2022년 이후 대규모 언어 모델(LLM) 응용 프로그램의 확산으로 교육 분야에서 LLM 활용에 대한 기대와 우려가 동시에 제기되었습니다. 본 연구는 학생들의 학습 향상을 위해 LLM을 효과적으로 활용하는 방법을 가르치는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 학습 중심의 응답을 LLM에서 이끌어내는 새로운 개념인 '교수적 프롬프팅(Pedagogical Prompting)'을 제안하고, 초기 단계의 대학생 수준 컴퓨터 과학 교육(CS1/CS2)을 대상으로 실제 교육 환경에서 개념 설계에서 실증 연구로 나아가는 학습 개입을 설계했습니다. 강사 설문 조사(N=36)를 통해 교수 설계에 필요한 정보를 수집하고, 시나리오 기반 교육을 포함한 대화형 시스템을 통해 학습 개입을 설계 및 개발했습니다. CS 초보 학생(N=22)을 대상으로 사전/사후 검사를 통해 학습 개입의 효과를 평가한 결과, 학습자의 LLM 기반 교수적 도움 요청 기술의 향상과 시스템에 대한 긍정적 태도, 그리고 향후 교수적 프롬프트 사용 의지 증가를 확인했습니다. 본 연구의 기여는 (1) 교수적 프롬프팅에 대한 이론적 틀, (2) 교수적 프롬프팅에 대한 현 강사들의 태도에 대한 경험적 통찰, (3) 대화형 학습 도구와 시나리오 기반 교육을 포함한 학습 개입 설계 및 LLM 기반 도움 요청 교육에 대한 유망한 결과를 포함합니다. 본 연구의 접근 방식은 교실에서 더 넓게 구현할 수 있으며, ChatGPT와 같은 도구에 통합되어 생성형 AI의 학습 중심 사용을 장려할 잠재력을 가지고 있습니다.
