논문 872편

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.

최근 영어작문 교육에서는 개별화된 피드백 제공의 중요성이 강조되고 있으나, 실제 수업에서는 시간과 환경의 제약으로 충분한 피드백이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 대학생을 대상으로 영어작문 수업에서 챗지피티(ChatGPT)를 활용한 피드백 제공과 작문 형식 다변화의 교육적 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 선교영어 수강자를 대상으로 챗지피티를 활용하여 형식적·내용적 피드백을 제공하고 다양한 문화권과 연령대에 적합한 글 형식으로 변환하는 활동을 설계·적용하였다. 설문과 질적 분석 결과, 챗지피티는 문법뿐 아니라 통일성, 응집성, 논리적 연결 등 내용적 피드백도 제공하는 것으로 나타났으며, 형식 변환 활동에 대해서도 높은 만족도가 확인되었다. 또한 영어 학습에 도움이 된다는 긍정적 인식과 향후 활용 의향도 높게 나타났다. 다만 오류와 환각 가능성이 있어 학습자의 비판적 활용과 교수자의 적절한 지도가 필요함을 시사한다. 본 연구는 챗지피티를 활용한 영어 작문 수업에 있어서 교육적 시사점을 제공해 준다.

이 글은 생성형 인공지능 챗GPT가 시를 어떻게 읽고 어떤 방식으로 의미를 구성하는지를 점검하고, 그 문학적·비평적 의의를 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 인공지능 기술의 확산으로 시 창작에 대한 논의는 활발하게 진행되고 있으나, 시 읽기와 감상의 영역에서 AI가 수행하는 해석의 작동 방식과 그 한계를 체계적으로 고찰한 연구는 상대적으로 부족하다.
 이 글에서는 김소월 ｢엄마야 누나야｣, 백석 ｢멧새소리｣, 이육사 ｢광야｣, 장석남 ｢좁은 봄｣ 네 편의 시를 대상으로 하여, 챗GPT의 해석이 어떤 자료에 기반하고 어떤 논리 구조를 따르며 어떤 오류를 발생시키는지를분석하였다. 그 결과 챗GPT는 대중적으로 널리 알려진 작품과 연구 축적이 많은 작품일수록 기존 논의를 안정적으로 재현하며 구조적이고 체계적인 답변을 구성하였다. 반면 문헌 정보가 부족한 작품에서는 외부 정보를 요청하거나 제공받을 때 이를 중심 해석 틀로 과도하게 재배치하는 ‘정보 결합형 해석’이 두드러졌고, 존재하지 않는 판본을 만들어내는 인공지능 환각 등 한계도 확인되었다.
 또한 인간의 비평이 보여주는 문화적 맥락·정서적 깊이와 질감에 비해챗GPT의 해석은 안정적이지만 기계 직물의 균일함의 가지는 단점을 피할 수는 없었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 인공지능을 활용한 시읽기의 가능성과 동시에 그 구조적 한계를 함께 밝혔다. 이는 AI를 어떻게 활용하고 보완해야 하는지에 대한 시사점이 될 수 있을 것이다.

본 연구는 생성형 AI, 특히 챗GPT의 활용 인식에 있어 전공별 차이를 규명하고, 이를 토대로 대학 교육 현장에서의 맞춤형 대응 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 삼육대학교 8개 전공군(신학, 인문사회, 보건복지, 약학, 간호학, 과학기술, 미래융합, 문화예술) 23개 학과 재학생 830명을 대상으로, 활용 목적·적용 분야·평가 요소·기초 역량의 4개영역, 총 22개 세부 항목을 설문 조사하였다. 분석은 대응표본 t-검정을 통해 전공별 현재 만족도와 미래 중요도의 차이를 검증하고, IPA(Importance–Performance Analysis)와 Borich 요구도 분석을 병행하여 개선 우선순위를 도출하였다. 그 결과, 간호학·신학·약학 전공에서 전반적인 인식 격차가 가장 크게 나타났으며, 모든 전공군에서 ‘허위정보 방지기술’(Borich=5.12), ‘팩트체크 시스템’(4.98), ‘오남용 처벌 기준’(4.87), ‘윤리 교육’(4.82)이 상위 1~4위 개선 항목으로 공통 도출되었다. 반면, ‘코딩 역량’과 ‘이미지 생성’은 과학기술·미래융합 전공군에서, ‘취미 정보 탐색’은 인문사회· 문화예술 전공군에서 상대적으로 높은 요구도를 보였다. 이러한 결과는 전공 특성과 요구 수준을 반영한 차별화된 AI 리터러시 및 윤리 교육 과정 설계, 교수자 연수 프로그램 개발, 대학 차원의 AI 활용 가이드라인 수립의 필요성을 시사한다. 본 연구는 IPA와 Borich 분석을 결합해 교육 개입의 정량적 근거를 제공함으로써, 생성형 AI 시대 고등교육의 형평성과 효과성을 동시에 제고하는 실천적 모델을 제시한다.

본 연구는 생성형 AI 기반 교과목 수업 참여 전・후 대학생의 디지털 리터러시 역량과 학습전이 효과의 변화를 분석하고, 챗GPT 활용 실태를 조사하였다. 경상남도 소재 I대학교의 교양 교과목 ‘챗GPT 이해와 활용’을 수강한 52명을 대상으로 단일집단 사전-사후 설계를 적용하여 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, AI 기술 활용 능력(p<.001), 디지털 콘텐츠 제작 능력(p<.001), 비판적 사고력(p=.008) 모두에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 학습전이 수준 또한 유의미한 변화(p=.037)를 보인 것으로 확인되었다. 특히 고학년, 이공계열 남학생에서 변화 폭이 상대적으로 더 컸다. 또한 수업 이후 챗GPT 활용 목적이 검색 중심에서 ‘과제’와 ‘학습 도우미’ 등으로 확대되었다. 본 연구는 대학 수업에서 생성형 AI 도입의 교육 효과를 실증적으로 검증하였으며, 향후 AI 리터러시 교육 설계를 위한 기초자료를 제공하였다.

Recent advances in machine translation have expanded its perceived applicability beyond informational texts to the domain of literary translation, particularly through the use of large language models with prompt-based interaction. However, literary translation differs fundamentally from general translation in that it requires the recreation of aesthetic form, cultural context, and narrative voice rather than the mere transfer of propositional meaning. Accordingly, this study investigates the extent to which neural machine translation (NMT) and ChatGPT-based translation have developed in comparison with earlier machine translation outputs. In addition, it examines whether ChatGPT-based translation outperforms NMT in literary translation tasks through automatic evaluation, expert assessment, and quantitative error analysis. The results indicate that ChatGPT demonstrates overall improvements in translation quality and stronger contextual understanding, suggesting its potential usefulness as a supportive tool in literary translation. Nevertheless, persistent limitations remain, including omissions, overgeneration, lexical inconsistency, inadequate handling of out-of-vocabulary items,

본 연구는 대학생들이 전공 과제 수행 과정에서 챗GPT를 어떻게 활용하고 있으며, 그 과정에서 어떠한 어려움과 이점, 그리고 인식 및 태도 변화를 경험하는지를 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 다양한 전공의 대학생 11명을 연구참여자로 선정하고, 반구조화된 심층면담을 통해 수집된 자료를 Colaizzi의 현상학적 분석 절차에 따라 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 대학생들은 챗GPT를 정보 탐색, 아이디어 발상, 글쓰기 및 기획 지원, 기술적 문제해결 등 전공 과제 수행의 전 과정에서 다층적으로 활용하고 있었다. 둘째, 챗GPT 사용 과정에서 정보 신뢰성 부족, 과의존으로 인한 사고력 저하 우려 등 부정적 경험이 나타났으나, 즉각적 피드백과 창의적 사고 촉진 등 긍정적 측면도 공존하였다. 셋째, 학생들은 챗GPT 경험을 통해 지식 암기 중심에서 비판적 분석과 재구성 중심으로 학습 인식이 전환되는 태도 변화를 보였다. 이러한 결과는 챗GPT가 단순한 답변 제공 도구가 아니라 학습자의 사고 확장과 자기주도적 학습을 지원하는 교육적 자원으로 기능할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 대학생의 실제 경험에 기반하여 전공 과제에서 챗GPT를 효과적으로 활용하기 위한 방향성과 교양교육 차원의 AI 활용 교육의 필요성을 제안한다.

Recent advances in artificial intelligence (AI) have brought about profound transformations across many domains of human life. In academia—particularly in foreign language education—one area that demands systematic adaptation and investigation is AI-based translation, which has demonstrated remarkable growth since the emergence of Neural Machine Translation (NMT) in 2016. However, the operational paradigm of NMT primarily relies on one-to-one processing of parallel corpora at the lexical, sentential, and paragraph levels in order to secure equivalence. This processing framework reveals inherent limitations in capturing deep intra-textual mechanisms across global context and in integrating extra-linguistic factors into the generation of translation outputs.
 With the advent of generative AI–driven translation systems, exemplified by ChatGPT, a paradigm shift has occurred, raising the need for translators and educators to assume new roles in translation practice, pedagogy, and professional application. In response, this study proposes the necessity of developing specialized prompts for translation tasks and seeks its theoretical foundation in classical text-linguistic frameworks

본 연구는 수업도구로써 챗GPT 사용에 대해 대학생들의 주관적 인식을 도출하여 유형화하기 위해 진행된 연구이다. 연구방법은 대학생의 주관적 인식을 살펴보기 위하여 Q방법론을 적용하였고, Q표본은 챗GPT에 대한 문헌고찰, 대학생들에 대한 심층인터뷰, 온라인 설문지 등을 통해 최종 40개의 진술문을 선정하였다. 연구에 참여한 P샘플 수는 총 39명이다. 분석결과, 제1 유형(n=20)은 ‘적극 활용 자기주도형’, 제2유형(n=7)은 ‘신중한 정보 검증형’, 제3유형(n=8)은 ‘편리 유용 기능중심형’, 제4유형(n=4)은 ‘탐색적 초기 진입형’ 으로 분류되었다. 연구결과, 제2유형의 다소 보수적이고 방어적인 유형특성을 제외하고 나머지 3개 유형에서 대학생들은 챗GPT에 대해 기본적으로 긍정적인 인식 특성을 보여 주고 있다. 본 연구는 교육분야에서 대학생이 부작용없이 윤리적이면서도 효과적으로 챗GPT로 대표되는 인공지능을 활용하는 방안을 강구하는 연구의 첫걸음으로써 의의가 있다.

본 연구는 중등 예비 음악교사의 디지털 시민성 인식 수준과 AI 리터러시 인식 수준, 그리고 두 영역 간의관계를 분석하였다. 전국 사범대학 및 교육대학원 음악교육 전공 예비 음악교사 191명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였으며, 측정도구의 신뢰도와 타당도는 모두 양호하였다. 분석 결과, 예비 음악교사의 디지털 시민성 인식 수준은 전반적으로 높은 편이었으나, ‘소통과 참여’ 영역은 상대적으로 낮게 나타났다. AI 리터러시인식 수준 또한 전반적으로 높은 수준을 보였으며, 하위 영역 중 ‘능력’은 디지털 시민성과 가장 높은 상관을보여, 예비 음악교사의 기술적 숙련과 디지털 시민성 향상이 상호 보완적인 관계임을 확인하였다. 또한, 학교현장 실습 경험과 AI 관련 음악수업 수강 여부에 따라 일부 영역에서 유의한 차이가 나타나, 실습 중심의 경험과 관련 교육이 예비 음악교사의 AI 리터러시 인식 수준과 활용 능력 향상에 중요한 영향을 미침을 시사한다.
 이러한 결과는 첫째, 음악교육에서 AI 활용 교육과 디지털 시민성 교육의 통합 필요성을 강조하며, 둘째, 실습중심의 경험과 관련 수업이 예비 음악교사의 AI 리터러시 인식 수준과 활용 능력 향상에 기여함을 보여준다.
 셋째, 예비 음악교사 교육과정 설계와 교수법 개발에 실질적 근거를 제공함으로써, 기술 이해와 윤리적 성찰을동시에 강화할 수 있는 교육적 방향성을 제시한다.

본 연구의 목적은 AI 기술과 윤리, 디지털 리터러시 그리고 교육학과 관련된 전문가들의 의견을 바탕으로 델파이조사 방법론을 적용하여 AI 리터러시의 정의를 도출하고 AI 리터러시의 구성 요소들의 정의를 정립하여 프레임워크를 제시하기 위함이다. 델파이조사에 참여한 전문가는 1차와 2차가 동일하였으며 모두 10명이었다. 자료수집은 1차는 2024년 12월 20일에서 12월 31일까지, 2차는 2025년 1월 6일부터 1월 12일까지 온라인 서베이로 진행되었다. 1차 조사는 두 가지 유형의 영역(AI 리터러시의 정의 관련, AI 리터러시 프레임워크의 7개 하위 요소와 각각의 정의 관련)으로 나누어 객관식 선택형 질문, 5점 척도형 질문, 완전 개방형 질문 문항을 사용하였다. 2차 조사는 1차에 사용했던 설문에서 취합된 의견에 대한 분석을 바탕으로 개발된 AI 리터러시의 정의와 7개 하위 요소들의 정의를 제시하고 동의 정도를 5점 리커트(Likert) 척도로 평가하였고 최종 프레임워크 개발을 위한 피드백 청취를 위해 완전 개방형 문항도 포함하였다. 1, 2차 조사 결과를 토대로 AI 리터러시의 최종 정의가 제시되었고, AI 리터러시의 7개 핵심 요소의 정의를 정립하여 프레임워크를 제안하였다. 마지막으로 연구의 함의와 한계점을 기술하고 후속 연구를 제언하였다.

이 연구는 생성형 AI 시대의 교양교육의 방향성을 생각해 보는 데 있다. 2022년 말 새롭게 등장한 생성형 AI는 2년 동안 대학의 연구, 교육 등 다양한 분야뿐 아니라 인간의 삶에도 많은 영향을 미치고 있다. 이에 생성형 AI에 대한 연구와 생성형 AI 가이드라인 데이터를 키워드 분석 방식을 통해 확인하여 2년 동안 생성형 AI에 있어 어떤 문제를 대학 교육이 고민하고 있는가를 확인하였다. 이를 통해 표절과 윤리 교육의 필요성을 확인하였다. 또한 새롭게 논의되기 시작한 생성형 AI 리터러시 연구를 살펴보아 대학 교양교육의 방향성을 확인하였다. 전공과 삶에 있어 기초 교육이 될 수 있는 대학 교양교육은 기술에 대한 수용성을 높이는 것이 중요한 것이 아니라, 학습자가 빠르게 변화하는 기술에 영향을 받는 사회를 이해하고 이를 바탕으로 주체적이고 비판적이고 윤리적으로 자신의 삶을 디자인할 수 있는 방법을 고민할 수 있도록 설계하는 것이 필요하다. 현 시점에서 이러한 논의는 기술에 경도된 대학 교양교육의 변화를 경계하며 다시 한번 인문학 교육 및 비판적 사고 교육의 본질을 고민하게 하는 데 중요한 의미를 가진다 하겠다.

음악교육 논의에서 최근 인공지능(AI) 관련 논의가 활발해졌으며, 생성형 인공지능의 활용방안 역시 적극적으로 제시되고 있다. 그러나 ‘AI 리터러시’ 논의는 아직 음악교육에서는 활발하지 않다. AI 기술에 대한 윤리적ㆍ비판적 성찰의 빈곤은 국악교육에서 더욱 두드러질 수 있다. 국악교육에서 AI 관련 윤리적 성찰의 무게중심은 국가주의적 당위와 해석 편향성의 문제이고, 이는 결국 ‘국악은 무엇인가’의 질문으로 이어진다. 국악교육에서 비판과 성찰 없는 무조건적인 AI 활용은 오히려 역효과를 낳을 수도 있다.
 국악교육을 포함한 음악교육은 AI 시대에 그 혁신적 전환을 요구받고 있고, 그 핵심 키워드는 AI ‘기술’이 아니라 그에 관련한 ‘인간’이다. 기술종속의 교육은 곧 기술이 지배하는 다수자 중심의 교육이며, 그러한 함정을 딛고 개별 인간의 삶이 기술보다 우선하는 가치를 확인하는 음악교육이 되어야 한다. 교육과정 개정이 이러한 시대적 과제를 얼마나 반영하고 있는지에 대한 비판적 성찰과 점검이 후속과제로 요구된다.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내외 AI 리터러시 관련 연구의 주요 주제를 비교하는 것이었다. 2020년 1월부터 2024년 9월까지 발표된 문헌 중 AI 리터러시의 하위 요소가 명시된 논문을 수집하고, TF-IDF를 적용한 시계열 분석과 토픽 모델링 기법을 사용해 주요 연구 주제를 도출했다. 연구 결과, 국내 연구는 주로 학습 프로그램 개발, 교사 중심 연구 및 평가등 실천적 접근에 중점을 두었다. 반면 해외 연구는 AI 리터러시의 이론적 프레임워크와 특정 맥락에서의 활용 가능성을 연구하는 데 주력하고 있었다. 본 연구의 결과는 AI 리터러시 연구 주제의 전반적 경향과 국내외 차이를 이해하기 위한 기초 자료를 제공한다.

본 연구는 예비교사의 학습 과정에서 AI 교육적 활용이 AI 리터러시와 학습성과에 미치는 영향을 탐색하고자 하였으며, 이를 통해 교수-학습 과정에서 다양한 AI의 교육적 활용방안을 모색하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구 대상은 서울 서대문구 소재 교육대학원 교직 수강자 59명이었으며, 편의표집으로 실험, 통제집단에 무선으로 할당하였다. 실험집단과 통제집단 모두 동일하게 생성형 AI, AI 도구와 소프트웨어, AI의 교육적 활용의 3개 모듈에 대한 교육을 받은 후 진행한 교수설계 실습에서 실험집단은 교재, 수업자료, 문헌과 더불어 생성형 AI, AI 도구를 활용하였으며, 통제집단은 교재, 수업자료, 문헌만을 활용하였다. 연구 결과, 첫째, 실험집단이 통제집단보다 AI 리터러시 전체 및 모든 하위요소에서 유의미한 차이를 보여 AI의 교육적 활용이 예비교사의 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 둘째, 실험집단이 통제집단보다 학습성과 전체 및 모든 하위요소에서 유의미한 차이를 보여 AI의 교육적 활용이 예비교사의 학습성과에 긍정적인 영향을 미쳤음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 AI의 교육적 활용이 예비교사의 AI 리터러시와 학습성과를 높일 수 있다는 결론을 내릴 수 있었으며, 향후 교원양성 기관에서 AI의 교육적 활용 방법에 대한 제고를 통해 과목 및 학습자특성에 알맞은 교육적 처방의 제시가 필요함을 시사하였다.

This study examines the impact of AI literacy on ethical attitudes using a scenario-based approach. AI literacy, comprising four components—Use & Apply AI, Know & Understand AI, Detect AI, and AI Ethics—was measured using the AI Literacy Scale (AILS). Ethical attitudes were evaluated across four scenarios: personalized healthcare (Medical), AI hiring (Hiring), crime prediction (Crime), and autonomous weapons (Weapon), based on eight ethical principles, including privacy, accountability, safety, and fairness. Participants with higher AI literacy demonstrated more positive attitudes across all scenarios. Use & Apply AI showed the most consistent influence on ethical attitudes, while other components had context-specific effects. Higher agreement with AI technologies also correlated with reduced ethical concerns in Hiring and Weapon scenarios. This study underscores the importance of AI literacy, particularly application skills, in shaping ethical attitudes. It calls for targeted education and public engagement to address the ethical challenges posed by AI technologies.

최근 생성형 인공지능(AI) 기술의 발전으로 학교 교육에서도 AI 활용의 필요성이 증가하면서, 교사 AI 리터러시(역량)에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구는 AI 융합교육이 보편화될 학교교육에서 교사의 AI 리터러시의 개발과 평가가 중요시된다는 점을 감안하여, 교사 AI 리터러시에 대한 자기평가 문항을 개발하고자 하였다. 이를 위한 연구방법으로 본고는 기존의 교사 디지털 리터러시에 관한 국내외 연구문헌과 디지털 역량 프레임워크에 대한 메타분석을 통해 공통된 핵심 구인들을 추출하여, 이를 Eisner(2002)의 교사의 세 가지 전문 지식 개념틀에 접목하여 AI 리터러시 평가 틀로 새롭게 구성하였다. 이렇게 구성된 자기평가 문항은 아홉 가지 영역(AI의 기본 원리 이해, 데이터 과학 기초 지식, AI의 교육적 응용, AI 도구 현장 활용, 프로그래밍 기초 지식, 실제 문제 해결 능력, AI 윤리 이해, 사회적 영향 분석, 책임감 있는 AI 사용)에서 총 36문항으로 이루어지게 되었다. 이 문항의 내용 및 구성적 타당성을 검토하기 위해 참여적 설계 접근법을 활용하여 개발한 AI 리터러시 평가 문항들을 현장 교사들에게 시범 적용하였고, 그 결과를 연구참여자들과의 초점집단인터뷰(FGI)를 통해 피드백 결과를 반영하여 최종적인 교사 AI 리터러시 자기평가 문항을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 자기평가 척도는 교사들이 AI 시대의 기술적 환경에 맞춰 자신의 교육적 역량을 검토하고 개발할 수 있는 유용한 도구도서 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 학문 목적 발표 수업에서 생성형 인공지능을 활용하여 발표 자료를 제작하고 수정하는 과정을 탐구하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 본고에서는 한국어 학습자가 AI 도구인 ChatGPT와 Gamma 프로그램을 이용해 발표 자료 초안을 작성하고 이를 비판적으로 평가 및 수정하는 과정을 AI 리터러시 역량과 메타 인지적 사고의 측면에서 분석하였다.
 연구 결과 학습자들은 AI 도구를 활용해 발표 자료 초안을 작성하며 시간 절약과 효율성을 경험했으나, AI 결과물의 부정확성으로 인해 비판적 검토와 수정이 필요함도 알게 되었다. 특히 프롬프트 입력 능력과 결과물 평가 및 수정 능력 등 AI 리터러시 역량의 중요성이 강조되었으며, 학습자 간 메타 인지 전략의 차이가 수정 과정에서 두드러지게 나타났다. 또한 학습자들은 본 수업에서 AI를 활용해 본 경험이 전반적으로 긍정적이었으며, 본 수업을 통해 향후 AI를 활용하는 데에 필요한 교훈을 마련할 수 있었다고 평가했다. 한편, 학습자들은 스스로 자료를 수정하는 것보다 교수자의 실시간 피드백을 선호하는 경향을 보여, AI 리터러시를 강화하고 메타 인지 전략 활용에 대한 부담을 낮출 수 있는 교육 프로그램 개발을 후속 연구로 제안하였다.

This study aimed to investigate the effectiveness of QuillBot in enhancing both AI literacy and affective engagement among Korean EFL college students in academic writing classes. Twenty students participated in process-oriented writing instruction that incorporated teacher and QuillBot-generated feedback. Quantitative data were collected through background surveys and questionnaires measuring students’ AI literacy, and the analysis was conducted using SPSS. Qualitative data were gathered from open-ended responses, reflective journals, and semi-structured interviews, which were thematically analyzed. The statistical analysis revealed that using QuillBot significantly improved students’ AI literacy competencies, with the greatest enhancement in technology proficiency, followed by information processing, while creative production and digital ethics showed the same level of improvement. Moreover, qualitative analysis revealed that integrating QuillBot into writing classes increased students’ motivation and interest in English composition, reduced their anxiety while enhancing their confidence in writing, and showed their satisfaction with the combined teacher-AI feedback approach. The

목적 본 연구는 대학생들의 AI 리터러시 향상을 위해 의사소통능력과 비판적 사고 성향의 상호작용을 검증하고, 전공계열에 따른조절효과를 분석함으로써 교육적 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다.
 방법 이를 위해 2024년 10월 7일부터 11월 7일까지 인천광역시에 위치한 4년제 I 대학의 재학생 237명을 대상으로 데이터를수집하고 SPSS 29.0을 이용하여 기술통계 및 상관분석을 수행하였으며, 매개효과와 조절효과 검증을 위해 PROCESS macro 4.2를 사용하여 분석하였다.
 결과 첫째, 대학생의 의사소통능력이 비판적 사고 성향을 매개로 AI 리터러시에 미치는 영향을 살펴본 결과, 의사소통능력은 비판적사고 성향에 유의미한 영향을 미쳤으며, 비판적 사고 성향은 AI 리터러시에 유의미한 영향을 미쳤다. 의사소통능력이 AI 리터러시에미치는 직접효과는 유의하지 않았으나, 비판적 사고 성향을 통한 간접효과가 유의하여 비판적 사고 성향의 완전 매개효과가 검증되었다. 둘째, 대학생의 전공계열이 의사소통능력과 AI 리터러시 간의 관계를 조절하는지 살펴본 결과, 전공계열은 의사소통능력과AI 리터러시 간의 관계를 유의미하게 조절하였다. 이공계열 학생의 경우 의사소통능력이 AI 리터러시에 가장 강한 영향을 미쳤으며, 인문사회계열 학생은 중간 수준의 영향을 보였다. 반면, 예술체육계열 학생의 경우 그 영향이 상대적으로 약화되었으나 여전히 유의미하였다.
 결론 본 연구 결과는 교양교육 차원에서 AI 리터러시 향상을 위한 교육을 설계하고 교육의 효과성을 제고하는 데 활용될 수 있다.

연구목적: 본 연구는 구조방정식 모형(SEM)을 활용하여 초･중등 교사의 AI 리터러시와 윤리 인식이 AI 학습 행동 의도에 미치는 영향을 조사하는 것을 목적으로 한다. 특히, AI 리터러시와 윤리 인식이 교사의 사회적 선을 위한 AI 활용에 대한 인식, 자기 효능감, 그리고 궁극적으로 AI 학습 행동 의도에 어떻게 영향을 미치는지를 탐색하였다.
 연구방법: 본 연구는 AI 교사 연수 프로그램에 참여한 초･중등 교사 318명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. AI 리터러시와 윤리 인식이 AI 학습 행동 의도에 미치는 직･간접적인 영향을 분석하기 위해 구조방정식 모형(SEM)을 적용하였다. 연구 모형의 검증을 위해 확인적 요인 분석(CFA)과 경로 분석을 활용하여 데이터를 분석하였다.
 연구결과: 연구 결과, AI 리터러시는 AI 자기 효능감과 윤리 인식에 유의미한 직접적 영향을 미쳤으며, 윤리 인식은 교사의 사회적 선을 위한 AI 활용 인식에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, AI 자기 효능감과 사회적 선을 위한 AI 활용 인식은 AI 학습 행동 의도의 강력한 예측 변인으로 확인되었다.
 논의 및 결론: 본 연구는 교사의 AI 교육 참여를 촉진하는 데 있어 AI 리터러시와 윤리 인식의 중요성을 강조한다. AI 리터러시를 강화하면 AI 관련 교수 활동에 대한 교사의 자신감을 높일 뿐만 아니라, AI 활용에 대한 윤리적 고려 또한 강화될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 예비유아교사들의 AI 리커러시 강화를 위한 교육과정 구성에서 고려되어야 하는 요소들을 탐색하고자현장 교원들의 요구를 탐색하기 위해서 수행되었다. 이를 위해 연구방법은 FGI 기법을 사용하였다. 문헌 분석을 통해서3개 영역 3개 질문을 구성하였다. FGI 대상은 현장경력 3년에서 6년까지의 유아교육기관 교사 5인을 선정하였다. 연구자들과 5명의 현장 교원들은 3개의 문항에 대해 FGI를 수행하였고, FGI를 통해서 산출된 담화의 내용을 연구자들과교사 5인이 함께 의미를 추출하였다. 그 결과 대학교육의 충분성 4개 의미, 현장에서 중요한 교원 역량 5개 의미, 인공지능 관련 역량 3개 의미를 포함하여 모두 12개의 의미가 추출되었다. 추출된 의미를 기반으로 교육과정의 편성 방향으로 다양한 놀이주제를 활용한 수업계획 및 운영의 실제 교과, 대인관계의 기술(유아 및 학부모), 공동체 의식과 소통방법, 인공지능 기초 교과목, 인공지능과 수업 설계, 인공지능 활용교육을 제시하였다.

This study was conducted to review previous studies on digital literacy education for the elderly and to suggest progressive directions for digital literacy education for the elderly based on the results. As a result of analyzing through the Research Information Service RISS), 40 dissertations and 28 academic papers were published so far. As a result of confirming the effects of digital literacy education for the elderly through analysis of previous studies, it was found that digital literacy education for the elderly has a positive effect on the elderly's life satisfaction and successful aging, reducing depression in the elderly, maintaining and improving cognitive functions in the elderly, strengthening the elderly's physical health and health behavior activities, and social support and self-efficacy. Therefore, it is necessary to activate digital literacy education for the elderly for a vibrant old age.

이 연구는 인공지능(AI)을 단순한 기술 도구가 아닌 인간의 인식, 감각, 판단, 행위를 구성하는 ‘인프라미디어’로 개념화하고, 이에 기반하여 기존의 AI 리터러시담론을 비판적으로 재구성하고자 한다. 기존의 리터러시 논의는 새로운 기술을익히는 역량으로서 리터러시를 정의하면서 정보 접근성, 활용 능력, 비판적 사고, 윤리적 태도 등에 초점을 맞추고 있다. 하지만 실제 리터러시 논의는 정보 접근성과 활용 능력에 대해서만 양적으로 비대해지는 양상을 띠었으며, 비판적 사고 함양에 있어서도 AI가 만들어 내는 생태적 조건이나 사회적 내재성을 충분히고찰하지 못하는 경향이 있다. 이 논문은 미디어 생태학과 인프라연구의 이론적틀을 활용하여 AI를 독립적인 기술이 아니라 환경이자 인프라로서 이해하고, 리터러시를 인간ᐨ기술ᐨ환경의 관계적 구성으로 이해할 것을 제안한다. 현재의 AI 리터러시가 도구 활용 중심에 머물러 있음에 문제의식을 갖고 이 연구는 AI 리터러시를 관계적 역량으로 이해하여 감각, 판단, 실천의 조건을 구성하는 인프라로서 AI를 인지하고 비판적 실천 역량을 기르는 방향으로 확장되어야 함을 제안한다. 이러한 접근은 AI 시대에 매우 협소하고 정치적으로 다루어지고 있는리터러시 교육의 방향을 재정립하는 데 이론적·정책적·실천적으로 기여할 수 있을 것이다.

목적 본 연구의 목적은 예비유아교사의 놀이전문성과 AI 리터러시 및 AI를 활용한 놀이지원역량 간의 관계를 탐구하는 것이다.
 방법 연구대상은 수도권에 위치한 대학의 영유아 관련 학과에서 공부하고 있는 예비유아교사 187명이었다. 측정도구를 사용하여예비유아교사의 놀이전문성, AI 리터러시, AI를 활용한 놀이지원역량을 실시하고, SPSS 27.0을 이용하여 기술통계, Pearson 적률상관분석과 단계적 중다회귀분석을 하였다.
 결과 연구결과는 첫째, 예비유아교사의 놀이전문성은 AI 리터러시 및 AI를 활용한 놀이지원역량과 유의미한 정적 상관관계를 가지고 있다. 둘째, 예비유아교사의 AI 리터러시가 놀이전문성을 예측하는 정적 예측변인이며 AI 리터러시의 하위요인인 중에서는 AI 놀이⋅교수지원이 가장 영향력을 강하게 미치는 정적 예측변인이며 AI 이해도 정적 예측변인으로 나타났다. 셋째, AI를 활용한 놀이지원역량의 하위요인인 AI를 활용한 놀이의 이해가 예비유아교사의 놀이전문성을 예측하는 정적 예측변인인 것으로 나타났다.
 결론 따라서 본 연구에 따르면, 예비유아교사로 하여금 유아 인공지능교육을 교육적으로 유의미하게 할 수 있도록 교육할 때 놀이전문성의 중요성을 이해하도록 하였고 놀이전문성 증진을 위해 AI 리터러시와 AI를 활용한 놀이지원역량을 함양할 수 있는 교원양성교육 프로그램의 개발을 제안하였다.

Generative artificial intelligence(AI), as demonstrated by tools like chatGPT, is advancing rapidly and transforming the educational landscape. Despite the growing interest in AI literacy, there is still limited empirical research on how it can be integrated into liberal arts education for non-STEM university students. This study addresses that gap through a case study of a general education course titled "Understanding and Application of Generative AI," which was offered in the second semester of 2024. The course aimed to enhance AI literacy through experiential learning, tool-based problem-solving, and structured reflection. Students interacted with various generative AI tools, including Wrtn, GPT, Perplexity AI, and Fliki, applying these tools in practical contexts such as résumé writing, market research, and multimedia content creation. A mixed-methods approach was employed, incorporating surveys, open-ended reflections, and project evaluations.
 Results demonstrated significant outcomes: 89% of participants reported improved self-regulation(M=4.54/5), while 91% recognized AI as a creative problem-solving tool. The highest-rated survey item, "I can immediately apply these

본 연구는 IT 기업 구성원의 ChatGPT 업무 활용 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 규명하였다. 특히 직무특성과 생성형 AI 적합성이 활용 의도에 미치는 직접적 영향과 함께, 지각된 유용성과 사회적 실재감의 매개효과, 그리고 AI 리터러시와 혁신 문화의 조절효과를 종합적으로 분석하였다. 이론적 기반으로는 기술수용모델(TAM)과 과업-기술 적합성(TTF) 이론을 통합하여 생성형 AI의 조직 내 수용 메커니즘을 다층적으로 설명하였다. 국내 IT 기업 종사자 289명을 대상으로 구조방정식모형(PLS-SEM)을 적용한 결과, 직무특성(β=0.285)과 생성형 AI 적합성(β=0.342)은 ChatGPT 활용 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 지각된 유용성(β=0.376)과 사회적 실재감(β=0.253)은 각 관계를 부분 매개하였다. 또한 AI 리터러시와 혁신 문화가 높을수록 직무특성과 AI 적합성이 활용 의도에 미치는 정(+)의 영향이 강화되었다(조절효과 β=0.142~0.179). 본 연구는 인지적 요인(유용성)과 정서적 요인(실재감)을 포괄하는 통합적 수용 모형을 제시함으로써 이론적 확장에 기여하였으며, 생성형 AI의 효과적 도입을 위한 AI 리터러시 향상과 혁신 문화 조성의 중요성을 실증적으로 입증한다고 볼 수 있다.

본 연구는 초등학생이 인지하는 부모의 적극적 중재가 AI 리터러시에 미치는 영향에서 AI 학 습 흥미와 AI 학습 경험이 순차매개효과를 갖는지를 검증하였다. 자료 수집을 위해 초등학생 6학년 146명에게 자기보고식 온라인 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 26.0을 활용하 여 상관관계분석, 기술통계분석을 실시하였고 순차매개효과 검증을 위해 PROCESS macro model 6을 활용하였다. 분석 결과, 부모의 적극적 중재가 초등학생의 AI 리터러시에 미치는 직접효과는 유의하지 않았다. 부모의 적극적 중재가 초등학생의 AI 리터러시에 미치는 영향 에서 AI 학습 흥미의 매개효과는 유의하였으며, AI 학습 흥미와 AI 학습 경험의 순차매개효 과도 유의하였다. 본 연구는 초등학생의 AI 리터러시 향상에 부모의 적극적 중재가 영향을 줄 수 있으며, 부모의 적극적 중재가 어떠한 방식으로 AI 리터러시를 향상시킬 수 있는지를 밝혔다는 의의가 있다. 본 연구의 결과는 향후 초등학생의 AI 리터러시 향상을 위한 정책 및 교육 프로그램 개발의 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

이 연구의 목적은 AI 리터러시 함양을 위한 신입생 대상 교과를 개발하고 이를 예비 대학에서 운영함으로써 교수학적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위하여 AI 리터러시의 세 차원인 태도, 기술, 지식적인 차원을 고려하여 15차시의 플립러닝 교과를 개발하였다. 31명의 신입생을 대상으로 예비 대학에서 강좌를 운영하였으며, 이후 AI 리터러시 요구도 조사 및 교육 만족도 조사를 시행하였다. 신입생의 AI 리터러시 교육 요구도 파악을 위해 학생이 인식하는 수행도와 중요도를 조사하여 IPA 분석을 시행하였으며, 교육 만족도 조사는 온라인, 오프라인 수업 만족도와 전반적 만족도 조사를 진행하였다. 연구 결과 AI 리터러시의 하위 영역 중 비판적 평가와 실무적 적용이 IPA 분석 결과 유지강화구간으로 분류되었고, 교육 만족도 조사 결과 온라인 강의에 비해 오프라인 강의의 만족도가 더 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 신입생 대상 AI 리터러시 함양 교과 개발 및 운영을 위한 시사점을 논의하였다.

The purpose of study is to explore and compare the development trends and educational implications of artificial intelligence AI literacy education in China and South Korea. This study poses the following research question: How do South Korea and China differ in their strategic approaches to AI literacy, and what mutual insights can be drawn to improve educational policies and practices? Answer this question, a systematic literature review SLR was conducted in accordance with PRISMA guidelines, reviewing 36 empirical studies published between 2018 and April 2025. A SWOT–PEST analysis framework was employed to examine the strengths, weaknesses, opportunities, and threats from political, economic, social, and technological perspectives. The findings reveal that China emphasizes centralized policymaking, university-level AI integration, and large-scale teacher training, while South Korea focuses on ethical AI education, curriculum integration, and practical implementation in primary and secondary education. Both countries demonstrate strong strategic planning but face similar challenges, including regional disparities, insufficient teacher competencies, and a lack of standardized eval

본 연구는 생성형 AI 기반 학습환경에서 대학생의 대규모 언어모델(LLM) 사용 빈도가 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대학생 201명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고, 구조방정식모형(SEM)과 부트스트래핑 기법을 활용하여 변인 간 인과관계를 검증하였다. 분석 결과, LLM 사용 빈도는 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 학업 자기효능감은 LLM 사용과 자기주도적 학습역량 간 관계에서 매개효과를 나타냈다. 반면 AI 리터러시의 조절효과는 통계적으로 유의하지 않아, 일정 수준 이상의 LLM 활용 경험을 가진 학습자에게는 조절 기능이 제한될 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 LLM 사용이 학습자의 자기효능감과 자기주도성을 강화하는 데 긍정적으로 기여할 수 있음을 보여주는 동시에, 과도한 의존으로 인한 부정적 가능성을 예방하고 비판적 AI 리터러시 교육을 병행할 필요성을 시사한다.

With the rapid advancement of generative artificial intelligence (AI), understanding the factors that influence user continued intention has become increasingly important. Due to the complexity of generative AI systems, users need a certain level of understanding, which may come at a cognitive cost .This study investigates how AI literacy affects users’ perceptions of usefulness, ease of use, cognitive burden, and privacy concerns and how these perceptions, in turn, influence perceived value and continued usage intention. An integrated model combining the Technology Acceptance Model (TAM) and the Value-based Adoption Model (VAM) was tested through a survey of 500 South Korean adults with experience using generative AI. The data were collected through quota sampling and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4. The results revealed that AI literacy positively influenced perceived usefulness and ease of use, reduced cognitive burden, but increased privacy concerns. Perceived usefulness and ease of use enhanced perceived value, which significantly predicted continued usage intention. These findings highlight the critical role of AI li

본 연구는 OECD 문서 74건을 분석하여 AI 리터러시의 핵심 역량을 도출하였다. 이를 위해 지식(Knowledge), 기술(Skills), 태도(Attitudes)로 구성된 KSA 프레임워크를 분석 틀로 활용하여 SBERT 임베딩과 의미 기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과 KSA 범주별로 각각 9개씩 총 27개의 핵심 역량이 도출되었다. 지식 영역에서는 ‘개방적 지식 공유’, ‘포괄적 AI 교육 역량’, 기술 영역에서는 ‘기술 기반 문제해결’, ‘창의적 비판 사고’, 태도 영역에서는 ‘공감적 사회 인식’, ‘윤리적 기술 고려’ 등이 확인되었다. 또한 각 범주별 평가 요소로 지식 영역은 AI 정보 해석력과 윤리 판단 능력을, 기술 영역은 문제해결 능력과 비판적 사고력을, 태도 영역은 공감 능력과 윤리적 책임감을 제안하였다. 본 연구는 AI 교육과 정책 개발에 실증적 기준을 제공하여 교육과정 설계와 역량 평가 체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구는 생성형 AI의 대중화로 변화한 글쓰기 환경에 대응하여, 대학 글쓰기 교육의 재구성 방안을 제안하는 데 목적을 두었다. 구체적으로, 기존의 과정 중심·장르 기반 교육과 AI 리터러시 교육을 통합하여 설계한 ‘AI 협력 글쓰기 교육 모형’을 제안하고, 교육 목표와 구성 원리, 실제 수업 운영을 위한 주차별 수업 계획안을 제시했다. 이 모형은 학습자가 기존 글쓰기 교육이 함양하고자 하는 고등사고력과 표현력, 저자성의 함양과 더불어 이에 대응·확장되는 AI 리터러시를 함양하는 것을 목표로 하며, 글쓰기의 전 과정을 따라 ‘목적 기반 프롬프트 설계-AI 생성물 판별-결과물 편집·조율-책임 있는 활용’이라는 네 가지 AI 리터러시 요소가 유기적으로 결합되도록 구성되었다.
 이 연구는 ⑴ 대학 글쓰기 교과 전체의 목표와 구조에 AI 리터러시 교육을 통합한 새로운 교수·학습 모형을 개발하여 제안했다는 점, ⑵ 대학 글쓰기 교육의 다양한 수업 맥락과 교수자가 사용하는 장르 특성에 따라 유연하게 적용 가능한 교육 모듈을 마련하여 수업 운영의 자율성을 높였다는 점, ⑶ 학습자가 AI를 활용하면서도 사고력과 저자성을 강화할 수 있는 구체적인 활동과 이를 지원하는 실제적인 수업 도구를 제시했다는 점에서 의의를 갖는다.

디지털 전환에 대응한 직업계고 교육 혁신의 일환으로 전공 기반 인공지능(AI) 융합교육의 필요성이 점차 부각되고 있다. 본 연구는 자율운항선 기술과 연계된 수산･해운 교과 중심의 AI 융합교육 프로그램을 설계･적용하고, 해당 프로그램이 직업계고 학생의 AI 리터러시에 미치는 효과를 분석하였다. 수산･해운계열 마이스터고 학생 20명을 대상으로 단일집단 사전･사후 설계를 적용하였으며, 프로그램 적용 전･후에 AI 리터러시 검사를 실시하고, 사후 학생 만족도 검사와 자율 서술 설문을 실시하여 그 결과를 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 리터러시에 대한 프로그램 참여 사전-사후 차이 분석 결과, AI 리터러시 6개 하위 영역 모두 사전에 비해 사후 평균값이 통계적으로 유의하게 증가하였으며(p<.001), 특히 ‘AI의 이해’와 ‘데이터 리터러시’ 영역에서 가장큰 향상을 보였다. 자율 서술 설문 분석을 통해 학생들이 AI 기술에 대한 비판적･성찰적 인식을 형성하고, 전공과 연결된 학습을 통해 미래 직업 세계에서의 AI 활용 가능성을 구체적으로 이해할 수 있었음을 확인하였다. 둘째, 프로그램에 대한 참여 학생의 만족도를 5점 척도로 알아본 결과, 전체 만족도 평균은 4.75점으로 나타나 본프로그램은 학생의 만족도를 충족시킴을 확인하였다. 본 연구는 2022 개정 교육과정의 ‘디지털과 직업생활’ 교과를 실제로 적용한 사례로서, 공업계열에 편중된 신산업･신기술 교육과정 개편 흐름 속에서도 수산･해운 분야에 AI 융합교육이 효과적으로 적용될 수 있음을 실증하였다. 이를 통해 향후 다양한 17개 전문교과(군)의 특성을반영한 AI 융합교육 모델 개발에 있어 기초 자료이자 적용 가능성을 탐색하는 사례로 활용될 수 있을 것이다.

연구 목적 : 본 연구는 생성형 AI를 활용한 프로젝트 기반 수업설계하고 운영함으로, 그 사례를 통해 AI를 활용한 프로젝트 수업의 구성과 운영사례를 제시하고, 수업을 통해 학습자의 AI 리터러시에 미치는 영향을 탐색하고자 하였다. AI의 단순한 기술 도입을 넘어, AI를 활용하여 학습자가 창의적 결과물을 산출하고, 그 과정에서 AI에 대한 이해 및 비판적 성찰을 함양할 수 있는 수업 모형을 구성·적용하였다.
 연구 내용 및 방법 : 서울 소재 K대학교의 교양과목 ‘기독교교육과 인공지능’ 수업을 대상으로, 15주간 생성형 AI 도구를 활용한 보드게임 개발 프로젝트를 수행하였다. 연구는 수업 전후 AI 리터러시 검사를 통해 정량적 변화를 분석하였으며, 프로젝트 종료 후 제출된 성찰저널을 내용 분석하여 정성적 인식 변화를 파악하였다.
 결론 및 제언 : 양적 분석 결과, 이해, 적용, 비판적 평가, 윤리 영역 모두에서 유의미한 향상이 나타났으며, 질적 분석에서는 학생들이 AI 도구를 창의적 활동에 활용하며, 교회교육적 맥락에의 적용 가능성과 개인적 신앙 성찰의 기회를 경험했음을 확인하였다. 이러한 결과는 생성형 AI 기반 프로젝트 수업이 학습자의 AI 리터러시 함양과 통합적 성장에 기여할 수 있음을 시사하며, 향후 다양한 맥락과 도구를 활용한 후속 연구가 필요하다.

본 연구는 조직 내 인공지능(AI) 도입이 조직 민첩성, 팀워크, 의사결정 역량에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 조직문화와 AI 리터러시가 이 관계에서 어떠한 조절 효과를 가지는지 규명하였다. 다양한 산업에 종사하는 실무자 327명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 가설을 검증하였다. 분석 결과, 인공지능 도입 수준은 조직 민첩성, 팀워크, 의사결정 역량 모두에 정(+)의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 혁신적이고 개방적인 조직문화와 높은 AI 리터러시를 보유한 집단에서 인공지능 도입 효과가 더욱 두드러졌다. 조직문화는 인공지능 도입과 조직 민첩성 및 팀워크 간의 관계를 유의미하게 조절하였고, AI 리터러시는 조직 민첩성과 의사결정 역량에 대한 효과를 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 기술적 요인뿐만 아니라 조직의 문화적 기반과 구성원의 역량이 AI 도입 효과를 결정짓는 핵심임을 시사한다. 본 연구는 조직의 디지털 전환 전략 수립 시 문화 혁신과 AI 리터러시 강화의 중요성을 강조하며, 실무적으로는 AI 내재화를 위한 교육 프로그램 개발 및 조직-기술 적합성 진단 도구의 필요성을 제안한다. 또한, 인공지능 도입의 성공적 내재화를 위한 통합적 분석 틀을 제시하고, 조직의 지속 가능한 경쟁력 확보에 실질적 시사점을 제공한다.

본고에서는 한국의 중문학 전공자가 AI 시대에 능동적으로 대처할 수 있도록 ‘AI 리터러시’ 교육의 필요성을 설명하고, 중국어와 AI 리터러시를 연계하여 교육하는 방안도 모색해 보았다. 이는 앞으로 중문학도 AI에 관심을 두고 교육과 연구를 진행해야 학문의 발전과 경쟁력을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 중문학 전공자도 AI 관련 역량을 갖추어 융합형 인재로 성장할 수 있기 때문이다. 특히 여기서는 한국의 중문학 전공자를 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 경우 중국인 모국어 화자와 다른 교육 방식이 필요함을 설명하였다. 예를 들면, 1ㆍ2학년은 기초 중국어 학습에서 AI 관련 기본 어휘와 문장을 자연스럽게 결합하여 학습하고, 3ㆍ4학년은 중국어 심화 과정과 함께 AI 리터러시를 이해하고 분석하는 별도의 교과 과정을 개설하여 중국어 기반의 AI 전문 지식과 실무 역량을 동시에 함양하는 것으로 제안해 보았다. 이러한 중국어와 AI 리터러시 연계 교육은 한국의 중문학 전공자도 중국어 구사 능력 습득과 향상뿐만 아니라, 앞으로의 시대와 사회에 부합하는 역량과 통찰력을 기르는 데 도움이 될 것으로 생각된다. 또한, 여기서는 AI 시대의 흐름에 따라 한국의 중문학 교육이 나아가야 할 방향도 제안해 보았다. 이를 통해 한국의 중문학에서도 전통적인 교육 방식과 AI 기술이 융합된 새로운 가치를 창출할 수 있다면, 학문적 지평 확장, 직업적 경쟁력 강화 및 미래 사회에 대한 통찰력 함양 등의 다층적인 이점을 얻을 수 있을 것이다.

본 연구는 교사의 AI융합교육 전공 과정 이수 경험에 따른 AI 리터러시와 AI 교수효능감 수준 및 인식 차이를 밝히고 AI융합교육 전공 경험의 의미를 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 C대학교 교육대학원 AI융합교육 전공 이수 경험이 있는 교사 51인을 포함한 대전 지역 초중고 교사 122명을 대상으로 설문 조사를 실시한 후, SPSS 29을 활용해 독립표본 t-검정 및 효과 크기(Cohen’s d) 분석을 수행하였다. 또한 AI융합교육 전공 경험 교사 3명을 포함한 총 6명을 대상으로 반구조화 심층 면담을 실시하여 AI 리터러시 및 AI 교수효능감에 대한 인식과 AI융합교육 전공 경험의 의미를 질적으로 분석하였다. 연구 결과, 전공 이수 교사들은 AI 리터러시와 AI 교수효능감 모두에서 통계적으로 유의하게 높은 수준을 보였으며, 특히 AI 교수효능감의 하위 요인 중 AI에 대한 개인 교수 효능에서 가장 큰 차이를 드러냈다. 질적 분석에서도 AI 리터러시 개념 이해, 정보 윤리 인식 태도, AI 도구 활용 경험, AI 수업 활용 수용 태도 등에서 뚜렷한 인식 차이가 확인되었다. 나아가 AI융합교육 경험은 교사들에게 전문적 공동체를 통한 성장, AI 역량의 비약적 상승, AI 수용 태도의 성찰적 전환을 가져오는 계기가 되었다. 본 연구의 결과를 토대로 AI융합교육 전공 과정 내 마이크로 티칭 도입, AI융합교육 전공 지속 요구와 이수 교사 역량 활용 방안 마련, 미경험 교사를 위한 단기 집중 과정 개발의 필요성을 시사점으로 제시하였다.

본 연구는 대학생의 책임 있는 학습과 윤리적 AI 사용을 위해 AI 리터러시 측정 도구를 개발함으로써 교양교육 차원에서 AI 리터러시 교육의 기반을 마련하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시를 세 차원(이해, 적용, 규범)으로 구성하고, 각 차원에 대한 하위요인을 도출하였다. 이해 차원은 ‘비판적 사고’, ‘AI 분석 및 이해’, ‘문제해결’로, 적용 차원은 ‘AI 활용’, ‘학습 및 과제수행’, ‘표현 및 상호작용’ 으로, 규범 차원은 ‘AI 윤리’, ‘개인정보 및 보호’, ‘변혁추구’로 구성되며, 이를 반영한 예비 문항을 개발하였다. 이후 전문가의 내용 타당도와 안면 타당도 검토를 거쳐 문항을정제하고, 인천광역시에 소재한 4년제 대학 재학생 484명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 30.0과 AMOS 30.0 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였으며, 요인부하량, 모형 적합도 지수, AVE, 개념신뢰도(CR), Cronbach’s α 등을 분석하였다. 분석 결과, 총 3개 차원 9개 하위요인으로 구성된 44문항의 도구가 최종 확정되었으며, 전체 모형의 적합도 지수는수용 가능한 수준으로 나타났다. 또한 각 요인의 신뢰도, 수렴 및 판별 타당성도 전반적으로 양호한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발한 AI 리터러시 측정 도구는 대학생의 AI 역량 진단 및 교육 프로그램 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다.