본 연구는 팀 프로젝트 기반 학습에서 대학생들이 흔히 겪는 갈등을 조기에 감지하기 위한 갈등 프레임워크를 개발하고, 이를 바탕으로 갈등요인 분석 인공지능(AI) 분류 모델을 적용한 ChatGPT 기반의 챗봇 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해, Varpio 외(2020)의 개념적 프레임워크 개발 모델에 따라 팀 프로젝트 기반 학습에서의 갈등 프레임워크를 갈등유형 원인 갈등수준과 단계를 포함하여 개발하였으며, 전문가 델파이 조사를 통해 타당성을 확보하였다. 갈등유형은 크게 과업갈등과 관계갈등으로 분류하고, 세부적인 갈등요인은 총 10가지로 도출하였다. 개발된 갈등 프레임워크에 따라 S대학교 사범대학 팀 프로젝트 비교과 프로그램에서 2023년 9월 25일-10월 25일까지 약 4주간 참여한 각 4-5회 분량(1회당 100분 이상)에 해당하는 팀 활동 음성 데이터를 수집하고 텍스트로 변환한 후, 반복적 비교분석법(constant comparison method)을 통해 갈등이 표출되는 대화 세트를 갈등 요인별로 도출하 AI분류 모델 개발의 훈련 및 평가데이터로 사용하였다. ChatGPT-4를 기반으로 프롬프트 엔지니어링을 통해 대화 데이터를 분석하고 갈등요인을 감지하는 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 최종적으로 개발된 모델은 다중클래스 분류모델 성능평가를 실시하여 78.9%의 정확도를 보였다. 본 연구에서 개발한 AI 분류모델을 적용한 챗봇은 팀활동에서 발생하는 갈등이나 학습상황을 교수자가 신속하게 파악할 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 본 연구를 통해 교육 분야에서 생성형 AI 활용에 관한 새로운 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

주요어 : 팀 프로젝트 기반 학습, 생성형AI의 교육적 활용, 프롬프트 엔지니어링, 챗봇 개발, 분류모델 개발