본 연구는 유네스코의 AI 역량 프레임워크와 실용음악 교육 및 음악 산업의 요구 역량을 반영하 여, 생성형 음악 AI를 활용한 실용음악 대학 창작 수업에서 학습자의 수행을 체계적으로 평가할 수 있는 평가영역 및 요소를 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 관련 국내외 문헌 45편을 분석하 여 평가영역 및 요소의 초안을 구성하고, 실용음악 교육 및 음악 산업 전문가 6명을 대상으로 두 차례의 델파이 조사를 실시하였다. 수집된 자료는 평균, 표준편차, 내용타당도 지수(I-CVI, S-CVI/Ave), 합의도 및 수렴도를 통해 분석하였다. 분석 결과, S-CVI/Ave는 1차 .914에서 2차 .932로 상승하였으며, 모든 문항의 I-CVI는 .83 이상으로 나타났다. 합의도와 수렴도 또한 설정된 기준을 충족하여 평가영역 및 요소의 내용타당도와 전문가 합의 수준이 확보되었다. 최종적으로 AI 활용 역량, AI 협업 및 창작과정, AI 윤리 및 책임, 음악 창작 역량, 협업 및 의사소통, 성찰 및 자기주도성의 6개 평가영역과 21개 평가요소가 도출되었다. 성취수준은 유네스코의 이해, 적 용, 창조 단계에 미도달 단계를 추가한 4단계로 재구성되었다. 이러한 결과는 음악 결과물과 AI 활용 과정, 인간의 창작 기여, 협업, 성찰 및 윤리적 책임을 종합적으로 평가할 수 있는 기준을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 제안된 평가영역 및 요소는 수업 설계와 자기평가, 동료평가, 형성적 피드백 및 총괄평가에 활용될 수 있다.

This study proposed assessment domains and elements for systematically evaluating student performance in university-level practical music creation courses using generative music AI, reflecting UNESCO’s AI Competency Framework and competencies required in practical music education and the music industry. A draft based on 45 Korean and international studies was validated through two Delphi rounds with six experts from both fields. Data analysis included means, standard deviations, content validity indices (I-CVI and S-CVI/Ave), consensus, and convergence. S-CVI/Ave increased from .914 to .932, all I-CVI values were at least .83, and consensus and convergence met the established criteria. The final framework comprised 21 elements across six domains: AI Utilization Competency, AI Collaboration and Creative Process, AI Ethics and Responsibility, Music Creation Competency, Collaboration and Communication, and Reflection and Self-Directed Learning. A four-level scale added Below Basic to UNESCO’s Understand, Apply, and Create stages. Covering musical outcomes, AI use, human creative contributions, collaboration, reflection, and ethical responsibility, the framework can support course design, self- and peer assessment, formative feedback, and summative assessment.

요약
Abstract
I. 서 론
    1. 연구 필요성 및 목적
    2. 연구 문제
II. 이론적 배경 및 선행 연구
    1. 실용음악 대학 창작 교육에서의 생성형 음악 AI 활용
    2. 생성형 음악 AI 활용 역량과 음악 산업의 요구 역량
    3. 창작 수업의 평가영역과 평가요소
III. 연구 방법
    1. 연구 설계
    2. 델파이 조사와 자료 분석 방법
Ⅳ. 연구결과
    1. 1차 델파이 조사 결과 및 평가영역 및 요소 수정
    2. 1차, 2차 델파이 조사 결과 및 최종 타당도 검증
V. 최종 평가 구성 및 내용
    1. 평가영역 및 평가요소
    2. 평가기준 및 성취수준
    3. 최종 평가 구성
VI. 결 론
참 고 문 헌
저 자 소 개

• 정철(강동대학교 공연예술학부. 겸임교수)
• 이승연(상명대학교 문화기술대학원 뮤직테크놀로지학과. 교수) Corresponding author