대학 교양 수업에서 AI 리터러시 형성 메커니즘 분석 - 챗GPT 활용한 수업사례를 중심으로
An Analysis of the Formation Mechanism of AI Literacy in University Liberal Arts Courses － Focusing on a Case Study Using ChatGPT
- 발행
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- 소속·발행
- 조선대학교
- 출처
- 국내 KCI
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개념
키워드
생성형 AI, 챗GPT, AI 리터러시, 대학 교양 교육, 비판적 사고, Generative AI, ChatGPT, AI literacy, college liberal arts education, critical thinking
초록
이 연구는 대학 교양 교과목에서 생성형 AI를 활용한 의사소통 수업 사례를 중심으로, 수업 운영 과정과 학습자 경험을 질적으로 분석하고, 학습자의 AI 리터러시가 어떠한 과정과 메커니즘을 통해 형성되는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 교양 교과목 수강생 36명 중 설문에 응답한 34명을 대상으로 챗GPT 활용에 대한 인식과 사용 양상을 조사하고, 수업 운영 과정에 대한 질적 분석을 병행하였다.
 연구 결과, 학습자들은 생성형 AI를 주로 정보 탐색과 보고서 작성 도구로 활용하고 있었으며, 초기에는 효율성과 편의성에 주목하는 경향을 보였다. 그러나 수업 과정에서 생성형 AI의 오류와 한계를 경험하고, 결과를 검토하고 수정하는 활동을 반복함에 따라, 생성된 정보를 비판적으로 해석하고 재구성하려는 태도를 점차 형성하는 것으로 나타났다.
 특히 본 연구는 AI 리터러시를 이해 역량, 활용 역량, 비판 역량, 윤리·책임 역량의 네 가지 구성요소로 범주화하고, 실제 수업 맥락에서 이러한 역량이 형성되는 과정을 구조적으로 분석하였다. 분석 결과, AI 리터러시는 생성형 AI와의 상호작용 과정 → 오류 및 한계 인식 → 검토 → 수정·재구성 → 성찰의 과정을 거치며 점진적으로 형성되는 것으로 나타났다.
 아울러 생성형 AI의 할루시네이션 현상은 단순한 오류가 아니라 학습자의 비판적 사고를 촉진하는 교육적 기회로 작용할 수 있음을 확인하였다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 결과 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다.
 본 연구는 AI 리터러시 형성 과정을 구조적으로 제시함으로써, 생성형 AI 기반 교양교육의 실천적 모델과 교육 설계 방향을 제안하였다는 점에서 의의를 지닌다.