Research on the Change of Perception and Indirect Way of Expression about the Expression Limitations Generative in the Lecture of Generative AI Design Education Based on TMSI Model

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 시각적 표현 한계를 체험을 통한 디자인 전공생의 인식 변화에 미치는 영향을 분석하고, 이를 극복하기 위한 우회적 표현 전략을 탐색하였다. 연구실험은 TMSI 모델에 기반한 15주 차 생성형 AI 강의를 시각디자인 전공 대학생 37명을 대상으로 실시하였다. 강의 전후 인식 변화를 측정하기 위해 ‘상대적 이점’, ‘시도 가능성’, ‘위험 인지’, ‘자기 효능감’ 4개의 요인을 리커트 5점 척도로 조사하고, 대응표본 t-검정을 통해 통계적 유의성을 검토하였다. 분석 결과, ‘상대적 이점’(4.19→3.89), ‘위험 인지’(4.25→3.91), ‘자기 효능감’(4.22→3.75)에서 유의미한 감소가 나타났으며, ‘시도 가능성’(3.94→3.91)은 통계적으로 유의하지 않았다. 모든 요인은 지속적으로 평균 3.5점 이상의 긍정적 평가를 유지하였다. 정성 분석에서는 표현 불가 요소에 대한 체험이 실용적 도구 인식으로 전환시키는 계기로 작용하였으며, 신체 표현, 다중 인물, 물성 및 제스처 표현 등의 한계를 극복하기 위해 TMSI 교육모델 기반의 스토리보드의 활용으로 프롬프트 세분화, 이미지 합성, 장면 분할 등 다양한 우회 전략이 도출되었다. 본 연구는 생성형 AI 기반 디자인 교육의 효과성과 학습자 교육전략에 대한 실증적 자료를 제공하며, 향후 다양한 디자인 분야별 비교연구의 기반이 될 수 있다.