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pp.59-70
생성형 AI 시대에 디자인 비전공자의 창작 참여가 확대되고 있으나, 결과물의 전문성 부족이라는 한계에 직면하고 있다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복하기 위한 효과적인 생성형 AI 융합 디자인 교육 방안을 모색하고자, 디자인 비전공자 대상 생성형 AI 활용 포스터 공모전을 진행하였으며, 디자인 전공 학생들의 비판적이고 전문적인 시각을 분 석하여 비전공자의 생성형 AI 활용 결과물의 완성도 향상에 필요한 시사점을 도출하고자 한다. 연구 결과, 디자인 비전 공자들은 생성형 AI 활용 교육에 높은 만족도(4.32/5점)를 보이며 창작 참여 의향이 유의미하게 증가했다. 반면, 디자인 전공생들은 비전공자의 결과물 품질을 비판적으로 평가하였으며, 디자인 전공자 인식 분석 결과, 4학년(86.7%)이 1학 년(26.7%)보다 유의미하게 더 부정적이었다. 이는 비전공자 대상 생성형 AI 활용한 디자인 교육이 단순히 도구 활용을 넘어, 전문적 안목을 바탕으로 심미성, 창의적 사고, 결과물의 완성도를 높이는 방향으로 나아가야 함을 시사한다.
Although generative AI is expanding creative opportunities for non-design majors, their works tend to exhibit shortcomings in professional quality. To address this challenge, the study aimed to explore effective methods for design education that integrate generative AI. A poster competition using generative AI was conducted for non-design majors. The study identified key insights for enhancing the work quality of non-design majors by analyzing the design students’ critiques of the posters. The results indicated that non-design majors reported high levels of satisfaction (4.32/5) with the education and demonstrated increased willingness to engage in creative activities. In contrast, the analysis of the assessments of design majors highlights that fourth-year students (86.7%) expressed more negative views than first-year students (26.7%). This result implies that integrating generative AI into design education for non-majors must extend beyond simple tool utilization and focus on improvements in aesthetic sensibility, creative thinking, and professional quality of the final product.
요 약
1. 서론
2. 연구 목적
3. 연구방법 및 범위
4. 이론적 고찰
4.1. 포스터 디자인의 이해
4.2. 생성형 AI 개념
5. 연구 실험: 생성 AI 포스터 공모전
5.1. 원주 한라대학교 사례
5.2. 춘천 한림대학교 사례
5.3. 강릉 강일여자고등학교 사례
6. 연구 결과
6.1. 디자인 비전공자 공모전 분석 결과
6.2. 디자인 전공자 인식 분석 결과
7. 결론
REFERENCES
