 수작업 기술의 학습 기회가 줄어들어 학생들의 기초적인 표현 능력이나 문제해결 능력 등 핵심 역량 발달이 저하될 우려가 있다[13].

종합하면, 이미지 생성형 AI의 생산성 향상과 창의적 영감 촉진이라는 긍정적 효과뿐만 아니라, 학생들의 과도한 의존성과 주도성 약화 등의 문제를 예방하기 위한 고민이 함께 고려되어야 한다. 교육 현장에서는 AI의 장점을 최대한 활용하면서도, 학생 스스로 비판적이고 반성적인 사고를 촉진할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다.

2-2 반성적 사고에 관한 고찰

1) 반성적 사고의 개념

반성적 사고는 다양한 학문 분야에서 논의되어 왔다. Dewey는 반성적 사고를 “의심, 혼란, 불확실성 등의 상태에서 출발하여 문제를 해결하기 위한 탐구로 이끄는 사고 과정”으로 정의하였다[14]. Schön은 Dewey의 이론을 확장하여, 일상적인 지식에 기반한 행동(knowing-in-action)의 흐름이 방해받는 순간, 즉 놀라움이 발생할 때 의식적인 반성(reflection)이 시작된다고 보았다[15]. 그는 이 반성적 사고는 행위 중의 반성(reflection-in-action)과 행위 후의 반성(reflection-on-action)으로 나뉜다고 설명하였다[16].

Schön은 특히 ‘행위 중의 반성’을 강조하였는데, 이는 전문적 행위 중 자신의 행동을 인지하고 재조정하는 사고 과정으로, 이 과정이 전문가로서의 성장을 이끈다고 주장하였다[17]. 위 이론들을 종합하면, 반성적 사고란 ‘전문성을 함양하기 위해 자신의 행동을 되돌아보고 평가하며 보다 나은 방향을 탐색하는 자아성찰과 향상의 사고 과정’이라 정의할 수 있다.

2) 디자인 과정에서 반성적 사고의 효과

디자인 교육에서 반성적 사고는 단순한 회고적 사고가 아니라, 창의성과 문제해결 능력을 향상시키는 핵심으로 작용한다. Heywood와 Richey et al.은 반성적 사고가 디자인 문제해결능력의 향상에 중요한 역할을 한다고 주장하였으며[18],[19], Hong & Choi는 반성을 통해 디자이너가 자신의 디자인 과정을 통제하고, 새로운 문제 상황에 유연하게 대처할 수 있다고 보았다[20]. 또한 반복적 반성과 디자인 과정을 거치며 고품질의 디자인을 산출할 가능성이 높아진다고 설명하였다[21],[22].

3) 반성적 사고를 위한 질문프롬프트

질문프롬프트는 학습자에게 학습이나 과제에 관련된 일련의 질문을 제공함으로써 학습자가 자신의 학습에 있어 중요한 부분에 주의를 기울이고 효과적인 점검활동을 할 수 있도록 도와주는 전략으로[23], 학습자의 이해를 향상시키는 동시에 자기조절적인 인지전략이다[24],[25]. 김경연은 질문프롬프트가 학습자의 ‘반성적 사고’를 지원하며 긍정적인 영향을 미치고 있다고 주장한다[25]. Cardoso et al.는 디자인 활동에서 생성된 질문이 디자인 사고에 실질적인 영향을 미친다고 보았으며, 질문의 수준과 분류에 따라 아이디어 품질이 달라진다고 주장하였다[26]. 특히 높은 수준의 ‘생성적 질문’은 디자이너로 하여금 아이디어를 되돌아보고 대안을 탐색하게 만들며, 이는 반성적 사고를 촉진시키는 계기로 작용한다고 보았다[26]. 이들은 이러한 상태를 ‘불만족의 분위기’라 명명하며, 이 순간이 더 나은 디자인으로 도약하는 촉매 역할을 한다고 설명하였다[26]. Cardoso et al.이 사용한 질문 유형의 분류는 아래 표 1과 같다.

Table 1.

Question type classification[26]

Ⅲ. 실험 연구 방법

3-1 학습 프로그램 개발

1) 실험 설계 및 참여자 구성

연구의 목적을 달성하기 위해 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 학습 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 반성적 사고가 디자인 과정에 어떤 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 특히 반성적 사고의 수준에 따라 학습자에게 어떤 차이가 발생하는지를 탐색하기 위해 비교 실험 연구를 설계하였다.

본 연구는 초⋅중⋅고 한국의 주입식 교육문화에서 벗어나지 못해 비판적 사고 및 자기주도적 사고 능력이 충분히 형성되지 않은 디자인 및 미술 계열 1학년 학생[29]들을 대상으로 하였다. 또한 이들은 이미지 생성형 AI 도구에 대한 경험이 비교적 적은 초기 학습자들이기 때문에, 반성적 사고 수준에 따른 태도와 학습 차이를 파악하기에 적합하다고 판단하였다.

본 실험은 총 20명 참가자의 AI 사용 경험 분포를 고려하여 두 집단으로 나누어 진행되었다(표 2). 각 집단에는 반성적 사고를 유도하기 위한 질문 프롬프트가 서로 다른 수준으로 제공되었고, 이후 동일한 이미지 생성형 AI 도구를 활용하여 디자인 과제를 수행하였다. 이러한 실험 설계를 통해, 반성적 사고 수준의 차이가 학습자에게 미치는 영향을 비교 분석하고자 하였다.

Table 2.

Participant information

2) 학습 프로그램 개요

실험 참여자가 디자인 및 미술 계열의 1학년 학생임을 고려하여, 본 학습 프로그램은 디자인 교육의 기초에 해당하는 ‘기초조형 디자인’ 학습으로 구성하였다. 기초조형 디자인 교육에 관한 선행연구[30]-[34]와 이미지 생성형 AI를 활용한 시각화 교육 관련 연구[2],[35]를 바탕으로, 실험에 활용된 학습 프로그램의 구성은 표 3과 같이 ‘이해–탐색–발상–표현–평가’의 5단계로 설계하였다.

Table 3.

Basic design learning with image generative AI

3) 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 학습에서 반성적 사고를 위한 질문프롬프트

앞서 이론적 고찰에서 설명한 반성적 사고의 개념과 질문유형을 바탕으로, 본 학습 프로그램의 목표에 부합하는 질문프롬프트를 표 4와 같이 구성하였다. 각 질문은 학습자의 사고를 유도하고 점검하며, 디자인 과정에서의 자기 조절과 비판적 사고를 촉진할 수 있도록 설계되었다.

Table 4.

Reflective thinking prompts used in generative AI-based design learning

프롬프트는 학습 단계에 따라 제시되며, 통제집단과 실험집단에 제공된 질문 수준의 차이는 Cardoso et al.의 질문 유형 분류를 참고하였다[26]. 통제집단에는 ‘확인과 비교’ 등 낮은 수준의 인지적 사고를 유도하는 질문이 제시되었으며, 실험집단에는 ‘목표지향’, ‘인과관계’, ‘제안’, ‘아이디어 도출’ 등 높은 수준의 반성적 사고를 유도하는 질문을 제공하여 질문 수준에 따른 학습자의 차이를 비교하고자 하였다. 이해 단계에서는 학습자의 개념 이해를 돕기 위해 집단별 질문 수준의 차이를 두지 않았으며, 평가 단계 역시 동일한 수준의 질문을 제공하였다. 질문 수준의 주요한 차이는 주로 탐색과 발상 단계에서 난이도 조절을 통해 설정하였으며, 이를 통해 AI를 활용한 이미지 생성 과정 중 학습자에게 미치는 영향을 확인하고자 하였다.

3-2 학습 프로그램 수행

본 실험에 앞서, 참가자들에게 연구의 배경과 목적, 기초조형 디자인의 요소 및 원리, 이미지 생성형 AI 도구의 기본 개념과 활용법 등에 관한 기초 이론 자료를 사전 제공하였다. 이를 통해 학습자들이 실험 전 해당 도구와 개념에 대해 이해하고 실험에 참여할 수 있도록 하였다.

실험은 오프라인 환경에서 진행되었으며, 기초조형 원리와 AI 도구 활용법에 대한 사전 교육 및 훈련을 마친 후 본격적인 학습 프로그램을 실시하였다(표 5).

Table 5.

Details of the experimental procedure

실험 참여자는 통제집단 2개, 실험집단 2개로 나누어 총 4개의 소그룹으로 구성되었으며, 그룹 간 수업 운영의 일관성을 확보하기 위해 연구자가 전 과정에 교육자이자 퍼실리테이터로 직접 참여하였다. 기초조형 이미지 생성 학습 과정은 구글 슬라이드를 활용하여 각 참여자의 작업 과정 및 생성 결과물을 기록하였으며, 실험 종료 후에는 사용자 경험 조사를 위한 설문조사 및 인터뷰를 실시하였다. 실험은 2024년 4월 20일부터 21일까지 이틀간 진행되었으며, 각 회차는 약 130~150분 동안 이루어졌다.

3-2 실험 결과물

실험을 위한 수행과제는 『기초조형 Producing』을 참고하여 재구성하였다[36]. 참가자들은 제시된 문장 중 2개를 선택하여 표현하고자 하는 중심어를 도출하고, 이를 조형 요소를 활용해 시각화하는 과제를 수행하였다. 이미지 생성형 AI 미드저니를 활용하여 조형 이미지 생성 과정을 반복하였으며, 한 문장당 5회~10회에 걸쳐 이미지를 생성하였다. 각 집단의 10명씩 총 20명의 참여자가 각각 2개의 과제를 수행하였으므로, 총 40개의 최종 결과물이 수집되었다. 실험 결과 예시는 표 6과 같다.

Table 6.

Examples of student work from the experiment

Ⅳ. 연구 결과

실험 종료 후, 참가자들이 이미지 생성을 위해 사용한 프롬프트를 분석하여, 반성적 사고 유도 질문 수준에 따른 이미지 생성형 AI 활용 방식의 차이를 비교하였다. 또한 설문 및 인터뷰를 통해 질문 수준에 따른 학습자의 경험과 인식 차이를 추가로 확인하였다.

4-1 프롬프트 분석 결과

실험에 사용한 이미지 생성형 AI 도구 미드저니는 대표적인 text-to-image 모델로, 전문가 및 학습자들에 널리 사용되고 시각적으로 완성도가 높은 도구로 평가된다[37]. 프롬프트 기반 생성 방식이 직관적이며, 학습자들이 언어와 시각 결과물 간의 관계를 탐색하는데 효과적이다.

미드저니는 사용자의 직접 입력에 따라 이미지를 생성하며, 기본적인 텍스트 프롬프트 외에도 다양한 AI 제어 기능을 통해 이미지 결과를 조정할 수 있다. 대표적인 제어 방식으로는 프롬프트 뒤에 추가되는 파라미터와 이미지 하단에 제공되는 제어 아이콘이 있다. 파라미터는 --s, --ar, --q등과 같이 프롬프트에 추가되어 예술성(style), 이미지 비율(aspect ratio), 품질(quality)등을 조정하는 데 사용된다. 또한 생성된 각 이미지 하단에 U(Upscaling)과 V(Variation)버튼을 제공하여 사용자가 선택적으로 이미지의 다양한 버전을 생성할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 이러한 미드저니의 기능을 고려하여 프롬프트 구분 기준을 설정하였으며, 표 7과 같다.

Table 7.

Prompt classification criteria

통제집단과 실험집단 간의 차이를 비교하기 위해, 학습자들이 이미지 생성 과정에서 작성한 프롬프트를 분석하였다. 분석은 참여자들이 원하는 이미지를 얻기 위해 한 문장당 평균 5~10회에 걸쳐 작성한 프롬프트를 기반으로 하였으며, 프롬프트의 변화 양상과 AI 제어 기능의 활용 여부에 중점을 두었다. 분석 기준은 직접 입력 프롬프트와 AI 제어 기능(파라미터 및 제어 아이콘) 적용 여부로 구분하였다.

40개의 결과물에서 수집된 총 303개의 프롬프트를 분석한 결과, 통제집단은 적용된 프롬프트 159개 중 53개(약 33.3%)에서 AI 제어 기능을 활용하였으며, 실험집단은 총 144개 중 24개(약 16.7%)에서 AI 제어 기능을 사용한 것으로 나타났다(표 8). 이는 통제집단이 실험집단에 비해 AI의 제어 기능(파라미터 및 제어 아이콘)에 더 많이 의존하였음을 나타낸다.

Table 8.

Prompt classification

학습자들이 사용한 프롬프트 수 대비 AI 제어 기능 적용 비율을 비교하기 위해, 정규성 검정과 독립표본 t-test를 실시하였다. 그 결과는 표 9, 표 10에 제시하였다.

Table 9.

Normality test results of prompt analysis

Table 10.

Independent samples t-test results of prompt analysis

정규성 검정에서는 Kline이 제시한 기준인 왜도 3 미만, 첨도 10 미만을 모두 충족하였으므로[38], 자료는 정규성을 만족한다고 판단하였다. 독립표본 t-test 결과, 유의확률 .007로 나타나 집단 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 확인되었다(p<.01).

4-2 참여자 설문 결과

이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 학습에 대한 참여자 설문조사 결과는 표 11과 같다. 설문 문항은 5점 리커트 척도를 기준으로 1점 ‘전혀 그렇지 않다’부터 5점 ‘매우 그렇다’까지 응답하도록 구성되었다.

Table 11.

Post-survey results of experimental participants

통제집단과 실험집단 모두 이미지 생성형 AI를 활용한 디자인 학습에 대한 흥미, 학습 도움, 긍정 인식에서는 유사한 반응을 보였으나, 주도성 항목에서 차이가 나타났다. “생성형 AI를 활용한 이미지 생성 과정에서 주도성을 느꼈습니까?”라는 질문에 대해, 통제집단은 평균 2.7점, 실험집단은 평균 3.4점으로 응답하였다. 이는 반성적 사고를 유도하는 질문 수준의 차이가 학습자의 주도성 인식에 영향을 미쳤음을 시사한다.

4-3 참여자 인터뷰 결과

실험이 끝난 후 참여자들에게 ‘생성형 AI를 활용한 이미지 생성에서 주도성’에 관해 인터뷰를 진행하였으며, 두 집단의 차이는 다음과 같다.

1) 통제집단 인터뷰

통제집단 참가자들 일부는 이미지 생성 과정에서 주도성보다는 AI에 많은 의존을 하게 되었고, 주어진 결과물에서 변형하거나 선택하는 방식으로 작업을 수행했다고 응답하였다. 이들은 이미지 생성을 주도하기보다는 AI가 만들어낸 결과를 원하는 방향으로 맞추려는 경험을 했다고 인식하였다.

Table 12.

Main findings from control group interviews

2) 실험집단 인터뷰

실험집단 참가자들 일부는 프롬프트를 직접 수정하고 구성하는 과정에서 이미지 생성을 주도하는 느낌을 받았다고 응답하였다. 주어진 질문에 따라 원하는 이미지를 얻기 위해 프롬프트를 반복적으로 수정하며 자신의 의도를 반영하려는 태도가 나타났고, 언어적 표현의 어려움 속에서도 다양한 시도를 통해 점차 주도적인 경험을 하게 되었다. 또한, 프롬프트의 단어 선택이 결과 이미지에 직접적인 영향을 미친다는 점을 인식하였다.

Table 13.

Main findings from experimental group interviews

Ⅴ. 결 론

본 연구는 반성적 사고의 적용이 이미지 생성형 AI를 활용하는 디자인 학습자에게 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 학습 과정에서 반성적 사고 수준에 따른 질문에 차이를 주어, 통제집단과 실험집단 간 비교 실험을 수행하였다.

그 결과, 질문 수준에 따라 프롬프트 직접 입력과 AI 제어 기능 사용 비율에 유의미한 차이가 나타났다. 실험집단은 통제집단에 비해 프롬프트를 직접 입력하고 AI의 결과에 적극적으로 개입하는 경향을 보였으며, 이러한 경향은 반성적 사고가 AI 활용 과정에서 주도적인 태도와 자기 개입의 강도에 영향을 미친다고 해석할 수 있다. 특히, 주도성에 대한 설문 응답에서 실험집단의 평균 점수가 통제집단보다 높게 나타난 것은, 반성적 사고를 유도하는 높은 수준의 질문이 학습자의 사고 전환을 촉진하고, AI 도구 사용에 있어 보다 주체적이고 능동적인 태도를 형성하게 하였음을 시사한다.

따라서, 체계적으로 설계된 반성적 사고 기반 질문은 생성형 AI를 활용한 학습 환경에서 학습자의 주도성 발현을 향상시킬 수 있는 교육적 도구로 작용할 수 있음을 보여준다.

5-1 연구의 의의와 한계점

본 연구의 학문적 의의는 다음과 같다. 이미지 생성형 AI의 상용화가 가속화되는 시점에서, 반성적 사고의 적용이 AI를 활용한 디자인 학습에 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지에 대한 가능성을 탐색하였다. 디자인 초급 학습자를 대상으로 반성적 사고 기반의 실험적 접근을 시도하였으며, 프롬프트 분석과 설문조사를 통해 반성적 사고 수준에 따라 학습자의 주도성에 차이가 나타날 수 있음을 확인할 수 있었다.

교육적 의의는 다음과 같다. 교육자에게는 반성적 사고를 유도하는 질문프롬프트의 구체적인 예시를 제시하여, 향후 AI 활용 교육 커리큘럼 개발에 참고가 될 수 있도록 하였다. 학습자에게는 이미지 생성형 AI를 창작 도구로 활용하는 과정에서 반성적 질문을 제공함으로써, 보다 비판적이고 주도적인 학습 태도를 기를 수 있는 기회를 제공하였다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 실험에 참여한 표본 수가 제한적이었으며, 학습자의 학습 성향 및 몰입도 차이가 결과에 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 둘째, 최근 이미지 생성형 AI 도구의 사용률은 대학 1학년 학생들 사이에서도 매우 빠르게 증가하고 있으며, 단순한 사용 횟수만으로 경험 수준을 동일하게 간주할 수 없다. 본 실험에서는 사용 횟수의 분포를 고려하여 집단을 분류하였으나, 횟수가 적더라도 사용 목적이나 방법에 따라 숙련도의 차이가 발생할 수 있으므로, 이는 실험 결과에 영향을 줄 수 있다. 셋째, 본 연구는 프롬프트 입력과 설문조사를 통해 단기적인 인식과 태도의 차이를 확인한 것으로, 반복적 학습 경험에서 나타나는 변화나 지속적인 학습 효과까지는 검토하지 못했다는 점에서 한계가 있다.

본 연구의 한계점을 보완하기 위해, 다수의 표본과 AI 도구 활용 능력 범주화를 통한 집단 구분, 반복적 학습 경험을 반영한 후속 연구가 필요하다. 이를 통해 반성적 사고 기반의 AI 활용 교육이 학습자의 태도와 학습 효과에 어떠한 영향을 미치는지 보다 심층적으로 검토할 수 있을 것으로 기대한다.

Acknowledgments

본 연구는 2024년도 홍익대학교 대학원 석사학위 논문을 바탕으로 작성되었습니다.

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저자소개

남정(Jung Nam)

2007년：상명대학교 디자인학부 시각디자인 학사 졸업

2024년：홍익대학교 일반대학원 디자인학부 시각디자인 석사 졸업

2007년～2022년: ㈜더서드에이지 실장

2024년～현 재: 상명대학교 디자인학부 커뮤니케이션디자인전공 겸임교수

2025년～현 재: 홍익대학교 일반대학원 디자인공예학과 시각디자인 박사 과정

※관심분야：디자인 교육, AI, 커뮤니케이션디자인, 디자인씽킹, 브랜딩

이연준(Youn-Joon Lee)

2002년：Pratt Institute (NY) Graduate School, Communications Design: MS

2013년: Lancaster University, PhD in Design

2013년～현 재: 홍익대학교 디자인학부 시각디자인 교수

※관심분야：Design Strategy & Capability Management, UX/Service Design, Branding, Designerly ways (Design Thinking), Design Methods.

Category	Graesser, & Person [27]	Eris [28]
Lower-Level Questions	Verification, Definition, Example, Function, Concept Completion, Calculation, Naming, Comparison, Judgment, Interpretation
Higher-Level Questions	Goal Orientation, Cause-and-Effect relationship, Causal Result, Expectation, Procedure, Activation
Generative Design Questions		Proposal, Negotiation, Activation, Method Creation, Scenario Generation, Idea

Group	Participant	Age	Gender	Level of AI Usage Experience	Major
Control Group	P1	20	F	None	Visual Design
	P2	18	F	Occasional use	Video Design
	P3	19	F	None	Video Design
	P4	19	F	None	Video Design
	P5	19	F	Used 1–2 times	Printmaking
	P6	18	F	None	Ceramics
	P7	19	M	None	Visual Design
	P8	19	F	Used 1–2 times	Craft
	P9	19	F	None	Video Design
	P10	19	F	Occasional use	Video Design
Experimental Group	P11	20	F	Used 1–2 times	Visual Design
	P12	20	F	None	Video Design
	P13	20	F	Occasional use	Video Design
	P14	20	F	None	Visual Design
	P15	18	F	Used 1–2 times	Printmaking
	P16	21	F	Occasional use	Video Design
	P17	18	F	Used 1–2 times	Printmaking
	P18	18	F	None	Printmaking
	P19	20	M	None	Fine Arts
	P20	18	F	None	Aesthetics

Stage	Learning Topic	Detailed Activities and Contents
Understanding	Understanding Basic Form and Image Generative AI	• Understanding the Meaning, Goals, and Principles of Basic Design
Understanding	Understanding Basic Form and Image Generative AI	• Understanding Image-Generated AI • Guidance on Prompt Composition
Exploration	Exploring Ideas through Themes and Keywords	• Assignment on Basic Design Principles
		• Selection of theme and keywords
		• Idea sketching
Development	Use of Generative AI 1	• Generation of various formative images through Midjourney prompts
Expression	Use of Generative AI 2	• Improvement and refinement of prompts to enhance formative images • Selection of final images
Evaluation	Presentation and Evaluation	• Sharing of Final Outcomes • Review of AI Use in Design Education

Stage	Category	Reflective Thinking Question	Question Function Type	Question type(Level)	Group
Understanding	Design Learning	• Did you understand the elements and principles of basic form?	Definition, Verification	Low	Control, Experimental
	Generative AI	• Did you understand the basics and tools of image generation?	Definition, Verification	Low
	General	• Were there any difficult parts or questions during the lesson?	Judgment, Interpretation	Low
Exploration	Design Learning	• Did you choose the topic and sentence you wanted to express?	Naming, Judgment	Low	Control, Experimental
		• Did you revise your idea to focus more on the topic?	Goal Orientation, Proposal	Generative	Experimental
		• Did you sketch your ideas reflecting your perspective and intention?	Goal Orientation, Idea	Generative	Experimental
Development	Generative AI	• (After image generation) Does the image match the prompt you wrote?	Judgment, Comparison	Low	Control, Experimental
		• Was the generated image aligned with your intent?	Judgment, Cause-and-Effect Relationship	High	Experimental
		• Did the image generated by AI reflect your perspective and intention?	Interpretation, Cause-and-Effect Relationship	High
		• What kind of prompt would you write to express your intent more clearly?	Method Creation, Proposal	Generative
	Design Learning	• Which image better represents your focus—your idea sketch or the AI-generated image? And why?	Cause-and-Effect Relationship	High
Expression	Generative AI	• Can you try creating again, considering the previous case?	Procedure, Activation	High	Experimental
		• Is the image appropriate for the prompt I entered? Which parts are appropriate or not?	Judgment, Interpretation, Cause-and-Effect Relationship	High
		• Does the image generated by AI reflect my intention?	Causal Result, Expectation	High
		• What kind of prompt should I write to express my intention more clearly?	Method Creation, Proposal	Generative
	Design Learning	• Did the image match the form I had in mind?	Judgment, Comparison	Low	Control, Experimental
	Design Learning	• What prompt should I write to create a more creative image?	Method Creation, Idea	Generative	Experimental
	General	• Did you choose an image that fits your intention of expression?	Judgment	Low	Control, Experimental
	General	• Why did you think that way?	Cause-and-Effect Relationship	High	Experimental
Evaluation	Generative AI	• Did you share your thoughts with peers, friends, or teachers?	Negotiation, Activation	Generative	Control, Experimental
	Design Learning	• Let’s freely talk about your final chosen image and your design intention.	Activation	Generative
	Design Learning	• Please share your thoughts on using AI in the design learning process.	Activation	Generative

Stage	Content	Tools	Time
Pre-materials	• Introduction to elements and principles of basic form • Guide to using image-generative AI	PDF file	20min
Experiment	Understanding	PDF file, Monitor	50min
	Exploration	Google Slides, Idea Sketch	10-20min
	Development	Google Slides, Midjourney	10-20 min
	Expression	Google Slides, Midjourney	40-50min
	Evaluation	Google Slides, Monitor	10 min
Survey & Interview	Program content evaluation	Google Slides	10 min

Participant / Story	Selected Sentence	Identified Core Concepts	Reason for Final Image Selection
P2 Jack and the Beanstalk	Sentence 1. Jack climbed up the beanstalk.	Lightness, excitement, uplift, and rhythm	The movement of ascending is well conveyed through the gradient effect.
P2 Jack and the Beanstalk	Sentence 2. Jack found a giant’s house with golden eggs.	Surprise, rhythm, joy, mystery	The glow of the golden egg and the sense of mystery are well expressed. The movement of the dots is also clear, making the image feel interesting.
P10 Jack and the Beanstalk	Sentence 1. Jack climbed up the beanstalk..	Curiosity, dynamic ascent, surprise, intrigue	Compared to the other images, this one better conveys the feeling of Jack climbing up the beanstalk.
P10 Jack and the Beanstalk	Sentence 2. The giant chased Jack, who had stolen a treasure.	Fear, urgency, anxiety	The other images seemed to show the giant approaching Jack, but this one gave the clearest sense of Jack escaping, so I chose it.
P13 Jack and the Beanstalk	Sentence 1. The beanstalk had grown very tall the next day.	Curiosity, mystery, surprise, bewilderment	The uplifting feel was clearly conveyed, and despite its simplicity, the directionality was well expressed through the lines, which is why I selected it.
P13 Jack and the Beanstalk	Sentence 2. Jack stole the goose that laid golden eggs.	Tension, anxiety, fear, suspense	The desired tension and the compositional elements were well delivered in this image.
P18 The Silver Axe and Gold Axe	Sentence 1. The woodcutter dropped his axe into the pond.	Despair, and undulating movement	The clean use of line elements, along with an abstract sense of weight and sinking into water, were well expressed—so I focused on this image.
P18 The Silver Axe and Gold Axe	Sentence 2. A god appeared from the pond.	Mystery, sacredness, and calm	Using dots and lines, the image conveys a presence that feels more than human. The surrounding atmosphere—mist, fog, and shadow—was depicted in a mysterious way.

Prompt Type	Example
Full Prompt	2D line only, contrast, bright, contrasting, emphasized, and mysterious composition, --ar 16:9, --v 6.0 - Variations (Strong)
Direct Input Only	2D line only, contrast, bright, contrasting, emphasized, and mysterious composition
AI Control Effects	Parameter	--ar 16:9, --v 6.0
AI Control Effects	Control Icon	- Variations (Strong)

Item	Group	N	M	SD	Skewness		Kurtosis
Item	Group	N	M	SD	Statistic	Std. Error	Statistic	Std. Error
Ratio of AI control effects applied to total number of prompts	Control	20	31.82	17.91	-.027	.512	-.448	.992
	Experimental	20	15.87	17.17	1.019	.512	.707	.992

Item	Group	N	M	SD	t	P
p<.05, p<.01, **p<.001
Ratio of AI control effects applied to total number of prompts	Control	20	31.82	17.91	2.873	.007^**
	Experimental	20	15.87	17.17	2.873	.007^**

Survey Item	Average Score
Survey Item	Control Group	Experimental Group
Was this educational program, which used generative AI to create formative images, interesting?	5.0	4.9
Do you think this program using generative AI helped you in learning basic design principles?	3.2	3.2
Did you take initiative in generating and refining images using generative AI?	2.7	3.4
Are you positive about including generative AI in the design learning process?	4.4	4.6

Participant	Interview
P3	“Based on a relatively decent image, I used the ‘Variations’ function and chose the most appropriate image.It felt more like the AI’s creation than mine.”
P5	“I didn’t feel initiative in the process of creating an image. I felt that I set the situation and trim the image.”
P9	“Rather than leading the image creation, I felt like I was being pulled along by the AI until I finally got what I wanted.”

Participant	Interview
P13	“I think I felt a sense of initiative while modifying the prompt in response to the questions to create the image I wanted.”
P16	“I found it difficult because expressing the image I wanted in language was unfamiliar, but I felt that initiative emerged through the process of trying different expressions.”
P17	“I think I can feel the initiative because I enter the prompt directly to make an image.”
P18	“According to the given question, I felt the initiative in the part where the image changed every time I changed the word and changed each word.”