대규모 언어모델 활용이 메타인지 및 핵심역량에 미치는 영향: AI 리터러시와 자기효능감의 매개효과
The Impact of Large Language Model Usage on Metacognition and Core Competencies: The Mediating Roles of AI Literacy and Academic Self-Efficacy
- 발행
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- 소속·발행
- 백석대학교 치위생학과
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
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개념
키워드
메타인지, 학업적 자기효능감, 핵심역량, AI 리터러시, LLM, Academic self-efficacy, AI literacy, Core competencies, LLM, Metacognition
초록
연구배경: 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 학습이 확산됨에 따라, 단순한 활용을 넘어 학습자의 인지적 성장과핵심역량에 미치는 영향을 이해할 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 LLM 활용이 메타인지와 핵심역량에미치는 효과를 확인하고, 이들 관계에서 AI 리터러시와 학업적 자기효능감의 매개효과를 검증하고자 하였다.
 연구방법: 연구 참여자는 B대학 치위생학과 재학생 201명이었다. 2026년 3월 11일부터 2026년 3월 16일까지 설문조사를 통해 LLM 활용, AI 리터러시, 학업적 자기효능감, 메타인지 및 대학생 핵심역량을 측정하였다. 수집된자료는 SPSS와 PROCESS macro를 활용하여 기술통계, 상관분석, 회귀분석 및 매개효과 분석을 실시하였으며, 통계적 유의수준은 p＜0.05로 설정하였다.
 연구결과: LLM 활용은 AI 리터러시와 학업적 자기효능감에 유의한 정적 영향을 미쳤으며, AI 리터러시는 학업적 자기효능감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 LLM 활용은 메타인지와 핵심역량에 유의한 관련이 있는 것으로 나타났다(p＜0.05). 메타인지는 핵심역량에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(p＜0.05).
 매개효과 분석 결과, LLM 활용과 메타인지 간의 관계에서 AI 리터러시를 통한 간접효과와 AI 리터러시 및 학업적 자기효능감을 순차적으로 거치는 이중매개효과는 유의한 것으로 나타났다(p＜0.05). 반면, 학업적 자기효능감만을 통한 단순 매개효과는 유의하지 않았으며(p＞0.05), 매개변수를 통제한 후 LLM 활용의 직접효과는 유의하지 않아 해당 관계는 간접경로를 통해 설명되는 것으로 확인되었다.
 결론: LLM 활용이 메타인지에 직접적인 영향을 미치기보다는, AI 리터러시를 중심으로 한 간접경로를 통해 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 특히 AI 리터러시는 핵심 매개요인으로 작용하며, 학업적 자기효능감은 이를 기반으로 한 보조적 경로에서 역할을 수행하였다. 이러한 결과는 LLM 기반 학습에서 핵심역량 향상을 위해서는 메타인지 향상이 중요하며, 이를 위해 단순한 LLM 활용보다 AI 리터러시를 강화하는 교육이 선행되어야 함을 시사한다