논문 872편

본 연구는 대학생의 자기효능감이 AI 리터러시에 미치는 영향을 분석하고, 그 관계에서 학습참여의 매개효과를 검증하는 데 있다. 이를 위해 인천광역시에 소재한 4년제대학의 핵심교양 교과목 수강생 326명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된자료는 SPSS 30.0과 PROCESS macro(Model 4)를 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫째, AI 리터러시는 자기효능감, 학습참여와 유의한 정적 상관을 보였다. 둘째, 학습참여를 단일 매개변인으로 설정한 모형에서는 자기효능감이 학습참여를 매개로 AI 리터러시에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 학습참여를 하위요인별로구분하여 분석한 결과, 효과적인 교수와 협동적 학습은 유의한 매개효과를 보인 반면, 교수학생 상호작용은 매개효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 학습참여 하위요인 중 고차원학습은 자기효능감과 AI 리터러시 간의 관계에서 가장 큰 매개효과를나타내 핵심적인 매개 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 대학생의 AI 리터러시 향상이 단순한 기술 활용 경험이나 참여 수준에 그치지 않고, 학습자가 고차원적 사고와인지적 처리를 수반하는 학습 경험을 통해 촉진될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 자기효능감과 AI 리터러시의 관계를 학습참여, 특히 고차원학습의 관점에서 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 교양교육에서 AI 리터러시 강화를 위한 교수· 학습 설계에 시사점을 제공한다.

생성형 AI 기반 친환경 광고가 확산되고 있음에도, 이에 대한 수용자의 인식이 친환경 메시지의 수용으로 이어지는지, 아니면 그린워싱 인식으로 귀결되는지에 관한 실증 연구는 여전히 제한적이다. 본 연구는 생성형 AI로 제작된 친환경 광고에서 광고 소구 유형과 수용자의 AI 리터러시 수준이 광고 효과에 미치는 영향을 통합적으로 분석하였다. 이를 위해 생성형 AI로 제작된 친환경 광고를 활용하여 2(소구 유형: 정보 중심 vs. 가치 중심) × 2(AI 리터러시: 고 vs. 저) 집단 간 실험을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 정보 중심형 소구는 가치 중심형 소구에 비해 브랜드 태도와 친환경 브랜드 이미지를 유의하게 높였으며, 광고 태도와 그린워싱 지각에서는 뚜렷한 차이가 확인되지 않았다. AI 리터러시는 광고 태도와 브랜드 태도에 정(+)의 주효과를 보였고, 친환경 브랜드 이미지에 대해서는 소구 유형과 AI 리터러시의 상호작용이 확인되어, AI 리터러시가 높은 집단에서는 정보 중심형 소구의 효과가 강화되는 반면 AI 리터러시가 낮은 집단에서는 가치 중심형 소구의 상대적 우위가 관찰되었다. 또한, 가치 중심형 소구 조건에서 AI 리터러시 수준이 높을수록 그린워싱 지각이 증가할 것으로 예상한 가설은 지지되지 않았다. 본 연구는 생성형 AI 활용 맥락을 친환경 광고 효과 연구의 핵심 맥락으로 반영하고, 광고 소구 효과에 대한 AI 리터러시의 조절효과를 검증함으로써 AI 기반 지속가능성 커뮤니케이션의 설득 메커니즘에 대한 이론적 이해를 정교화한다. 실무적으로는 타깃 수용자의 AI 리터러시 수준에 맞춰 메시지 설계와 정보 제공 방식을 차별화할 필요가 있음을 시사한다.

4차 산업혁명 시대를 맞아 생성형 AI의 급속한 발전은 학습자가 갖추어야 할 핵심 역량에 대한 재정의를 촉구하고 있으며, 마이크로디그리는 급변하는 기술 환경에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 교육 모델로 주목받고 있다. 그러나 AI 리터러시와 같이 빠르게 진화하는 기술 영역에서 학습자의 역량 수준이 새로운 교육 제도에 대한 수용 태도에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 영향이 어떠한 심리적 기제를 통해 작동하는지에 대한 실증적 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 대학생의 AI 리터러시 역량이 AI 마이크로디그리 제도에 대한 참여의도 및 제도지지의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 선행연구를 토대로 AI 리터러시 역량을 정서, 행동, 인지, 윤리의 4가지 차원으로 측정하고, AI 자기효능감을 1차 매개변수로, 지각된 유용성과 사용용이성을 2차 매개변수로 설정한 연구모형을 구축하였으며, 참여의도와 제도지지의도를 구분하여 각각의 영향 요인을 비교 분석하였다. 경남지역 C 대학교 대학생 205명을 대상으로 구조방정식 모델 분석을 실시한 결과, AI 리터러시 역량 중 인지적 역량이 AI 자기효능감에 가장 큰 영향을 미쳤고 정서적 역량과 윤리적 역량 순으로 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 행동적 역량은 유의하지 않았으며, AI 자기효능감은 지각된 유용성과 사용용이성에 각각 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 지각된 유용성과 사용용이성은 참여의도에 모두 유의한 영향을 미쳤으나, 제도지지의도에는 지각된 유용성만이 유의한 영향을 미쳐 두 종속변수 간 차별적 영향 구조가 확인되었다. 본 연구는 AI 리터러시를 다차원 모델로 구체화하고 개인의 참여를 넘어 제도적 지지까지 확장된 통합적 연구모형을 제시했다는 점에서 학문적 기여를 하며, AI 리터러시 교육이 단순한 지식 전달을 넘어 학습자의 자기효능감 향상과 실질적 가치 인식 제고를 목표로 설계되어야 함을 시사한다. 또한 참여의도와 제도지지의도의 차별적 영향 구조는 단기적 참여 유도를 위해서는 사용 편의성을, 장기적 제도 정착을 위해서는 실질적 유용성을 강조하는 투트랙 전략이 필요함을 보여준다.

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.

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.

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 생성형 AI 기술 발전과 VUCA 환경 속에서 경영컨설팅의 디지털 전환 및 성과 증진 방안을 제시하고자 한다. 생성형 AI 도입 수준과 AI 리터러시가 의사결정 지원 품질을 매개로 컨설팅 효과성에 미치는 영향을 분석하고, 컨설턴트 역량의 조절 효과를 규명하는 것이 핵심이다. 연구 설계를 위해 국내외 컨설턴트 329명을 대상으로 설문을 실시하고 구조방정식 모델(SEM)을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, 생성형 AI 도입과 리터러시는 의사결정 지원 품질과 컨설팅 효과성에 유의한 영향을 미치며, 의사결정 지원 품질의 매개 효과가 확인되었다. 또한 컨설턴트 역량에 따른 기술의 이원적 역할이 실증되었다. 본 연구는 AI가 전문가의 성과를 증폭하는 '증강 지능'으로서의 메커니즘을 규명하여 이론적 토대를 마련하였으며, 실무적으로는 역량별 맞춤형 AI 교육 및 인프라 구축의 필요성을 제언한다. 이를 통해 인간과 기술이 공생하는 미래형 컨설팅 모델 구축에 기여하고자 한다.

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.

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 중등 예비 국어 교사들의 AI 리터러시 수준과 그 경향을 실증적으로 탐색 및 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이에 예비 국어 교사 307명을 대상으로 AILST를 활용하여 예비 국어 교사들의 전반적인 AI 리터러시 수준, AI 리터러시 수준의 학년 및 성별에 따른 AI 리터러시 수준의 차이, AI 리터러시 수준과 AI 이용 시간 및 주 사용 목적 간의 관계를 탐구하였다. 대표적인 결과로, AI 리터러시 수준이 전반적으로 보통 이상의 수준을 형성하고 있고, 2학년을 제외하고는 모두 여학생의 수준이 남학생보다 높다는 점을 확인하였다. 또 AI 리터러시 수준에 대한 학년 및 성별의 주효과가 유의미하지 않은 반면, 일부 요인들에 대해서는 상호작용 효과가 유의미한 것으로 나타났다. AI 리터러시 수준 상 집단이 다른 집단에 비해 AI 이용 시간이 상대적으로 길고, 좀더 교육 역량과 관련된 목적으로 AI를 활용하는 것으로 파악되었다. 이러한 결과들을 토대로 논의 및 시사점, 제언들을 기술하였다.

This study examines Korean language teachers’ generative AI literacy and competence development within a technology acceptance framework. Drawing on survey data from 156 teachers, the study analyzes usage patterns and the perceptual structure underlying AI integration. Although 75.6% reported monthly use, engagement remained largely introductory, centered on text-based material production. Exploratory factor analysis identified three latent dimensions: perceived instrumental utility, perceived educational effectiveness, and usage self-efficacy (cumulative variance: 74.4%). One-way ANOVA revealed that perceived instrumental utility and self-efficacy varied significantly by proficiency level, while perceived educational effectiveness remained stable across groups, functioning as a pre-formed normative belief independent of experience. Multiple regression analysis indicated that perceived instrumental utility most strongly predicted teachers’ intention to develop AI competence (β=.494, p<.001, R²=.303). These findings suggest that sustainable AI integration in Korean language education depends less on cultivating abstract educational value beliefs than on enabling teachers to exper

본 연구는 PBL을 활용한 AI 리터러시 교육이 지적장애 중학생의 AI 활용 역량과 문제해결력에 미치는 영향을 알아보는데 주요한 목적이 있다. 사전-사후 통제집단 실험설계를 사용하였으며, 연구 대상은 A광역시 소재 중학교 지적장애 학생 22명으로 실험집단과 통제집단에 각 11명씩 무선 배치하였다. 실험집단에는 PBL 기반 AI 리터러시 교육을, 통제집단에는 이론 중심의 AI 리터러시 교육을 총 12차시에 걸쳐 제공하였다. 분석 방법은 사전검사에서 집단 간 유의미한 차이가 확인되어 각 집단의 사전-사후 변화량을 산출하고 집단 간 변화량 차이를 분석하였다. 연구 결과, 실험집단은 통제집단에 비해 AI 활용 역량에서 전반(AI 응용, 사용, 창조)에서 유의미한 향상도를 보였다. 그러나 문제해결력에서는 실험집단 내 총점은 향상되었으나, 집단 간 변화량 비교에서는 문제해결력의 하위 영역 및 총점 모두 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 본 연구는 지적장애 학생의 AI 리터러시 교육을 위한 구체적인 학습 모형을 새롭게 제안하고, 그 효과를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의를 지닌다.

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.

본 연구는 스캐폴딩 기반 문제해결학습을 적용한 AI 리터러시 교육이 지적장애 학생의 자기주도학습 능력에 미치는 효과를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 A광역시 소재 중학교 특수학급에 재학중인 지적장애 학생 11명을 대상으로 단일집단 사전-사후 검사 설계를 적용하였다. 중재는 스캐폴딩 기반 문제해결학습으로 총 12차시를 실시하였다. 종속 변인은 자기주도학습 능력이며, 이를 다각적으로 파악하기 위해 학생의 자기 보고형 검사와 교사의 관찰형 검사를 병행하여 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 지적장애 학생들은 본 중재를 통해 자기주도학습 능력(내재적 동기, 학습 기회의 개방성)이 유의미하게 향상되었다고 인식하였다. 교사 관찰 평가에서도 모든 하위 영역(내재적 동기, 학습 기회의 개방성, 자율성) 및 총점에서 유의미한 향상이 확인되었다. 둘째, 중재 효과에 대한 학생과 교사 집단 간 인식 차이를 분석한 결과, 전반적으로 교사가 학생 스스로의 평가보다 긍정적으로 평정하는 경향을 보였다. 특히 ‘내재적 동기’와 ‘자율성’ 영역에서 두 집단 간 유의미한 차이가 있었으며, 교사가 학생보다 높게 평정한 것으로 나타났다. 본 연구는 지적장애 학생을 위한 AI 리터러시 교육이 단순한 기술 활용을 넘어 학습자의 자기주도학습 역량을 촉진할 수 있음을 증명하였으며, 장애 학생의 학습 발달을 평가함에 있어 다양한 주체의 상호보완적 관점이 필요함을 시사한다.

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.

본 연구는 간호대학생의 생성 AI 리터러시, 디지털 과의존, 비판적 사고성향 수준을 파악하고, 이들 변인이 디지털 피로에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 2개 지역 4년제 대학교 간호학과 재학생 191명을 대상으로 구조화된 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 26.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson 상관관계 분석, 위계적 회귀분석으로 분석하였다. 연구 결과, 대상자의 디지털 피로는 중간점수보다 높은 수준으로 나타났고, 생성 AI 리터러시와 비판적 사고성향은 중간점수보다 높은 수준, 디지털 과의존은 중간점수보다 낮은 수준으로 나타났다. 상관관계 분석 결과, 디지털 피로는 디지털 과의존과 유의한 양의 상관관계를 보였으며(r= .47, p< .01), 생성 AI 리터러시 및 비판적 사고성향과는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 위계적 회귀분석 결과, 1단계에서 생성 AI 리터러시는 유의한 영향요인이 아니었고(F=0.33, p= .57), 2단계에서 디지털 과의존을 추가한 모형은 유의하였으며(F=26.25, p< .01), 설명력은 21.8%로 증가하였다. 최종 모형에서도 디지털 과의존만이 디지털 피로의 유의한 영향요인으로 확인되었고(β= .45, p< .01), 최종 설명력은 23.3%였다(F=14.12, p< .01). 반면 생성 AI 리터러시, 비판적 사고성향, 디지털 사용시간은 유의한 영향요인으로 나타나지 않았다. 본 연구는 간호대학생의 디지털 피로가 단순한 기술 이해 수준보다 과의존적 사용 양식과 더 밀접하게 관련됨을 확인하였으며, 생성 AI 활용 교육과 함께 디지털 웰빙 및 자기조절 전략을 포함한 교육적 개입의 필요성을 제시하였다는 데 의의가 있다.

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.&#xD; 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.&#xD; 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).&#xD; 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.&#xD; 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

생성형 AI가 업무에 빠르게 들어오면서, AI가 제시한 정보를 어떻게 수용하고 검증하는지가 중요한 문제로 떠올랐다. 기존 연구가 주로 수용과 신뢰에 주목한 것과 달리, 이 연구는 정교화 가능성 모형(ELM)과휴리스틱-체계적 모형(HSM)을 바탕으로 수용과 검증이 서로 다른 개인적 자원과 연결되는지를 분석하였다.&#xD; 200명의 설문 자료를 분석한 결과, 수용(조건부 신뢰⋅지속적 활용의도)은 AI 사용경험과, 검증(핵심 사실 확인)은 사용경험이 아니라 AI 리터러시와 관련되었다. 특히 수용과 검증은 서로 거의 무관하게 나타나, 생성형 AI를 자주 쓴다고 해서 검증이 강화되는 것은 아님을 보여준다. 이는 수용의도 중심의 기존 기술수용 연구를 넘어, 책임이 큰 영역에서는 사용경험보다 리터러시에 바탕을 둔 검증이 우선되어야 함을 시사한다.

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

본 연구는 생성형 AI의 확산이 예체능 전공 교육과 창작 방식에 가져오는 변화를 분석하고, 이에 따라 AI 리터러시 개념이 어떻게 재구성될 수 있는지를 탐구하는 데 목적이 있다. 기존 AI 교육 논의가 기술 이해와 도구 활용 중심으로 전개되어 왔다면, 예체능 분야의 AI 기반 창작은 전공 기반 감각, 수행적 판단, 반복적 수정 과정, 인간과 AI의 상호작용이 결합된 복합적 실천이라는 점에서 차별성을 지닌다. 이에 본 연구는 김연아의 <죽음의 무도> 생성형 AI 광고와 BTS 영상을 사례로 선정하여, 생성형 AI 기반 창작이 어떠한 경험적·실천적·수행적·관계적 구조 속에서 이루어지는지를 분석하였다. 이를 위해 Dewey (1938)의 경험중심교육 이론, Lave and Wenger (1991)의 상황학습이론, Schechner (2002)의 퍼포먼스 이론, Latour (2005)의 행위자-네트워크 이론을 통합적으로 적용하였다. 분석 결과, 생성형 AI 기반 창작은 생성과 수정의 반복 속에서 경험이 축적되는 순환적 구조를 가지며, AI 활용 능력은 전공 기반 감각과 수행적 판단을 통해 구성되는 실천적 역량으로 나타났다. 또한 프롬프트는 단순한 입력값이 아니라 결과를 조정하고 의미를 구성하는 수행적 창작 행위로 기능하였으며, 창작 과정은 인간과 AI가 상호작용하는 협업적 네트워크 구조 속에서 이루어졌다. 본 연구는 생성형 AI 시대의 예체능 교육이 기술 중심 교육을 넘어 수행 중심 창작 교육으로 재구성될 필요가 있음을 제시하며, AI 리터러시를 창작·해석·협업을 포함하는 통합적 실천 역량으로 재정립했다는 점에서 의의를 가진다.

본 연구는 생성형 AI 리터러시 척도와 4영역(비판적 평가, 의사소통, 창의적 활용, 윤리적 활용)의 측정학적, 이론적 정당성을 Psychometric Network 패러다임으로 재검토하고, 4영역이 인접 구성개념과 형성하는 거시적 관계망을 규명하였다. 분석 자료는 한국청소년정책연구원이 2024년에 수집한 횡단조사 중 생성형 AI 사용 경험이 있는 청소년 3,375명이며, GGM, EGA와 bootEGA, 다리 중심성, NCT를 적용하여12문항 항목 수준 네트워크와 리터러시 4영역에 의인화·감정표현·유용성·지속이용 의도·학업효능감·웰빙을 결합한 10노드 구성개념 네트워크를 추정하였다. 분석 결과 첫째, EGA에서 12문항은 정확히 4개 집단으로 분리되어 이론적 4영역과 일치하였고, bootEGA에서도 차원 중앙값이 4(95% CI [4, 4])로 안정적이었으며, 영역 내 평균 부분상관(.332)이 영역 간 평균(.027)의 약 12.5배로 높아 4영역 구조가 잠재요인 가정 없이도 강력하게 성립함을 확인하였다. 둘째, 10노드 구성개념 네트워크에서 의사소통이 핵심 허브(z=1.51)로 식별되었으며, 창의적 활용은 4개 리터러시 영역 중 유일하게 인접 구성개념을 잇는 핵심 다리 노드(z=0.75)로 기능하였다. 셋째, NCT 결과 네트워크 구조는 학교급(p=.029)과 성별(p=.002)에서 유의하게 달랐고, 엣지 수준 분석에서 고등학생의 유용성과 지속이용 의도 연결을 비롯한 집단별 차이가 구체적으로 확인되었다. 전체표본 포함, 가중치 적용, Bayesian GGM 등 다섯 가지 강건성 점검에서도 핵심 결과가 일관되게 유지되었다. 본 결과는 청소년 생성형 AI 리터러시 교육이 의사소통과 프롬프트 설계 역량을 중심축으로 설계되고 창의적 활용까지 확장되어야 함을 시사하며, 학교급·성별 특성을 고려한 맞춤형 전략의 수립과 적용의 필요성을 뒷받침한다.

This study examined the effect of hotel employees’ AI literacy on management performance, focusing on the mediating role of work engagement. As AI becomes increasingly embedded in hotel operations, employees’ ability to understand, evaluate, and utilize AI is expected to influence organizational outcomes. This study investigated whether AI literacy affects both financial and non-financial performance and whether work engagement mediates these relationships. In particular, this study extends prior AI-related research in hospitality by focusing on employees’ AI capabilities rather than customer acceptance or technology adoption.&#xD; It also contributes to the literature by examining the structural relationships among AI literacy, work engagement, and management performance in the hotel industry.&#xD; Data were collected from 309 employees working at five-star hotels in Seoul and analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling with SPSS 29.0 and AMOS 29.0.&#xD; The results showed that AI literacy had a significant positive effect on work engagement. AI literacy also had significant positive direct effects on both financial and non-financial performance

Digital game-based learning (DGBL) has demonstrated notable effectiveness in general artificial intelligence (AI) literacy education, but it often falls short in addressing personalized learning needs. Traditional game-based scaffolding lacks real-time feedback, thereby limiting the students' deep c

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 연구는 초등 예비 교사의 AI 리터러시, 교사 효능감, AI 도입 태도의 교육요구도와 인과관계를 분석하여 교원양성기관의 발전 방향을 모색하고자 수행되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 예비교사들의 AI 리터러시 수준은 AI 윤리 영역에 비해 실무적인 문제 해결 및 도구 활용 역량에서 교육적 요구도가 더 큰 것으로 나타났다. 구체적으로 '수업 중 AI 도구 오류 발생 시 해결 방법 탐색'에서 가장 큰 역량 격차를 보였고, '교육용 AI 도구를 활용한 콘텐츠 생성능력'에서도 유의미한 격차를 나타냈다. 둘째, 초등 예비 교사들의 AI 교수 효능감에서는 미래 교육 변화에 대한 수용 태도는 확고하나 이를 교실에 구현하는 실무적 교수 역량에서는 큰 격차를 느끼는 것으로 나타났 다. 초등 예비 교사들은 'AI 교수법 통합 준비도'나 '맞춤형 피드백 제공' 등 심리적 마인드셋은 안정적으로 내면화하고 있었다. 반면 실제 실행 단계인 '초등학생 수준에 맞는 수업안 구성 자신감'에서 가장 큰 격차를 보였고, '안전한 AI 윤리 지도 능력'에서도 높은 격차를 나타냈다. 셋째, AI 리터러시는 AI 교사 효능감을 견인하는 선행 변인이며 하위 요소별 영향 경로가 상이하다. 결론적으로 예비 교사의 역량을 증진하려면 단순 지식 전달을 지양해야 한다. 이들이 직접 AI 수업을 개발하고 행정 자동화를 경험하며 부작용을 관리해 보는 워크숍 기반의 실천적·현장 중심적 AI 융합 교육과정 구축이 시급하다.

본 연구는 호텔외식조리 전공자들을 대상으로 인간-AI 간 창의적 협업에 있어서 AI 리터러시와 AI 할루시네이션의 영향 경로를 파악하고, 그 과정에서 유용성 지각의 매개효과를 실증적으로 검토하여 미래지향적 호텔외식조리 분야의 교육과정 설계에 필요한 실천적 시사점을 제공하고자 하였다. 주요 결과를 제시하면, 첫째, AI 리터러시는 인간-AI 간 창의적 협업의도에는 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 유용성 지각에는 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AI 할루시네이션은 유용성 지각과 인간-AI 간 창의적 협업의도에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유용성 지각은 인간-AI 간 창의적 협업의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, AI 할루시네이션과 인간-AI 간 창의적 협업의도의 관계에서 유용성 지각의 부분 매개효과가 발견되었다.

연구 목적: 본 연구는 대학생을 대상으로 AI 리터러시, 학습 만족도, 전공 만족도 및 삶의 만족도 간의 구조적 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다.&#xD; 연구 방법: 연구 대상은 대전광역시 소재 K 신학대학교 재학생 256명이었으며, 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 통해 분석하였다.&#xD; 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.&#xD; 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.

[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.&#xD; [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.&#xD; [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.&#xD; [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.

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 대학 교양 교육에서 기술적 이해, 인문사회적 성찰, 실용적 활용을 통합한 균형 잡힌 AI 리터러시 수업 모형을 개발하고, 그 효과를 실증적으로 검증하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 문헌 연구를 통해 ‘AI 이해’, ‘AI 활용’, ‘AI 개발’, ‘AI 윤리’의 네 가지 핵심 구성요소를 도출하고, 이를 기반으로 15주차 교양 수업을 설계하였다. A대학 4학년생 85명을 대상으로 단일집단 사전-사후 설계를 적용하여 수업의 효과성을 측정하였다.&#xD; 대응표본 t-검정 결과, 전체 AI 리터러시 점수는 사전(M=2.99)에서 사후(M=4.07)로 통계적으로 유의미하게 향상되었다(t=-15.21, p<.001). 모든 하위 영역에서도 유의한 향상이 나타났으며, 특히 사전 점수가 가장 낮았던 ‘AI 개발’ 영역이 가장 큰 폭으로 상승하여(M=2.32→3.48), 프로젝트 기반의 창작 활동이 효과적이었음을 시사했다. 한편, 사전 리터러시 수준은 최종 학업성취도를 유의하게 예측하지는 못했다(p=.411).&#xD; 본 연구는 대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 균형 잡힌 교육 모델을 구체적으로 제시하고 그 효과를 실증적으로 입증함으로써, 전공을 넘어선 보편적 리터러시 교육으로서 AI 교양 교육의 방향성과 실질적인 운영 방안을 제시했다는 점에서 의의를 가진다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 확산이 성인학습 체제에 미치는 영향을 단순한 기술 도입 효과의 차원을 넘어, 학습의 구조와 정당화 체계를 재구성하는 맥락의존적 상호작용 구조의 관점에서 분석하였다. 기존 논의가 생성형 AI를 학습 혁신의 도구 혹은 학습 위기의 요인으로 이분화해 온 것과 달리, 본 연구는 이를 조건에 따라 상이한 효과를 산출하는 구조적 매개 요인으로 개념화하였다. 이를 위해 최근 해외 연구와 국제 정책 문헌을 검토하고, ‘AI 리터러시’, ‘자기주도성’, ‘형평성’, ‘평가’의 4축을 중심으로 통합적 분석틀을 구성하였다. 분석 결과, 생성형 AI 환경에서 자기주도성은 개인 내부의 내재적 속성으로 환원하여 설명되기 어렵고, 리터러시 수준과 기술 활용 방식, 평가 설계와 같은 조건 속에서 형성되는 관계적·조건적 역량으로 재정의될 필요가 있음이 확인되었다. 또한 형평성은 접근성의 문제를 넘어 AI 활용의 질 격차와 학습 성과 격차가 결합되는 이중 누적 구조로 확장되며, 평가체계는 단순한 성취 측정 장치가 아니라, AI 리터러시와 자기주도성의 형성을 조정하는 핵심 구조 변수로서 과정 기반·진정성 평가로의 전환을 요구하는 것으로 나타났다. 이러한 논의를 바탕으로 본 연구는 맥락의존적 상호작용 모형(context-dependent interaction model)을 제안하였다. 이 모형은 생성형 AI의 교육적 효과가 구성되는 방식이 기술 자체에 의해 결정되는 것이 아니라, 리터러시 설계, 제도적 지원, 형평성 조건, 평가구조의 상호작용 속에서 형성되는 구조를 이론적으로 설명한다. 이는 생성형 AI 시대의 성인학습을 단순한 기술 적응의 문제가 아니라, 학습 체제의 재설계와 규범적 재구성의 문제로 이해할 필요성을 제기하며, 향후 성인학습 연구의 주요 쟁점과 방향을 제시한다.

챗GPT 등장 이후 교육 패러다임의 변화가 거세지고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 텍스트 생성 AI는 프롬프트 입력으로 사용자가 원하는 답을 신속하게 생성해 내며 다양한 작업을 수행하는 큰 장점을 지닌다. 동시에 인공 환각, 저작권 등 윤리적 사용의 문제를 가지고 있어 학습자 개인의 목적과 필요에 맞게 생성 AI를 잘 활용할 수 있는 '생성 AI 리터러시' 역량이 더욱 중요해졌다. 본 연구는 대학생을 위한 생성 AI 리터러시 역량과 하위 요소를 정의하고, 효과적인 리터러시 교육 프로그램을 제안하고자 했다. 구체적으로 생성 AI 리터러시 역량으로 '프롬프팅 역량' '결과 활용 역량' '윤리 의식 역량' 등을 도출하고 PBL 교육 모형과 접목한 생성 AI 리터러시 수업 설계 및 진행, 참여자 FGI를 통해, 최종적으로 대학 교양강의에서 활용할 수 있는 4차시 분량의 교육 프로그램을 제안했다. 추후 다양한 전공 분야의 생성 AI 리터러시 교육 모델의 기초가 될 것으로 기대된다.

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.

본 연구는 AI 기반 평가 맥락에서 AI 리터러시, 지각된 윤리적 위험, 책임있는 사용 의도 간의 관계를 분석하였다. 대학(원)생 418명을 대상으로 경로분석을 실시한 결과, AI 리터러시는 지각된 윤리적 위험과 책임있는 사용 의도에 직접적인 영향을 미쳤다. 그러나, 지각된 윤리적 위험의 전체 수준은 AI 리터러시와 책임있는 사용 의도 사이에서 유의한 매개 역할을 하지 않았다. 반면, 책임성 및 구제 불가능 위험 차원에서만 유의미한 간접 효과가 나타나 위험 차원 간 차별적 작동이 확인되었다. 이는 AI 리터러시 교육이 윤리적 위험에 대한 선별적 접근을 바탕으로 공정성 점검, 책임성 이해, 이의제기 절차 학습을 포함하는 비판적 참여 중심으로 전환될 필요가 있음을 시사한다.

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.&#xD; 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.&#xD; 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.&#xD; 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.

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

사회적인 고령화로 인해 고령층이 급속도로 증가하고 있으며, AI가 등장하고 발전하면서 고령층의 AI 관련 능력 이 중요해지기 시작했다. 그에 비해 고령층을 포함한 AI 관련 연구가 부족하다는 점에서 본 연구는 AI 리터러시, AI 서비스 수용태도, 기술적 자기효능감 간의 관계를 고찰하였다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원 2024년 디지털정보격 차실태조사 데이터에서 만 55세 이상 중고령층에 해당하는 1,938명의 자료를 바탕으로 분석하여 결과를 도출하였다. 결과에서는 AI 리터러시가 AI 서비스 수용태도에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 그 관계를 기술적 자기효능감이 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 중고령층에게 AI 리터러시가 자기효능감과 AI 서비스 수용태도에 영향력을 미치 는 것을 의미한다. 현재에도 AI 기술은 발전하고 있으며, 고령층 또한 AI 관련 기술을 사용하고 있다는 점에서 고령층을 대상으로 AI 리터러시와 기술적 자기효능감을 함양하는 것은 매우 중요하다. 현재의 국가정책만으로는 AI 리터러시와 기술적 자기효능감을 함양하기에 한계가 있으므로, 연령별 특성을 고려한 맞춤형 AI 리터러시 교육과 자기효능 프로그 램들을 활용한 교육을 도입해야 한다.

본 연구의 목적은 중학교 기술 교과에서 학생들의 인공지능 리터러시와 인공지능 윤리감수성을 함양하기 위한 AI 윤리 및 과의존 예방 중심의 교육프로그램을 개발․적용하고 학습자의 긍정적인 변화와 교육적 효과를 탐색하는 데 있다. 이를 위해 2022 개정 기술․가정과 교육과정 성취기준을 분석하고, AI 원리 이해, AI 윤리 및 과의존 예방, 웹앱 제작 프로젝트 등을 포함한 총 10차시의 프로그램을 ADDIE 모형에 따라 개발하였다. 개발된 프로그램은 전문가 타당도 검증을 거쳐 수정․보완되었으며, D 광역시 중학교 3학년 167명을 대상으로 적용되었다. 연구 결과, 프로그램 적용 후 학생들의 인공지능 리터러시는 전체 및 모든 하위 영역에서 통계적으로 유의미한 수준의 향상이 확인되었다. 인공지능 윤리감수성의 경우 통계적으로 유의한 향상이 확인되었으나, 이는 하위 요인 중 ‘책임지각’ 영역에서의 뚜렷한 개선에 의한 부분적인 성과인 것으로 분석되었다. 질적 분석 결과에서도 학생들은 생성형 AI의 한계와 오류 가능성을 비판적으로 인식하고, AI 사용 과정에서의 윤리적 책임의 중요성을 내면화한 것으로 확인되었다. 본 연구는 기술 교과 맥락에서 AI 기술의 기능적 이해뿐만 아니라 AI 윤리 및 과의존에 대한 비판적 태도를 통합적으로 함양할 수 있는 실천적 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 AI 시대 공학 글쓰기 맥락에서 공학계열 대학생의 AI 리터러시와 글쓰기 자기효능감 간의 관계를 분석하고, 창의융합역량의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 생성형 AI 활용 경험이 있는 공학계열 대학생 452명의 설문 자료를 분석하였다. 연구 결과, 세 변인 간에는 유의미한 정적 상관관계가 나타났으며, AI 리터러시는 글쓰기 자기효능감에 직접적인 영향을 미치는 동시에 창의융합역량을 통해 부분 매개되는 것으로 확인되었다. 이는 AI 리터러시가 다양한 정보와 지식을 연결 및 재구성하는 창의융합역량을 촉진시키며, 이러한 과정이 글쓰기 자기효능감 형성에 중요한 역할을 함을 보여준다. 또한 공학 글쓰기 교육은 서로 다른 학문 분야의 지식과 관점을 연결하는 융·복합 학습으로 확장될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전 속에서 베트남 한국어 학습자의 ChatGPT 수용 요인과 사용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 기술수용모형(TAM)을 기반으로 의인화 변인을 포함한 확장 모형을 제안하고, 베트남 한국어 학습자 323명을 대상으로 설문조사를 실시한 후 PLS-SEM으로 분석하였다. 분석 결과, 사회적 영향은 지각된 유용성, 사용 용이성, 의인화에 모두 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 의인화는 학습자의 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한 태도는 사용 의도를 가장 강하게 예측하는 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 학습자들이 ChatGPT를 단순한 도구가 아닌 상호작용적 학습 지원 체계로 인식하고 있음을 보여준다. 이러한 인식이 태도와 지속적 사용의도 형성에 영향을 미친다는 점을 시사한다. 본 연구는 의인화 변인을 통합하여 TAM을 확장하였다는 점에서 학문적 의미를 지닌다. 따라서 베트남 한국어교육 맥락에서 AI 기반 교수·학습 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공한다.