논문 872편

AI 혁명이 가져온 초지능·초연결 경제 환경 하에서 국제통상 전공 대학생들의 고용가능성에 대한 관심은 더욱 커져가고 있다. 고용가능성에 대한 기존 선행 연구들이 주로 개인의 성격 특성이나 단순한 스펙의 양적 측면에 주목했다면, 본 연구는 기술적 역량(AI 리터러시)과 인문적 역량(문화 리터러시)이라는 2가지 핵심 역량이 고용가능성을 형성하는 구체적인 경로임을 규명하고자 하였다. 연구모형의 검정결과, AI 리터러시와 문화 리터러시는 국제통상 전공 대학생의 취업준비행동과 고용가능성 사이의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 바탕으로 이론적, 실무적으로 유용한 시사점을 제시하고자 하였다.

본 연구는 유치원 교사의 AI 리터러시 역량 증진을 위한 교육요구도를 알아보기 위해 실행되었다. 이를 위해 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)를 활용해 본 경험이 있는 유치원 교사를 대상으로 AI 리터러시 역량에 관하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 총 152명의 자료가 수집되었으며, 자료는 대응표본 t-검정 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus(TLfF) 모델 분석을 실시하였다. Borich 요구도 값과 TLfF 모델의 HH(높은 중요도-높은 중요도와 실행도 차이) 사분면 항목이 공통으로 상위에 위치한 영역을 최상위 수준으로, 한쪽 분석에서만 상위로 나타난 항목을 차순위 수준으로 분류하였다. 그 결과 유치원 교사가 요구하는 AI 리터러시 역량의 하위영역별 최상위 수준은 AI 이해로 나타났으며, AI 활용, AI 계발, AI 윤리, AI 놀이․교수지원은 모두 차순위로 나타났다. 세부문항별로는 AI 이해 4문항, AI 활용 2문항, AI 계발 1문항, AI 놀이․교수지원 3문항이 최우선 지원이 필요한 것으로 나타났다. 이는 유치원 교사의 AI 리터러시 역량을 길러주기 위한 교사교육 프로그램 구성과 방향성을 시사한다.

본 연구는 BERTopic을 활용하여 한국, 미국, 중국 대학의 디지털·AI 리터러시 교육 관련 학술 담론을 비교·분석함으로써 각국의 교육적 지향점과 정책적 특징을 규명하고자 한다. 이를 위해 2020년부터 2025년까지의 학술 논문 초록 450편을 수집하고 최신 토픽모델링 기법과 기계 번역을 활용한 교차언어 분석을 수행하였다. 연구 결과 한국은 생성형 AI를 활용한 실천적 수업 혁신에 집중하는 도구적 적응 경향을 보였다. 반면 미국은 AI의 윤리적 쟁점과 비판적 사고, 평가 프레임워크 구축에 중점을 둔 성찰적 접근을, 중국은 국가 주도의 인프라 구축과 교사 연수, 교육 시스템의 체제적 접근을 지향하는 것으로 나타났다. 결론적으로 한국 대학의 AI 리터러시 교육은 도구적 활용을 넘어 윤리적·비판적 소양을 강화하는 방향으로 나아가야 하며, 이를 위해 현장의 실천을 제도적으로 뒷받침할 수 있는 한국형 거버넌스 구축이 필요하다.

본 논문은 산학협력을 기반으로 한 AI+X의 인공지능 융합 교육에 대하여 비전공자를 대상으 로 진행하여 학습자의 인공지능 리터러시(AI literacy)를 향상 시키는 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 산업체와의 협력을 통해 산업체가 풀고 싶은 문제를 받아 산업체와 함께 비 전공자인 학생이 문제의 답을 찾아가는 데 있어 실제 현장에서 요구되는 AI 역량을 교육 과 정에 반영하고 이론 중심의 교육을 창의적이고 실용적인 교육으로 전환하였을 때 비전공자 가 얼마나 인공지능을 이해하고 활용하는지를 확인하고자 한다. 또한 AI+X인 인공지능 융합 교육의 정의, 산학협력 모델, 그리고 AI 리터러시(AI literacy)의 요소를 고찰하고, 이를 바탕 으로 산학협력형 AI 융합 교육의 효과를 실증적 사례를 통해 제시한다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 문제를 풀어감에 있어 AI 리터러시(AI literacy) 향상 정도를 프로젝트 시작하기 전 설문과 프로젝트 완료 후 설문을 통해 AI 리터러시(AI literacy)가 유의미함을 확인하였다.

[연구목적] 본 연구에서는 ChatGPT를 중심으로 생성형 AI를 활용한 교양 교육 모델을 개발하였다. 이 모델은 기존의 개념 중심 수업을 넘어 실습, 프로젝트, 윤리 토론을 결합하여 대학생들이미래 사회에서 필요한 AI 리터러시를 실제적으로 기를 수 있도록 하는 데 목적을 두고 있다.
 [연구방법] 본 연구는 문헌 분석을 토대로 AI 리터러시 개념, 국내외 정책, 교육 사례를 검토하고, 이를 기반으로 15주차 실습 중심 교과과정을 설계하는 방식으로 진행되었다. 수업에는 텍스트․이미지․오디오․비디오 등 다양한 생성형 AI 도구를 활용하는 활동이 포함되었다.
 [연구결과] 학생들은 ChatGPT와 생성형 AI를 실제로 활용하는 과정에서 프롬프트 설계 능력과 창의적 표현 능력 및 멀티모달 형태의 콘텐츠 제작 역량도 향상시킬 수 있는 교육 모델이도출되었다.
 [연구의 시사점] 본 연구에서 제안된 교과목은 실제 대학 교양 수준에서 적용 가능한 현실적AI 리터러시 교육 모델이라는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 특히 UNESCO와 OECD가 강조하는 AI 이해, 비판적 활용, 윤리적 판단 중심의 국제적 교육 방향과도 일치하여 교육적 타당성을확보하고 있다. 더 나아가 후속 실증 연구를 통해 전공별 학습 성과 비교, 교육 효과 검증, 세부프로그램 개선 등 보다 정교한 발전 가능성이 기대된다.

본 연구는 중·고등학생을 대상으로 생성형 인공지능(Generative AI) 리터러시가 학습 유용성 인식에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 생성형 AI 리터러시를 비판적 평가, 소통, 창의적 활용, 윤리적 역량의 네 영역으로 구분하고, 각 하위 요인이 학습 유용성 인식에 미치는 상대적 영향력을 학교급별로 비교 분석하였다. 전국 청소년 3,959명을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학생이 중학생보다 생성형 AI 리터러시와 학습 유용성 인식 수준이 통계적으로 유의미하게 높았다. 둘째, 중·고등학생 모두에서 ‘창의적 활용’과 ‘소통’ 리터러시가 학습 유용성 인식에 가장 강한 영향을 미쳤으며, 비판적 평가와 윤리적 역량은 유의하지 않거나 제한적 영향을 보였다. 또한 생성형 AI 사용시간이 길수록 학습 유용성 인식 수준이 유의미하게 높아지는 경향이 나타났다. 본 연구는 생성형 AI의 학습 효과가 단순한 기술 숙련보다 리터러시 구성 요소와 실제 사용 경험에 따라 달라질 수 있음을 밝힘으로써, 기존의 AI 활용 실태 중심 연구를 확장하고, 청소년 발달 단계에 따른 맞춤형 AI 교육 설계의 방향을 제시한 점에서 의의를 지닌다.

Social media and the internet have become significant sources for news and simultaneously effective venues through which to spread disinformation. The internet and social media play a key role in how citizens make decisions about voting. As generative AI increases the ability to easily replicate voi

자립준비청년은 보호종료와 동시에 경제적･사회적 독립을 감당해야 하는 중대한 전환기에 처해 있다. 더욱이 사회적자본의 결핍이라는 구조적 제약 속에서 급격한 디지털 전환과 AI 기술의 확산이 이루어지고 있는데, 이는 사회적 자본이취약한 이들에게 위기인 동시에 기회로 작용한다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식하에 디지털 진로교육 프로그램인 ‘디벨롭(D'velop)’에 참여한 자립준비청년을 대상으로 교육 만족도, AI 리터러시, 진로결정 자기효능감 등 인지적･심리적변인들이 진로준비행동에 이르는 구조적 경로를 규명하는 것을 목적으로 하였다.
 분석 결과는 다음과 같다. 프로그램 참여를 통해 AI 리터러시와 진로결정 자기효능감이 향상된 청년들일수록 진로준비행동 수준이 유의미하게 높게 나타났다. 주목할 점은, 교육 만족도가 행동에 직접적인 영향을 미치기보다는, AI 리터러시를 통해 기술적 역량을 습득하고 이를 바탕으로 진로결정 자기효능감이 강화될 때 비로소 진로준비행동으로 이행하는 완전 매개 구조임이 확인되었다는 것이다. 즉, 단순한 정서적 만족이나 단편적인 기술 습득만으로는 부족하며, 역량 습득이심리적 확신으로 순차적으로 연결될 때 비로소 행동 변화가 유의미하게 발현됨을 규명하였다.
 본 연구의 이론적･정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 사회적 자본이 취약한 자립준비청년에게 부족한 인적 네트워크를 보완할 수 있는 대안적 자본으로서 AI 리터러시 교육 프로그램을 활성화해야 한다. 둘째, 자립지원 정책은 단순한 기술전수를 넘어, 숙달 경험을 통해 진로결정 자기효능감을 제고할 수 있도록 교육 과정을 강화하고 성과지표를 재설정할 필요가 있다. 셋째, 정서적 만족에서 출발하여 도구적 역량과 심리적 자신감을 거쳐 행동으로 이어지는 위계적 경로를 고려한통합적 커리큘럼 설계를 통해 청년의 실질적인 진로행동을 창출해야 한다. 마지막으로 기존의 경제적･제도적 지원 중심의정책에서 벗어나, 디지털 역량 강화에 기초한 내적 성장과 자기주도적 진로 설계를 촉진하는 선제적 정책 개입으로의 근본적 전환을 모색해야 한다.

본 연구는 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 리터러시의 교육적 중요성이 증가하는 흐름에 따라, 초등학생, 중학생, 고등학생을 대상으로 학교급별 AI 리터러시 측정 문항을 탐색하고 그 타당도와 신뢰도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내외 관련 문헌 66편을 분석하여 5개의 하위 요소 및 14개의 세부 내용을 도출하였다. 이후 선행 연구의 문항 들과 2022 개정 교육과정을 분석·재구성하여 학교급별 측정 문항을 개발하고, 전문가 10인을 대상으로 두 차례의 내용 타당도 검토를 실시하였다. 전문가 검토를 거친 측정 문항을 초·중·고 학생 380명에게 적용해 응답을 수집했으며, Cronbach’s α 계수 산출 및 탐색적 요인분석을 수행하였다. 최종적으로 초등학교 16문항, 중학교 35문항, 고등학교 38문항으로 구성된 학교급별 AI 리터러시 측정 도구를 개발했으며, 모든 측정 도구의 신뢰도는 .87 이상이었다. 탐색적 요인분석 결과, 초등학교 측정 도구는 3요인, 중학교 측정 도구는 4요인, 고등학교 측정 도구는 6요인 구조로 나타났다. 특히 학교급이 높아질수록 ‘AI 학습 방식과 데이터에 대한 심층적 이해’, ‘사회적·윤리적 쟁점에 대한 인식’, ‘AI 도구 선택 및 활용 후 평가’와 같은 요인이 세분화하는 경향을 보였다. 본 연구에서 개발한 학교급별 AI 리터러시 측정 도구는 AI 교육의 효과를 체계적으로 진단하고 학습자 발달 수준에 맞는 교육 설계를 지원하는 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 정보 리터러시, 디지털 리터러시, AI 리터러시 간 개념적 관계를 규명하기 위해 SBERT 기반 의미 공간 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 2016년부터 2025년까지의 학술 논문을 대상으로 의미적 유사도, 구조적 연결, 고유 개념과 공유 개념을 통합적으로 분석한 결과, 세 리터러시는 비대칭적 연결 구조를 형성하는 것으로 나타났다. 정보 리터러시는 디지털 리터러시와 51개의 공유 개념을 형성하며 높은 유사도(0.870)를 보였고, AI 리터러시와도 직접적인 연결(4개)을 유지한 반면, 디지털 리터러시와 AI 리터러시 간 공유 개념은 제한적으로 나타났다. 추가적으로 시계열 분석 결과, AI 리터러시는 등장 이후 정보 및 디지털 리터러시와의 거리가 각각 약 36%, 34% 감소하며 수렴하는 양상을 보였다. 그러나 2025년을 기준으로 정보 리터러시(0.579)보다 디지털 리터러시(0.645)와 더 큰 거리를 유지하였다. 이는 AI 리터러시가 정보 리터러시를 중심으로 재구성되는 독자적 개념 구조를 형성하고 있음을 시사한다. 본 연구는 리터러시 간의 관계를 구조적 관점에서 분석하여, AI 시대의 리터러시에 대한 논의를 보다 입체적으로 이해할 수 있는 실증적 근거를 제공한다는 데 의의를 둔다.

본 연구는 AI 활용이 일상화되고 있는 대학 교육 현장에서 대학생의 AI 리터러시가 학습성과에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 지방대학에 재학 중인 대학생 102명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 다중회귀분석을 통해 AI 리터러시와 학습성과 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 AI 리터러시는 ‘AI 사회·윤리 이해’와 ‘AI 학습 활용 역량’의 두 요인으로 도출되었다. 이 중 ‘AI 학습 활용 역량’ 요인은 학습성과에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, ‘AI 사회·윤리 이해’ 요인은 학습성과에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 이러한 결과는 AI 리터러시의 각 요인이 학습성과에 미치는 영향력이 다르게 나타남을 보여주며, 실제 학습 환경에서는 'AI 학습 활용 역량'이 학습성과의 주요 예측 변인으로 기능함을 확인시켜 준다. 본 연구는 향후 지방대학의 AI 리터러시 교육의 방향성 설정에 대한 실천적 시사점을 제공한다

연구배경 생성형 AI 기반 도구가 대학 수업 전반으로 확산되고 있으나, 교육목표와 정렬된 교수설계 모델 및 그 효과에 대한 실증 근거는 여전히 제한적이다. 본 연구는 AI-TPACK 관점에 근거하여 대학 수준의 AI 기반 시각 콘텐츠 제작 교육 프로그램을 설계·운영하고, 학습자의 비주얼 리터러시 및 AI 리터러시 변화 양상을 탐색적으로 검증하는 데 목적이 있다.
 연구방법 본 연구는 AI-TPACK에 근거해 15주 시각 콘텐츠 제작 교육 프로그램을 설계·운영하고, 학습자가 생성–평가–수정–성찰의 과정을 반복하도록 수업 구조를 구성하였다. 프로그램은 1–7주(이미지 중심 기초·전략 모듈)와 8–15주(고도화·영상 확장 모듈)로 운영되었으며, 주요 산출물은 AI 생성 비주얼 시리즈(및 영상 산출물)와 성찰일지로 설계하였다. 효과 검증은 단일집단 사전–사후(pre–post) 설계로 수행하였고, 비주얼 리터러시(20문항)와 AI 리터러시(54문항)를 5점 리커트 척도로 측정하여 대응표본 t-검정과 효과크기(Cohen’s dz)로 변화 양상을 분석하였다.
 연구결과 비주얼 리터러시와 AI 리터러시는 사전 대비 사후에 통계적으로 유의하게 향상되었다. 이는 학습자가 단순 산출을 넘어, 품질 기준의 적용과 수정 의사결정, 제작 윤리(저작권·편향·투명성 등)를 통합적으로 고려하며 제작 과정을 이해했음을 시사한다.
 결론 본 연구는 대학 시각 콘텐츠 제작 교육 맥락에서 AI-TPACK 기반 커리큘럼을 구체화하고, 비주얼 리터러시와 AI 리터러시의 동시 향상 가능성을 탐색적으로 제시하였다. 다만 자기보고식 측정과 통제집단 부재로 인해 인과 추론에는 제약이 있으며, 특히 단일집단 사전–사후 설계의 역사 효과, 성숙 효과, 검사 효과 가능성을 배제하기 어렵다. 후속 연구에서는 수행평가와 과정자료 분석을 포함한 비교설계를 통해 결과 해석의 타당도를 보완할 필요가 있다.

요약: 본 연구의 목적은 대학생의 생성형 AI 활용 학습 이용의도를 규명하는 데 있다. 이를 위해 AI 리터러시와 AI FOMO를 선행변인으로 도입한 확장된 UTAUT 모형을 제안하고 이를 실증적으로 검증하였다. AI 리터러시 기반 자기주도 학습 과제를 수행한 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종적으로 348부의 자료를 분석에 활용하였다. 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 리터러시는 노력기대, 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AI FOMO는 성과기대와 사회적 영향에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건은 생성형 AI 활용 학습 태도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 생성형 AI 활용 학습 태도는 이용의도에 강한 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 간접효과 분석 결과, AI 리터러시와 AI FOMO는 UTAUT 핵심 변인과 태도를 매개로 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나, 확장된 UTAUT 모형에서 새로운 선행변인으로서의 역할을 확인하였다.

본 연구는 2022 개정 교육과정 정보교과의 AI 관련 성취기준을 Gert Biesta의 ‘좋은 교육’ 이론에 비추어 분석하고, 역량기반 교육과정이 지닌 철학적 한계를 비판적으로 고찰하였다. Biesta(2010)는 좋은 교육이 자격화(qualification), 사회화(socialisation), 주체화(subjectification) 세 기능의 균형 속에서 실현된다고 보았다. 본 연구에서 AI 리터러시는 Long과 Magerko(2020)에 따라 개인이 AI 기술을 비판적으로 평가하고 효과적으로 활용할 수 있게 하는 역량의 집합으로 정의하였다. 정보교과 AI 관련 성취기준 21개를 Biesta의 세 기능으로 분류하고 진술 동사를 분석한 결과, 자격화가 81.0%(17개), 사회화가 19.0%(4개)를 차지한 반면 주체화는 단 한 건도 확인되지 않았다. 동사 분석에서도 ‘이해한다’(33.3%), ‘탐색한다’(23.8%), ‘활용한다’(14.3%) 등 자격화 지향 동사가 지배적이었으며, ‘성찰한다’나 ‘탐구한다’와 같은 주체화 관련 동사는 부재하였다. 내용체계표의 ‘가치·태도’ 범주에는 ‘디지털 문화 소양’, ‘AI 윤리 의식’ 등이 포함되어 있으나, 이는 사회적 규범의 내면화에 해당하여 사회화 기능의 범주를 벗어나지 못하였다. 이러한 분포는 UNESCO(2024)가 학생을 ‘공동 창조자’로 규정하며 인간 주체성(human agency)을 명시한 것과 대비된다. 주체화의 부재는 측정 가능한 행동 동사를 요구하는 성취기준 진술 방식의 구조적 한계로 해석할 수 있으나, 동시에 주체화가 본질적으로 예측과 측정을 거부하는 성격을 지닌다는 점에서 성취기준 밖의 교육적 공간을 요청하는 것으로도 읽힌다.

미래 사회에서 요구되는 필수 역량으로 AI 리터러시가 중요하게 언급됨에 따라서, 이를 증진하기 위하여 AI 융합 교육을 효과적으로 실시하기 위하여 액션러닝을 적용하고 학습 효과를 분석하였다. 경상남도 소재의 5개의 초등학교 99명의 학생들을 대상으로 8차시 AI 융합 교육을 실시하고 AI 리터러시와 수업만족도를 측정한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 프로그래밍 역량, AI 학습의지, 수업만족도는 모두 3학년이 4학년보다 더 높았으며, AI 윤리만 4학년이 더 높게 나타났다. 둘째, 수업 만족도는 AI 학습 경험이 있는 학습자가 더 낮게 나타났다. 셋째, AI를 사용한 경험이 있는 학습자가 AI 태도와 AI 자아효능감이 더 높았다. 넷째, AI 학습의지, AI 태도, AI 학습태도, AI 자아효능감은 수업만족도에 유의하게 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 AI 융합 교육을 실시하고 AI 리터러시 학습 효과를 측정함으로써 효과적인 AI 융합 교육 방안을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 조직 구성원의 AI 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. AI 리터러시, 직장 내 커뮤니케이션, 동료의 영향을 독립변수로, AI 활용도와 AI 신뢰를 매개변수로 설정하고, AI 지속사용의도를 종속변수로 하는 연구모형을 구축하였다. AI 경험이 있는 직장인 283명을 대상으로 구조방정식 모형을 적용한 결과, AI 리터러시는 직접효과와 활용도를 통한 간접효과 모두 유의하였다. 반면 직장 내 커뮤니케이션은 부(-)의 직접효과를 보였으나, 활용도를 매개로 한 경로에서는 긍정적 영향을 나타냈다. 동료의 영향은 직접효과는 없었으나 활용도를 통한 간접효과가 확인되었다. 매개효과 비교에서는 AI 활용도가 신뢰보다 훨씬 강력한 매개 변수로 작용하였다. 이러한 결과는 실제 활용 경험이 AI 지속사용의도의 핵심적 요인임을 보여주며, 조직 차원에서 AI 리터러시 교육, 활용 기회 확대, 균형 잡힌 커뮤니케이션 전략, 동료 학습 환경 조성이 필요함을 시사한다. 연구는 단면적 설계와 판별타당성 제약이라는 한계를 가지며, 향후 종단적·다층적 분석이 요구된다.

본 연구는 고등교육 현장에서 생성형 AI의 보편화에 주목하여, 대학생 330명을 대상으로 생성형 AI 리터러시가 학습 웰빙에 미치는 구조적 영향력을 규명하고자 조절된 이중매개모형을 검증하였다. 구조방정식 모델 분석 결과, 생성형 AI 리터러시는 학습 웰빙에 직접적인 영향을 미치기보다 결과 의존도를 유의하게 낮추고 비판적 상호작용을 촉진함으로써 학습 웰빙을 높이는 완전매개 효과를 나타냈다. 특히 학습자의 윤리적 민감성은 이러한 매개 경로를 유의미하게 조절하는 역할을 수행하였다. 윤리적 민감성이 높은 학생일수록 AI에 맹목적으로 의존할 때 ‘윤리적 부조화’(맹목적 의존에 따른 웰빙 저하)를 경험하는 반면, 비판적 상호작용을 수행할 때는 ‘윤리적 시너지’를 창출하여 웰빙 증진 효과가 극대화되는 양상을 보였다. 본 연구의 결과는 AI시대의 학습웰빙을 실현하기 위해서는 단순한 기술적 숙련도를 넘어 비판적 성찰 역량과 내면화된 윤리 의식을 체계적으로 결합한 통합적 교육 전략이 고등교육 차원에서 필수적으로 수립되어야 함을 시사한다.

간호대학 신입생의 AI 리터러시가 간호전문직관에 미치는 영향에 관한 연구: 비판적 사고 성향의 매개효과를 중심으로
 
 박 병 준
 
 연구 목적: 본 연구는 간호대학 신입생의 AI 리터러시가 간호전문직관에 미치는 영향을 규명하고, 이 관계에서 비판적 사고 성향의 매개효과를 검증하기 위해 수행되었다.
 연구 방법: 경북 지역 K대학교 간호학과 신입생 120명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 AI 리터러시, 비판적 사고 성향, 간호전문직관을 측정하였고, Process Macro Model 4를 이용하여 매개효과를 검증하였다.
 연구 내용: AI 리터러시는 비판적 사고 성향(β=.559, p<.001)과 간호전문직관(β=.433, p<.001)에 정적 영향을 미쳤다. 비판적 사고 성향은 간호전문직관의 가장 강력한 예측요인(β=.583, p<.001)으로 나타났으며, AI 리터러시와 간호전문직관 간의 관계에서 완전 매개 역할을 수행하였다(간접효과 .3258).
 결론 및 제언: 본 연구는 신입생 시기부터 AI 리터러시와 비판적 사고 성향을 통합적으로 강화하는 교육과정의 필요성을 제시한다. 간호교육은 AI 기초 교육의 필수화, 비판적 사고 중심의 교수학습법 개발, 전문직 정체성 형성 프로그램 개발이 필요하며, 이는 긍정적인 간호전문직관 형성의 기초가 될 것으로 기대된다.
 
 
 핵심어: 간호대학 신입생, AI 리터러시, 비판적 사고 성향, 간호전문직관, 완전 매개

본 연구는 보육교사의 테크노스트레스가 AI 리터러시에 미치는 영향을 규명하고, 이 과정에서 AI 수용의도의 매개효과를 검증하고자 하였다. 연구 대상은 전국 어린이집에 근무 중인 392명의 보육교사이며, 온라인 설문을통해 자료를 수집하였다. 측정도구는 보육교사의 일반적 특성, 테크노스트레스, AI 리터러시, AI 수용의도로 구성되었으며, 기술통계, 상관관계분석, 매개회귀분석, 부트스트래핑을 실시하였다. 연구 결과, 테크노스트레스는 AI 리터러시와 AI 수용의도에 부정적인 영향을 미쳤으며, AI 수용의도는 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤다. 테크노스트레스가 AI 리터러시에 미치는 영향에서 AI 수용의도는 부분 매개효과를 나타냈으며, 이 매개효과는 통계적으로 유의하였다. 따라서 보육교사의 AI 리터러시 증진을 위해서는 테크노스트레스를 줄이는 것과 함께 AI 수용의도를 높이는 통합적 접근이 필수적임을 알 수 있다. 본 연구는 AI 기술 도입 시대에 보육교사의 심리적 안정감과 기술 활용 의지를 함께 고려한 지원 방안 마련의 필요성을 제시한다.

본 연구는 고등교육 학습자의 AI 리터러시 수준을 다차원적으로 측정하여 이용자의 특성을 규명 및 유형화하고, 이에 따른 생성형 AI 활용 행태의 차이를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 대학생 및 대학원생 106명의 데이터를 수집․분석하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 환경에서는 정보 탐색의 여러 세부 단계가 동시다발적으로 융합되어 나타나는 비선형적 정보 추구 행태가 나타남을 확인하였다. 둘째, 번역 및 요약 등 도구적 수준의 정보 재구성 행태와 산출물 생성 빈도는 AI 리터러시 역량과 관계없이 모든 군집에서 상향 평준화된 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI가 고등교육 학습자의 일상과 학습 과정에 이미 보편적인 도구로 내재화되었음을 시사한다. 셋째, 군집 분석을 통해 응답자를 ‘신중한 이용자’, ‘숙련된 이용자’, ‘무비판적 이용자’의 세 집단으로 유형화하였다. 특히 무비판적 이용자는 AI 콘텐츠 소비에는 적극적이나 정보 신뢰도 평가와 윤리 준수 수준이 낮아, 기술적 부작용에 노출될 위험이 큰 고위험군으로 식별되었다. 결론적으로 향후 대학의 AI 교육은 단순한 도구적 기능 안내를 넘어, 산출물을 비판적으로 검증하는 고차원적 리터러시 함양으로 패러다임의 전환이 필요하며, 연구에서 도출된 각 군집의 특성을 고려한 맞춤형 교육 프로그램 개발이 요구된다.

전 세계적으로 AI 기술 확산이 급속하게 진행됨에 따라 사회적 및 조직적 변화 또한 빠르게 이루어지고 있다. 본 연구는 조직 내에서 직원들이 생성형 AI를 업무에 활용하는 것이 실질적인 성과로 연결되는 심리적 메커니즘에 주목하였으며, 이에 생성형 AI를 가장 활발하게 업무에 도입하여 활용하고 있는 소프트웨어 개발자를 대상으로 생성형 AI 리터러시가 창의적 성과에 미치는 영향을 규명하고, 그 과정에서 AI 태도와 창의적 자기효능감의 심리적 요인의 상호작용을 검증하였다.
 본 연구에서는 국내 기업에 근무하는 소프트웨어 개발자 323명을 대상으로 설문조사를 진행한 결과, 생성형 AI 리터러시는 AI 태도와 창의적 자기효능감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI 태도는 창의적 자기효능감에 유의한 영향을 미치며, 생성형 AI 리터러시와 창의적 성과 간의 관계를 부분 매개하는 것으로 확인하였다. 또한 창의적 자기효능감은 창의적 성과에 직접적인 영향을 보였으나, 생성형 AI 리터러시와 창의적 성과 간의 매개 역할에 대해서는 통계적인 유의성을 보이지 않았다.
 본 연구는 생성형 AI 리터러시가 실제 성과로 연결되는 경로를 입증하였으며, 생성형 AI를 활용한 업무 수행이 창의적 성과로 연계되는 과정에 있어 영향력을 나타내는 심리적 매개 요인을 확인하였다. 특히 생성형 AI 도구의 업무 적용도가 높은 소프트웨어 개발자를 대상으로 연구를 진행함으로써 생성형 AI 리터러시의 역할과 주요 요소에 대한 통찰을 제공한다는 점에서 의의가 있다. 본 연구의 결과를 바탕으로 연구의 제한점과 향후 연구의 방향도 함께 제시하였다.

교육부는 미래 사회의 변화에 대응하기 위해 디지털 기초 소양 강화를 강조하고 있으며 특히 인공지능의 원리를 이해하고 비판적으로 활용할 수 있는 AI 리터러시와 컴퓨팅 사고력 함양에 주목하고 있다. 최근 프로그래밍 교육에서는 코드의 오류를 찾아내고 수정하는 '디버깅' 과정이 문제 해결력과 논리적 사고를 자극하는 핵심 기제로 평가받고 있으며 생성형 AI의 등장은 이러한 디버깅 활동에 새로운 교육적 비계(Scaffolding)를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 생성형 AI를 활용한 디버깅 중심 정보 교육 프로그램을 개발하고 이를 초등학교 현장에 적용하여 학생들의 컴퓨팅 사고력과 AI 리터러시에 미치는 교육적 효과를 분석하는 데 있다. 연구 결과 생성형 AI와의 상호작용을 통한 디버깅 과정이 컴퓨팅 사고력과 인공지능 리터러시에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

본 연구는 청소년의 생성형 AI 리터러시가 주관적 웰빙에 미치는 영향과 학업적 자기효능감의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국청소년정책연구원의 「청소년의 생성형 AI 이용실태 및 리터러시 증진방안 연구」 자료를 활용하여 생성형 AI 이용 경험이 있는 중·고등학생 3,959명을 대상으로 구조방정식모형(SEM) 분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 생성형 AI 리터러시는 학업적 자기효능감과 주관적 웰빙에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학업적 자기효능감은 주관적 웰빙에 유의한 정적 영향을 미쳤다. 셋째, 학업적 자기효능감은 생성형 AI 리터러시와 주관적 웰빙 간의 관계를 부분매개하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 생성형 AI를 비판적으로 이해하고 창의적·윤리적으로 활용할수록 학업적 자기효능감이 향상되며, 이는 청소년의 주관적 웰빙 증진으로 이어질 수 있음을 시사한다. 본 연구는 생성형 AI 리터러시를 단순한 기술 활용 능력을 넘어 청소년의 심리적 자원과 웰빙 증진에 기여하는 교육적 역량으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 생성형 AI 시대 청소년의 AI 리터러시 교육이 학업적 자기효능감 향상과 연계될 필요성을 제시하였다는 점에서 교육적·정책적 함의를 갖는다.

본 연구의 목적은 AI 리터러시가 대학생의 자기조절학습효능감에 미치는 영향을 탐색하고 AI 기반 대학교육의 기본방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 보건 및 사회과학계열 대학생 207명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 얻은 데이터를 활용하였다. 주요 연구결과는 첫째, 성별과 전공에 따라 AI 리터러시 수준의 유의한 차이가 확인되었다. AI 활용과 윤리 인식에서는 여학생이, AI 지식과 활용에서는 간호학과 학생이 상대적으로 높게 나타났다. 둘째, AI리터러시 중에는 AI 평가, AI 지식이 대학생의 자기조절학습효능감에 유의한 변수로 확인되었다. 본 연구에서는 대학교육에서 종합적이고 체계적으로 운영되는 AI 기반 교육의 필요성을 제기하고 전공별 특성을 반영한 맞춤형 AI 교육과정 개발의 방향을 제안하였다.

This study investigates the effects of perceived usefulness of generative artificial intelligence (AI) tools and AI literacy on entrepreneurial intention in fashion, focusing on the mediating and moderating roles of entrepreneurial self-efficacy and perceived entrepreneurial risk, respectively. Survey data were collected from 200 local aspiring youth entrepreneurs and analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4.0. The results reveal that AI literacy has a significant positive effect on entrepreneurial self-efficacy, whereas perceived usefulness of generative AI tools does not have a significant influence. Entrepreneurial self-efficacy, in turn, positively affects entrepreneurial intention and mediates the relationship between AI literacy and entrepreneurial intention. However, no mediating effect is found for perceived usefulness of generative AI tools. In addition, perceived entrepreneurial risk negatively moderates the relationship between entrepreneurial self-efficacy and entrepreneurial intention, indicating that higher levels of perceived risk weaken the positive effect of self-efficacy on entrepreneurial intention. These finding

Purpose － This study examined the effects of start-up CEO AI technology and AI literacy on firm performance, as well as the mediating role of absorptive capacity in these relationships.
 Design/Methodology/Approach – Data were collected from 241 start-up CEOs with experience using AI technology. The proposed hypotheses were tested using regression analyses to examine the direct and mediating effects.
 Findings – The results indicate that both CEO the use of AI technology and AI literacy were positively associated with absorptive capacity, which was significantly associated with firm performance. Furthermore, absorptive capacity significantly mediated the relationships between CEO use of AI technology and firm performance, as well as between AI literacy and firm performance.
 Research Implications – This study contributes to the literature by empirically demonstrating the mediating role of absorptive capacity in the relationships between CEO use of AI technology, AI literacy, and firm performance. From a practical perspective, the findings suggest that start-up CEOs should focus on using AI technologies, and enhance AI literacy and organizational learning capabilities

본 연구는 초·중등 교원임용시험 국악 문항을 통해 Chat GPT, Gemini, Perplexity 세 가지 모델의 LLM 기반 인공지능의 국악이해 수준을 진단하고 이를 통해 국악교육에서 AI 리터러시 교육 과제의 방향을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2021~2025년 기출 10문항(국악이론·국악사·국악실기 영역 등)을 선별하였고 전문가 4인이 검토한 내용 타당도를 기준으로 정답을 확정지었다. 모델별로 정답률과 오류 유형을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, Chat GPT(59.5%)가 가장 높았고 Gemini(52.4%), Perplexity(51.7%)가 뒤를 이었다. 국악사나 기본 이론 문제는 잘 풀었으나 실기나 악보 해석처럼 그림이 들어간 건에서 세 모델 모두 이해수준이 보통 이하로 도출되었다. 응답 유형은 ①정형적 내용정리, ②맥락 유추, ③일반화 오류, ④맥락 환각, ⑤실기 추론 단절, ⑥미세 데이터 결손 등 6유형으로 나누어졌다. LLM은 국악의 텍스트 지식 재현에는 양호하나 문화적 맥락과 실기를 연계 이해수준에서는 환각과 추론 실패가 빈번하게 드러났다. 이에 국악 데이터 구조화 및 표준 주석 구축, 멀티모달 데이터셋 마련을 통한 AI 리터러시 교육 강화를 요청하며 학습자가 AI의 순기능과 한계를 비판적으로 수용하는 역량 함양을 제언하였다.

AI 리터러시는 산업 전반의 필수 역량으로 부상했으나, 기존 척도는 학생이나 교사 중심으로 개발되어 재직자의 실제 직무 맥락을 반영하지 못했다. 본 연구는 비전공자 성인을 위한 SNAIL 척도를 한국 재직자 환경에 맞게 번안하고, 그 신뢰도와 타당성을 검증하였다. 번역–역번역과 대규모 언어모델 검토, 전문가 포커스그룹을 통해 문항을 정제하고, 재직자 401명의 응답과 AI 교육 전후 데이터를 실증분석한 결과 모형 적합도(TLI=.93, CFI=.93, RMSEA=.07)와 신뢰도(α≥.97)가 모두 우수했다. 이는 본 척도가 산업 현장의 AI 리터러시를 정밀하게 진단하고 교육 효과를 평가하는 유용한 도구임을 보여준다.

· 연구 주제: 본 연구는 직업훈련에서의 AI 리터러시 교육에 대한 국내외 사례를 분석하고, 이를 기반으로 AI 리터러시 교육의 정의와 시사점을 도출하였다.
 · 연구 배경: 생성형 AI의 확산으로 업무 수행 방식과 의사결정 과정이 근본적으로 변화함에 따라 직업훈련 체계의 패러다임 전환이 시급한 상황이다. 그럼에도 현재 직업훈련에서의 AI 리터러시 교육은 AI를 단순 도구 활용 수준에서 다루는 것에 그치고 있어, 통합적인 관점에서의 교육에 대한 논의가 필요하다.
 · 선행연구와의 차이점: 관점의 확장과 학술적 모델의 현장 적용 가능성을 높였다는 점에서 선행연구와 차이가 있다. 구체적으로 기존 연구가 AI 리터러시를 주로 개인적 차원에서 다루었다면 본 연구는 이를 실무 적용 및 활용, 조직 차원의 논의로 확장하였다. 또한 AI 리터러시 교육과 관련한 최신의 국내외 사례를 분석하고 이를 기반으로 AI 리터러시 교육에 대한 시사점을 도출하였다.
 · 연구방법: 국내외 직업훈련에서의 AI 리터러시 교육 사례 및 AI 리터러시 관련 문헌을 기반으로 한 통합적 문헌 고찰 연구방법론에 따라 연구를 수행하였다.
 · 연구결과: 첫째, 총 11개의 국내외 AI 리터러시 교육 사례를 분석함으로써 AI 리터러시가 어떻게 구현되고 있는지 분석하였다. 둘째, AI 리터러시를 직무 맥락에서 기술을 적용, 조장, 재사용하는 실천적 역량으로 재정의하고, AI 리터러시 교육에 대한 4가지 시사점을 도출하였다.
 · 공헌점 및 기대효과: AI 리터러시 교육이 단순 기능 교육에서 벗어나 직무 밀착형으로 설계될 수 있는 실질적인 방향성을 제안하였다. 또한 AI 리터러시를 직업훈련의 맥락과 조직 차원의 관점을 고려하여 학습자 개인 차원에서 보다 확장하여 논의했다는 점에서 공헌하는 바가 있다.

본 연구는 다중위기와 불확실성의 시대에 UN 지속가능발전목표(SDGs) 달성을위한 미래교육 방안에 주목하여, 예술교육에 적용 가능한 지속가능발전교육(ESD) 모델의 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 경기 소재 예술대학교 SDGs 트랙교양교과목을 수강하는 조형예술·디자인 전공자 83명을 대상으로 미래 시나리오와AI 리터러시 기반 실습 프로그램을 설계하고, 수업사례 분석연구를 진행하였다. 연구방법으로는 설문조사와 개방형 질문 도구를 활용하여 질적·양적 데이터 분석을병행하였다. 분석 결과, 미래 시나리오 기반 학습은 상상력과 창의력을 바탕으로문제해결 역량 향상에 효과적임을 확인하였다. 또한, AI 리터러시 활용 학습을 통해기능적·윤리적·수사적·교육적 측면에서 유의미한 변화가 나타났으며, 창작자로서사회문제 해결에 임하고자 하는 주체적 의지 발현을 확인하였다. 이러한 결과는미래교육이 불확실성에 유연하게 대응할 수 있도록 예술적, 인문학적 접근을 통한창의성과 미래 문해력, 기술을 통합적으로 활용하는 방향으로 전개되어야 함을 시사한다. 본 연구는 향후 SDGs 이행을 위한 미래형 예술교육 모델로 활용될 수 있을것이다.

본 연구는 부산에 위치한 A대학 학생들의 AI 리터러시 역량을 강화하기 위한 새로운 교양필수교과 ｢생성형 AI 시대, 탐구와 문제해결｣을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 ADDIE 모형의분석-설계-개발 단계에 따라 A 대학의 디지털 리터러시 교육 현황, 재학생의 생성형 AI 활용 실태와교육 요구를 분석하고, 관련 이론 및 국내⋅외 사례 검토를 통해 문제기반 탐구, 비판적⋅윤리적 AI 활용, 모든 학습자를 위한 접근성⋅포용성, 기술 변화에 대응하는 지속가능성의 네 가지 설계 원리를도출하였다. 또한 설계 원리와 함께 교육내용, 교육방법, 평가방법의 핵심 설계원칙을 확립하고, 교과를① GenAI 기술 이해(1-4주), ② 멀티모달 AI 이해와 윤리 기반 활용(5-7주), ③ GenAI 기반 탐구⋅기획⋅ 표현 프로젝트(9-14주)의 3단계 구조로 구성하였다. 특히 모든 주차의 학습활동에서 “스스로 사고 → 생성 → 비교 → 재구성 → 성찰”로 이어지는 순환적 탐구 과정이 이루어지도록 함으로써 생성형AI를 단순한 결과 생성 도구가 아니라 학습자의 사고를 촉진하고 점검하는 대상으로 활용하도록 한점이 특징이다. 전문가 6인을 대상으로 한 내용타당도 검증 결과, 모든 항목의 I-CVI가 1.00으로 나타나교과구성의 적절성이 확인되었다. 본 연구는 선행연구가 제시한 AI 리터러시의 핵심 요소를 교과목의목표-내용-방법-평가 체계로 통합하여 실천적 교육과정 모델로 제시한 데 의의가 있으며, 향후 본 교과의시범운영을 통해 학습 효과와 운영 가능성을 실증적으로 검증하고 교과를 정교화할 예정이다.

[목적] 4차 산업혁명 시대에 인공지능 디지털 소양의 중요성이 커짐에 따라 2022 개정 교육과정에서는 인공지능 관련 내용이 대폭 강화되었다. 본 연구는 이러한 변화에 맞추어 시각장애 학생을 대상으로 인공지능 역량과 관련된 주요 변인의 지각 수준을 파악하여 창의적 문제해결력에 AI 가치 인식, AI 효능감과 AI 리터러시가 미치는 영향을 분석하였다. [방법] 시각장애 학교 3개교의 중학부와 고등부에 재학 중인 시각장애 학생 51명을 대상으로 AI 가치 인식, AI 효능감, AI 리터러시 및 창의적 문제해결력에 관한 조사를 하였다. [결과] 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시각장애 학생들의 AI 가치 인식, AI 효능감, AI 리터러시 및 창의적 문제해결력은 모두 평균 3점대의 보통 수준으로 나타났다. 둘째, 네 변인의 총점 간에는 통계적으로 유의한 정적 상관이 확인되었다. 셋째, 일부 사회인구학적 특성에서 특정 인공지능 관련 역량 변인과 하위 변인에서만 유의한 차가 있었다. 넷째, AI 효능감과 AI 리터러시는 창의적 문제해결력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 47.3%의 설명량을 보였다. 그러나 AI 가치 인식은 창의적 문제해결력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. [결론] 이 연구는 시각장애 학생을 대상으로 한 인공지능 교육의 효과와 관련된 변인들에 대한 기초적 정보를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

본 연구는 간호대학생을 대상으로 인공지능(AI) 리터러시에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 특히, AI 의존성, 비판적 사고능력, 문제해결능력을 중심으로 AI 리터러시와의 관계를 분석하였다. 연구대상자는 서울 소재의 5개 4년제 대학의 간호학과 재학생으로, 2025년 7월 10일부터 8월 14일까지 온라인 설문을 진행하였다. 대학 커뮤니티와 단체 메신저를 활용하여 자발적 참여자를 모집하였으며, 248명의 자료를 수집하였다. 수집한 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 사용하여 기술통계, t검정, 일원분산분석, 상관분석, 위계적 회귀분석으로 분석하였다. 회귀분석 결과, 비판적 사고능력(β = .50, p < .001), 문제해결능력(β = .23, p = .042), AI 의존성(β = .18, p < .001), AI 사용기간(β = .15, p = .017), AI 사용 빈도(β = .11, p = .036)가 AI 리터러시에 유의한 영향을 미쳤으며, 이 중 비판적 사고능력이 가장 높은 설명력을 나타냈다. 이러한 결과는 간호대학생의 AI 리터러시 향상을 위해 기술적 사용 경험뿐 아니라 비판적 사고 및 문제해결 중심의 인지적 역량 강화가 핵심적임을 시사한다. 간호교육에서는 비판적 사고를 기반으로 AI 도구를 평가·적용·조절할 수 있는 역량을 배양하는 통합적 교육 설계가 필요하다.

본 연구는 항공산업 전반에 걸친 디지털 전환과 인공지능(AI) 기술의 확산 속에서, 항공서비스전공 교육에서 AI 리터러시 교육이 어떻게 인식되고 있는지를 항공서비스 관련 전공 교수자의 관점에서 심층적으로 탐색하는 데 목적이 있다. 특히 항공서비스 분야를 포함한 항공 산업 전반에 AI 기술이 직무와 교육 현장에 점차 도입되고 있음에도 불구하고, 관련 전공 교수자들이 AI와 AI 리터러시 교육의 필요성을 어떤 기준과 논리에 따라 판단하고 있는지에 대한 체계적인 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 교수자 인식의 주관적 인식을 유형화하기 위해 Q방법론을 적용하였다. 연구 절차는 선행연구 검토와 개방형 의견 수집을 통해 Q모집단을 구성한 후, 전문가 검토를 거쳐 33개의 최종 Q진술문을 도출하는 단계로 시작되었다. 이후 항공서비스 관련 전공 교수자 35명을 대상으로 강제분포 방식의 Q분류를 실시하였으며, 수집된 자료는 요인분석을 통해 인식 유형을 도출하였다. 분석 결과 교수자들의 인식은 네 가지 유형으로 구분되었는데, 이는 산업 현장의 변화에 따라 AI를 적극적으로 수용하는 ‘현장기반 적극수용형’, AI 리터러시 교육의 필요성에는 공감하되 교육과정 설계와 교수자 역량, 제도적 지원이 선행되어야 한다고 인식하는 ‘교육설계 우선형’, 그리고 AI를 전공 교육의 핵심 요소가 아닌 보조적 도구로 인식하는 ‘보조도구 인식형’, 항공서비스 교육의 인간 중심 가치를 우선시하며 AI 도입에 신중한 태도를 보이는 ‘인간중심 신중형’이다. 한편 유형 간 차이에도 불구하고, 항공서비스전공 교육에서 인간만이 수행할 수 있는 서비스 판단과 대인적 상호작용 역량의 중요성, AI 리터러시 교육은 기술 사용법보다 AI의 원리와 윤리적 사고를 중심으로 이루어져야 한다는 점, 그리고 AI 기반 서비스 시뮬레이션 훈련이 교육적으로 효과적이라는 점에 대해서는 공통된 인식이 확인되었다. 본 연구는 항공서비스전공에서의 AI 리터러시 교육 논의를 기술 도입 여부의 문제를 넘어, 교수자 인식 유형과 교육 설계 관점에서 체계적으로 이해할 수 있는 분석 틀을 제시하고 기존의 AI 리터러시 연구를 확장하여 AI 기술과 인간 중심의 서비스 가치에 기반한 융합 교육과정 설계에 실질적인 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.

이 연구는 생성형 인공지능의 대중화로 인해 AI 활용 능력이 필수적 역량으로 부상한 현시대의요구를 반영하여 대학 신입생들의 AI 리터러시 수준과 교육 요구를 실증적으로 분석하는 데 목적을두었다. 이를 위해 AI 리터러시를 태도, 지식, 기술의 세 범주와 윤리, 평가, 식별, 이해, 사용, 응용, 창조의 일곱 가지 하위 요소로 개념화하고, 이를 기반으로 한 측정 도구를 활용하여 A 대학 1학년169명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 분석 결과, 신입생들의 AI 리터러시는 전반적으로 보통이상의 수준을 보였으며, 특히 AI 사용과 응용 역량은 높게 나타난 반면 모델 설계나 프로그래밍과같은 고차원 기술을 포함하는 AI 창조 역량은 낮은 수준을 보였다. 또한 전공 계열에 따라 AI 창조역량에서 유의미한 차이가 나타났으며, 인문 계열 학생이 AI 관련 전공 학생보다 낮은 수준을 보였다.
 AI 교육 경험과 요구 분석에서는 대다수의 학생이 AI 교육 경험을 가지고 있었으나 코딩 및 기초컴퓨터 지식 부족을 주요 어려움으로 인식했으며, 비전공자를 위한 교양 교과목과 생성형 AI 활용중심의 응용 과목에 대한 교육적 요구가 높았다. 이에 연구에서는 대학 교양교육에서 사용자 리터러시와생산자 리터러시 간 균형 있는 교육 체계 마련, AI 윤리와 평가 역량을 강화하는 태도 기반 교육과전공 계열별 맞춤형 교육 등을 제안하였다.

생성형 AI는 조직의 업무 처리 방식과 가치 창출 구조를 빠르게 변화시키며 생산성과 혁신을 촉진하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 이러한 기술 도입 과정에서 구성원은 불확실성과 심리적 부담을경험할 수 있으며, 이는 기술 수용과 활용에 큰 영향을 미친다. 특히 조직 맥락에서 리더의 디지털 리더십과 AI 관련 전문성은 구성원의 기술 수용, 혁신 저항 그리고 생성형 AI 사용 의도에 영향을 미치는결정적 역할을 할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 조직 내에서 생성형 AI를 활용하는 국내 직장인을대상으로 설문조사를 실시했고, 구조방정식을 활용해 변수들의 관계성을 실증적으로 분석했다. 연구결과, 리더의 디지털 리더십과 AI 리터러시는 구성원의 기술 수용 태도를 강화하는 한편 혁신 저항을완화시키는 것으로 확인되었다. 또한, 기술 수용 태도는 생성형 AI 사용 의도에 정(+)의 영향을 미치고, 혁신 저항은 사용 의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 조직 내 생성형 AI의성공적 도입과 활용을 위해서 리더의 디지털 역량 및 AI 전문성을 개발하는 것이 중요함을 시사한다.

이 연구는 대학생의 기초 문해력, 디지털 리터러시, AI 리터러시 간 구조적 관계와 디지털 리터러시의 매개효과를 검증하였다. 경북 및 경기 소재 4년제 일반대학 재학생 중 결측치가 없는 182명의 자료를 분석에 활용하였다. SPSS 31.0과 AMOS 31.0으로 기술통계·상관분석 및 경로분석을 실시하고, 경쟁모형 비교를 통해 매개 형태를 확인하였다. 매개효과는 PROCESS Macro(Model 4) 부트스트랩(5,000회)으로 검증하였다. 분석 결과, 기초 문해력은 디지털 리터러시에 정적 영향을 보였고, 디지털 리터러시는 AI 리터러시에 유의한 정적 영향을 보였다. 반면 기초 문해력의 AI 리터러시에 대한 직접효과는 유의하지 않았으며, 경쟁모형 비교에서 완전매개 모형이 채택되었다. 부트스트랩 결과 간접효과가 유의하여 디지털 리터러시의 매개효과가 확인되었다. 이는 AI 리터러시 교육에서 기초 문해력과 디지털 리터러시를 선행·연계 강화하는 단계적 접근의 필요성을 시사한다.

본 연구는 대학생 학습자가 생성형 AI를 어떻게 개념적으로 이해하고 있으며, 이러한 이해가 활용 기대와 어떠한 관계를 보이는지 를 탐색하였다. 이를 위해 대학생 38명을 대상으로 ChatGPT의 개념, 작동 원리, 향후 활용 계획에 대한 서면 응답을 수집하고 정신 모형의 관점에서 분석하였다. 연구 결과, 참여자들은 전반적으로 생성형 AI의 작동 원리를 정교하게 이해하기보다는 단순하고 직관적인 정신 모형에 의존하는 경향을 보였다. 대표적인 오개념으로는 생성형 AI를 검색엔진처럼 외부 정보를 탐색·정리하는 시스템으로 이해하는 검색엔진 모형과, 내부 정보를 조회·조합하는 시스템으로 이해하는 데이터베이스 모형이 나타났다. 또한 이러한 정신 모형은 활용 기대와도 연결되어, 생성형 AI를 정보 탐색과 자료 정리 중심으로 활용하려는 경향이 두드러졌다. 반면 비교적 정교한 이해를 보인 일부 참여자는 학습, 글쓰기, 아이디어 생성, 문제 해결 등 보다 폭넓은 활용 가능성을 제시하였다. 이에 따라 향후 대 학 교육에서는 생성형 AI의 작동 원리와 한계를 이해하도록 돕는 개념적 AI 리터러시 교육과, 이를 학습의 전 과정에서 비판적으로 활용하도록 돕는 실천적 AI 리터러시 교육이 이루어질 필요가 있다.

연구 목적: 본 연구는 대학생을 대상으로 AI 리터러시, 학습 만족도, 전공 만족도 및 삶의 만족도 간의 구조적 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다.
 연구 방법: 연구 대상은 대전광역시 소재 K 신학대학교 재학생 256명이었으며, 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 통해 분석하였다.
 연구 결과: 첫째, AI 리터러시는 학습 만족도, 전공 만족도, 삶의 만족도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습 만족도는 전공 만족도와 삶의 만족도에 정적 영향을 미쳤다. 셋째, 전공 만족도는 삶의 만족도에 정적 영향을 미쳤다. 넷째, AI 리터러시와 삶의 만족도 간의 관계에서 학습 만족도의 매개효과가 통계적으로 유의하였다. 다섯째, AI 리터러시와 삶의 만족도 간의 관계에서 전공 만족도의 매개효과가 통계적으로 유의하였다. 여섯째, AI 리터러시와 삶의 만족도 간의 관계에서 학습 만족도와 전공 만족도의 이중매개효과가 통계적으로 유의하였다.
 결론 및 제언: 본 연구는 대학생의 AI 리터러시가 학습 만족도, 전공 만족도 및 삶의 만족도를 향상시키는 중요한 요인임을 실증적으로 검증하였다. 이는 고등교육 환경에서 AI 리터러시가 학업 성과를 넘어 삶의 만족도와 같은 심리·사회적 성과로까지 확장될 수 있는지를 실증적으로 검증하였다는 그 의의가 있다.

본 연구는 유아교사의 AI 리터러시가 유아의 사회적 유능감에 미치는 영향에서 교사-유아 상호작용의 매개효과를 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 수도권, 충청권, 강원도 지역의 유치원 및 어린이집에 재직 중인 유아교사 230명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 29.0과 AMOS 24.0을 활용하여 기술통계, 확인적 요인분석 및 구조방정식 모형 분석을 실시하였으며, 매개효과의 유의성 검증을 위해 부트스트래핑을 적용하였다. 연구 결과 첫째, 유아교사의 AI 리터러시, 교사-유아 상호작용, 유아의 사회적 유능감 간에는 모두 통계적으로 유의미한 정적 상관관계가 나타났다. 둘째, 유아교사의 AI 리터러시는 유아의 사회적 유능감에 직접적인 정적 영향을 미칠 뿐만 아니라, 교사-유아 상호작용을 거쳐 간접적으로도 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되어 부분 매개효과가 검증되었다. 이러한 결과는 향후 에듀테크 및 AI 맞춤형 교육 환경에서 유아의 사회적 유능감을 증진시키기 위해, 교사의 AI 리터러시와 더불어 질 높은 상호작용의 결합이 필수적임을 시사한다. 본 연구는 AI 시대에 부합하는 교사 교육의 방향성을 제시하고, 에듀테크 환경 내 유아의 성장을 지원하기 위한 실천적 기초 자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.