협력적 학습을 효과적으로 지원하기 위해서는 집단 효능감을 강화하고 학습 과정 전반에 걸쳐 시의적절하며 맞춤형 피드백을 제공하는 것이 필수적이다. 그러나 단일 교수자가 여러 학습 집단을 동시에 모니터링하고, 각 팀의 구체적 요구에 부합하는 피드백을 실시간으로 제공하기는 종종 어렵다. 본 연구는 협력적 학습 환경에서 집단 효능감을 향상시키는 AI 챗봇을 위한 체계적인 설계를 개발하고 타당화하는 것을 목적으로 한다. 이 설계는 설계 원칙을 개발하고 타당화함으로써 마련될 것이다. 설계 기반 연구 방법론은 설계 원칙을 개발하기 위해 수행되었으며, 이후 전문가에 의해 타당화되고 사용성을 평가받았다. 이 과정은 관련 문헌 검토와 사례 분석에 이어 전문가 타당화 및 사용성 테스트를 수행하여 설계 원칙의 타당성을 확인하는 방식으로 이루어졌다. 최종 설계 원칙은 네 가지 설계 요소— (1) 집단 응집성 지원, (2) 정서적 응집성 지원, (3) 협력적 학습 활동 지원, (4) 대화 촉진—과 열 가지 설계 원칙으로 구성된다. 여기에는 소속감 형성, 상호의존성, 긍정적 분위기, 공감 형성, 공유, 협력적 문제해결, 사회적 조절, 즉각적 스캐폴딩, 친숙성, 의인화가 포함된다. 설계 원칙은 또한 46개의 실행 가능한 하위 지침에 의해 뒷받침된다. 타당화는 교육자와 개발자들을 대상으로 세 차례의 전문가 검토 및 사용성 테스트를 통해 수행되었으며, 이들의 다양한 관점은 원칙의 교육적 타당성과 기술적 실현 가능성 모두에 영향을 주었다. 본 연구는 교육에서 AI 챗봇을 설계하기 위한 이론적 근거를 갖춘 동시에 실제 적용 가능한 지침을 제공함으로써 학문 분야에 기여한다. 특히, 이 원칙은 기술적 전문성이 요구되지 않더라도 교육자가 활용할 수 있도록 설계되어, 일반 교실에서의 확장 가능하고 접근 가능한 구현을 지원한다.

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