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영어

This study aims to design, develop, and evaluate a generative AI–based learning support application to reduce instructional and managerial burdens during software (SW) club activities and FLL competition preparation. Although SW clubs require project-based tasks such as attendance and schedule management, team collaboration, and sharing of outputs, existing tools provide only limited and fragmented support. In addition, ChatGPT-based generative AI offers potential for real-time feedback but faces limitations related to outdated information and hallucinations. A needs analysis involving 29 SW club students and 16 teacher-coaches in region J informed the development of an application integrating RAG-based real-time Q&A, team material sharing and feedback, competition resources, and attendance/schedule management. A two-week pilot implementation showed an 80% reduction in attendance processing time, increases in student Q&A activity (4.6 interactions per day) and sharing/feedback activity (0.4 per day), and high satisfaction among teachers (4.90/5) and students (4.63/5). These results indicate that a generative AI + RAG–based system can effectively support SW club activities and competition preparation, suggesting its applicability to broader SW education contexts.

한국어

본 연구는 소프트웨어(SW) 동아리 활동과 FLL(First Lego League) 대회 준비 과정에서 발생하는 학습‧관리 부 담을 완화하기 위해 생성형 AI 기반 학습 지원 애플리케이션을 설계‧개발하고, 현장 적용을 통해 그 효과를 검증 하는 데 목적이 있다. SW 동아리 및 SW 대회 준비는 프로젝트 기반 학습 특성상 출석‧일정 관리, 팀 기반 문제 해결, 산출물 공유 등 다양한 과업이 요구되지만 기존 도구는 공지 전달이나 자료 공유 수준에 머물러 통합적 지 원에 한계가 있다. 이에 본 연구는 J지역 SW 동아리 학생 29명과 여러 지역의 SW 동아리 지도교사 16명을 대상 으로 요구 분석을 실시하고, ChatGPT API와 Google Search API를 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 실시간 질문‧답변, 팀별 자료 공유 및 피드백, SW 대회 공식 자료 제공, 출결‧일정 관리 기능을 통합한 애플 리케이션을 개발하였다. 2주간의 파일럿 적용 결과, 출석 관리 시간은 약 80% 단축되었고, 학생의 질문‧답변 활동 (1인당 일평균 4.6회)과 공유‧피드백 활동(1인당 0.4회)이 증가하였으며, 교사(4.90점)와 학생(4.63점)의 만족도 또한 높게 나타났다. 본 연구를 통해 생성형 AI와 RAG 기반 응답 구조가 SW 동아리와 SW 대회 준비를 통합적으로 지원하는 교육적 유용성을 지님을 확인하였으며, 향후 SW 교육 전반에서의 확장 가능성을 제시한다.