부산대학교 도서관

본 연구에서는 AI를 활용한 애니메이션 스토리 교육 방식의 가능성을 파악하였다. 우선 이론적 배경으로 학습동기설계 모형으로 켈러의 ARCS이론과 애니메이션 스토리 창작과 교육의 방식, 자기주도 학습과 생성형 AI에 대해 파악하였다. 그리고 생성형 AI를 활용한 애니메이션 스토리의 창작 방식을 새롭게 제안하였다. 실험은 피실험자 40명을 각 두 명씩 20개의 그룹으로 나누고 한 명씩을 무작위로 선정하여 대조군과 실험군으로 나누어 비교 실험을 진행하였다. 그리고 결과는 t-test로 검증하였다. 학습동기유발이론인 켈러의 ARCS이론을 근거로 주의력와 관련성에 대한 개념을 통해, 지도 교사의 지도 횟수를 주요 매개변수로 하였다. 실험 결과는 12개의 그룹은 AI를 활용한 유효 결과와 8개의 그룹은 무효 결과를 추출하였다. 연구 결과는 비교군인 전통 방식의 교사 지도 횟수가 높았고, AI를 활용한 실험군은 상대적으로 낮았다. 그러므로 애니메이션 스토리 창작 교육 방식에서 애니메이션 스토리, 교육 방식, AI 활용을 통합하여 교사의 개입을 감소시키는 창작 방식을 새롭게 제안하였고, 그 가능성을 확보하였다.
In this study, the possibility of an animation story education method using AI was identified. First, as a theoretical background, we identified Keller's ARCS theory, animation story creation and education methods, self-directed learning, and generative AI as a learning motivation design model. Additionally, a new method of creating animation stories using generative AI was proposed. In the experiment, 40 subjects were divided into 20 groups of two each, and one person was randomly selected and divided into a control group and an experimental group to conduct a comparative experiment. And the results were verified with t-test. Based on Keller's ARCS theory, a learning motivation theory, through the concepts of attention and relevance, the number of instructors' instruction was used as the main parameter. The experimental results extracted valid results using AI for 12 groups and invalid results for 8 groups. The results of the study showed that the number of teachers' guidance in the traditional method, which was the comparison group, was high, and in the experimental group using AI, it was relatively low. Therefore, we proposed a new creation method that reduces teacher intervention by integrating animation story, teaching method, and AI use in the animation story creation education method, and secured its possibility.