논문 872편

AI, one of the core technologies of the 4th Industrial Revolution, is currently causing major changes in our society. A representative example of this is ChatGPT, a generative artificial intelligence launched by Open AI in the United States at the end of 2022, and it has gained sensational popularity because it is a conversational model specialized in language.
 Then, at the end of January 2025, a Chinese artificial intelligence startup called DeppSeek developed DeepSeek-R1, an open source large language model, and created a sensation once again. What is particularly noteworthy is that DeepSeek developed AI with almost similar performance at a much lower cost than that developed by Open AI. Amid changes in the AI e c osystem, the author has been steadily researching Chinese poetry using artificial intelligence with interest. Previously, we considered ways to learn and teach Chinese poetry using artificial intelligence Jiuge and ChatGPT. This paper goes further and seeks to compare and analyze the use of ChatGPT and DeepSeek, which can be considered as representatives of open AI, in the study of Chinese poetry. To this end, we will compare the Chinese poetry creations of AI Cha

This paper aims to provide valuable insights into AI literacy education by conducting an in-depth comparative analysis of leading educational models in the United States, United Kingdom, Finland, and China. The study identifies unique and innovative approaches to AI literacy education while exploring how these countries have seamlessly integrated AI education across all stages, from early childhood to adulthood. The research emphasizes the importance of introducing AI concepts early in a student’s educational journey, highlighting the critical role that experimental and project-based learning play in cultivating practical skills and deep understanding. Furthermore, the findings underscore the importance of implementing ethical AI education that addresses the social and moral implications of AI technologies. The study also advocates for the development of government-driven policies and international collaboration to establish standardized AI literacy curricula that can be adapted globally. Unlike existing studies that mainly provide overviews of general trends, this research offers a more comprehensive analysis by considering both theoretical pedagogical frameworks and practical app

Purpose: Current knowledge and research on students' utilization and interaction with generative artificial intelligence (AI) tools in their academic work is limited. This study aims to investigate students' engagement with these tools. Design/methodology/approach: This research used survey-based re

챗GPT 출시 이후 일반인들도 인공지능을 쉽게 사용할 수 있게 되면서 인공지능의 발전과 확산 속도가 빨라지고 있다. 챗GPT와 인공지능은 활용 영역이 확장되고 영향력이 강화해지고 있다. 미디어와 광고 영역도 챗GPT와 인공지능에 의해 급속한 변화가 예측되고 있다. 광고 분야에 챗GPT와 인공지능이 접목되면서 광고 기술, 광고 형태, 광고효과 등 광고의 전 영역의 혁신적 변화가 전망된다. 하지만 이러한 광고 변화에 대한 광고학계의 연구와 광고업계의 대응이 미흡하다. 챗GPT와 인공지능의 발전으로 미래의 광고가 어떻게 변화할지를 예측하고 광고업계의 대응 방안에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 챗GPT 인공지능, 광고학, 광고업계 및 미래학의 전문가를 패널위원으로 델파이 연구를 실시하여 챗GPT와 인공지능이 광고기술, 광고형태, 광고효과 측정 영역에 어떠한 변화를 가져 올 것인지와 광고 영역의 세부 요소별로 변화 중요도와 시급성을 예측하고 광고업계의 대응 방안을 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 광고학계의 챗GPT AI 시대 미래 광고 변화 연구의 도화선이 되고 광고업계의 미래 광고 변화에 대한 준비와 대응에 도움이 될 것이다.

본 논문에서는 정신 건강 문제의 조기 발견과 관리 효율성을 높이기 위해 자연어 처리(NLP)와 챗GPT API를 활용한 정신건강 진단 플랫폼을 제안한다. 기존의 정신 건강 진단은 주로 대면 상담과 설문지 방식에 의존하였으나, 이러한 방식은 일회성 평가에 머물러 사용자의 감정 변화를 지속적으로 추적하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 자연어 처리 기술을 적용하여 사용자의 일기, 대화 기록과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하고, 실시간으로 감정 상태를 진단하는 시스템을 개발하였다. 특히 제안된 플랫폼은 텍스트 데이터의 감정 변화를 시각화하고 맞춤형 피드백과 보고서를 자동 생성하여 사용자에게 지속적이고 개인화된 심리 지원을 제공한다. 본 시스템은 기존 진단 방식의 주관성을 보완하고 데이터 기반의 신뢰성 높은 진단 결과를 제공함으로써, 학교, 직장 및 다양한 커뮤니티에서 정신 건강관리의 새로운 가능성을 열 수 있을 것으로 기대된다.

This study compares how Papago, Google Translate, and ChatGPT perform when translating police dialogues, using BLEU scores, manual assessment, and error analysis. The analysis results are as follows. All three tools showed low BLEU scores compared to reference translations. In manual evaluation, ChatGPT significantly outperformed others, scoring 8.6 out of 10, compared to Google Translate's 6.5 and Papago's 5.6.
 Error analysis confirmed ChatGPT's superiority, with only 41 errors, while Google Translate and Papago produced 123 and 152 errors respectively. Across all tools, substitution was the most common accuracy error, followed by omission and addition. These results suggest that ChatGPT is the most reliable tool for police communication with foreign nationals.

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.

本研究は、生成型AIの代表例であるChatGPTを活用し、「ビジネス日本語」授業における活用可能性を探求し、外国語教育における新たなパラダイムを模索することを目的とした。そのため、ChatGPTが提供する検索、要約、創造的文章の作成、文章検証、エラー検証対象生成、音声対話による会話練習などの機能が、学習過程でどのように活用できるかを具体的に分析した。その結果、ChatGPTは企業調査、自己PR作成、ビジネス場面を想定した会話練習などにおいて、有用な学習ツールとしての可能性が示された。特に、敬語の使用や表現の適切性を練習する過程で実質的なフィードバックを提供し、他のウェブツールと組み合わせることで協力的な学習環境が構築できることが確認された。一方で、ChatGPTには最新情報の反映や個別の文脈処理において限界が見られ、生成された結果物の品質は学習者が作成するプロンプトの質に大きく依存することが明らかになった。今後、これらの限界を補完するための体系的な授業設計や学習効果を定量的に分析する研究が求められる。

디지털 전환을 넘어 디지털 심화 시대에 인공지능 인재 양성은 국가적 과제이다. 이에 초·중·고에서는 정보 교과와 창의적 체험 활동 등에서 다양한 형태의 인공지능 교육이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 초등학교 3, 4학년을 대상으로 인공지능 리터러시를 바탕으로 한 20차시 인공지능 집중 캠프를 설계 및 운영하고 학생들의 인공지능 리터러시, 흥미, 교육의지를 분석하였다. 결과 분 석은 Jamovi를 사용하여 대응표본 t 검정, 오류막대 그래프 분석, 선형 회귀 분석, 워드클라우드 분석으로 이루어졌다. 연구결과 인 공지능 리터러시 요소인 인공지능 기본지식, 가치인식, 문제해결에서 모두 유의미한 효과가 나타났다. 인공지능 흥미는 통계적으 로 유의미하지는 않았으나 평균값이 향상되었고, 인공지능 교육 의지를 예측하는 변인으로 밝혀졌다. 또한 학생들의 교육 전후 인 공지능 개념에 대한 생각을 워드클라우드로 비교한 결과, 인공지능 교육을 통해 인공지능의 개념을 더욱 풍부하게 표현할 수 있게 된 것으로 나타났다. 본 연구가 초등 인공지능 리터러시 향상 프로그램 개발의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

영유아교사의 인공지능 리터러시가 인공지능 교수효능감을 매개로 인공지능활용 교육 수용의도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 대구, 경북지역 어린이집에 근무하는 교사 217명을 대상으로 인공지능 리터러시, 인공지능 교수효능감, 인공지능활용 교육 수용의도로 구성된 설문지를 이용해 자료를수집하였다. 수집된 자료를 SPSS 26.0의 PROCESS macro 모델 4를 이용해 분석한 결과 첫째, 영유아교사의 인공지능 리터러시는 인공지능활용 교육 수용의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 영유아교사의 인공지능 교수효능감은 인공지능활용 교육 수용의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 영유아교사의 인공지능 리터러시는 인공지능 교수효능감에 정적 영향을 미치는 것으로나타났다. 넷째, 영유아교사의 인공지능 리터러시는 인공지능활용 교육 수용의도에 직접적으로 유의한영향을 미치며, 동시에 인공지능 교수효능감을 매개로 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 영유아교육현장에서 인공지능활용을 촉진하기 위해 교사의 인공지능 리터러시와 교수효능감을 증진시키는 체계적인 지원과 교육이 필요함을 시사한다.

챗GPT는 2022년 11월 출시 이후 단 5일만에 100만명의 사용자를 모을 만큼 대중들의 관심이 집중된 대화형 인공지능이다. 본 논문은 2022년 11월 1일부터 2024년 5월 31일까지 빅카인즈에 등록된 챗GPT 관련 기사 중에서 IT, 경제, 국제, 사회, 문화, 정치 분야인 27,796건의 기사를 분석하여 주요 키워드와 11개의 토픽을 도출하고 분야별 감성분석을 하였다. 챗GPT 관련 기사의 주요 키워드는 인공지능, 마이크로소프트, 챗봇, 구글, 반도체, 스타트업 등 IT와 경제관련 키워드의 빈도수가 높게 나왔고, 11개의 토픽은 챗GPT활용과 미래대응교육, 생성형AI 실용화와 주도권 선점, 챗GPT로 인한 관련주 상승, AI반도체 성장, 교수와 학생 학습활동 보조수단, 한국어 인공지능 생태계, 생성형AI 서비스, 챗GPT의 저작권, AI 규제, 오픈AI 개발, 노동시장의 변화이다. 분야별 감성분석에서 IT분야, 경제, 국제, 사회, 문화는 긍정적으로 평가되었으나 정치는 부정적으로 평가되었다.

이 논문은 생성형 인공지능(챗GPT)과 문제중심학습(PBL)을 융합한 한문법 수업을 설계하고, 그 교육적 효과를 분석한 사례 기반 연구이다. 수업은 총 3차시로 구성되었으며, 각 차시에서 학습자들은 ‘계륵’의 출처와 의미, 어휘 구성, 문장 구조 등을 중심으로 챗GPT에게 질문하고, 그 응답의 타당성을 비판적으로 분석하는 활동을 수행하였다. ‘之’의 문법적 기능, 주술⋅목적 구조, 어순 등 한문법의 핵심 요소를 실천적으로 분석함으로써, 학습자의 문법 적용 능력 향상을 도모하였다. 챗GPT의 응답에 대한 조별 토론과 발표 활동을 통해 학습자들은 협업 속에서 문법 개념을 구체화하고, 고전 텍스트를 현대적으로 재해석하는 과정을 경험하였다. 수업 활동 중에는 챗GPT 응답의 오류, 정보 왜곡, 정답 맹신 등 생성형 AI 기반 수업의 잠재적 리스크도 확인되었다. 이에 교수자는 ‘응답 검토 과제’와 ‘정답 근거 제시 활동’ 등 메타인지적 학습 전략을 도입하여, 학습자의 비판적 사고력과 정보 검증 능력을 강화하고자 하였다. 나아가 학습자들은 단순한 AI 활용을 넘어, 고전 문장의 맥락과 의미를 주체적으로 탐색하고 구성함으로써, 언어적 사고와 인문학적 통찰을 함께 심화하는 성과를 보였다. 결론적으로 본 연구는 한문법이라는 특정 교과 영역에서 생성형 AI를 교육적으로 활용한 실천적 시도로, AI 시대의 한문법 수업 모델을 제시하였다는 점에서 디지털 인문교육의 가능성을 확장하는 학술적 의의를 지닌다.

이 연구는 대학생들이 생성형 AI를 사용해 논증적 글쓰기를 수행할 때, 입력한 창안형 프롬프트 유형이 생성된 논증 텍스트의 문제 양상에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 이를 위해, 대학생 80명이 작성한 프롬프트와 이에 대응해 챗GPT가 생성한 텍스트를 내용․구조․표현의 세 축으로 분석하고, 상위 빈도의 유형과 그 대응 양상을 고찰했다.
 분석 결과, 학생들은 주로 구체적 논점 지시형(35.0%)과 글 구성 지시형(36.2%) 프롬프트를 사용했으며, 표현 통제에 대한 지시는 상대적으로 적었다. 생성된 텍스트에는 논거 결여(26.2%), 일반화 과잉(22.5%), 구성 틀 반복(22.5%) 등의 문제가 빈번히 나타났으며, 특히 가장 자주 사용된 프롬프트 조합 유형인 ‘구체적 논점 지시(C2)-글 구성 지시(S1)’는 생성 텍스트에서 ‘논거 결여(CT3)-구성 틀 반복(ST2)’의 문제를 반복적으로 유발했다. 한편, 프롬프트를 정보 구성과 표현 통제 측면에서 구체적으로 조정할 경우, 챗GPT 생성 텍스트의 논리성, 설득력, 표현 유창성이 향상되었다.
 이러한 결과는 생성형 AI를 사용한 글쓰기에서 창안형 프롬프트는 텍스트에 대한 필자의 표상을 구조화하는 인지적 설계도로 기능하며, 학습자의 리터러시 역량을 드러내는 매개로서 교육의 대상이 될 수 있음을 시사한다. 이 연구는 대학 글쓰기 교육에서 창안형 프롬프트 설계 교육의 필요성 및 방향을 제시하고, 그 실천을 위한 도구로서 이 연구에서 개발한 루브릭의 교육적 활용을 제안했다.

연구목적: 본 연구는 조리외식전공 대학생들을 대상으로 챗GPT 특성이 지각된 유용성, 학습 만족 및 지속 이용의도에 미치는 영향 관계를 분석하고자 하였다. 연구방법: 조리외식전공 대학에서 챗GPT를 활용하여 수업을 듣고, 챗GPT를 이용한 경험이 있는 대학생들을 중심으로 설문조사를 실시하여 총 313부를 실증분석에 사용하였다. 연구결과: 조리외식전공 대학생들의 챗GPT 특성의 하위요인 모두 유의한 영향을 미치고, 지각된 유용성, 학습 만족과 지속 이용의도 관계에서 모두 유의한 영향을 미치며, 디지털 리터러시가 높은 집단에서 기대성, 흥미성 및 신뢰성과 지각된 유용성 관계에서 조절 효과가 확인되었다. 시사점: 올바른 정보를 선별하고 디지털 매체를 통한 원활한 소통을 위하여 대학에서 디지털 리터러시를 강화할 수 있는 적절한 교육과정의 개설 및 개편이 필요하다고 판단된다.

본 연구는 교양 영어를 수강하는 대학생들이 생성형 인공지능인 챗GPT를사용하여 피드백을 받아 영어 작문 과제를 수행할 때 영어 글쓰기 결과물에어떤 변화가 있었는지, 또한 학습자들의 심리적 만족감과 자신감 등의 정의적요인에 어떤 영향을 미쳤는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 교양 영어를수강하는 대학생 76명으로 아무런 기계적 도움 없이 영어 작문 초안을 작성하게 한 후 챗GPT가 준 피드백을 가지고 수정안을 작성하도록 하였다. 그 결과, 수정안의 모든 쓰기 영역에서 점수가 유의미하게 높았으며 이는 챗GPT의 피드백이 영어 작문과제를 수행하는데 긍정적인 영향을 미쳤음을 의미한다. 특히 내용이나 구성보다는 문법 및 어휘, 기계적 오류, 과제완성에서 유의미하게더 도움을 받은 것으로 나타났다. 또한, 학습자들은 내용, 구성 관련 피드백보다 문법 및 어휘, 과제완성, 기계적 오류 관련 형식 중심 피드백에 대한 높은만족도를 보여주었다. 정의적 측면에서는, 챗GPT가 제시한 작문 피드백이 영어 작문에 대한 동기 부여와 자신감의 상승 등의 긍정적인 영향을 끼쳤으나챗GPT에 대한 지나친 의존에 대한 우려와 실제적인 영어 실력향상에 대한부정적인 의견도 있었다. 인공지능을 활용한 학습 도구가 학습자들의 작문능력 및 정의적 요인에 미치는 효과를 지속적으로 탐구하고, 교육적 활용 방안을 보다 체계적으로 설계해 나가는 것이 필요하다.

본 연구는 생성형 AI 서비스가 북한을 어떻게 설명하는지 탐색적으로 알아보고자 했다. 오늘날 이 서비스는 단순 반복 작업의 업무 자동화와 전문 지식에 필요한 자료 수집, 정리, 번역 등 활용 범위가 점차 커지고 있다. 그중 북한 관련 정보는 편향성과 거짓 정보, 불명확한 출처 등이 문제가 되고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI 서비스가 북한 관련 정보를 어떻게 생산하고 있는지 파악함으로써 보다 나은 정보 생산 및 활용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 북한 사회 ‘인식’, ‘태도’, ‘전망’이라는 주제를 중심으로, 오픈 AI가 출시한 챗GPT와 네이버의 하이퍼 클로바X의 데이터를 비교·분석했다. 분석결과, 챗GPT는 부정과 긍정 정보를 균형적으로 생산하고 있지만, 클로바X는 부정적인 의견을 주로 제시하는 것으로 나타났다. 북한에 대한 향후 전망에 대해서도 다소 의견 차이가 발생했다. 본 연구는 생성형 AI 서비스가 생산하는 북한 관련 정보를 실험적으로 탐색했다는 점에서 의미를 가진다. 나아가, 북한 관련 정보 생산의 객관성, 유용성을 높이기 위한 학술적·산업적 방안의 필요성을 제안했다는 데 의미를 가진다.

본 연구는 만화·웹툰 전공 학습자를 대상으로 스토리텔링 수업에 텍스트 기반의 생성형 인공지능 챗GPT 를 도구로 사용하고, 사용하기 전과 후를 비교해 학습자의 수업에 대한 기대와 성과를 검증하여 생성형인공지능을 활용한 수업이 학습자에게 도움이 될 수 있는지 알아보고자 한다.
 분석 결과 생성형 인공지능에 관심, 챗GPT의 스토리텔링 기능, 챗GPT의 편집 기능, 챗GPT의 정보 제공 기능은 만화·웹툰 스토리텔링 교육에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알게 되었다. 설문지에 대한 신뢰성과 타당성도확인되었다. 또한 대응 표본 Tᐨtest를 통해서 수업 전과 후의 네 가지 요인의 변화를 확인했다. 수업 전과 후를비교하였을 때 수업 경험 후에 모두 챗GPT의 활용 능력이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다. 수업 후의 각요인에 대한 평균을 보면 편집 기능, 스토리, 관심, 정보 요인 순으로 평균 점수가 높았다. 챗GPT의 편집 기능이 좀 더 높았고 정보 제공에 대한 기능은 낮게 인식하는 것을 알 수 있었다. 전체적으로 학습자가 챗GPT의 기능에 대해 구분해서 인식하고 있고 수업을 통해 기능에 대한 이해와 활용성이 높아진 것도 확인했다. 이러한 결과는 앞으로 만화·웹툰 스토리텔링 교육에서 생성형 인공지능을 활용한 수업에 도움이 될 수 있을 것으로 본다.

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.

챗GPT는 교육, 엔터테인먼트, 금융, 건강 뉴스, 생산성 등 여러 분야에서 삶을 개선하는 동시에 사회가 더욱 발전할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 다양한 분야에서 챗GPT에 대한 논의가 증가함에 따라 여러 분야에서 연구가 이루어졌다. 선행연구들은 주로 챗GPT의 도입과 효과, 그리고 수용요인에 집중되어 있었다. 본 연구는 챗GPT가 점차 보편화되면서 지속이용에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 시도되었다. 여기서는 일치성 이론(congruence theory)을 적용하여 챗GPT의 지속이용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증연구를 위해 챗GPT를 사용해본 경험이 있는 177명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 제시된 구조방정식 모형과 가설을 검증하기 위해 Smart PLS 3.0을 활용하여 분석하였다. 연구결과 자아 일치성, 기능적 일치성은 친숙성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 친숙성은 챗GPT 지속이용 의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소비자 혁신성의 대한 조절효과도 나타났는데, 소비자 혁신성이 높을수록 친숙성은 챗GPT 지속이용 의도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 바탕으로 이론적, 실무적 시사점을 논의하였다.

이 연구는 한국어교육에서의 챗GPT 활용 가능성을 탐색하기 위해 실제 한국문화 수업에서 사용할 수 있는 교육 자료를 제작하는 데 목적이 있다. 이를 위해 문헌 검토를 기반으로 챗GPT를 활용한 실제 교육 자료 제작 사례를 제시하고, 전문가 3인의 질적 평가를 통해 챗GPT 기반 교육 자료의 한계와 활용 방안을 제언하였다. 챗GPT를 활용한 교육 자료 제작은 학습자의 수준과 학습 목표에 적합한 교육 자료를 신속히 생성함으로써 교사의 자료 준비 부담을 줄이고학습자의 문화적 이해를 증진하는 데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 특히, 챗GPT를 활용하여 제작한 교육 자료는 기존의 문화 교재에서 다루지 못한문화 학습 활동을 보완하거나 개선할 가능성을 보여주었다. 또한 챗GPT가 생성한 자료는 학습자 중심의 활동 설계와 문화 비교 토론 등을 통해 학습자의 적극적인 참여를 유도할 수 있는 효과적인 도구로 활용될 수 있음을 확인하였다. 그러나 문화적 맥락의 세부 반영과 정보 정확성에 있어 교사의 검증 과정이 필요하며, 챗GPT의 응답 편향성을 극복하기 위해 명확하고 구체적인 프롬프트 설계가 요구되었다. 이 연구는 챗GPT를 활용한 교육 자료 제작이 한국문화 수업의질적 향상을 위한 새로운 방향이 될 수 있음을 시사하며 한국어교육에서도 유용한 도구로 활용될 수 있는 가능성을 보여 준다.

As generative Artificial Intelligence (AI) is seen as a catalyst for a new learning and examination culture in higher education, it urges universities to reinvent themselves and to adapt to these changes effectively. By analysing the content of 67 university guidelines on generative AI, this study i

본 연구는 우리나라 대학생들이 교수에게 추천서를 요청하는 영어 이메일을 쓰는과정에서 챗지피티로부터 영어 공손성 측면에서 향상된 수정본을 제공받아 자신의 초안과 비교하는 의식고양 활동을 한 후, 이들이 주목했던 공손성 표현의 지연 학습효과를 살펴보았다. 연구 참여자들은 서울 소재 대학의 영어 전공 28명의 대학생들이었고, 이들은 영어 원어민 교수에게 추천서를 요청하는 이메일 초안을 작성한 후, 챗지피티로부터 공손성 측면에서 향상된 수정본을 받아보고 자신들의 초안과 비교하였다. 이들은 챗지피티 수정본에서 주목한 영어 공손 표현과 이에 대한 자신들의생각을 개방형 설문지 형식으로 작성하는 의식고양 활동을 하였다. 4일 후 연구 참여자들은 수업 시간에 동일한 상황의 요청 이메일을 챗지피티 도움 없이 지필 형식으로 다시 작성하였다. 분석 결과, 연구 참여자들은 어휘와 가정법/복절 사용과 같은 언어적 유형에 가장 많은 주목을 하였고, 다음으로 이메일의 도입과 종결과 같은 형식적 유형, 요청의 전략적 유형 순서로 높은 주목도를 보였다. 4일 후 작성된 이메일에서는 연구 참여자들이 챗지피티 수정본에서 주목했던 영어의 공손 표현의 약 50%가 기억으로 보존되어 활용된 것으로 나타나 긍정적 지연 학습 효과가 확인되었다. 이 지연 학습 효과는 이메일의 도입과 종결과 같은 형식적 유형, 요청의 전략적 유형, 언어적 유형 순서로 높게 나타났다. 이러한 결과는 챗지피티와 같은 AI 기반 도구가 영어 학습자들의 공손 표현 습득을 지원하고, 지속적인 자기 주도적 개별 학습이 따라준다면 학습자의 전반적인 화용 능력 향상에도 이바지할 수 있음을 시사해 주었다.

자신의 『고백록』 제10권에서 아우구스티누스가 제시한 인간의 기억에 대한 묘사는 챗GPT의 작동방식과 유사점과 차이점이 있다. 유사점은 두 가지이다. 첫째, 기억들이 무리지어 기억되는 특징이 있다는 설명은 챗GPT의 기억이 패턴 혹은 토큰화 된 청크(chunk)의 개념과 유사하다. 둘째, 주시를 통해서 기억을 모으는 과정에 대한 설명도 챗GPT의 작동방식과 유사하다. 주시의 개념은 챗GPT가 자료를 패턴으로 모으고, 집중(attention)을 통해서 필요한 정보에 먼저 주목하는 것과 닮았다. 차이점은 네 가지다. 첫째, 감정을 기억하는 행위에서 인간의 독특성이 나타난다는 점이다. 아우구스티누스는 인간의 기억이 다양한 층위로 나눠지기에 감정 현상이 가능하다고 설명한다. 그에 따르면, 위장 속에 들어간 음식과 혀에 있는 음식이 차이가 나는 것과 마찬가지로, 인간은 현재 처해 있는 감정 상태와 과거의 기억으로서 저장된 감정 상태는 다르다. 하지만 챗GPT는 기억의 이러한 이중적 층위가 없으므로 감정에 대해서는 알지 못할 것이다. 둘째, 자기 반성적 능력에 있어서 인간의 기억은 독특성을 지닌다. 진리를 찾아가는 탐구의 과정에서 인간은 내면의 교사이신 그리스도의 도움을 받아 자신의 견해의 진위 여부를 평가할 수 있다. 하지만 챗GPT는 스스로 자신의 착각을 교정할 길이 없기에 환각현상을 겪게 된다. 셋째, 아우구스티누스의 기억론은 하나님에 대한 탐구와 맞물려서 진행되었다. 인간의 기억이 지니는 위대성은 하나님이 인간의 기억 안에 계시기 때문이다. 이런 점을 챗GPT의 기억에 적용한다는 것은 무리가 있다. 넷째, 아우구스티누스의 기억론은 행복론과 깊이 연결된다. 기쁨에 대한 기억이 모든 사람 안에 있는 것과 마찬가지로 모든 사람의 기억 속에는 행복에 대한 기억이 내재되어 있다. 행복을 찾는 인간은 최종적으로 하나님을 기억함으로 행복에 도달한다. 하지만 챗GPT에 이러한 하나님을 기억함을 통한 행복 개념을 적용할 수는 없다. 챗GPT의 기억과 아우구스티누스의 기억론을 비교할 때 다시 깨닫게 되는 “인간다운 기억”의 특징은 하나님을 기억함으로써 진리를 발견하고 행복과 기쁨을 누릴 수 있는 특권이 인간에게 고유하게 주어져 있다는 사실이다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)인 챗지피티(ChatGPT)가 조경설계의 다양한 이론 및 도시설계 지침뿐 아니라, 유명 조경회사들의 고유 스타일을 독자적으로 학습․분석하여 설계안을 생성하고, 이를 스스로 평가하는 과정을 실증적으로 고찰하였다. ChatGPT는 축적된 문헌과 설계사례 데이터를 종합적으로 참조함으로써 공간적맥락, 녹지 배치, 보행 동선, 공공성 등의 현실적인 설계 근거를 제시하는 동시에, 회사별 독특한 미학적 특성을 반영한 설계안을 생성한다. 또한 ChatGPT는 관련 전문성에기반한 자료에 근거하여 ‘공공성 및 개방성’, ‘디자인 창의성’, ‘도시 맥락 및 조화’, ‘친환경 및 지속 가능성’, ‘실현 가능성’, ‘사회적 기능 및 활용성’ 등 여섯 가지 항목으로 기준을 설정하고 이에 따라 자율적으로 평가한다. 평가 결과는 통계적으로 종합 및 검증되었으며, 이를 통해 AI 기반 설계안의 평가 결과의 신뢰성과 유효성을 검토하였다. 분석 결과, ChatGPT가 조경회사의 스타일을 모사하여 제안한 설계안들은 창의성과 공공성 측면에서 일관되게 높은 평가를 받았으며, 예산, 시공기술, 그리고 도시 맥락과의 조화와 같은 실무적 측면에 관한 평가는 낮은 점수 또는 점수의 큰 편차를 보였다. 이는 AI가 제안하는 창의적 설계안을 현실적으로 구현하기 위해서는 전문가의 현장 경험과 종합적인 판단이 필수적으로 요구됨을 시사한다. 본 연구는 생성형 AI가 신뢰할 수 있는 문헌과 축적된 설계 데이터를 활용해 설계안을 생성하고 평가할 수 있는 잠재력을 확인하였다. 이는 조경설계 교육 및 실무에서 생성형 AI가 보조 도구를 넘어 창의적 아이디어 확장과 설계 발전을 촉진하는 핵심 역할을 수행할 수 있음을 시사한다.

Educators are at the forefront of shaping the future of education, particularly as technological advances introduce new tools and methods. Generative AI is a powerful tool capable of producing high-quality content based on properly constructed user prompts. While these advancements present significa

인공지능 생성 콘텐츠(AIGC)는 사용자 프롬프트 입력을 기반으로 다양한 형식의 콘텐츠를 자동으로 생성한다. AIGC 는 단순한 기술적 출력을 넘어, 인공지능 알고리즘이 사용자의 정체성을 특정하게 구조화하는 방식으로 작동한다. 본 논 문은 AIGC의 생성 원리가 퍼스의 가추법(abduction)과 유사하게 결과와 규칙으로부터 가장 개연성 높은 사례를 도출하 는 추론 구조를 따른다는 점에 주목하며, 챗지피티(ChatGPT) 기반의 지브리 스타일 이미지 생성 사례를 분석한다. 이때 프롬프트는 ‘결과’로 기능하고, 알고리즘은 학습된 ‘규칙’을 조합하여 그럴듯한 이미지의 ‘사례’를 생성한다. 지브리 스타 일로 생성된 이미지는 개별 사용자의 정체성을 표상하는 동시에, 반복 가능한 감정 코드와 시각 규칙을 반영한 문화 기 호로 전환되어 다른 사용자의 경험에 영향을 미치는 학습 데이터로 재귀적으로 활용된다. AIGC의 가추법적 작동은 사용 자 데이터가 비자발적으로 타인의 정체성 예측에 기여함으로써 예측 프라이버시(predictive privacy)를 침해할 가능성을 내포한다. 본 연구는 AIGC가 사용자의 정체성을 구성하고 공동체의 문화적 상징을 생산하는 기호 장치임을 밝히며, 기술과 정체성, 프라이버시의 관계를 윤리적으로 재구성할 필요성을 제기한다.

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.

The rise of generative AI has been insufficiently met with opportunities for either educators or students to understand and evaluate GenAI systems. We believe our responsibility as educators includes critically examining these technologies as well as the rhetoric and assumptions that surround them.

This study explores the impact of ChatGPT-based AskUp activities on elementary students' English reading and writing skills. Over an eight-week period, 50 sixth-grade students participated in AI-enhanced lessons integrating collaborative tasks and peer feedback. Results indicate a significant improvement in students' reading and writing abilities, particularly among mid-to-lower proficiency learners, with notable gains in reading fluency, vocabulary acquisition, and structured writing. AI-driven interactions fostered engagement and self-directed learning although excessive reliance on AI-generated responses posed challenges. The findings highlight the potential of AI chatbots in education, emphasizing the need for structured guidance to maximize benefits while maintaining student autonomy. These results may shed light on AI’s role in enhancing language learning in primary education.

본 연구는 생성형 인공지능 시대의 핵심 역량인 인공지능 리터러시(AIL)가 기존의 디지털 리터러시(DL)와 구별되는 고유한 교육적 영역을 가지는지 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 AIL 향상을 목적으로 설계된 15주간의 대학 교양 수업을 적용하고, 단일집단 사전-사후 설계를 통해 학습자 66명의 역량 인식 변화를 측정하였다. 척도가 상이한 두 변인의 변화 양상을 객관적으로 비교하기 위해 데이터를 표준화(Z-score)하여 분석하였다. 연구 결과, 수업 후 두 역량 모두 유의하게 향상되었으나, AIL의 성장폭이 DL의 성장폭보다 통계적으로 유의미하게 컸다(t=3.97, p<.001). 이러한 차별적 효과는 AIL이 프롬프트 엔지니어링이나 확률적 사고와 같이 범용적 디지털 역량으로는 전환되지 않는 고유한 특성을 가짐을 시사한다. 본 연구는 AIL 교육이 DL 교육과 통합되기보다 독립적이고 특화된 교육과정으로 설계되어야 함을 제언한다.

본 연구는 생성형 인공지능(챗지피티)이 통계 지식이 부족한 사용자 환경에서 신뢰할 수 있는 분석 도구로 기능할 수 있는지를 검토하였다. 특히 오류 강건성(error robustness: 오류를 인식하고적절히 처리하는 능력)과 조작 순응성(manipulative compliance: 사용자의 부적절하거나 편향된지시를 그대로 따르는 성향)에 주목하여 실험을 설계하였다. 연구자는 지피티-4.0 모델로 2021 년 한국 근로환경조사(1,000명 표본)를 활용하여 총 18회의 실험을 수행하였으며, 오류 강건성실험(8회)과 조작 순응성 실험(10회)을 구분하여 진행하였다. 실험 결과, 챗지피티는 명시적 지시가 없는 경우 결측값을 자동으로 처리하지 못하거나, 일부 누락을 발생시켜 오류에 취약한 모습을 보였다. 또한 조작 순응성 실험에서는 모형 조정, 변수 변환, 해석 방향 변경 등을 적극 수행하여 사용자가 의도한 결과를 산출하는 높은 순응 성향을 드러냈다. 이러한 결과는 챗지피티가 강력한 분석 자동화 도구인 동시에, 연구자의 편향을 강화할 수 있는 위험 요소도 내포하고 있음을 시사한다. 따라서 챗지피티 기반 통계분석의 활용이 확산됨에 따라 분석 윤리, 결과 해석의 투명성, 사용자 지시의 검증 가능성을 확보할 수 있는 제도적‧기술적 보완이 요구된다.

생성형 인공지능은 텍스트를 넘어 음악, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 창작물로 확장되며, 지식 기반 산업 전반에서 혁신의 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 AI를 1년 이상 활용해 온 4년제 대학생 8명을 대상으로 인터뷰를 진행하고, 이용 시간 및 빈도, 그리고 활용 범위에 따라 고활용군(H군)과 저활용군(L군)으로 구분하여 공통점과 차이점을 질적 분석하였다. 분석 결과, AI활용 정도는 리터러시 역량과 관련성을 보였으며, 학업적 생산성의 차이는 미미했지만, 학업 외 영역에서는 두드러진 차이가 관찰되었다. 이러한 결과는 생성형 AI가 학습자가 학업 성과를 향상하는 데 직접적인 도움을 주는 도구라기보다는, 개인의 창의력과 자기주도적 생산성을 촉진하는 인지적 촉매로 기능할 가능성이 큼을 시사한다.

본 연구는 성인학습자를 대상으로 AI 학습도구 활용 경험이 자기효능감, AI 리터러시, 학습몰입에 미치는 영향과 구조적 관계를 검증하고, 자기효능감의 매개 역할을 실증적으로 확인하고자 수행되었다. 수도권 S 대학교 성인학습자 248명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, AI 학습도구 활용 경험, AI 리터러시, 자기효능감, 학습몰입을 측정하고, 구조방정식 모형 분석과 부트스트래핑을 통해 가설을 검증하였다. 연구 결과, AI 학습도구 활용 경험은 자기효능감, AI 리터러시, 학습몰입에 모두 긍정적인 영향을 미쳤으며, 자기효능감은 AI 학습도구 활용 경험이 AI 리터러시와 학습몰입에 미치는 관계에서 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 성인학습에서 AI 학습도구 활용이 단순 기술 습득을 넘어 학습자의 심리적·인지적 역량 강화에 기여함을 실증하였으며, 성인학습 설계와 교육 프로그램 개발에 유용한 근거를 제공한다.

이 연구는 OECD에서 제안한 AI 리터러시(AILit) 프레임워크를 국어과 수업에 적용하여, 고등학교 교실에서 실행 가능한 AI 리터러시 교육 모형을 개발하고 그 적용 사례를 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 이를 위해‘논증하는 글쓰기’ 단원을 대상으로 ADDIE 모형에 따라 교육 모형을 체계적으로 설계하고 수업을 실행하였다.&#xD; 연구 결과, AILit 프레임워크의 네 영역을 국어과 쓰기 교육의 맥락에 통합함으로써 학습자에게 실질적인 변화가 나타났다. 학생들은 AI를 단순한정보 제공 도구로 수용하기보다 검증의 대상으로 인식하며, 출처 확인과 교차 검토를 통해 비판적 판단 능력을 강화하였다. 또한 AI와 협력적으로 텍스트를 생산하고, 자기 평가와 동료 평가를 통해 글을 고쳐 쓰는 과정에서 사고의 주도성을 높였다.&#xD; 나아가 학습자들은 AI 활용 경험을 성찰하며 개인적 활용 원칙과 윤리적기준을 탐색하는 등, 주체적이고 책임 있는 AI 활용 태도를 내면화하였다. 이러한 결과는 AI 리터러시 교육이 기술적 숙련에 머무르지 않고, 인간의 사고· 언어·윤리를 통합하는 인간 중심 문식성으로 확장될 수 있음을 보여준다.

본 연구는 예비 중등교사의 AI 리터러시가 AI 학습 효능감에 미치는 영향을 분석하고, 이 관 계에서 동기성향과 창의적 자기효능감의 순차적 이중 매개효과를 검증하였다. 이를 위해 전 국의 예비 중등교사 272명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 구조방정식 모형 및 부트스트 랩 분석을 수행하였다. 분석 결과, AI 리터러시는 AI 학습 효능감에 유의한 직접 효과를 나타 냈으며, 동기성향과 창의적 자기효능감을 통한 순차적 매개 경로 또한 통계적으로 유의한 것 으로 나타났다. 이러한 결과는 예비 교사의 AI 리터러시가 도전적 동기성향과 창의적 자기 효능감을 순차적으로 경유하여 AI 학습 효능감에 영향을 미치는 다층적 심리 경로를 실증적 으로 규명하였다. 본 연구는 단순한 기술 교육을 넘어, 도전적 과제 기반 학습과 창의적 문제 해결 경험을 제공하여 내적 동기와 신념을 강화하는 통합적 교육 설계의 중요성을 제시하며, AI 리터러시가 학습 효능감으로 발현되는 심리적 기제를 명확히 밝혔다는 점에서 학술적 기 여를 지닌다.

본 연구는 인공지능 시대 미술교사에게 요구되는 핵심 역량인 인공지능 리터러시를함양하기 위한 직무연수 프로그램을 개발·적용하고, 그 과정을 통해 교사들의 인식과실천의 변화를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 UNESCO(2024)에서 제시한교사를 위한 인공지능 역량 프레임워크(AI CFT)를 토대로 초·중등 미술교사 8명을대상으로 4일간(총 15시간)의 연수를 설계·실행하였다. 연구 결과, 교사들은 네 가지측면에서 의미 있는 성장을 보였다. 첫째, 인공지능을 낯선 기술로 보는 태도에서벗어나, 미술교육의 창작과 수업을 지원하는 교육적 자원으로 인식하게 되었다. 둘째, 이미지·영상 생성형 인공지능을 활용한 실습과 수업 설계를 통해 구체적인 미술수업 아이디어를 도출하고, 창의적 표현 지도를 위한 자신감을 형성하였다. 셋째, 저작권, 창작 주체성, 알고리즘 편향 등 미술교육 맥락에서 부각되는 윤리적 쟁점을성찰함으로써 교사의 교육적 책무성과 사회적 책임에 대한 인식을 강화하였다. 넷째, 분임 활동과 공동 프로젝트를 통해 협력적 학습이 촉진되었으며, 이는 개인적 성장에그치지 않고 전문적 학습 공동체로 발전할 가능성을 보여주었다. 본 연구는 인공지능 시대 미술교육에서 교사 전문성 개발의 구체적 방향을 제시하며, 지속 가능한교사 연수와 교육 혁신을 위한 기초자료로서 의의를 지닌다.

This study explores the potential of ChatGPT for translating profanities in film subtitles, with a focus on the movies Parasite (Korean) and Joker (American). Profanity in subtitles presents unique challenges, as it not only conveys emotional intensity but also reflects cultural and social contexts that require careful preservation in translation. The research examines the effectiveness of ChatGPT by comparing translations generated under two types of prompts: (1) basic prompts requesting simple translation and (2) detailed prompts designed to capture cultural and emotional nuances. These outputs are compared alongside human translations using a mixed-method approach, combining quantitative metrics such as translation strategy frequency and qualitative evaluation of cultural and emotional fidelity. Findings reveal that ChatGPT with detailed prompts (GPT2) performs significantly better in maintaining the cultural and emotional context of profanities, often matching human translations in emotional depth. However, challenges remain, particularly in interpreting idiomatic expressions and capturing subtle cultural differences. GPT1, with its generic prompts, showed a tendency to neutral

본 연구는 중등교사의 AI 교수효능감에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 중·고등학교 교사 191명에게 설문지를 배포하고 최종 수거된 186명의 자료를 위계적회귀분석 방법을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 첫째, AI 연수시간은 AI 교수효능감에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AI 기술에 대한 인지된 유용성과 AI 리터러시 역량이 AI 교수효능감에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, AI 기술에 대한 용이성은 AI 교수효능감에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 교사의 AI 교수효능감을 향상하기 위해 AI 관련 연수의 확대가 필요하며, 동시에 AI 리터러시 교육 프로그램을 활성화하고 교사가 AI 기술의 유용성을 인식할 수 있도록 지원하는 노력이 요구됨을 시사한다.

본 연구는 중장년층을 대상으로 AI 리터러시가 AI 수용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. AI 리터러시는 AI 이해, AI 평가, AI 신뢰, AI 접근성, AI 활용능력, AI 태도의 여섯 가지 요인으로 구성하였으며, 만 40세 이상 중장년층 95명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 탐색적 요인분석과 구조방정식 모형을 활용하여 가설을 검증한 결과, AI 이해, AI 신뢰, AI 활용능력, AI 태도는 AI 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, AI 평가와 AI 접근성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 특히 AI 태도는 AI 수용의도에 가장 강한 영향력을 보였다. 이러한 결과는 중장년층의 AI 수용 과정에서 단순한 기술 접근성보다 신뢰와 태도, 그리고 실제 활용 역량이 중요함을 시사한다. 본 연구는 중장년층 맞춤형 AI 교육 및 디지털 포용 정책 수립을 위한 실증적 근거를 제공한다.

Artificial Intelligence (AI) literacy is increasingly essential as AI technologies continue to shape modern society. This study examines AI literacy using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling on news articles to identify key themes and public perceptions. The analysis highlights significant issues such as the need for AI education, the role of policy in addressing AI-related challenges, and the societal implications of AI technologies. Findings reveal evolving discourse around AI literacy, from conceptual understanding to practical applications in education, industry, and social equity. This research provides valuable insights for developing effective AI literacy programs and policies, promoting informed decision-making, and addressing disparities in AI understanding. The results contribute to advancing AI literacy as a multidisciplinary field with educational, social, and policy implications.