Borich 요구도와 The Locus for Focus model을 활용한 대학생의 챗GPT 현 수준 및 중요도 분석
Analysis of University Students' Current Level and Importance in ChatGPT Using Borich Needs and The Locus for Focus Model
- 발행
- 2024
- 소속·발행
- 건국대학교 유아교육과
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.22251/jlcci.2024.24.9.1
- 원문등록
- 2024-05-14
- 원문
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개념
키워드
주제어 챗GPT 현 수준 및 중요도, IPA, Borich 요구도 모델, The Locus for Focus Model, 대학생, current level and importance in ChatGPT, IPA, Borich needs analysis, The Locus for Focus Model, university students
초록
목적 본 연구는 Borich 요구도와 The Locus for Focus model을 활용한 대학생의 챗GPT 수준을 분석하는데 목적이 있다. 방법 이를 위해 수도권 A대학교 재학생 199명을 대상으로 SPSS 25.0과 엑셀 프로그램을 이용하여 연구를 진행하였다. IPA 분석 과 현재 수준 및 중요도 간의 차이를 t검정으로 통계적 유의성을 분석하였다. Borich 요구도와 The Locus for Focus Model은 2×2의 매트릭스를 활용한 4사분면으로 확인하였다.
 결과 주요결과는 첫째, IPA 분석결과, 강화유지 영역은 챗GPT 이해 2개, 챗GPT 원리와 응용 5개, 데이터 및 기계학습 1개의 항목 으로 나타났다. 집중관리 영역은 챗GPT 원리와 응용 1개, 데이터 및 기계학습 3개로 나타났다. 낮은 우선순위 영역은 챗GPT 이해 1개, 챗GPT 원리와 응용 2개, 사회적 영향 4개로 나타났다. 과잉영역은 사회적 영향 항목의 데이터 편향으로 나타났다. 둘째, 중요 도와 현재 수준 간의 차이는 데이터 편향 항목을 제외한 모든 항목에서 중요도가 더 높고, 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. Borich 요구도의 우선순위는 ‘구조화 및 비구조화 데이터’, ‘센서와 인식’, ‘컴퓨터비전’, ‘AI에이전트의 개념’, ‘기계의 개념과 응용 학습’ 순으로 확인되었다. 셋째, The Locus for Focus model 분석결과, 1사분면 영역은 9개(음성인식 및 언어이해, 문제해결 및 탐색, 정보의 표현 및 추리, 기계의 개념과 응용학습, 인공 신경망의 개념과 응용, 데이터속성, 구조화 및 비구조화 데이터, 분류모델, 기계학습 모델구현) 항목으로 나타났다. 넷째, ‘음성인식 및 언어이해’, ‘정보의 표현 및 추리’, ‘기계의 개념과 응용학습’, ‘인공 신경 망의 개념과 응용’, ‘구조화 및 비구조화 데이터’, ‘분류모델’의 총 6개 항목에서 공통적으로 높게 나타나 최우선순위로 요구된다. 결론 본 연구결과는 챗GPT를 교육에 응용하여 활용할 수 있는 방안 모색이 필요하다는 점을 시사하는 것이며 챗GPT의 사회적 영향 력에 대한 인식제고를 위한 중장기적인 교육계획과 챗GPT의 학습 적용방안을 제시하였다.