논문 872편

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.

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.

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

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.

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.

From an unsettled, ambivalent middle between discourses of generative AI integration and refusal, we offer a critical-ethical stance for AI-engaged writing assignments. We apply a critical thinking framework to these assignments, assert critical AI literacy as a kind of critical thinking, and discus

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.

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.

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.

본 연구는 인공지능 기술의 급속한 확산이라는 사회적 변화 속에서 음악교육가가 요구받는 인공지능 리터러시의 의미를 탐색하고, 이를 함양하기 위한 실천공동체 운영의 과정과 그 결과를 분석하고자 하였다. 실천공동체는음악교육자, 예술가, 인공지능 개발자 등 다양한 배경의 전문가들로 구성되었으며, 총 4개월간 9회에 걸쳐 온·오프라인 통합형 학습 프로그램으로 운영되었다. 자료 수집은 참여관찰, 학습일지, 인터뷰, 결과물 분석을 통해 이루어졌으며, 분석은 Mezirow의 변혁적 학습 이론을 바탕으로 참여자의 인식 변화 과정을 중심으로 수행되었다.
 연구 결과, 음악교육가들이 경험한 인공지능 리터러시는 단순한 기술 활용 능력을 넘어 기술의 원리 이해, 윤리적 성찰, 창의적 활용, 교육적 재구성 역량을 포함하는 실천적 리터러시로 나타났다. 특히, 인공지능 기술을 수용하는 과정은 예술가로서의 정체성 혼란에서 출발하여 교육자로서의 주체성 회복과 역할 확장으로 이어지는 변혁적 학습의 흐름을 보였다. 실천공동체는 이러한 인식 전환을 촉진하는 주요 환경으로 작용하였으며, 인공지능 시대의 음악교육이 요구하는 리터러시 함양에 실질적인 기여 가능성을 시사하였다.

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

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.

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 사무직 근로자의 인공지능 인식이 일상생활 만족에 미치는 영향을 규명하고, 이 과정에서 인공지능 리터러시의 매개효과와 디지털 자립의 조절된 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 2024년 한국지능정보사회진흥원에서 조사한 디지털 정보격차 실태조사 자료 중 사무직 근로자 1,392명의 데이터를 활용하여 기술통계분석, 상관분석, 매개효과분석, 조절효과분석 및 조절된 매개효과분석을 실시하였다. 연구 결과, 사무직 근로자의 인공지능 인식은 일상생활 만족에 유의한 영향을 미쳤으며, 인공지능인식은 인공지능 리터러시를 정적 영향을 미치고 인공지능 리터러시는 일상생활 만족을향상시키는 매개효과를 보였다. 디지털 자립은 인공지능 리터러시와 일상생활 만족의 관계를 조절하며, 인공지능 인식이 인공지능 리터러시를 매개로 일상생활 만족에 미치는 영향을 강화하는 조절된 매개효과가 확인되었다. 이러한 결과는 사무직 근로자는 인공지능에대한 긍정적 인식과 리터러시를 축적할수록 삶의 질이 높아질 수 있음을 의미하며, 자율성과 실행력에 기반한 디지털 자립이 개인의 생산성과 경쟁력 제고에 핵심적 역할을 할 수있음을 시사한다. 본 연구는 학문적으로 인공지능 인식 및 리터러시, 디지털 자립이 일상생활 만족에 미치는 영향 경로를 통합적으로 검증하여 기존 연구의 범위를 확장하였으며, 실무적으로 기업 교육 및 정책 설계 차원에서 사무직 근로자의 인공지능 역량을 강화하여삶의 질을 제고할 수 있는 전략적 시사점을 제공하였다.

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.

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.

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

본 연구는 생성형 AI의 특성이 사용자 만족과 신뢰에 미치는 영향을 분석하는데 목적을 두었다. 연구 대상은 생성형 AI 서비스를 이용한 사용자들이며 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다.
 이를 위해 생성형 AI의 특성을 의인화, 개인화, 즐거움, 창의성으로 구분하여 이들이 사용자 만족에 미치는 영향을 검증하였고 사용자 만족이 신뢰에 미치는 영향도 함께 분석하였다. 또한 AI 리터러시가 이러한 관계에서 조절 효과를 가지는지 살펴보았다. 분석 방법으로는 구조방정식 모델링을 활용하였으며 연구 결과, 의인화, 개인화, 즐거움, 창의성 모두 사용자 만족에 유의한 영향을미치는 것으로 나타났다. 또한 AI 리터러시는 사용자 만족과 신뢰 간의 관계에서 조절 효과를 보였다. 이러한 결과는 생성형 AI 서비스 제공자가 사용자 만족과 신뢰를 높이기 위한 전략을 수립하는 데 실질적인 시사점을 제공한다.

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.

본 연구는 UNESCO(2024)와 OECD(2025)에서 제시한 국제 AI 리터러시 프레임워크를 바탕으로, 영유아 발달 맥락에 적합한 AI 기초리터러시의 개념을 도출하고 그 의미를 국가수준 교육과정 속에서 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 문헌 기반 개념 재구성을 통해 두 프레임워크의 핵심 개념을 최소 의미 단위로분절하고, 놀이․탐색․상호작용을 중심으로 의미를 구성하는 영유아의 발달 특성에 맞추어 재맥락화하였다. 그 결과 인간관점 사고와 소통, 책임과 가치 존중, 탐구와 문제해결, 순서와 결과 이해, 표현과 창작의 다섯 영역과 13개의 기초역량 요소가 도출되었다. 이후 유아교육․보육․교육공학 분야 전문가 15명을대상으로 2차 델파이 조사를 실시하여 발달 적합성과 교육적 타당성을 검증하였다. 마지막으로Sentence-BERT 기반 의미유사도 분석을 활용하여「2024 개정 표준보육과정」과「2019 개정 누리과정」의문장과 도출된 기초리터러시 요소 간 의미적 연관성을 탐색하였다. 분석 결과 두 교육과정 모두 인간관점사고와 소통, 책임․규칙 기반 경험이 높게 나타났으며, 탐구․절차․표현과 같은 경험도 연령에 따라 다양한 형태로 나타났다. 이는 영유아 교육과정이 AI 시대의 기초역량과 발달적으로 연관된 다양한 경험 요소를 이미 포함하고 있음을 시사한다. 본 연구는 AI 리터러시를 기술 습득이 아닌 인간 중심 사고․탐구․표현의 발달 과정으로 재정의하고, 영유아기 기초역량의 개념적 구조와 교육과정 속 의미를 통합적으로 제시했다는 점에서 의의를 갖는다.

본고는 구약 연구에 있어 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 활용 가능성을 평가하기 위한 사례연구로서 욥기 42장 6절의 주요 해석적 견해와 화자를 하나님으로 이해하는 새로운 해석에 대한 분석에 활용하였다. 이를 통해 챗GPT의 도구적 활용이 구약 연구 과정에 다양한 도움을 줄 수 있음을 밝힌다.

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.

There is a heightened concern over undergraduate students being over-reliant on Generative AI and using it recklessly. Reliance behaviours describe the frequencies and ways that people use AI tools for tasks such as problem-solving, influenced by individual factors such as trust and AI literacy. One

본 연구는 생성형 AI의 등장으로 필수 역량이 된 청소년 대상 AI 리터러시 교육과 관련하여, 2025년 교육개혁을단행한 영국과 AI 디지털 교과서(AIDT) 도입을 추진한 한국의 정책을 비교 분석하였다. 연구 결과, 영국은 AI 리터러시를 공공재로 인식하여 'Oak National Academy'를 통해 양질의 무료 콘텐츠를 제공하는 공공 주도 생태계를 구축하였으며, AI를 교사의 업무를 경감하는 '부조종사(Co-pilot)'로 정의하고 비판적 리터러시 함양에 중점을 두고 있다. 반면 한국은 국가 경쟁력 강화를 위한 '디지털 인재 양성'을 목표로 민간 주도의 AI 디지털 교과서 도입을 하향식으로추진하였으나, 현장의 우려와 예산 문제 등의 갈등을 겪고 있다. 비교 분석을 통해 본 연구는 한국의 AI 교육 정책이기술 중심의 속도전에서 벗어나 공공성과 지속가능성을 확보하는 방향으로 전환해야 함을 제언하고자 한다. 구체적으로는 한국형 공공 학습 플랫폼 구축을 통한 개방형 생태계 조성, 학교 간 디지털 환경 격차 해소를 위한 국가 최소 기준마련, 그리고 시민교육과 연계된 책임감 있는 AI 리터러시 교육의 필요성이 제시되었다.

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.

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 연구의 목적은 초등교사 인공지능 리터러시 정의와 구성 요인을 탐색하고, 이를 바탕으로 측정 도구를 개발해 타당화하는 것이다. 첫째, 선행연구 분석으로 정의와 구성 요인을 도출하고, 이를 바탕으로 문항 초안을 작성하였다. 둘째, 예비조사에서 델파이 조사 2회로 내용 타당도를 확인해 본 조사 문항 22개를 확정했다. 셋째, 본 조사에서는 현직 초등교사 342명을 대상으로 설문을 실시하고, 172명의 응답은 탐색적 요인분석에, 170명의 응답은 확인적 요인분석에 활용해 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 연구 결과, 초등교사 인공지능 리터러시는 ‘인공지능의 기본 원리를 이해하고, 인공지능 기술을 교육적 상황에 맞게 적절히 활용하고 비판적인 시각으로 평가하며, 인공지능으로 인한 사회의 변화에 따라 전문성을 개발하고 교육자로서 올바른 인공지능을 함양할 수 있는 역량’으로 정의되었으며, 측정 도구는 인공지능 이해(5문항), 활용 및 평가(5문항), 전문성 개발(5문항), 윤리(4문항) 4개 요인, 총 19개 문항으로 구성되었다. 본 연구는 초등교사의 인공지능 리터러시 역량을 진단할 수 있는 신뢰도와 타당도가 검증된 측정 도구를 개발했다는 점에서 의의가 있다.

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

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.

이 연구의 목적은 디지털 시대의 협력적 문제 해결 역량과 인공지능 리터러시를 동시에 향상할 수 있는 중학교 기술 교과에서의 인공지능 활용 교육 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하는 데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 PDIE 교수 설계 모형을 활용하여 준비, 개발, 실행, 평가 단계에 따라 연구를 진행하였다. 이 중 개발 단계에서는 피지컬 컴퓨팅을 활용한 인공지능 기반 메이커 교육 모형을 적용하여 총 12차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 중학교 3학년 157명을 편의 표집 후 단일집단으로 구성하여 사전-사후 검사를 실시하였다. 수집한 자료는 대응 표본 t-검정을 통해 분석하였다. 본 연구의 인공지능 활용 교육 프로그램을 적용한 결과, 협력적 문제 해결 역량은 사전 평균 3.827점에서 사후 4.402점으로 유의하게 향상되었으며(t=-9.921, p<.001), 인공지능 리터러시는 사전 평균 3.317점에서 사후 4.255점으로 유의한 향상을 보였다(t=-13.619, p<.001). 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 기술 교과에서의 인공지능 활용 교육 프로그램이 중학생의 협력적 문제 해결 역량과 인공지능 리터러시를 효과적으로 향상시켰음을 나타낸다. 본 연구는 기술 교과의 교과 역량인 ‘기술적 문제 해결 능력’을 디지털 시대의 협력적 문제 해결 역량 및 인공지능 리터러시와 연계하여, 역량 중심 교육과정과 기초 소양 교육을 위한 실천적 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

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.

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.

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.

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.

목적 본 연구는 교양 영어를 수강하는 대학 신입생 64명이 챗GPT 피드백을 이용한 영작 컨퍼런스에 참여한 경험을 토대로 이들이챗GPT 피드백에 갖는 인식을 연구하였다. 이를 통해 EFL 교실 영작 수업에 향후 챗GPT 피드백을 적용할 수 있는 구체적인 방안과실효성을 살펴, 향후 연구 및 실제 교육에 활용 가능한 기초자료를 구축하고자 한다.
 방법 교양영어를 수강하는 대학 신입생 64명은 챗GPT가 제공한 본인 영작에 대한 피드백을 분석하는 영작 컨퍼런스 활동에 총2회 참여하였고 경험을 토대로 학생들은 챗GPT 피드백에 어떠한 인식을 갖는지를 묻는 설문지에 의견을 제출하였다. 수집된 설문지 응답 내용을 내용 분석(content analysis)으로 핵심어를 추출하고 이를 빈도 분석을 수행하여 결과를 도출하였다.
 결과 빈도 분석 결과에 따르면 학생들은 챗GPT 영작 피드백에 높은 신뢰도를 보였으나, 이를 영작 평가 도구로 사용하는 것에 회의적인 태도를 보였다. 이는 챗GPT가 보여준 다양한 오류에 대한 불신이 가장 큰 원인으로 작용했다. 결과적으로, 학생들은 챗GPT 피드백와 교사의 평가를 결합한 ‘하이브리드 외국어 평가1)(Hybrid foreign language assessment)’ 방안에 크게 동의하였다.
 결론 연구 결과를 바탕으로 AI시대에서 챗GPT를 영작 피드백과 평가 도구로 활용하기 위해서는 실증적 연구를 기반으로 챗GPT 피드백 교실 활동을 개발하고 교사의 개입이 동반되어야 할 것이다. 이를 위한 학계와 교사의 교육 활용을 위한 챗GPT 피드백 모형개발에 대한 심도 있는 논의와 노력이 향후 과제로 남아있다.

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.

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.

목적: 본 연구는 생성형 AI, 특히 챗GPT를 활용한 화법 교육에서 학습자의 비판적 사고, 창의적 재구성, 협력적 상호작용, 주체적 문제 해결 능력의 변화를 탐색하고, AI-교사 협력 모델이 토론 준비와 수행에 미치는 교육적 효과를 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 통해 AI 시대 국어교육의 방향성과 학습자 주도성 강화를 위한 교수․학습 방안을 모색한다. 방법: 고등학생을 대상으로 챗GPT+교사 피드백, 챗GPT 단독, 전통 수업의 세 집단을 구성하고, 사전․사후 설문, 성찰지, 토론 전사 자료를 양적․질적으로 분석하였다. 결과: 교사 개입이 병행된 집단은 비판적 점검, 창의적 재구성, 주체적 전략 설계에서 가장 뚜렷한 향상을 보였으며, AI 자료를 자기 언어로 재구성하는 능력이 증진되었다. 결론: 챗GPT는 화법 교육에서 유의미한 보조 도구가 될 수 있으나, 교사의 중재와 학습자의 비판적 수용이 함께할 때 교육 효과가 극대화됨을 확인하였다.

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