본 논문은 2021년부터 2023년까지 3년간 조지아 공과대학교와 에모리 대학교의 공동 생의공학 프로그램에서 92명의 학부생과 156명의 대학원생을 대상으로 진행된 사례 연구를 제시합니다. 생의공학 교육에 AI 교육을 효과적으로 통합하기 위한 방법으로, 특히 생의공학 AI 교육에 맞춤화된 고급 PBL(Problem-Based Learning) 프레임워크를 구현했습니다. 다양한 학생 배경, 제한된 개인 지도, 제한된 컴퓨팅 자원, 생의학 데이터와 관련된 개인 정보 보호 및 윤리적 문제로 인한 안전한 실습 확장의 어려움 등의 과제를 해결하기 위해, 실제 생의학 AI 문제를 통한 협력적이고 학제적인 문제 해결에 중점을 두었습니다. 그 결과, 높은 연구 생산성(학생 저술 논문 16편), 긍정적인 동료 평가, 실제 생의학 문제를 해결하는 혁신적인 계산 방법의 성공적인 개발 등의 측정 가능한 학습 결과 향상을 보였습니다. 또한, 생성형 AI를 교육 과목 및 PBL 프레임워크 내 교육 지원 도구로서의 역할을 조사했습니다. 본 연구는 생의공학과에서 강력한 AI 교육을 커리큘럼에 통합하기 위한 실용적이고 확장 가능한 로드맵을 제시합니다.
