논문 872편

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 대학생의 행위주체성이 AI 리터러시에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2026년 3월 30일부터 4월 7일까지 인천광역시에 소재한 4년제 I대학 재학생 487명을 대상으로 행위주체성과 AI 리터러시 데이터를 수집하였으며, 탐색적 요인분석, 상관관계 분석, 중다회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 행위주체성과 AI 리터러시의 모든 하위요인 간에는 전반적으로 유의한 정적 상관관계가 나타났다. 둘째, 행위주체성이 AI 리터러시에 미치는 영향을 분석한 결과, 자기효능 및 성장동기, 목표설정 및 실행역량, 성찰 및 공동체 지향성은 AI 리터러시에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능 및 성장동기의 영향력이 가장 크게 나타났다. 반면 협력 및 사회참여는 AI 리터러시 전체에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 또한 AI 리터러시 하위요인별로 행위주체성의 영향 양상이 다르게 나타났다. 본 연구는 AI 리터러시가 단순한 기술 활용 능력을 넘어 학습자의 자기주도성 및 실행 역량과 밀접하게 관련된 복합적 역량임을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 대학 교양교육에서 AI 리터러시 함양을 위해서는 기술 중심 교육을 넘어 자기주도적 학습과 성찰적 사고를 강화할 수 있는 교육적 접근이 필요함을 시사하였다.

본 연구는 생성형 AI 활용과 관련하여 개인의 AI 리터러시와 직무특성이 기술수용태도를 매개로 AI 사용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 최근 생성형 AI는 단순하고 반복적인 성격의 업무를 자동화하는 도구를 넘어서 복잡하고 비정형적인 문제 해결을 지원하는 업무 파트너로서 기능이 확장되고 있다. 이에 따라 AI 기술의 도입과 활용을 설명하기 위해 사용자 개인의 역량과 직무 환경을 함께 고려할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 대한민국 수도권에 재직 중인 직장인 324명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 구조방정식 모형을 활용하여 가설을 검증하였다. 분석 결과, AI 리터러시와 직무특성은 모두 기술수용태도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 기술수용태도는 AI 사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기술수용태도는 AI 리터러시와 AI 사용의도 간의 관계에서는 부분매개 효과를, 직무특성과 AI 사용의도 간의 관계에서는 완전매개 효과를 보이는 것으로 확인되었다. 특히, 직무특성은 AI 리터러시보다 더 큰 영향력을 보였으며, 이는 생성형 AI 활용이 개인의 역량보다 업무 환경에 의해 더 크게 좌우될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 기존의 기술수용모형 연구 논의를 확장하여 생성형 AI와 관련된 기술 수용의 메커니즘을 설명하고, 조직 차원의 직무 설계 및 AI 도입 전략에 실무적 시사점을 제공한다.

본 연구는 성인학습자의 AI 리터러시가 생성형 AI 학습활용의도에 미치는 영향을 검증하고, 이 과정에서 디지털 자기효능감의 매개효과와 기술불안의 매개 및 조절효과를 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내 평생학습 프로그램에 참여한 성인학습자 412명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 부트스트래핑 기반 매개효과 분석, 위계적 회귀분석을 통해 분석하였다.
 분석 결과, 첫째, AI 리터러시는 생성형 AI 학습활용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 디지털 자기효능감은 AI 리터러시와 생성형 AI 학습활용의도 간의 관계를 유의하게 부분 매개하였다. 셋째, 기술불안 역시 두 변인 간의 관계에서 유의한 부분 매개효과를 나타냈으나, 그 간접효과의 크기는 디지털 자기효능감보다 상대적으로 작았다. 넷째, 기술불안은 디지털 자기효능감이 생성형 AI 학습활용의도에 미치는 정(+)의 영향을 유의하게 약화시키는 조절효과를 보였다.
 이러한 결과는 성인학습자의 생성형 AI 학습활용의도가 AI 리터러시라는 인지적 역량뿐 아니라 디지털 자기효능감과 기술불안이라는 심리적 요인의 상호작용 속에서 형성됨을 보여준다. 따라서 성인 대상 생성형 AI 교육은 단편적인 기능 습득 중심을 넘어, AI 리터러시 향상, 디지털 자기효능감 강화, 기술불안 완화를 통합적으로 반영하는 방향으로 설계될 필요가 있다.

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 교육 환경 전반에 구조적 변화를 촉진하고 있으며, 학습자에게 요구되는 역량 또한 기존의 지식 습득 중심에서 디지털 기반의 문제 해결 역량 중심으로 전환되고 있다. 그런데도 불구하고 기존 연구는 AI 리터러시, 자기효능감, 창의성, 만족, 학업 성취도 간의 관계를 통합적으로 설명하는 구조적 모형을 제시하는 데에는 한계가 있으며, 특히 학습자 유형(일반 대학생 vs. 직장인 대학생)에 따른 차이를 함께 고려한 실증 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 연구를 위해 충청북도 C 시에 소재한 대학에 재학 중인 일반 대학생과 직장인 대학생을 대상으로 자료를 수집하였으며, 분석은 SPSS 26버전과 Smart PLS 4.0 통계프로그램을 이용하여 통계적으로 검증하였다. 연구 결과 첫째, AI 리터러시 자기효능감과 창의성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AI 리터러시, 자기효능감, 창의성은 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 만족은 학업 성취도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 조절 효과 검증 결과 AI 리터러시와 창의성 간의 관계에서는 일반 대학생이 더 강하게 나타났으며, AI 리터러시와 만족 간의 관계에서는 직장인 대학생이 더 강하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점을 논의하였다.

대규모 언어모델에 기반한 생성형 인공지능이 답변의 정확성, 진실성, 안전성 등을 희생하면서까지 무조건 사용자에게 동조하면서 승인을 구하는 AI 아첨 현상은 대규모 언어모델의 훈련 과정에서 필연적으로 발생하는 구조적 문제일 뿐만 아니라 보편적인 인간의 인지적 편향으로부터 비롯하는 근본적 문제에 해당한다. 이는 AI 아첨을 선호하는 사용자들의 반응에 의하여 더 많은 이익을 얻을 수 있는 AI 기업들의 상업적 유인에 의해 강화된다. 최근 우리나라와 EU에서는 인공지능에 관한 일반법을 제정하여 신중한 규제를 시작하였지만 아첨 문제를 해결하기에 충분치 않다. 우리나라에서 규제가 적용될 수 있는 예외적 경우가 있기는 하지만 그럼에도 불구하고 인공지능사업자에게 기술적 조치를 요구하는 방식만으로는 AI 아첨이 발생하는 구조적 양상을 해소하기에 부족하다. AI 아첨 현상은 인공지능사업자가 기술적 조치에 의하여 제어할 수 있는 문제가 아니기 때문이다. EU에서는 영향력이 크거나 위험성이 높은 AI 행위가 상당히 심각한 신체적 또는 기본권 침해적 피해를 야기한다면 아예 금지하는 방식으로 규제하거나, 그 정도에 이르지 않는 상태에서는 투명성 의무에 의하여 AI 모델의 설계 및 작동 방식에 관한 정보를 제공하게 한다거나 AI 리터러시 의무를 선언하는 정도여서 규제가 과중하거나 과소하다. AI 아첨 현상은 궁극적으로 현재 AI 정렬 패러다임의 근본적인 한계를 반영한다. 이러한 한계를 해결하기 위한 기술적 혁신이 미흡한 상황에서 만연히 기다릴 수는 없으므로 당장 우리 사회와 구성원들을 보호할 수 있도록 합리적 규제방식을 고안할 필요가 있다. 일단 사용자가 AI 모델이 제공하는 답변의 편향 가능성과 효용의 한계를 이해하고 AI 아첨으로부터 스스로를 보호할 수 있도록 최대한 AI 리터러시 및 비판적 사고력을 함양할 수 있어야 한다. 사용자가 자신의 위험 부담 하에 AI 모델을 사용한다는 법적 현실이 정당성을 가지려면 사용자의 정확한 판단을 도울 수 있을 정도의 충분한 정보가 제공되어야 한다. 이러한 적극적 설명의무의 구체적 이행 방안으로서 인공지능 사업자는 AI 아첨 현상에 대하여 다양한 AI 테스팅을 통하여 어떤 분야에서 어떤 식의 아첨 현상이 이루어질 수 있는지 분석한 자료를 제공하고, 그 결과 사용자가 어떠한 피해를 입을 수 있는지에 대한 위험을 고지하는 방식으로 사용자에게 세분화된 구체적 사용 지침을 정기적으로 제공해야 할 것이며,

국내 대학에서 AI 리터러시 교육이 빠르게 확대되고 있으나, 이러한 교육이 광고 전공 대학생의 AI 수용에 어떤 심리적 경로를 통해 기여하는지에 대한 실증적 검증은 아직 충분하지 않다. 본 연구는 사회인지이론을 기반으로, 광고 전공 대학생의 AI 리터러시가 창작 자기효능감을 매개로 AI 협업 수용 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 국내 4년제 대학 광고 관련 전공 재학생 158명을 대상으로 PROCESS Macro Model 4를 활용하여 분석한 결과, AI 리터러시는 창작 자기효능감에 유의한 정적 영향을 미쳤으며, 부트스트래핑에 의한 간접효과가 유의하게 나타나 창작 자기효능감의 매개 기제가 확인되었다. 직접효과는 비유의한 반면, 통제변수인 기술 낙관주의가 협업 수용 의도의 가장 강력한 직접 예측 변인으로 나타나, 태도적 경로와 역량적 경로의 공존이 시사되었다. 다만 창작 자기효능감에서 협업 수용 의도로 이어지는 개별 경로는 경계선 수준(p=.05)에 위치하여, 향후 보다 큰 표본을 통한 재검증이 요구된다. 이러한 결과는 AI 리터러시가 협업 의도에 직접 영향을 미치기보다 창작 자기효능감이라는 심리적 경로를 통해서만 그 효과가 전달될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 AI 교육에서 기술 숙련과 함께 창작 자기효능감 증진이 병행되어야 함을 제언한다.

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

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.
 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.

본 연구는 통합기술수용이론(UTAUT)을 이론적 기반으로 교원의 생성형 AI 도입의도 형성에 영향을 미치는 요인을 규명하고, AI 리터러시의 조절효과를 분석하였다. 부산시 초등학교⋅중학교⋅고등학교⋅특수학교 교원 437명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 성과기대⋅노력기대⋅사회적 영향⋅촉진조건을 독립변수로, AI 리터러시를 조절변수로, 생성형 AI 도입의도를 종속변수로 설정하여 다중회귀분석과 조절회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, UTAUT의 네 가지 요인 모두 도입의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 촉진조건의 영향력이 가장 강하게 나타났다. AI 리터러시는 노력기대와 사회적 영향이 도입의도에 미치는 영향을 완화하는 방향으로, 촉진조건의 영향은 강화하는 방향으로 각각 유의하게 조절하였다. 반면 성과기대에 대한 조절효과는 확인되지 않았다. 이러한 결과는 AI 리터러시가 기술수용 요인의 성격에 따라 조절 방향을 달리하는 이중적 역할을 수행함을 나타내며, 교원의 생성형 AI 활용 확산을 위해서는 AI 리터러시 수준에 따라 차별화된 연수 설계와 제도적 지원이 병행되어야 함을 제시한다.

본 연구는 대학생의 AI 활용 학습경험이 AI 리터러시에 미치는 영향을 살펴보고, 이 과정에서 자기주도학습의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 최근 생성형 AI 기술의 확산으로 대학 교육환경이 빠르게 변화함에 따라 대학생의 AI 활용 경험이 AI 리터러시 형성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 관심이 증가하고 있다. 이를 위해 대학생 460명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 27.0과 Hayes의 PROCESS Macro Model 4를 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫째, AI 활용 학습경험은 AI 리터러시 및 자기주도학습과 유의한 정적 상관관계를 나타냈다. 둘째, AI 활용 학습경험은 AI 리터러시에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기주도학습은 AI 활용 학습경험과 AI 리터러시 간의 관계에서 부분매개효과를 가지는 것으로 확인되었다. 이는 AI 활용 학습경험이 자기주도학습 수준을 향상시키고, 향상된 자기주도학습이 다시 AI 리터러시를 높이는 데 영향을 미친다는 것을 의미한다. 본 연구는 생성형 AI 시대 대학생의 AI 리터러시 형성과정을 실증적으로 검증하였다는 점에서 의의를 가지며, AI 활용 교육과 자기주도학습 역량 강화를 연계한 교육적 접근의 필요성을 시사한다.

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 연구의 목적은 기독교교육 교수자의 AI 리터러시 진단을위한 예비 척도를 개발하고, 델파이 조사를 통해 문항의 내용타당도를 검증하는 데 있다. 최근 생성형 AI의 확산으로 기독교교육 현장에서도 AI 활용 역량과 윤리적 분별력의 중요성이 강조되고 있으나, 기독교교육의 특수성을 반영한 AI 리터러시 진단 도구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 국내외 AI 리터러시 및 기독교교육 관련 선행연구를 분석하여 예비문항을 구성한 후, 기독교교육 전문가, 교육공학 전문가 및 현장 전문가로 구성된 12명의 전문가 패널을 중심으로 두 차례의 델파이 절차를 수행하여 문항의 타당성을 검토하였다. 자료 분석은 평균, 표준편차, 최빈치, 왜도, 사분위수, 내용타당도 비율(CVR), 합의도, 수렴도를 중심으로 수행하였다. 연구 결과, 초기 4개 영역 30 문항은 수정·보완 과정을 거쳐 내용타당도가 확보된 4개 영역 25문항의 예비 척도로 정리되었다. 도출된 예비 척도는 AI 디지털 도구 및상호작용 활용, AI 결과물의 활용과 비판적 평가, AI 기반 창의적 소통과 협업, AI 윤리 및 사회적 책임 실천의 네 영역으로 구성되었다. 본 연구는 기독교교육의 특수성을 반영한 AI 리터러시 진단 예비 척도를 제안하였다는 점에서 의의를 가지며, 향후 교수자 연수와 AI 윤리교육, 그리고 후속 타당화 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

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.
 It also contributes to the literature by examining the structural relationships among AI literacy, work engagement, and management performance in the hotel industry.
 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.
 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

본 연구는 공학계열 대학생의 생성형 AI 고도활용을 프롬프트 작성 전략과 비판적 검증의 결합 양상으로 유형화하고, 유형별 AI 리터러시 수준 차이를 분석하는 데 목적이 있다. 분석 결과, 공학계열 대학생은 비판적 검증보다 프롬프트 작성 전략을 더 높은 수준(=2.745)으로 활용하고 있었다. 그리고 생성형 AI 고도활용에 대한 유형화 결과 전반적 중저활용형, 고프롬프트-검증결핍형, 저프롬프트-검증우세형, 전반적 고활용형의 네 개의 유형으로 도출되었다. 또한 이러한 유형에 따라 AI 리터러시 전체와 하위변인 수준 모두에서 유의한 차이가 나타났다. 이를 바탕으로 프롬프트를 능숙하게 작성하는 능력이 곧 산출물을 검증하는 능력으로까지 이어지지 않는다는 점을 규명하였다. 이는 생성형 AI 활용 교육에서 프롬프트 작성 능력뿐 아니라 산출물의 정확성, 근거, 출처를 비판적으로 검증하는 교육이 함께 이루어져야 한다는 점을 시사한다.

연구목적 본 연구는 체육계열 대학생을 대상으로 AI 리터러시(이해, 활용, 평가, 윤리)가 자기효능감 및 학습몰입에 미치는 영향과 자기효능감이 학습몰입에 미치는 영향을 실증적으로 검증하는 데 목적을 두고 있다. 연구방법 충남 소재 S대학교 체육계열 대학생을 대상으로 2026년 3월부터 4월까지 약 2개월간 구글폼을 활용한 온라인 설문조사를 실시하였으며, 최종 214부를 분석에 활용하였다. 수집된 자료는 SPSS Statistics 29.0과 AMOS 24.0을 활용하여 빈도분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 다중회귀분석 및 단순회귀분석을 실시하여 연구결과를 도출하였다. 결과 도출된 연구결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, AI 리터러시의 하위요인 중 윤리, 평가, 이해는 자기효능감에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미친 반면, 활용은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, AI 리터러시의 하위요인 중 윤리만이 학습몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이해, 활용, 평가는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 자기효능감은 학습몰입에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 결론 체육계열 대학생의 자기효능감 및 학습몰입 형성에 있어 AI 리터러시의 윤리 차원이 일관되게 밀접한 관련을 보이는 핵심 요인으로 나타났다. 이는 체육계열 AI 교육이 도구적 활용 숙련을 넘어 윤리적 판단력을 포함한 통합적 역량 구조로 확장될 필요가 있으며, AI 윤리를 정규 교과의 핵심 축으로 다룰 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 외국인 대학생과 내국인 대학생을 비교하여 국내 중등 교육과정을 이수한 외국인 대학생의 생성형 AI 활용 양상, AI 리터러시 수준 및 생성형 AI 관련 교육 요구를 분석하고자 하였다. 총 166명을 대상으로 설문 조사하고 분석한 결과, 국내 중등 교육과정을 이수한 외국인 대학생은 생성형 AI 활용 빈도 전체값에서는 내국인 대학생과 통계적으로 유의한 차이를 보였으나 외국인 대학생과는 차이가 나타나지 않았다. 반면 AI 리터러시 전체값에서는 세 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 세 집단 모두 AI 활용과 AI 자기효능감은 높게 나타났으나 AI 이해와 AI 윤리 및 실천은 상대적으로 낮았다. 또한 생성형 AI 관련 교육 요구 전체값에서도 세 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 세 집단 모두 학업 활용, 프롬프트 작성, AI 도구 선택 및 활용 전략, 정보 검증 및 편향 판단에 대한 교육 요구는 높게 나타났다. 본 연구는 국내 중등 교육과정을 이수한 외국인 대학생을 연구 집단으로 설정하여 생성형 AI 관련 특성을 분석하였다는 점에서 의의가 있으며 향후 대학의 외국인 유학생 대상 생성형 AI 교육에서 국내 중등 교육과정 이수 경험을 고려한 맞춤형 교육과 지원 체계 마련이 필요함을 제언하였다.

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.

AI 리터러시가 모든 학습자의 보편적 기초소양으로 요구되고 있으나, 초･중등 학생의 AI 리터러시를 체계적으로 측정할 수 있는 현장 적합형 진단도구는 충분히 개발되어 있지 않다. 본 연구는 OECD(2025) AI 리터러시 프레임워크를 이론적 기반으로, 한국 초･중등 교육 현장에 적합한 AI 리터러시 진단도구를 탐색적으로 개발하고 그 활용 가능성을 현장 적용을 통해 검토한 기초 단계 연구이다. 진단도구 개발을 위해 전문가 검토를 실시하였으며, 이후 C지역 디지털 기반 교육혁신 연구학교에 재학 중인 중학생을 대상으로 2025년 8월(사전)과 11월(사후) 온라인 설문을 실시하여 내적 일관성 신뢰도, 대응표본 t검증, 효과크기 분석을 수행하였다. 그 결과, 5개 영역 25개 문항으로 구성된 진단도구가 개발되었으며, 전문가 검토를 통해 문항별 타당도 평균 4.50점, 내용타당도･설명력･유용성 각 4.88점(5점 만점)의 예비적 내용타당도가 확인되었다. 사전검사 전체 참여자(N=2,583) 자료에 기반한 Cronbach's 는 영역별 .867∼.918, 전체 척도 .969로 내적 일관성이 확인되었다. C지역 중학생 대응표본(N=796)에 대한 사전-사후 분석 결과, 5개 전 영역에서 통계적으로 유의미한 AI 리터러시 향상이 확인되었으며(p<.01∼.001), 25개 문항 중 21개(84%)에서 유의한 변화가 나타났다. 다만 본 연구는 확인적 요인분석이나 구조방정식 모형을 통한 심리측정적 타당화에 앞서는 기초 단계 연구로서, 향후 엄밀한 타당화 연구와 효과 검증 연구가 후속될 필요가 있다.

본 연구는 예비 유아교사들을 대상으로 인공지능 리터러시와 인공지능 지식, 인공지능 교사효능감, 그리고 인공지능의 교육적 활용 의도의 관계를 검증하고, 나아가 인공지능 교사효능감의 매개효과를 살펴보았다. 도출된 결과를 제시하고 논의하면 다음과 같다. 첫째, 인공지능 리터러시와 인공지능 지식은 인공지능 교사효능감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 인공지능 리터러시는 인공지능의 교육적 활용 의도에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 인공지능 지식은 인공지능의 교육적 활용 의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 교사효능감은 인공지능의 교육적 활용 의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 인공지능 리터러시와 인공지능의 교육적 활용 의도의 관계에서 인공지능 교사효능감의 완전매개효과가 나타났고, 인공지능 지식과 인공지능의 교육적 활용 의도의 관계에서는 인공지능 교사효능감의 부분매개효과가 확인되었다. 따라서 예비 유아교사들의 인공지능 교육적 활용 의도는 인공지능 리터러시나 인공지능 지식이 요구되지만 인공지능을 교육적 도구로 활용할 수 있다는 교사효능감이 수반되어야만 가능할 것이다.

This study aimed to identify the effects of artificial intelligence (AI) literacy, AI ethical awareness on intention to use AI among nursing students, as well as determining the factors that influence their intention to use AI.
 A total of 149 nursing students from three universities participated in the study. Data were collected using structured questionnaires and analyzed using t-tests, ANOVA, Pearson’s correlation coefficients, and hierarchical regression analysis with the SPSS 25.0 program. The factors influencing nursing students’ intention to use AI in the hierarchal multiple regression analysis were intention to participate in AI education (β=.26, p=.001), experience with AI education (β=.24, p=.002), experience of ChatGPT use (β=.21, p=.003), and AI literacy (β=.18, p=.012). The model 3 explained 27.6% of the variance in intention to use AI (F=12.27, p<.001). To enhance intention to use AI, there is a need to develop systematic AI education programs should include a balanced combination of AI-related practical training and ethics education in the nursing curriculum.

This study analyzed the effects of generative artificial intelligence (AI) characteristics and AI literacy on self-efficacy and continuance intention among tourism major university students. Based on Social Cognitive Theory, a structural equation model was employed to verify the hypothesized relationships. The results indicated that interactivity, convenience, and AI literacy had significant positive effects on self-efficacy, which in turn positively influenced continuance intention. However, contextual awareness showed no significant effect. The study highlights the importance of enhancing interactivity, convenience, and systematic AI literacy education when applying generative AI to tourism education. These findings provide practical educational strategies to improve learners’ self-efficacy and promote sustainable AI-based learning.

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.
 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).
 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.

Objectives: This study qualitatively explores how young children develop an emerging understanding of AI literacy and ethical awareness through play-based interactions with AI robots. It examines how a multidimensional AI literacy construct, integrating affective, behavioral, cognitive, and ethical components, unfolds within authentic early childhood educational contexts.
 Methods: The participants included 103 children (aged 4-5) and four teachers from two kindergartens in D City, South Korea. Ten sessions of play-based activities, centered on understanding, applying, evaluating, and ethical awareness were conducted using an Alpha Mini robot (NAVER CLOVA). Data sources, including video recordings, observation notes, teacher journals, and focus group interviews, were analyzed through thematic analysis of interaction episodes using MAXQDA 2024.
 Results: Three main themes and nine sub-themes were identified. First, the children demonstrated an emerging understanding of AI mechanisms, recognizing technical limitations while perceiving robots as emotionally relatable entities. Second, they employed strategic behaviors, such as modifying speech and regulating turn-taking, to

본 연구는 중학생의 인공지능 리터러시와 창의적 문제해결력 증진을 목적으로 프로젝트 기반 인공지능 로봇 교육 프로그램을 개발하고, 교육적 효과를 실증적으로 분석하였다. 프로그램은 ADDIE 교수설계 모형에 따라 학습자․환경․교육과정 분석 결과를 토대로 설계되었으며, 전문가 타당도 검증과 파일럿 적용을 거쳐 단계적으로 정교화되었다. 개발된 프로그램은 Kilpatrick의 프로젝트 학습 모형을 기반으로 ‘목적 설정–계획–실행–평가’의 4단계 교수․학습 구조로 조직되었다. 중학교 기술 교과의 문제해결 학습 특성을 반영하여 실생활 수송 문제를 탐색․정의하고, 이를 해결하기 위한 로봇 하드웨어 설계․제작, 로봇 제어 프로그래밍, 인공지능 컴퓨터 비전 모델 생성 및 적용을 통합적으로 수행하도록 구성하였다. 교수․학습 매체로 LEGO SPIKE Prime 로봇 교구와 Python 기반 프로그래밍 환경, 웹 기반 머신러닝 도구를 활용하였다. 총 18차시로 구성된 최종 프로그램은 서울 소재 중학교 3학년 학생 34명을 대상으로 6주간 적용되었으며, 단일집단 사전–사후 설계를 통해 인공지능 리터러시와 창의적 문제해결력의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 두 변인 모두 사전 대비 사후 점수가 통계적으로 유의하게 향상되었으며, 학습자 인식 분석을 통해 정량적 결과를 보완적으로 해석하여 프로그램의 효과를 종합적으로 확인하였다. 본 연구는 중학교 기술 교과 맥락에서 인공지능 로봇 교육의 적용 가능성을 제시하며, 인공지능 리터러시와 창의적 문제해결력 증진을 위한 교육 프로그램 개발에 이론적․실천적 시사점을 제공한다.

본 연구는 간호대학생의 인공지능 리터러시, 인공지능활용을 위한 준비도, 간호정보활용역량 수준을 조사하고, 간호정보활용역량에 영향을 미치는 요인을 규명하는 것을 목표로 하였다. 본 연구는 경남 J대학 간호대학생 186명을 대상으로 한 기술적 상관관계 연구이다. 2025년 6월부터 7월까지 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하고, SPSS 21.0을 이용하여 t-검정, ANOVA, Pearson 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. AI 리터러시, AI 활용을 위한 준비도, 간호정보활용능력의 평균 점수는 각각 5점 만점에 3.36±0.49점, 4점 만점에 2.07±0.42점, 5점 만점에 3.75±0.59점이었다. 간호정보활용 능력은 AI 리터러시(r=.507, p<.001) 및 AI 활용을 위한 준비도(r=.261, p<.001)와 유의미한 양의 상관관계를 보였다. 다중 회귀 분석 결과, AI 리터러시만이 간호정보활용능력의 유의미한 예측 변수였으며(β=.48, p<.001), AI 활용을 위한 준비도는 유의미한 예측 변수가 아니었다. 회귀 모델은 간호정보활용능력의 분산 중 26%를 설명했다. 이러한 결과는 간호대학생의 간호정보활용능력을 향상시키기 위해 태도 형성보다 AI 활용 능력 교육을 우선시해야 함을 시사한다. 간호교육과정에 AI활용 능력 교육을 체계적으로 통합할 것을 권장한다.

인공지능 기술이 인간의 의사결정과 사회구조 전반을 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡으면서 초등학생 시기부터 인공지능의 개념과 작동 방식, 데이터의 의미, 절차적 사고, 기술의 윤리적 함의를 이해하는 능력을 기르는 것이 중요한 교육적 과제로 부상하고 있다. 그러나 실제 초등 인공지능 교육은 체험 위주의 단기 활동이나 도구 조작 중심으로 운영되는 경우가 많아, 인공지능 리터러시의 구성 요소를 체계적이고 통합적으로 학습하기에는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로 초등학생이 실생활 맥락의 문제를 탐색하고, 데이터를 기반으로 사고하며, 알고리즘적 절차를 구성하고, 기술의 사회적 결과를 성찰하는 경험을 제공하기 위해 프로젝트 기반 학습(PBL)의 구조를 적용한 교수·학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 문헌 분석과 교육과정 검토를 통해 모형 설계 원리를 도출하고, AI 리터러시 기반 6단계 PBL 모형을 제시하였다. 전문가 타당화((S-CVI/Ave=0.91)를 통해 모형의 내용 타당도를 검증하였으며, 각 단계별 교수·학습 활동을 구체화하였다. 본 연구의 모형은 기존의 도구 중심 인공지능 교육의 한계를 극복하고 초등 교육의 맥락에서 실행 가능한 실천적 틀을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.

본 연구에서는 2024년 한국청소년정책연구원에서 전국 중·고등학생을 대상으로 실시한 ‘청소년의 생성형 AI 이용 실태조사’ 결과를 활용하여, 청소년의 생성형 AI 활용 목적에 따른 잠재유형을 도출하고, 각 유형에 대한 소속 가능성이 개인적 특성이나 인공지능 리터러시와 어떠한 관련을 갖는지 분석하였다. 생성형 AI 활용 경험이 있는 중·고등학생 3,959명을 대상으로 생성형 AI 활용 목적 문항을 이분화하여 잠재계층분석(LCA)을 실시한 결과, ‘최소 활용형’, ‘성과 지향 활용형’, ‘흥미·탐색 활용형’, ‘광범위 활용형’의 4개 유형이 확인되었다. 이어 각 유형에 속할 사후확률을 종속변수로 한 회귀분석(유효표본 N=3,470) 결과, 학년과 인공지능 리터러시는 유형 구분을 설명하는 핵심 요인으로 나타났다. 그러나 그 영향의 방향과 크기는 유형별로 상이한 것으로 확인되었다. 학년이 높을수록 성과 지향 및 광범위 활용형 소속 확률은 증가한 반면, 흥미·탐색 활용형은 감소하였다. 인공지능 리터러시는 흥미·탐색 및 광범위 활용형 소속 확률을 유의하게 높였으나, 성과 지향 활용형에서는 유의하지 않았다. 본 연구는 생성형 AI 활용을 사용 여부나 빈도가 아니라 활용 목적과 맥락에 따라 이질적인 유형으로 파악할 필요성을 탐색한 데에 의의가 있다. 향후 이와 같은 청소년의 생성형 AI 활용 유형을 고려하여, 생성형 AI 시대의 시민교육은 비판적 평가 능력과 시민으로서 책임감 있는 판단 역량을 기를 수 있는 방향으로 설계되어야 할 것이다.

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) technology necessitates a fundamental shift in educational goals—from the simple transmission of standardized knowledge to fostering learners’ abilities to collaborate with AI, solve complex problems, and generate new value. This study implemented an AI-integrated chemistry class that emphasized the interpretation of regression models, targeting general high school students, to examine its impact on students’ AI literacy and knowledge-information processing competency. The class covered two topics—surface tension and gases—each organized into five stages: concept introduction, AI modeling, model interpretation, explanation introduction, and summary. Students’ AI literacy and knowledge-information processing competency were measured through pre- and post-tests and analyzed using the Wilcoxon signed-rank test to examine differences before and after the class. In addition, students’ perceptions of the class were collected through a post-survey and qualitatively categorized to identify response patterns. The results revealed statistically significant improvements in students’ AI literacy and knowledge-information processing competen

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 연구에서는 ADDIE 모형을 바탕으로 생성형 AI를 활용한 인공지능 융합 그림책 만들기 프로그램을 개발하고 이를 초등학교 저학년 학생 32명을 실험집단 16명과 통제집단 16명으로 구분하여 적용함으로써 인공지능 리터러시 역량 강화와 통합적 사고력 향상에 미치는 효과를 정규성 검사에 따라 t검정 및 비모수 검정을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 기존 수업에 비해 생성형 AI를 활용한 인공지능 융합 그림책 만들기 프로그램은 학생들의 인공지능 리터러시 역량 강화에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다(Z=4.651, p<.001). 또한, 개발된 수업은 질적 분석을 통해 논리적 글쓰기 역량과 수업 참여를 증진했음을 확인하였다.

본 연구는 공연예술 전공 대학생들을 대상으로 창작 수단으로서 생성형 인공지능의 사용의도에 영향을 미치는 인지적, 심리적 요인을 살펴보았다. 연구대상은 공연예술 전공 대학생 189명이며, 설문조사를 통해 자료를 수집하고 경로분석을 활용하여 변수 간 인과관계를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 리터러시는 지각된 용이성과 지각된 유용성에 모두 유의한 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 심리적 저항감은 지각된 유용성에 부적(-) 영향을 미쳤으나, 사용의도에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 정적(+) 영향을 미쳤으며, 넷째, 지각된 용이성과 지각된 유용성은 모두 사용의도에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 공연예술 전공 대학생들이 생성형 인공지능을 창작 수단으로 활용하기 위해서는 인공지능 리터러시를 강화하고 심리적 저항감을 완화함으로써 지각된 용이성과 유용성을 높이는 것이 중요함을 시사한다. 또한 생성형 인공지능을 창의성을 대체하는 기술이 아닌 창작을 확장하는 협업 도구로 인식하도록 하는 교육적 접근이 필요하다. 본 연구는 기술수용모델의 확장을 통해 공연예술 분야에서 생성형 인공지능 수용의 인지적·심리적 메커니즘을 규명하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 향후 예술교육 현장에서의 인공지능 활용 방향에 대한 실천적 시사점을 제공한다.

본 연구는 사회복지 분야에 확산되고 있는 인공지능 활용 환경에서 요구되는 인공지능 리터러시의 현황과 교육적 함의를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 학술 데이터베이스를 활용하여 관련 문헌 45편을 분석하고, 실천·연구·교육 영역으로 구분하여 검토하였다. 분석 결과, 실천 및 연구 영역에서는 관련 논문이 다수 확인되지만, 교육 영역에서는논문 편수가 제한적인 것으로 나타났다. 또한 국내 사회복지학과 교육과정을 분석한 결과, 인공지능 및 디지털 관련 교과목을 개설한 대학은 일부에 불과하며, 체계적인 교육과정 반영은 아직 미흡한 수준으로 나타났다. 본 연구는 인공지능 리터러시 개념과 역량을 정리하고, 사회복지 교육과정에서 이를 통합적으로 반영할 필요성을 기술하였다. 그리고 사회복지 교육에서 인공지능 리터러시의 필요성을 문헌 및 교육과정 분석 결과를 통해 제시하였다. 이는향후 교육과정 개편 및 정책적 논의를 위한 기초자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.

인공지능 기술의 확산은 학교 교육에서 인공지능 교육의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 교육부는 놀이·체험 중심 학습을 초등 인공지능 교육의 핵심 방향으로 제시하였으며, 2022 개정 교육과정에서는 인공지능을 활용한 실생활 문제 해결 역량과 창의적 사고 역량 함양을 강조하고 있다. 이에 본 연구는 노벨엔지니어링 기반의 학생 체험 중심 인공지능융합교육 프로그램을 개발·적용하고자 하였다. PDIE 모형에 따라 총 10차시로 설계하였으며, 인공지능 교육 플랫폼 엔트리를 활용하여 구현하였다. 초등학교 6학년 학생을 대상으로 적용한 결과, 인공지능 리터러시와 컴퓨팅사고력에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타나 본 프로그램의 교육적 효과와 현장 적용 가능성을 확인하였다.

This study aimed to identify the relationships among artificial intelligence (AI) literacy, AI anxiety, and problem-solving ability and to examine factors influencing problem-solving ability among nursing students. This cross-sectional descriptive survey included 151 nursing students from two universities in G Metropolitan City. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way ANOVA, Pearson’s correlation coefficients, and hierarchical multiple regression analysis with SPSS 25.0. Problem-solving ability showed a significant positive correlation with AI literacy and a significant negative correlation with AI anxiety. Hierarchical multiple regression analysis revealed that AI literacy and perceived academic achievement were significant factors influencing problem-solving ability. The final model explained 37.4% of the variance in problem-solving ability.
 These findings suggest that educational strategies are needed to enhance AI literacy and provide tailored learning support according to students’ perceived academic achievement levels to improve problem-solving ability among nursing students.

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

최근 생성형 AI를 개인적인 상담을 위해 사용하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 해당 이용 효과를 실증적으로 살펴본 학술 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 챗지피티(ChatGPT)와의 대화가 지각된 정서적 지지를 통해 이용자의 외로움에 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 자료 수집은 2025년 5월 국내 조사 전문기관이 보유한 성인 남녀 패널 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 이뤄졌다. 분석 결과, 챗지피티와의 대화는 지각된 정서적 지지를 증가시킴으로써 외로움 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 한편, AI 설득 리터러시가 높은 집단에서는 챗지피티와의 대화가 이용자의 외로움을 감소시키는 효과를 보인 반면 낮은 집단에서는 오히려 외로움이 증가하는 역효과가 확인되었다. 본 연구 결과는 생성형 AI 기반 대화 서비스가 인간의 외로움을 완화할 수 있음을 경험적으로 입증하는 동시에 해당 효과가 이용자의 AI 리터러시 수준에 의해 조절될 수 있음을 보여준다.

This essay offers a case study of the experience of teaching first-year English major students Arthur Conan Doyle’s “A Scandal in Bohemia” by integrating ChatGPT into a literature exercise. One of the course’s weekly assignments asked the students (all English majors, mostly freshmen) to convert Irene Adler’s letter that appears in the ending of the short story into six-panel comic strips by writing a specific set of prompts into ChatGPT and editing the resulting images. Investigating six assignment samples whose engagement with the chatbot demonstrates each student’s different understanding of and creative relationship with the tool, the essay suggests that with the help of ChatGPT’s multimodal function to draw illustrations the students ventured into creative terrain where they could reimagine Doyle’s source story. This intermedial exercise also underlines the role of prompts, which are becoming a new writing genre. Ultimately, AI technology calls for a reconsideration of pedagogical practices and goals to utilize prompt technologies as a new writing mode for the so-called digital natives in English classes.