생성형 AI를 활용한 창작 활동이 장애학생의 자기효능감에 미치는 영향

Abstract

급속한 기술 발전과 사회 변화로 인해 교육 패러다임의 전환이 요구되는 현대 사회에서, 자기효능감은 학습자의 동기, 목표 설정, 노력의 지속성을 결정짓는 핵심 심리 기제로서 교육의 중심에 자리하고 있다. 자기효능감은 학습자가 자신의 아이디어를 구체적인 결과물로 구현하는 창작 활동을 통해 효과적으로 형성될 수 있으나, 장애학생은 인지적·신체적 제약과 반복된 실패 경험으로 인한 학습된 무기력으로 인해 창작 과정에 충분히 참여하기 어려운 경우가 많다. 최근 교육 분야에서 주목받고 있는 생성형 AI는 창작의 기술적·신체적 진입 장벽을 낮추고 즉각적인 결과물을 제공함으로써 장애학생에게 새로운 교육적 가능성을 열어준다. 그러나 생성형 AI를 활용한 창작 활동과 자기효능감의 관계에 대한 연구는 초기 단계에 머물러 있어, 이에 초점을 맞춘 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 다음의 두 가지 연구문제를 설정하였다.

연구문제 1. 생성형 AI를 활용한 창작 활동 전과 후 고등학교 특수학급 장애학생의 자기효능감에 유의한 변화가 있는가? 연구문제 2. 생성형 AI를 활용한 창작 활동에 참여한 고등학교 특수학급 장애학생은 자기효능감 변화 과정에서 어떠한 경험을 하는가?

본 연구는 Bandura의 자기효능감 이론과 UDL（보편적 학습설계） Guidelines 3.0의 관점을 이론적 토대로 삼는다. 연구 방법으로는 특수교사가 연구자와 실천가의 역할을 동시에 수행하는 액션리서치 방식을 채택하였으며, 양적·질적 혼합연구 설계를 적용하였다. 연구 참여자는 서울 소재 고등학교 특수학급에 재학 중인 장애학생 14명（지적장애 10명, 자폐성장애 2명, 지체장애 2명）으로, 이화여자대학교 생명윤리위원회의 심의 승인 후 연구를 진행하였다. 교육 프로그램은 ASSURE 모형의 디지털 심화 시대 개선 버전을 기반으로 ‘나’를 중심 주제로 하는 자기이해 및 자기표현 활동으로 총 16차시 설계되었으며, 특수교육 및 AI 교육 전문가 10인의 내용타당도 검토를 거쳐 완성하였다. 교육 프로그램 참여 전후의 일반적 자기효능감을 비교한 결과 사전검사（M = 19.86, SD = 6.43）에 비해 사후검사（M = 30.00, SD = 5.63）의 점수가 통계적으로 유의하게 향상되었으며（t（13） = 4.78, p 〈 .001）, 효과 크기（Cohen's d）는 1.28로 매우 큰 효과 크기를 보였다. 질적 분석에서는 자기효능감의 4가지 원천인 성공 경험, 대리 경험, 언어적 설득, 생리적·정서적 상태 모두에서 긍정적 변화가 확인되었다. 특히 성공 경험 원천에서는 가장 풍부한 진술이 나타났는데, 학생들은 생성형 AI의 도움을 받아 혼자 수행하기 어렵다고 느꼈던 창작 활동을 완성하였고, 이 과정에서 성취감과 자신감을 경험하였다. 또한 프롬프트를 반복적으로 수정하며 자신의 의도를 결과물에 반영하는 방법을 익혔다. 대리 경험 원천에서는 Padlet을 활용한 또래 작품 공유 활동이 핵심 장면으로 기능하였다. 동일한 장애를 가진 또래가 같은 도구로 결과물을 완성하는 모습을 관찰하는 것이 자신도 할 수 있다는 신념을 직접적으로 형성하는 강력한 대리 경험으로 작용하였다. 언어적 설득 원천에서는 교사의 칭찬과 또래 피드백이 불확실했던 자기평가를 긍정적 방향으로 전환시키는 역할을 하였으며, 생리적·정서적 상태 원천에서는 활동 초기의 불안과 긴장이 반복적 시도와 교사의 지원을 통해 성취 감정으로 전환되는 패턴이 다수의 학생에게서 공통적으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 생성형 AI는 특수교육 현장에서 단순한 보조 수단을 넘어 장애학생의 자기효능감 향상을 위한 교육적 매개로 활용될 수 있다. 둘째, AI 활용 창작 수업을 설계할 때 결과물의 완성만이 아니라 공유와 피드백 과정을 필수적인 수업 구성 요소로 포함해야 한다. 셋째, 본 연구는 장애학생도 생성형 AI를 충분히 활용할 수 있으며 이를 통해 자기효능감 향상이라는 긍정적 교육적 효과를 거둘 수 있음을 확인하였으나, 현재 특수교육 현장에서 생성형 AI를 체계적으로 활용한 교육 프로그램은 매우 제한적으로, 장애 유형과 학습자 특성을 반영한 다양한 프로그램의 설계 및 개발이 시급히 요구된다. 넷째, 급변하는 AI 시대에 장애학생이 디지털 시민으로서 소외되지 않고 능동적으로 참여할 수 있도록 지원하는 것이 교육적 형평성의 핵심 과제임을 재확인한다. 본 연구는 통제집단 미설정으로 인한 내적 타당도의 한계, 단일 학교 14명으로 제한된 일반화 가능성, 장애 유형별 차별화 분석의 부재, 자기효능감의 지속 효과 검증 부재 등의 제한점을 가진다. 향후 연구에서는 다양한 학교급과 장애 유형을 포괄하는 대규모 반복 연구, 창의성·자기결정·사회적 상호작용 등 다양한 변인에 대한 효과 탐색, 그리고 생성형 AI 활용 과정에서의 장애학생의 자기결정 및 주도성 발달에 초점을 맞춘 심층적 질적 연구가 이루어져야 할 것이다.;In contemporary society, where rapid technological advancement and social change call for a shift in educational paradigms, self-efficacy has become a central concern in education as a key psychological mechanism that determines learners’ motivation, goal setting, and persistence of effort. Self-efficacy can be effectively developed through creative activities in which learners transform their ideas into concrete outcomes. However, students with disabilities often experience difficulties in fully participating in creative processes due to cognitive and physical limitations as well as learned helplessness resulting from repeated experiences of failure. Generative AI, which has recently gained increasing attention in the field of education, opens new educational possibilities for students with disabilities by lowering the technical and physical barriers to creative activities and providing immediate outcomes. Nevertheless, research on the relationship between generative AI-based creative activities and self-efficacy remains at an early stage, indicating the need for further investigation. Accordingly, this study established the following two research questions:

Research Question 1. Is there a significant change in the self-efficacy of high school students with disabilities in a special education class before and after participating in creative activities using generative AI? Research Question 2. What experiences do high school students with disabilities in a special education class have during the process of change in self-efficacy while participating in creative activities using generative AI?

This study was theoretically grounded in Bandura’s theory of self-efficacy and the perspective of the UDL Guidelines 3.0. As its research method, the study adopted an action research approach in which a special education teacher served simultaneously as both researcher and practitioner, and applied a mixed-methods design combining quantitative and qualitative approaches. The participants were 14 students with disabilities enrolled in a special education class at a high school in Seoul: 10 students with intellectual disabilities, two students with autism spectrum disorder, and two students with physical disabilities. The study was conducted after receiving approval from the Institutional Review Board of Ewha Womans University. The educational program consisted of 16 sessions centered on the theme of “me” focusing on self-understanding and self-expression. It was designed based on an updated version of the ASSURE model for the era of advanced digitalization and finalized after content validity review by 10 experts in special education and AI education. The comparison of general self-efficacy before and after participation in the educational program showed that post-test scores （M = 30.00, SD = 5.63） significantly increased compared with pre-test scores （M = 19.86, SD = 6.43）, t（13） = 4.78, p 〈 .001. The effect size, Cohen’s d, was 1.28, indicating a very large effect. Qualitative analysis also confirmed positive changes across all four sources of self-efficacy: mastery experiences, vicarious experiences, verbal persuasion, and physiological and affective states. In particular, the richest statements emerged in relation to mastery experiences. With the support of generative AI, students completed creative tasks that they had previously perceived as difficult to perform independently, and through this process experienced a sense of achievement and confidence. They also learned how to reflect their intentions in the outcomes by repeatedly revising prompts. In terms of vicarious experiences, peer sharing activities using Padlet served as a key instructional moment. Observing peers with similar disabilities complete outcomes using the same tool functioned as a powerful vicarious experience that directly strengthened students’ belief that they too could succeed. Regarding verbal persuasion, praise from the teacher and feedback from peers helped transform uncertain self-evaluations in a positive direction. In relation to physiological and affective states, many students commonly showed a pattern in which initial anxiety and tension were transformed into feelings of accomplishment through repeated attempts and teacher support. Based on these findings, this study presents the following implications. First, generative AI can be used in special education settings not merely as an assistive tool, but as an educational medium for enhancing the self-efficacy of students with disabilities. Second, when designing creative lessons using AI, the processes of sharing and feedback should be included as essential instructional components, rather than focusing only on the completion of final products. Third, this study confirmed that students with disabilities can meaningfully use generative AI and achieve positive educational outcomes, such as improved self-efficacy. However, educational programs that systematically incorporate generative AI in current special education settings remain very limited, making it urgent to design and develop diverse programs that reflect different types of disabilities and learner characteristics. Fourth, the study reaffirms that supporting students with disabilities so that they are not marginalized but can actively participate as digital citizens in the rapidly changing AI era is a core task of educational equity. This study has several limitations, including limited internal validity due to the absence of a control group, restricted generalizability resulting from the small sample of 14 students from a single school, the lack of differentiated analysis by disability type, and the absence of verification of the sustained effects of self-efficacy. Future research should conduct large-scale replication studies involving diverse school levels and disability types, explore the effects of generative AI on various variables such as creativity, self-determination, and social interaction, and carry out in-depth qualitative research focusing on the development of self-determination and learner agency among students with disabilities in the process of using generative AI.