earticle

영어

This study examines how undergraduate design students use AI image generation tools and how such use affect s learning efficiency. It also explores the need for, and design direction of, visual conditioning-based pedagogy according to grade-level differences in AI usage. A survey of 95 design majors measured perceived learning efficiency, prompt-writing difficulty, revision frequency, satisfaction with texture representation, and perceptions of visual conditioning-based instruction. The results show clear differences in the efficiency of AI utilization depending on students’ level and cognitive structure. Lower-grade students experienced frequent revisions and high cognitive lo ad in prompt writing due to limited linguistic literacy and weak linkage between verbal expression and visual thinking, while upper-grade students combined AI tools with professional design software yet still perceived limitation s in texture and visual coherence. Among respondents with experience using visual materials, 78% reported improved accuracy and 69% reported higher learning efficiency. These findings empirically support the educational validity of a visual material-based pedagogy that compensates for language-centered command constraints and proposes a multi-conditional learning framework combining visual input and textual prompts to enhance learning efficiency and creative visual exploration in AI-based design education.

한국어

본 연구는 디자인 관련 학과 재학생을 대상으로 AI 이미지 생성 도구(AI Image Generation Tool)의 활용 실태와 학습 효율성을 분석하고, 학년별 사용 행태에 따른 시각적 조건화 중심 교수법(Visual Conditioning-based Pedagogy)의 필요 성과 설계 방향을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 총 95명의 디자인 전공 학생을 대상으로 설문조사를 실시하 고, 학습 효율성 인식, 프롬프트 작성 난이도, 반복 수정 빈도, 질감 표현 만족도, 그리고 시각적 조건화 교수법 인식의 차이 를 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 학습자의 수준과 인지 구조에 따라 AI 활용 과정의 효율성에 뚜렷한 차이가 나타났 다. 저학년은 언어적 문해력과 시각적 사고의 연계 부족으로 반복 수정이 잦고 프롬프트 작성 과정에서 인지적 부담을 경 험하였으며, 고학년은 다양한 디자인 전문 프로그램을 병행 해 효율성을 높였으나 결과물의 질감 표현과 일관성 면에서 한계를 인식하였다. 시각 자료를 활용한 경험이 있는 응답자 의 78%는 결과물의 정확도가 향상되었다고, 69%는 학습 효 율성이 높아졌다고 응답하였다. 이 연구는 언어 중심 명령어 구조의 제약을 보완하고 학습자의 수준별 인지 특성에 대응 할 수 있는시각 자료 기반 교수법의 교육적 타당성을 실증적 으로 제시하였다. 따라서 본 연구는 시각 자료와 언어 입력을 병행한 다중조건 학습 구조를 중심으로, AI 기반 디자인 교육 에서 학습 효율성과 창의적 시각 탐구를 촉진할 수 있는 교수 법 설계 방향을 제안한다.