본 연구는 예비교사 대상의 수업 설계 지원을 목적으로 수업 지도안의 일관성을 분석하고 그에 기반한 피드백을 제공하는 ChatGPT 기반 피드백 시스템을 개발하여 그 타당성과 활용 가능성을 탐색하였다. 연구는 설계․계발 연구 방법론을 활용하여 진행되었으며, 문헌 분석을 통해 수업 일관성 분석 기준과 피드백 지침을 설정하고, ChatGPT Builder를 활용하여 GPTs 초안을 설계 및 개발하였다. 특히, 수업목표, 수업내용, 학습자, 수업방법, 수업매체, 수업평가의 정합성을 중심으로 지도안을 구조적으로 분석하고, 장점과 개선점을 체계적으로 제시함으로써 예비교사가 자신의 수업을 성찰하고 자율적으로 개선할 수 있는 기반을 제공하도록 하였다. 개발된 시스템은 교육공학 전문가 5인의 검토를 통해 내용 타당성(CVI 0.93이상)과 평가자 간 일치도(IRA 0.76 이상)를 확보하였으며, 예비교사 23인을 대상으로 한 사용성 평가에서도 이해도, 편의성, 유용성, 정확성, 전반적 만족도 측면에서 모두 3.35점(리커트 4점 척도 기준) 이상의 긍정적인 평가를 받았다. 특히 예비교사들은 GPTs가 제공하는 피드백의 내용적 우수성, 작업 효율성 및 접근성, 수업 설계 지원 기능에 대해 높은 만족감을 나타냈다. 반면, 피드백의 현실 적용 가능성 한계 및 수업 의도 미반영 등의 개선점도 도출되었다. 본 연구는 예비교사 교육에서 생성형 AI의 활용 가능성을 실증적으로 제시하고, 자기주도적 수업 설계 역량 강화에 기여할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의가 있다. 또한, 생성형 AI의 교육적 활용 영역을 단순 생성 기능에서 진단-평가-성찰 중심의 설계 지원 도구로 확장한 사례를 제시하였다. 향후 연구에서는 예비교사의 비판적 수용능력 향상을 위한 AI 리터러시 및 교수 설계 교육 병행, 데이터 기반 맞춤형 시스템으로의 확장, 다양한 사용자 집단으로의 확장 적용 등을 제언한다.

주요어 : 생성형 AI, ChatGPT, 예비교사, 수업 지도안, 수업설계