본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육에서 AI 보조 시각화 도구의 도입과 효과를 살펴보며, 특히 교수자와 학습자 간의 설계 커뮤니케이션 및 피드백 교환을 개선하는 데 초점을 둔다. 실증적 연구를 통해 우리는 도예 설계 실천에서 개념의 표현을 향상시키기 위해 최첨단 이미지 생성 모델을 활용하는 AI 보조 시각화 도구를 개발하고 평가하였다. 본 연구는 1학년 도예(세라믹 공예) 학습자 12명과 교수자 9명을 포함하였으며, 설계 커뮤니케이션의 명확성, 피드백의 질, 기술 어휘 습득의 세 가지 핵심 영역에서 유의미한 개선을 확인하였다. 본 결과는 AI 도구가 도예(세라믹 공예) 교육의 특정 측면, 특히 개념적 설계와 물리적 구현 사이의 간극을 메우는 데 효과적으로 기여할 수 있음을 보여준다. 우리는 해당 도구가 학습자의 학습 과정, 교수자의 피드백 메커니즘, 전통 공예 관행의 보존에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 도구 통합이 공예 기반 교육에서 어떻게 특정 교수학적 과제를 향상시킬 수 있는지에 대한 이해를 돕는 실증적 근거를 제공함으로써, 촉각적·경험적 측면의 본질을 유지하는 기술 통합의 가능성을 시사한다. 또한 전통 공예 교육 내에서 AI 도구를 구현할 때의 핵심 고려사항, 즉 실습 기반 학습 경험의 유지와 예술적 진정성의 보존을 다룬다. 본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육자가 기본적인 공예 기반 교수 방법론을 보존하면서 기술적 지원을 통합하고자 할 때의 실무적 통찰을 제공한다. • 도예 교육에서 설계 커뮤니케이션을 개선하기 위해 text-to-image 및 image-to-image AI 모델을 통합한 AICIT를 개발함. • AI 보조 시각화 도구가 교수자-학습자 간 상호작용을 강화하여 개념 표현을 더 명확히 하도록 지원함. • AI 생성 프로토타입이 도예에서의 기술 어휘 습득과 재료 이해 향상을 지원함. • 저작권 및 책임 있는 AI 통합을 포함하여 AI 보조 창의 교육에서의 윤리적 고려사항을 다룸. • 여러 창의 분야에 걸친 시각예술 교육에서의 학제 간 AI 응용에 대한 통찰을 제공함.

이 원고는 Pre-AttentiveGaze 데이터셋을 제시한다. 응시 기반 인증에서의 정의적인 특징 중 하나는 신속한 반응이 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 주어진 응시 자극에 대해 매우 짧은 시간 내에 “pre-attentive processing(전주의적 처리)”을 유도함으로써 안구 운동을 통해 개인을 식별하기 위한 데이터셋을 구성하였다. 총 34명의 참가자가 5회 세션에 걸쳐 76,840개의 안구 운동 샘플을 수집하였다. 데이터셋으로부터 선행 연구에서 제안된 응시 특징을 추출하고 이를 전처리한 뒤, 머신러닝 모델을 적용하여 데이터셋의 유효성을 검증하였다. 본 연구는 데이터셋의 효율성을 입증하고, 전주의적 처리를 유발하는 시각 자극에 대한 응시 기반 인증에 활용될 가능성을 보여준다.