건축 개념 설계에 있어서 생성형 AI의 영향: 성과, 창의적 자기효능감 및 인지 부하

The Impact of Generative AI on Architectural Conceptual Design: Performance, Creative Self-Efficacy and Cognitive Load

본 연구는 생성형 AI(GenAI)가 건축 개념 설계 과제에서 성과, 창의적 자기효능감, 인지 부하에 미치는 영향을 조사하였다. 건축공학 및 타 학문 분야의 학생 36명이 2단계 건축 설계 과제에 참여하였으며, 첫 번째 단계는 독립적으로, 두 번째 단계는 외부 도구(생성형 AI 보조 조건 및 기존 건축 프로젝트 온라인 저장소를 활용한 통제 조건)를 사용하여 수행하였다. 설계 결과물은 전문가들이 평가하였고, 자기효능감과 인지 부하는 각 단계 종료 후 자가 보고하였다. 이중차분법 분석 결과, 전체 참가자에서 생성형 AI의 전반적인 성과 우위는 나타나지 않았으나, 하위 그룹 분석 결과 생성형 AI는 초보 디자이너의 설계 성과를 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났다. 반면, 생성형 AI를 사용한 학생들의 일반적인 창의적 자기효능감은 감소하였다. 인지 부하는 조건 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 프롬프트 사용 패턴 분석 결과 반복적인 아이디어 생성 및 시각적 피드백 프롬프트가 인지 부하 감소와 연관된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI의 효과가 사용자의 사전 전문 지식 및 프롬프팅을 통한 상호작용 전략에 의존함을 시사한다.

Our study examines how generative AI (GenAI) influences performance, creative self-efficacy, and cognitive load in architectural conceptual design tasks. Thirty-six student participants from Architectural Engineering and other disciplines completed a two-phase architectural design task, first independently and then with external tools (GenAI-assisted condition and control condition using an online repository of existing architectural projects). Design outcomes were evaluated by expert raters, while self-efficacy and cognitive load were self-reported after each phase. Difference-in-differences analyses revealed no overall performance advantage of GenAI across participants; however, subgroup analyses showed that GenAI significantly improved design performance for novice designers. In contrast, general creative self-efficacy declined for students using GenAI. Cognitive load did not differ significantly between conditions, though prompt usage patterns showed that iterative idea generation and visual feedback prompts were linked to greater reductions in cognitive load. These findings suggest that GenAI effectiveness depends on users' prior expertise and interaction strategies through prompting.