대학생의 창안형 프롬프트 유형에 따른 챗GPT 작성 논증 텍스트의 문제 분석 - 내용·구조·표현 3축 루브릭 기반 유형화를 중심으로
Patterns of Argumentative Text Problems Generated by ChatGPT Based on Creative Prompts Used by University Students - A Typological Study Using a Three-Axis Rubric of Content, Structure, and Expression
- 발행
- 2025 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 덕성여자대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.31565/korrow.2025..65.004
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
대학 글쓰기, 챗GPT, 생성형 AI, 창안형 프롬프트, AI 생성 텍스트, AI 글쓰기 교육, 프롬프트 교육, University writing, ChatGPT, generative AI, creative prompt, AI-generated text, AI-assisted writing instruction, prompt instruction
초록
이 연구는 대학생들이 생성형 AI를 사용해 논증적 글쓰기를 수행할 때, 입력한 창안형 프롬프트 유형이 생성된 논증 텍스트의 문제 양상에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 이를 위해, 대학생 80명이 작성한 프롬프트와 이에 대응해 챗GPT가 생성한 텍스트를 내용․구조․표현의 세 축으로 분석하고, 상위 빈도의 유형과 그 대응 양상을 고찰했다.
 분석 결과, 학생들은 주로 구체적 논점 지시형(35.0%)과 글 구성 지시형(36.2%) 프롬프트를 사용했으며, 표현 통제에 대한 지시는 상대적으로 적었다. 생성된 텍스트에는 논거 결여(26.2%), 일반화 과잉(22.5%), 구성 틀 반복(22.5%) 등의 문제가 빈번히 나타났으며, 특히 가장 자주 사용된 프롬프트 조합 유형인 ‘구체적 논점 지시(C2)-글 구성 지시(S1)’는 생성 텍스트에서 ‘논거 결여(CT3)-구성 틀 반복(ST2)’의 문제를 반복적으로 유발했다. 한편, 프롬프트를 정보 구성과 표현 통제 측면에서 구체적으로 조정할 경우, 챗GPT 생성 텍스트의 논리성, 설득력, 표현 유창성이 향상되었다.
 이러한 결과는 생성형 AI를 사용한 글쓰기에서 창안형 프롬프트는 텍스트에 대한 필자의 표상을 구조화하는 인지적 설계도로 기능하며, 학습자의 리터러시 역량을 드러내는 매개로서 교육의 대상이 될 수 있음을 시사한다. 이 연구는 대학 글쓰기 교육에서 창안형 프롬프트 설계 교육의 필요성 및 방향을 제시하고, 그 실천을 위한 도구로서 이 연구에서 개발한 루브릭의 교육적 활용을 제안했다.