AI를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL) 수업에 참여한 간호 대학생의 학습 경험 연구
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초록
본 연구는 여성건강간호학 교과목에서 AI를 활용한 프로젝트 기반 학습( PBL)에 참여한 간호 대학생들의 학습 경험을 심층적으로 연구하였다. 참여자는 J도 3학년 간호 대학생 13명이며 연구 기간은 2025년 3월에서 5월까지 2개월 동안 이루어졌다. Colaizzi의 현상학적 연구방법을 이용하여 면담자료를 분석하였다. 연구 결과 ‘불안과 부담감’, ‘기대감’, ‘윤리적 고민’, ‘문제해결능력 향상과 자신감’이라는 4개의 주제가 도출되었다. 본 연구는 간호교육에서 AI 기술의 활용 가능성을 보여주었으며, 학생들의 경험을 반영한 교육과정 설계의 필요성을 알 수 있었다. AI 활용한 PBL 수업이 긍정적 효과를 최대화하면서 학생이 받아들이는 경험을 교수자가 인식하고 학생의 입장을 이해하는 과정이 필요하며, 학습전략을 세우는 것이 중요하다. 따라서, AI 기술 활용 과정에서의 학생들의 윤리적 문제와 심리적 부담을 고려한 교수자의 명확한 역할과 교육적, 윤리적 가이드 라인 필요하다. 그리고 다양한 지역과 기관에서 연구 참여자를 대상으로 AI 기반 교육의 장기적인 효과와 임상수행능력을 평가하고 연관성을 탐색하는 추가연구가 필요하다.
Abstract
This study aimed to explore the learning experiences of nursing students in an Artificial intelligence-integrated project-based learning courses in a women’s health nursing curriculum. Participants included 13 third-year nursing students from a university in J Province, and data were collected from March to May 2025. Data were analyzed using the phenomenological method by Colaizzi, resulting in four themes: “anxiety and burden,” “expectations,” “ethical concerns,” and “enhanced problem-solving skills and confidence.” The findings suggested that AI-integrated PBL had significant potential in nursing education and emphasized the need for curriculum development reflecting student experiences. Educators must understand and accommodate student perspectives, considering ethical issues and psychological burdens related to AI technology use. Further research involving diverse settings and populations is recommended to evaluate the long-term educational outcomes and clinical competencies associated with AI-based education.
Keywords:
Artificial Intelligence, Project-Based Learning, Women's Health Nursing, Nursing Students, Qualitative Research키워드:
인공지능, 프로젝트 기반 학습, 여성건강간호학, 간호 대학생, 질적연구Ⅰ. 연구의 필요성
간호교육의 주요 목표는 졸업 후 간호학생들이 임상 현장에서 직면할 다양한 복잡한 상황들을 효과적으로 관리하고 해결할 수 있는 역량을 함양하는 것이다[1]. 최근 의료 환경은 급속한 기술적 발전과 함께 환자의 권리 인식 증대로 인해 실습환경이 제한되고 있어 간호 학생들이 충분한 임상 경험을 얻기 어렵다[2]. 특히 여성건강간호학은 여성의 생애주기 전반에 걸친 건강 문제를 종합적으로 다루어야 하므로 폭넓고 실질적인 다양한 수업방식이 절실히 요구된다[3].
그러나 기존의 수동적 학습인 이론 중심의 강의식 교육은 간호 학생들이 현장에서 요구되는 비판적 사고력, 문제해결 능력, 임상적 판단력을 개발하기에 한계가 있다[4]. 이러한 한계를 보완하기 위한 교육 방법으로 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL)이 주목받고 있다. PBL은 실제 문제를 중심으로 학생들이 자발적으로 정보를 습득하고 협력적으로 해결 방안을 도출하도록 돕는 학습 방법으로, 간호교육에서도 실무 역량 증진에 효과적인 것으로 보고되고 있다[5].
그리고 최근 간호교육 분야에서 인공지능(AI) 기술을 활용한 다양한 시도가 이루어지고 있다[6],[7]. 인공지능(AI) 기술을 활용한 시뮬레이션 기반 교육은 현실적이고 다양한 임상 상황을 효과적으로 재현하여 간호학생들의 임상적 판단력과 비판적 사고력 향상에 기여할 수 있다고 알려져 있다[8],[9]. 그러나 현재까지 인공지능(AI) 기술을 활용한 PBL 과제 수행 경험에 대한 간호학생들의 구체적인 심리적, 인지적 경험을 탐색한 연구는 부족한 실정이다[8],[10].
인공지능(AI)은 최근 교육환경 전반에 빠르게 도입되고 있으며, 간호교육에서도 생성형 인공지능(AI)의 활용 가능성에 주목하고 있고 인공지능(AI)은 학습자의 정보탐색, 보고서 작성, 임상 판단 시뮬레이션 등 다양한 학습 활동을 지원할 수 있는 도구로 활용된다[6],[8]. 하지만 인공지능(AI)의 교육적 가능성과 더불어 정보의 진위, 윤리적 수용성, 비판적 사고능력의 약화 등 여러 교육적, 윤리적 쟁점도 동반되고 있다[6].
PBL과 인공지능(AI)은 각각의 교육적 효과와 한계가 분명히 존재하지만, 두 방식을 통합하여 활용할 경우 학습자의 실무 중심 사고력, 협업능력, 디지털 리터러시, 윤리적 민감성 등을 복합적으로 함양할 수 있다는 점에서 시의성 있는 수업 모델로 평가된다. 그러나 이러한 수업을 실제로 경험한 학습자의 인식과 내면적 반응에 대한 심층적 연구는 매우 제한적이다.
이에 본 연구는 인공지능(AI) 기술과 PBL을 결합하여 여성건강간호학 과제를 수행한 간호학생들의 경험을 심층적으로 탐구하고자 한다. 이를 통해 학생들의 경험을 바탕으로 보다 효과적이고 학생 중심적인 간호교육 전략 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
Ⅱ. 연구 방법
2-1 연구 설계
본 연구는 J도 3학년 간호 대학생으로 처음 AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 방식을 통한 간호학과 학생들의 경험을 탐색하여 그 경험의 본질을 심층적으로 이해하고 기술하기 위하여 1978년 Colaizzi[11]가 제시한 현상학적 연구 방법을 적용한 질적 연구이다.
2-2 연구 대상자 선정
본 연구는 J도의 만 21세 이상의 3학년 간호 대학생으로 AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업방식을 처음 경험한 13명 학생을 대상으로 하였고, 학생들의 수업과 평가에 영향을 미치지 않도록 학기 종료 이후 면담을 실시하였고, 본 연구의 목적을 충분히 이해하고, 관심이 있고 자발적으로 참여하도록 하였고, 참여자의 익명성 보장과 참여 중단의 자유를 충분히 설명하여, 동의를 받은 학생들로 선정하였다.
2-3 자료수집 기간 및 방법
자료수집 기간은 2025년 3월부터 2025년 5월까지 2개월 동안이었으며 J 도의 만 20세 이상의 간호학과 3학년 학생으로 AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업방식을 처음 경험한 학생 13명을 대상으로 하였고, 반구조적 개인 심층 면담 방법을 통해 연구자가 직접 면담을 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 더 이상 새로운 정보가 나오지 않는 포화되는 시점까지 수집하였다. 면담 시 개방형 질문으로 시작하였고, 사용한 주요 질문은 “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업의 경험은 어떠하였습니까?”이다. 보조적 질문으로는 “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 시 가장 기억에 남는 것은 무엇입니까?”, “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 시 가장 어려웠던 점은 무엇입니까?”, “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 시 가장 잘한 점은 무엇입니까?”, “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 시작할 때 본인의 마음은 어떠하였습니까?” “AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업 종료 시 본인의 마음은 어떠하였습니까?”라는 질문이었다. 연구자는 참여자의 진술을 있는 그대로 받아들이며, 판단이나 의견을 제시하지 않으려고 노력하였으며, 참여자와의 면담 시 충분한 의사소통을 통해 연구 참여자 자신들의 경험을 편안하게 이야기할 수 있도록 하였다. 모든 면담은 면담 시 연구 참여자의 익명성 보장 및 심리적 편안함을 위해 독립된 공간이 확보된 연구자 연구실과 연구 참여자가 원하는 장소에서 이루어졌으며, 초기면담 동안 일반적인 주제로 대화를 나누는 시간을 가지며 편안한 분위기에서 면담이 이루어지도록 지지하였다. 면담 시간은 2시간이 소요되었으며, 각 참여자 마다 2회 이상의 면담이 이루어졌다. 면담은 참여자의 사전동의를 받은 뒤 모두 녹음되었다. 녹음과 동시에 연구의 정확성을 위해 참여자의 행동, 표정, 어조 등을 메모하기 위한 연구 노트를 병행하여 기록하였다. 녹음 내용에 따라 참여자의 진술을 그대로 필사하여 자료로 이용되었으며, 이후 내용에 대한 추후 보완이 필요한 경우 추가 면담은 전화통화나 대면면담으로 이루어졌다. 그리고 주요 연구 질문과 보조 질문을 통해 면담을 진행하면서 동일한 주제와 개념이 반복되어 더 이상 새로운 정보가 발견되지 않는 이론적 포화 상태에 이르렀다고 판단될 때까지 반복 시행하여 면담하였다.
2-4 자료분석 방법
연구의 자료 분석은 1978년 Colaizzi[11]가 제시한 분석 방법을 이용하였다. 분석 방법은 연구 참여자 각 개인의 특이성 보다는 연구 참여자 전체의 공통적인 속성을 도출하는데 초점을 두고 있다.
우선 연구 참여자의 경험을 얻기 위해 심층면담을 진행한 후, 전체적인 분위기를 파악하며 면담 당일에 연구 참여자의 진술을 그대로 옮겨 필사하였다. 필사된 자료를 반복해서 여러 번 읽으며, 이해가 부족한 부분은 현장 노트 및 연구 참여자와 면담을 통하여 깊게 이해하려고 노력하였다. 이후 AI 활용한 PBL 여성건강간호학 수업을 통한 간호 학생들의 경험과 직접적으로 관련 있는 진술을 추출하였고, 그 추출된 진술들을 연구자의 언어로 재구성하였다. 이렇게 연구자의 언어로 재구성된 의미 있는 진술들을 다시 분류하여 주제를 도출하였고, 최종적으로 주제 모음들을 타당화 하기 위해 연구 참여자 인에게 그들의 경험과 일치하는지에 대한 타당성 확인을 위해 피드백을 받았다.
2-5 윤리적 고려
자료수집 전 연구의 목적과 자료의 익명성 및 비밀 유지, 자료수집 방법, 연구 도중이라도 참여를 원하지 않을 때 언제든 그만둘 수 있음을 설명하고 자발적으로 동의한 참여자만을 대상으로 하였다. 면담에 들어가기 전에 개인정보에 대한 안전한 처리 방법에 대해 설명하였으며, 연구 참여 동의서에 대하여 연구자가 직접 설명한 후 동의 여부를 확인받았다. 연구 참여자의 익명성 보장을 위해 이름이나 서명 등 개인정보가 될 수 있는 내용은 연구 참여자 동의서에서 제외하였다.
2-6 연구의 엄격성 확보
본 연구에서는 신뢰성(credibility), 적합성(fittingness), 감사가능성(auditability), 확인가능성(conformability)의 네 가지 기준을 고려하여 연구의 엄격성을 확보하기 위해 노력하였다[12]. 연구 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 참여자로부터 나온 자료가 실제적으로 일치하도록 하기 위해 사전 설명을 충분히 하였고, 참여자의 개방을 통해 생생한 경험을 이끌어내려고 노력하였다. 참여자와 면담 시 참여자가 편안하고 솔직하게 자신의 경험을 나눌 수 있도록 시간과 장소를 선정하였고, 연구자는 면담에서 자신의 생각, 경험 및 감정 등에 의한 영향을 배제하기 위해(bracketing) 대화에 끼어들지 않고 중립적인 태도로 선입견을 배제하고 경청하였다. 자료 수집과 분석을 동시에 진행하여 분석내용을 다음 대상자 면담에서 확인(member check)하였으며, 연구자 간 자료 분석과 결과에 대해 수차 논의하여 내용이 모호하거나 의문이 드는 경우는 다음 면담을 통해 다시 확인하였다. 분석 결과에 대해 연구자들이 수시로 필사한 원자료와 비교하면서 검토하였고, 오류를 수정하고 확인하였으며, 토론하면서 연구 결과의 진정성을 확보하였다.
연구의 적합성은 연구 결과가 다른 상황에도 적합한지 자료를 심층적으로 수집했는지 평가하는 것으로 적합성을 확립하기 위해 경험을 적극적으로 진술해 줄 수 있는 참여자를 선정하기 위해 노력하였다. 참여자의 진술이 더 이상 새로운 내용이 없어 이론적으로 포화될 때까지 자료를 수집하였으며 참여자들의 일반적 특성을 포함하여 결과를 최대한 풍부하게 기술하였다.
감사가능성 확보를 위해 현상학적 방법에서 제시하는 분석 방법에 따라 자료를 분석하고 연구자의 분석 과정 및 결과를 연구자 간의 논의 성찰하고 피드백을 하였고, 질적 연구 수행 경험이 풍부한 간호학자 2인에게 연구 자료로부터 도출된 주제가 타당함을 검증할 수 있도록 하였다.
확인가능성 확보는 연구의 전 과정을 통해 연구자가 주관성을 배제하여 연구 결과에 영향을 미치지 않았는지 평가하는 것으로, 연구자가 분석과정에서 대상자 경험을 최대한 반영하고 연구자의 선 이해, 편견 및 판단을 최소화하기 위해 의식적으로 판단 중지하였으며, 중립성을 확보하여 참여자의 경험이 최대한 반영되도록 참여자의 말을 그대로 인용하여 대상자 대화를 예로 제시하고 확인할 수 있도록 하였다.
Ⅲ. 연구 결과
연구 참여자는 13명으로 일반적 특성은 다음과 같다. 성별은 남자 2명, 여자 11명이였고, 연령 평균은 모두 만 21세였다.
AI를 활용한 PBL 여성건강간호 수업을 통한 간호 대학생들의 경험을 이해하기 위해 Colaizzi(Colaizzi, 1978)가 제시한 현상학적 분석방법으로 자료를 분석한 결과 의미있는 진술은 160개였다. 이중 반복되거나 유사한 의미를 가진 진술을 공동연구자와 함께 원자료를 확인하며 유사 자료를 묶고, 확인하는 과정을 거치면서 8개의 주제를 구성하였고 보다 추상적이고 포괄적인 4개의 주제 모음으로 통합하였다(표 1).
Thematic statements of study results
3-1 주제모음: 불안과 부담감
대부분의 참여자들은 이전까지의 교수자가 중심이 되어 일방적으로 강의하는 전통적인 수업방식에 익숙했기 때문에 AI 기술을 활용한 PBL 수업이라는 새로운 학습 방식에 대해 막연한 불확실성과 불안을 경험했다. 처음 접하는 수업방식에 대해 수용하려는 자세를 가지고 있었지만, 실제 과정을 예측할 수 없는 점에서 상당한 불안감을 나타냈다.
- • “AI 기술을 수업에서 쓴다고 처음 들었을 때 신기하긴 했는데, 정말로 우리가 잘 활용할 수 있을지 확신이 안 서서 걱정이 많이 됐어요. 이전까지는 항상 교수님이 설명해 주시는 대로만 따라가면 됐는데, 이번엔 우리가 직접 해야 하니까 불안했어요.” (참여자 1)
- • “수업 전에 AI를 활용한 PBL 지침서를 처음 봤는데 너무 낯설고 복잡해서 더 불안했어요. OT 시간에도 AI에 대해서 교수님이 길게 설명하셨지만, 듣고 나서도 과연 내가 제대로 따라갈 수 있을지 막막하고 걱정됐어요. 실제로 어떻게 진행되는지 상상이 잘 안 돼서 진짜 멘붕 상태였어요.” (참여자 3)
- • “AI가 제공하는 피드백을 받는다고 하니까 처음엔 좀 당황스러웠어요. 나중에 교수님이 피드백해 주신다고는 했지만 사람이 아니라 AI한테 피드백을 받는 게 왠지 낯설고 이상해서 잘 이해가 안 됐고, 내가 그 피드백을 제대로 받아들일 수 있을지 확신이 없었어요.” (참여자 5)
- • “수업 안내를 받을 때는 ‘이게 과연 가능할까?’ 하는 생각이 먼저 들었어요. 기존 수업처럼 교수님이 바로 답을 알려주는 방식이 아니라 AI와 팀원끼리 먼저 해결해야 해서 불안이 더 컸어요.” (참여자 6)
- • “수업 전부터 AI를 활용한 수업 방식이라는 이야기를 듣고 난 뒤부터 계속 걱정이 됐어요. 혹시 우리가 기술을 잘못 쓰면 어떡하지, 아니면 AI가 제공하는 자료를 제대로 이해하지 못하면 어떡하지 하는 두려움이 생겼어요.” (참여자 8)
- • “교수님이 강의하시는 기존 방식에서 벗어나 처음부터 우리가 주도적으로 학습하고 AI 기술도 사용해야 하니까 걱정도 되고, 어떻게 해야 할지 구체적으로 그려지지 않아 막연하고 불안했어요.” (참여자 9)
이처럼 학생들은 AI 기술과 결합된 PBL 수업 방식의 낯설음으로 인해, 수업 전 많은 불안과 심리적 부담을 경험한 것으로 나타났다.
대부분의 참여자들은 AI 기술 사용 경험이 없고, PBL 수업 방식이 생소하여 부담감을 느꼈으며, 동시에 팀 기반의 과제 수행 및 평가 방식에 대해 불안과 두려움을 표현했다. 학생들은 특히 팀원 간의 역량 차이로 인해 자신이 책임을 과도하게 떠맡거나, 본인의 실수로 인해 동료들에게 부정적 평가를 받을까봐 우려를 나타냈다.
- • “AI 기술을 다뤄본 경험이 없어서 혹시 내가 잘 못 따라가서 팀에 폐를 끼칠까봐 진짜 걱정됐어요. 수업도 생소한데다 평가까지 같이 받는다고 하니 팀에 누를 끼칠까 두려웠어요.” (참여자 2)
- • “처음 듣는 AI 수업이라 적응이 어려웠는데, 팀까지 짜여지니 팀원들끼리 불화가 생기거나 과제를 저 혼자 다 하게 될까 봐 걱정이 많았어요. 특히 제가 팀 리더가 되면 책임감 때문에 부담이 훨씬 더 클 것 같았어요.” (참여자 4)
- • “팀 평가라서 제 실수가 바로 팀 전체 평가에 영향을 주니까 너무 스트레스였어요. 특히 AI 활용이 처음이라 실수할 가능성이 높은데, 그런 상황에서 팀원들에게 비난받을까봐 걱정이 많았어요.” (참여자 9)
- • “팀으로 하면 의견 수합과 과제 내용 정리를 모여서 하는게 시간을 맞추기가 힘들고 집중하는 시간도 오래 걸려요 전 아르바이트도 해야 하고 제 스케줄이 있는데 누구하나가 늦게 오면 스케줄이 엉망이 되어 버려서 팀은 효율적이지 못해서 개인 평가를 하면 좋을 것 같아요 또 개인의 능력이 부족한 친구는 우리가 이제는 어느 정도 아니깐 그 친구랑 같은 팀이 되면 제가 해야 할 몫이 많아지기에 부담스럽죠. 교수님이 그러한 PBL의 단점이 AI 활용으로 효율성이 생길거라고 설명해 주셨지만 지금까지 경험상 쉽지 않을 것 같았어요.” (참여자 11)
- • “교수님께서는 AI를 활용하면 기존 PBL의 단점이 보완될 거라고 말씀하셨지만, 솔직히 제가 경험했던 PBL에서 팀 활동은 항상 힘들고 비효율적이었기 때문에 크게 신뢰가 가지 않았어요. 팀원들과 AI 과제를 같이 하는 게 여전히 부담스러웠어요.” (참여자 12)
이처럼 참여 학생들은 익숙하지 않은 AI 기술과 팀 기반의 과제 수행 방식으로 인해 높은 수준의 심리적 부담과 두려움을 경험하였다.
3-2 주제모음: 기대감
대부분의 참여자들은 기존의 이론 중심 강의식 수업과 달리 AI 기술을 결합한 새로운 PBL 수업 방식에 대해 낯설고 불안한 감정이 있었지만, 한편으로는 첨단 기술을 간호교육과 실습에 접목할 수 있는 기회라는 점에서 호기심과 기대감을 표현하였다.
- • “AI 기술을 실제로 활용하는 게 처음이라 걱정도 되지만, 미래에는 간호 분야에서도 AI가 많이 쓰일 거라고 해서 이번에 미리 경험해 볼 수 있다는 점이 흥미로웠어요. 부담은 있지만 좋은 기회라고 생각해요.” (참여자 2)
- • “처음엔 생소하고 어려워 보였는데, 교수님께서 OT 때 AI 기술을 보여주시니까 흥미로웠어요. 막상 해보면 기존 방식보다 더 편할 수도 있겠다 싶었고, 호기심도 생겼어요. 팀 활동이라서 서로 도우면 충분히 할 수 있을 것 같아 기대됐어요.” (참여자 7)
- • “미디어에서 AI 기술에 대해 많이 봤지만, 실제로 간호 현장에 어떻게 적용될지 궁금했어요. 이번 수업이 어려울 것 같긴 하지만, 꼭 한번 경험해보고 싶다는 기대감도 컸어요.” (참여자 6)
- • “미래의 간호 현장에서 AI가 더 많이 쓰일 거라는 이야기를 들으니깐, 이번 수업에서 미리 경험해 볼 수 있다는 생각에 기대감이 많이 생겼어요. 특히 팀과 하면 어렵지 않게 잘 할 수 있을 것 같아서 좋았어요.” (참여자 10)
이처럼 참여 학생들은 AI 기술을 활용한 새로운 수업방식에 대해 초기의 불안감과 동시에 높은 관심과 기대감을 동시에 표현하였다.
3-3 주제모음: 윤리적 고민
대부분 참여자들은 AI가 제공하는 정보나 분석 결과를 과제수행 과정에서 사용하면서, 그 정보가 과연 정확한지, 신뢰할 수 있는지에 대한 의심과 윤리적 고민을 나타냈다. 학생들은 특히 AI가 제공한 정보가 실제 환자 간호에 적용되었을 때 발생할 수 있는 문제점과 책임 문제에 대한 걱정을 표현하였다.
- • “과제를 하면서 AI가 제공해준 정보가 과연 정확할지 믿어도 되는지 계속 의심이 들었어요. 환자에게 직접 적용한다고 생각하면 정보가 잘못됐을 때 책임이 누가 질까 고민됐어요.” (참여자 1)
- • “AI가 만든 정보가 정확한지 확인하고 싶었지만 그 방법을 잘 몰라서 답답했어요. 잘못된 정보를 그대로 쓰게 되면 환자에게 큰 피해를 줄 수 있으니까 윤리적으로 걱정됐어요.” (참여자4)
- • “수업 중 AI가 추천하는 간호 중재 방안들이 실제 임상 현장에서도 유효할지 의문이 들었어요. 혹시라도 AI가 잘못된 정보를 주면 큰 문제가 생길 수 있다는 생각에 신뢰하기가 어려웠어요.” (참여자 6)
- • “수업에서 사용하는 AI 정보가 정확한지 항상 의심이 됐어요. 특히 환자 사례와 관련된 부분에서 오류가 있을까봐 걱정이 많았고, 그런 정보로 과제를 하는 게 맞는지 계속 고민했어요.” (참여자 13)
학생들은 AI 기술의 유용성을 인정하면서도, 제공된 정보의 정확성에 대한 신뢰 부족과 이로 인한 윤리적 고민을 깊이 느꼈다.
대부분 참여자들은 AI 기술을 이용해 수행하는 PBL 과제 과정에서 발생할 수 있는 다양한 윤리적 딜레마 상황에 대해 깊은 고민을 표현하였다. 특히, AI 기술이 환자의 상황을 충분히 반영하지 못하거나, 개인의 윤리적 판단과 상충될 때 발생하는 갈등에 대한 걱정을 나타냈다.
- • “AI가 추천한 간호중재가 실제로 환자에게 적용되었을 때 윤리적으로 적절한지 확신이 서지 않아서 고민이 컸어요. AI가 환자의 개별적 상황을 전부 이해할 수 있을지 걱정됐어요.” (참여자 1)
- • “AI 기술이 너무 기계적이고 환자의 정서적 측면을 충분히 고려하지 못할 수도 있어서 걱정됐어요. 환자 간호에서 인간적이고 윤리적인 측면이 매우 중요한데, AI의 결과를 그대로 적용하는 게 맞는지 고민됐어요.” (참여자 8)
- • “AI가 환자의 민감한 정보를 다루는 과정에서 프라이버시가 침해될 수도 있겠다는 생각이 들었어요. 그런 정보가 AI 시스템에 기록되거나 저장되는 부분에서 윤리적 고민을 하게 됐어요.” (참여자 9)
- • “과제를 할 때 AI의 결정이 제가 생각하는 윤리적 기준과 충돌하는 경우가 있었어요. AI의 결과를 무조건 믿기보다는 간호사로서 더 신중한 판단이 필요한 것 같아서 많이 고민했어요.” (참여자 10)
- • “AI의 도움을 받고 자료수집, 정리, 레포트 작성이 과연 내가 한 것이라고 할 수 있는지 의심이 갔어요. 교수님이 기준을 주시고 우리가 사용한 프로그램, 질문들까지 링크 걸어서 제출하게 했지만 제가 생각하는 윤리적 기준과 충돌하는 경우가 있어 고민이 되었어요” (참여자 13)
학생들은 AI 기술이 가진 한계와 인간적 판단 사이에서 발생하는 윤리적 딜레마로 인해 고민과 갈등을 경험하였다.
3-4 주제모음: 문제해결능력 향상과 자신감
대부분 참여자들은 AI가 제공하는 명확한 정보와 객관적 자료 덕분에 팀원 간 협력이 더 원활해졌고, 의견 차이로 인한 갈등도 줄어들었다고 표현하였다. 특히 AI의 구체적인 피드백과 가이드 라인이 문제해결 과정에서 팀원 간 의사소통과 협력을 효과적으로 촉진했다고 강조했다.
- • “AI가 객관적인 자료를 제공해 주니까 서로 의견이 달랐을 때도 갈등 없이 쉽게 합의할 수 있었어요. 덕분에 팀 내 분위기도 좋아지고 협력하는 분위기가 잘 만들어졌어요.” (참여자 2)
- • “이전의 팀 활동에서는 의견 충돌이 종종 있었는데, 이번 AI 활용 수업에서는 AI가 기준을 명확하게 잡아줘서 팀원들과 쉽게 협력할 수 있었어요. 서로 감정 상할 일도 없어서 좋았어요.” (참여자 4)
- • “AI가 각 팀원의 의견을 정리해 주고, 객관적인 판단 기준을 제시해 줘서 팀 과정을 진행할 때 불필요한 논쟁이 많이 줄어들었어요. 확실히 협력이 수월해진 느낌이었어요.” (참여자 6)
- • “처음에는 AI 때문에 어려울 줄 알았는데, AI의 가이드 덕분에 팀원들이 무엇을 해야 할지 정확히 알게 돼서 협력하기가 쉬웠어요. 의견 충돌도 크게 없었고, 오히려 서로 이해하면서 진행했던 것 같아요.” (참여자 8)
- • “AI가 문제를 해결할 수 있는 명확한 단계들을 보여줘서 팀원 간에 서로 오해하거나 의견 충돌이 생길 일이 거의 없었어요. 이전보다 훨씬 효율적으로 협력했던 경험이었어요.” (참여자 9)
- • “AI가 객관적인 피드백을 제공하니까 팀 내에서 서로의 역할과 의견을 존중하면서도 갈등 없이 협력할 수 있었어요. 팀원들과의 관계도 더 좋아졌고, 문제해결도 훨씬 쉬워졌어요.” (참여자 11)
참여 학생들은 AI의 지원 덕분에 이전 PBL 과제수행에서 빈번히 발생했던 의견 충돌이나 팀 내 갈등이 현저히 감소하고, 협력적인 분위기 속에서 문제를 더욱 효과적으로 해결할 수 있었다고 평가했다.
대부분 참여자들은 AI가 제공하는 구체적이고 즉각적인 분석 결과와 피드백 덕분에 간호문제를 명확히 이해하고, 문제해결의 효율성을 높일 수 있었다고 평가하였다. 특히 과제수행 과정에서 AI의 신속한 정보제공이 문제해결 시간을 줄이고, 문제의 핵심을 빠르게 파악하는 데 크게 기여했다고 말했다.
- • “AI가 객관적인 자료를 제공해 주니까 서로 의견이 달랐을 때도 갈등 없이 쉽게 합의할 수 있었어요. 덕분에 팀 내 분위기도 좋아지고 협력하는 분위기가 잘 만들어졌어요.” (참여자 1)
- • “AI가 과제수행 중에 바로바로 피드백을 주니까 다음 단계에서 뭘 해야 하는지 확실하게 알 수 있어서 좋았어요. 그래서 과제를 수행할 때 훨씬 효율적으로 진행할 수 있었어요.” (참여자 2)
- • “과제 수행할 때 AI 덕분에 문제가 더 구체적으로 보였어요. 복잡한 상황에서도 AI가 정확한 정보를 빠르게 주니까 문제해결 과정이 간단하고 효율적이었던 것 같아요.” (참여자 4)
- • “AI가 빠르게 분석하고 핵심적인 부분을 정확하게 짚어주니까 문제를 파악하는 데 훨씬 효율적이었어요. 문제 해결을 위한 시간을 낭비하지 않고 바로 핵심으로 접근할 수 있었어요.” (참여자 7)
- • “AI의 즉각적인 피드백 덕분에 잘못된 방향으로 가지 않고 효율적으로 문제해결 과정을 진행할 수 있었어요. 혼란스러운 상황도 빠르게 정리돼서 좋았어요.” (참여자 10)
이처럼 참여 학생들은 AI 기술이 제공하는 즉각적이고 명확한 분석과 피드백이 문제해결 과정에서 큰 도움을 주었으며, 이를 통해 효율성과 정확성을 높일 수 있었다고 긍정적으로 평가했다.
대부분 참여자들은 AI 기술을 활용한 PBL 과제를 통해 실제 간호 현장과 유사한 상황을 경험하고, 이를 통해 실질적인 실무 역량이 강화되었다고 느꼈으며, 간호사로서 미래 역할을 수행하는 데 자신감을 얻었다고 평가하였다.
- • “AI와 함께 과제를 수행하면서 실제 병원에서 환자를 간호할 때 필요한 역량을 확실히 키울 수 있었어요. 특히 임상에서 실제로 활용할 수 있을 것 같아서 자신감이 많이 늘었어요.” (참여자 2)
- • “처음엔 불안했지만, AI 덕분에 실무에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 현실감 있게 접하게 되었어요. 덕분에 내가 실제 간호사가 됐을 때도 충분히 잘 할 수 있을 거라는 자신감이 생겼어요.” (참여자 3)
- • “과제를 수행하면서 AI 덕분에 임상과 비슷한 환경에서 실제 간호 업무를 간접적으로 경험하게 되었어요. 이 경험 덕분에 졸업 후 현장에 나가서도 잘 적응할 수 있을 것 같아 자신감이 생겼어요.” (참여자 6)
- • “AI와 함께 과제를 끝낸 후 실제 임상 상황에서 잘 해낼 수 있을 것 같은 느낌이 강하게 들었어요. 내가 배운 지식과 기술을 실제 간호 업무에 바로 적용할 수 있을 것 같다는 자신감이 커졌어요.” (참여자 9)
- • “AI 덕분에 구체적인 문제 상황을 경험하면서 실습 때와 비슷한 역량을 키우게 되었고, 미래 간호사의 역할도 더 명확히 이해하게 되었어요. 이 경험이 실제 간호 업무에서도 큰 도움이 될 것 같아서 자신감이 많이 생겼어요.” (참여자 11)
학생들은 AI를 활용한 PBL 과제수행 경험이 실질적이고 현장 중심적인 역량 강화로 이어졌으며, 이를 통해 미래의 간호사 역할 수행에 대한 자신감을 얻었다고 강조했다.
Ⅳ. 논 의
본 연구는 AI를 활용한 PBL이 학생의 경험과 간호교육에 미치는 영향을 심층적으로 분석하기 위하여 AI 기술을 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL) 수업에 참여한 간호 대학생들의 학습경험을 심층적으로 탐구하여 간호교육의 질적 향상을 위한 의미있는 자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에서는 ‘불안과 부담감, 기대감, 윤리적 고민, 문제해결능력 향상과 자신감’ 이라는 4개의 주제의 내용으로 AI 기술 활용이 간호교육에 효과적으로 적용될 수 있는 잠재력을 확인하였고, 학생들의 경험을 반영한 교육과정 설계의 필요성을 알 수 있었다.
참여자들은 AI 기술을 활용한 PBL 수업에 대해 상당한 불안과 부담감을 경험하였다. 기존의 전통적이고 교수 중심의 수업 방식에 익숙한 학생들은 새로운 AI 기반의 학습방식을 처음 접하면서 그 과정의 불확실성으로 인해 초기 불안감을 경험하였다. 이러한 결과는 선행연구에서도 보고된 바 있으며, 간호 대학생들이 기존과 다른 학습 환경이나 기술적 변화를 경험할 때 불안과 두려움을 느끼는 것이 일반적임을 뒷받침한다[13],[14]. 특히 간호교육 현장에서 학생들이 자기주도적 학습 능력을 키워야 하는 환경에 대한 스트레스가 높아지고 있음을 나타내는 기존 연구 결과와도 맥락을 같이 한다[15]. 따라서 교수자는 AI 기반의 PBL 수업을 설계할 때 학생들의 불안감과 낯설음을 줄이기 위한 구체적이고 충분한 사전 준비와 교육이 필수적으로 이루어져야 한다[16]. 이러한 불안을 완화하기 위해서는 AI 기술 활용에 대한 사전 워크숍, 시범수업 및 온라인 튜토리얼과 같은 구체적이고 체계적인 사전교육 프로그램 제공이 필수적이다[13],[14],[16].
그리고 학생들은 AI 기술 활용과 팀 기반 평가 방식에서 발생하는 부담감과 두려움의 경험은 참여 학생들은 본인의 AI 기술 활용 능력 부족으로 인해 팀에 부정적 영향을 미칠 가능성이나, 팀원의 역량 부족이 자신의 평가에 영향을 줄 수 있다는 점에서 상당한 스트레스를 경험하였다. Parmelee 등[17]과 Akaike 등[18]의 연구에서도 팀 기반 학습 시 발생하는 개인의 평가 부담과 역할 갈등이 확인된 바 있어 본 연구의 결과와 일치하였다. 따라서 본 연구는 AI 기반의 PBL 수업에서 학생 개인의 심리적 부담을 줄이고 팀 내 역할 갈등을 예방하기 위해 역할 기반 루브릭(role-based rubric) 개발과 같은 구체적이고 명확한 평가 기준 마련이 필요하다.
또한 학생들은 AI 기술과 결합 된 새로운 수업방식에 대한 높은 기대감과 호기심을 나타냈다. 특히, 참여자들은 AI 기술이 간호 실무 현장에서도 중요해질 것으로 예상하며, 이를 미리 경험할 수 있는 기회라는 점에서 매우 긍정적으로 평가하였다. 학생들이 경험한 AI 기술은 구체적으로 ChatGPT와 학교의 LMS 인공지능 프로그램을 활용한 즉각적 피드백 제공과 AI 기반의 간호 사례 시나리오 분석이었다. 그리고 과제완성 시 Gamma 등 이용은 시간의 효율성에 긍정적인 반응이 있었고, 간호 대학생의 AI 기반 학습에 대한 기대감과 참여 동기의 영향에 미치는 결과는 선행연구의 결과와 일치하였다[19]–[22]. 따라서 AI 기반 수업이 학생의 학습 동기를 높이고, 간호교육에서 새로운 학습 방법으로 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
그러나 AI 기술이 제공하는 정보에 대한 정확성과 윤리적 문제에 대한 학생들의 의심과 고민이 나타났다. 학생들은 AI가 제공하는 정보가 실제 임상상황에서도 정확하게 적용 가능한지에 대해 불안감을 나타냈고, 이를 잘못 사용했을 때 발생할 수 있는 윤리적 책임에 대해 우려하였다. 이는 기존 연구에서도 AI 기술의 의료적 적용 시 정보 정확성과 윤리적 책임 문제에 대한 고민이 지속적으로 제기된 바와 일맥상통 한다[15],[23]. 따라서 AI 기반 간호교육에서 제공되는 정보의 정확성 검증 절차와 윤리적 기준을 명확하게 제시하는 것이 중요하며, 이를 위한 교수자의 명확한 역할과 기준을 설정할 필요가 있다.
학생들은 AI 기술을 활용하여 수행한 PBL 과제를 통해 문제해결 능력이 향상되고 실무적 자신감이 강화되었다고 평가하였다. AI가 제공하는 명확한 분석과 즉각적인 피드백이 팀 내 협력과 의사소통을 강화하여, 결과적으로 문제해결 효율성을 높이고 실무적 자신감을 증진 시킨 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Sanford[23], El Arab 등[24]과 Joo 등[25]의 연구와도 일치한다. 특히 AI 기술을 활용한 수업이 학생들의 비판적 사고 능력, 팀워크 역량 및 임상 판단 능력을 현저히 높일 수 있음을 뒷받침한다. 즉, AI 기반 PBL 수업은 간호 대학생들이 임상 현장에 효과적으로 적응할 수 있도록 실질적인 실무 역량을 향상 시키는 유용한 교육 방법임을 확인할 수 있다.
따라서, 본 연구는 AI 기술을 활용한 PBL 수업이 기존의 전통적인 수업방식과 비교할 때 간호 대학생들의 학습경험에 미치는 영향을 심층적으로 탐색하였다. 이를 통해 AI 기술이 가지는 간호 교육적 활용 가능성을 확인하였으며, 동시에 AI 기술 적용 과정에서 발생할 수 있는 심리적, 윤리적 문제에 대한 교수자의 세심한 관리가 필요함을 제시하였다. 따라서 본 연구의 결과는 AI 기술이 간호교육 현장에 효과적으로 적용될 수 있도록 교육 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 다만, 본 연구는 일부 특정 대학의 학생만을 대상으로 수행하였기 때문에, 향후 연구에서는 다양한 환경과 대상을 포함하여 연구 결과의 일반화를 높일 수 있도록 추가연구가 필요하다.
Ⅴ. 결론 및 제언
본 연구는 AI 기술을 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)을 수업에 참여한 간호학생 학습 경험의 본질과 의미를 탐구하기 위한 현상학적 연구이다. 연구 결과 AI 기술을 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL) 수업 전 불확실성과 불안, 기대감, 윤리적 고민, 문제해결능력 향상과 자신감이라는 4개의 주제를 도출하였다. 학생들이 많이 경험 한 강의식 이론 수업보다는 새롭고 다양한 수업방식을 어떻게 수용하는지의 경험에 대한 본질에 관한 연구는 의미가 있다고 할 수 있다. 그리고 AI 기술이 간호교육에 효과적으로 적용될 수 있는 잠재력을 확인하였고, 학생들의 경험을 반영한 교육과정 설계의 필요성을 알 수 있었다. 그리고 AI 활용한 PBL 수업을 여성건강간호학 교과목에 도입하여 간호 대학생들의 경험을 질적으로 탐구함으로써, 간호교육의 질적 향상을 위한 의미있는 기초자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
AI 활용한 PBL 수업이 긍정적 효과를 최대화하면서 학생이 받아들이는 경험을 교수자가 인식하고 학생의 입장을 이해하는 과정이 필요하며 학생을 중점에 두고 학습전략을 세우는 것이 중요하다고 사료된다. 그러므로 AI 기술 활용 과정에서의 학생들의 윤리적 문제와 심리적 부담을 고려한 교수자의 역할의 교육적, 윤리적 가이드 라인과 지원체계의 마련이 필요하며, 후속 연구를 제언한다.
또한 다양한 지역과 기관에서 확대된 연구 참여자를 대상으로 AI 기반 교육의 장기적인 효과와 함께 실무적 적용성 평가 할 수 있는 연구, 실제 임상 수행 능력 향상과의 연관성을 탐색하는 후속 연구를 제언한다.
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저자소개
2016년：한양대학교 일반대학원 (간호학 석사)
2018년：한양대학교 일반대학원 (간호학 박사 수료)
2005년～2012년: 서울아산병원
2016년～현 재: 제주한라대학교 간호학부 간호학과 조교수
※관심분야：간호정보, 디지털 헬스케어, 시뮬레이션, 여성건강간호
2004년：경희대학교 생명과학 (이학사)
2011년：포항공과대학교 분자생명과학부 (이학박사)
2015년～2019년: 서울대학교병원 의생명연구원 연구교수
2019년～현 재: 제주한라대학교 간호학부 간호학과 조교수
※관심분야：종양생물학, 디지털 헬스케어, AI 혁신교수법