논문 872편

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 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.

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 대학에서 일본어를 가르치는 교수 및 강사 40명을 대상으로 챗GPT 활용에 대한 인식과 수업 활용 의지를 조사하였다. 연구 결과, 일본어 교수자들은 AI 활용 교육의 필요성에 공감하면서도, 실제 수업에서의 사용 경험은 타 교과에 비해 낮은 편이었다. 그러나 37.5%의 교수자는 챗GPT를 거의 매일 활용하며, 단순한 정보 검색을 넘어 작업 지원 및 수업 활동에 활용하여 높은 만족도를 보였다. 반면 절반 정도는 챗GPT 활용에 적극적이지 않았으며, 12.5%는 거의 사용하지 않는 등 양극화된 양상을 보였다.
 수업에서 챗GPT를 활용하지 않는 주요 이유로는 저작권 문제 및 결과 신뢰성에 대한 우려뿐만 아니라, 외국어 학습의 특성상 학생들의 창의적인 문장 구성 능력이 저하될 가능성이 지적되었다. 또한 많은 교수자가 챗GPT를 수업에 활용하고 싶어 하지만, 구체적인 활용법이나 수업과의 융합 방법을 알지 못해 어려움을 겪고 있었다.
 특히 챗GPT를 일본어 수업에 활용할 의사는 챗GPT 평소 사용 경험, 사용 빈도, 그리고 AI 활용교육 수강 여부에 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 효과적인 AI 활용 수업을 위해서는 교수자 대상 챗GPT 등 AI 활용교육을 강화하고, 일본어 및 일본문화 수업에서의 구체적인 활용 가이드라인을 개발할 필요가 있다. 또한 다양한 교과목과 융합된 챗GPT 활용 사례를 적극적으로 공유하여, 학생들의 챗GPT 활용 경험과 학습 효과를 분석하고, AI 기반 일본어 교육의 실효성을 높이는 방안을 모색해야 한다.

본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 게시판 상담자와 챗GPT의 청소년상담 텍스트를 비교 분석하고, 상담 분야에서 AI 활용의 함의점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 청소년상담 관련 웹사이트에 게시되어 있던 기존 사례를 수집하였다. 동일한 청소년 내담자의 사례를 챗GPT에 입력하여 비슷한 분량의 응답 텍스트를 확보하여 각각 450건씩, 최종 900건을 분석 대상으로 선정하였다. 수집된 분석 대상에 대해 단어 빈도 분석, 의미 네트워크 분석, 감성분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 단어 빈도 분석을 통해 상담자 답변의 키워드가 챗GPT보다 두 배가량 많았고, 양측 모두 내담자의 상태와 내면 경험을 중요하게 다루었음을 확인하였다. 상담자는 대인관계 및 사회적 맥락에, 챗GPT는 개인의 문제해결에 초점을 두는 것으로 나타났다. 둘째, 의미 네트워크 분석 결과, 상담자는 내담자를 조력하고자 하는 경향이 있고, 챗GPT는 개인에게 초점이 맞추어서 가치나 감정을 중시하였다. 셋째, 감성분석 결과, 상담자가 감성어를 더 다양하게 활용하는 것으로 나타났다. 추후 이러한 연구 결과를 바탕으로 AI 활용 청소년상담 분야에 대한 시사점과 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 제언하였다.

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.

This study aimed to examine the effects of a basic generative artificial intelligence (AI) education program conducted at ___ University in Busan on AI literacy and beauty design competence among adult learners majoring in beauty-related fields. Whereas prior research on generative AI education has primarily focused on elementary and secondary students, university students, or learners in engineering and computer-related majors, this study targets 25 middle-aged and older adult learners in their 40∼60s specializing in beauty studies. In doing so, it integrates the assessment of both AI literacy and major-specific beauty design competence.&#xD; A single-group pretest–posttest design was employed over a 15-week basic generative AI education program. Data were collected using an AI literacy questionnaire, rubric-based evaluations of midterm and final assignments, and expert validity reviews. Paired t-test results indicated that the overall mean AI literacy score increased significantly from 2.43 to 4.18 (p < .001), with application competence showing the greatest improvement, rising from 2.10 to 4.25. Moreover, beauty design evaluation criteria—including prompt specificity, use of

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.

본 연구는 생성형 AI의 특성이 사용자 만족과 신뢰에 미치는 영향을 분석하는데 목적을 두었다. 연구 대상은 생성형 AI 서비스를 이용한 사용자들이며 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다.&#xD; 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.

본 연구는 간호대학생의 인공지능인식, 인공지능 리터러시 및 간호정보활용역량 간의 관계를확인하고 간호정보활용역량에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 상관 조사 연구이다. 본 연구는 연구의목적을 이해하고 자발적 참여에 동의한 간호대학생 227명을 대상으로 구조화된 설문지를 통하여 자료를수집하였다. 연구 결과, 간호대학생의 간호정보활용역량은 인공지능인식(r=.517, p<.001)과 정적상관관계, 인공지능 리터러시(r=.624, p<.001)와 정적상관관계를 나타냈다. 간호정보활용역량에 영향을 미치는 주요요인은 인공지능 리터러시(β=.491, p<.001), 인공지능인식(β=.297, p<.001), 전공만족도(β=.146, p=.003)로 나타났으며, 회귀모형 설명력은 47.3%였다. 본 연구를 통해 간호대학생의 간호정보활용역량을향상 시킬 수 있는 인공지능 활용 교육과 인공지능에 대한 올바른 인식을 갖출 수 있고, 인공지능 리터러시역량을 향상 시킬 수 있는 체계적인 교육프로그램을 개발할 필요가 있음을 확인하였다.

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.

본 연구의 목적은 인공지능 리터러시 향상을 위한 SSI 기반 융합 교육 프로그램을 개발 및 적용하여 효과를 검증하고, 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 중학교 자유학기제 과목에 적용 가능한 교육 프로그램을 개발하여 1학년 학생 24명을 대상으로 프로그램을 적용하였다. 인공지능에 대한 학생들의 경험과 인식을 분석하여 프로그램에 반영하기 위해 ADDIE 모형을 기반으로 프로그램을 개발하였다. 인공지능 기술에 대해 종합적인 학습 경험을 제공하기 위해 인공지능 교육 및 행위자-네트워크 지도 그리기 등의 활동을 포함한 SSI 교육 관점과 방법을 융합하여 세부 내용을 구성하였다. 프로그램 적용 결과 학생들의 인공지능에 대한 이해, 사회적 영향에 대한 인식이 유의미하게 향상되었다. 또한 인공지능의 사회적 영향과 윤리 문제를 교육할 때 SSI 교육 관점이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 인공지능 교육에 SSI 교육 관점을 도입함으로써, 기술 중심적 접근을 넘어서 인공지능 기술의 사회적 영향과 의미를 포괄할 수 있는 교육적 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

리터러시는 작성된 문서나 가공된 정보를 사람들이 읽고 이해할 수 있는 능력으로 시작되었다. 이후 디지털 기술이 발전하면서 정보를 접하고 활용할 수 있는 분야가 넓어짐에 따라 디지털 리터러시로 확장되었다. 디지털 리터러시의 활 용 분야와 목적에 따라 다양한 용어로 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 시대에 그 중요성이 점차 높아지고 있는 생성 인공지능을 대상으로 이용자의 리터러시 수준을 확인하고, 선행 연구에서 제안한 리터러시의 개념을 확장하며, 한 국 이용자에게 적합한 도구를 개발하고자 연구를 수행했다. 먼저 탐색적 요인 분석 결과, 생성 인공지능 리터러시는 AI 활용 능력, 비판적 평가, 윤리적 사용, 창의적 활용의 네 가지 요인으로 구성됨을 확인하였다. 다음으로 확인적 요인 분 석을 통해 생성 인공지능 리터러시를 구성하는 네 가지 요인의 모형 구조가 통계적으로 적합하다는 것을 확인했다. 더불 어 기존 인공지능 리터러시 척도와 인공지능 서비스 관련 평가 도구와의 상관 분석을 통해 새로 개발된 리터러시 도구가 실제 사람들의 태도와 유의한 관계가 있음을 확인하였고, 이를 통해 타당성이 확보되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구의 의의와 한계점, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논했다.

This study aims to develop and validate a home economics education program focused on the consumer life area to enhance artificial intelligence (AI) literacy. To achieve this objective, a 10-session AI-consumer life integration education program was developed by analyzing literature on AI Literacy, AI curriculum, consumer education, and the home economics curriculum for the middle school consumer life area. The program’s validity was assessed by nine teachers using a four-point Likert scale. The average scores for each item and the content validity index (CVI) were calculated. Based on expert feedback, the program was revised and improved accordingly. The expert validity assessment of the lesson plans, teaching materials and learning resources resulted in an average score of 3.78 for all items and an average CVI of 0.96. For the overall program, the expert validity assessment yielded an average score of 3.72 for all items and an average CVI of 0.97. Since the content validity index for all questions was above 0.78, the program demonstrated high validity across achievement standards integration, learning objectives, content and teaching methods, motivation, and volume areas. This co

본 연구는 초등학생의 인공지능 리터러시 향상을 위한 인공지능 이해 중심 STEAM 프로그램을 개발하고 적용하여 AI 리터러시와 AI에 대한 태도에 미치는 효과를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 ADDIE 수업 설계 모형에 따라 수업 프로그램을 개발하고, 초등학교 6학년 5개 학급 120명 학생을 대상으로 4주 동안 총 17차시에 걸쳐 적용하였다. 프로그램 적용 전‧후에 AI 리터러시 검사, AI에 대한 태도 검사를 실시하고, 사후 학생 만족도 검사를 실시하여 그 결과를 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램에 대한 참여 학생의 만족도를 5점 척도로 알아본 결과, 흥미도의 평균은 4.317, 참여도는 4.359, 난이도에 대한 인식은 3.375, 전체 만족도 평균은 4.017로 나타나 본 프로그램은 학생의 만족도를 충족시킴을 확인하였다. 둘째, AI 리터러시에 대한 프로그램 참여 사전-사후 차이 분석 결과, AI 기초 지식, AI 활용 능력, AI 윤리·가치관 및 전체 AI 리터러시는 모두 사전에 비해 사후 평균값이 통계적으로 유의하게 증가하였다. 셋째, 수업을 받은 학생은 AI에 대한 태도의 사전-사후 차이 검사 결과, 흥미, 배려, 소통, 유용성·가치 인식, 자아개념, 자아효능감, 이공계 진로 선택 및 전체 AI에 대한 태도는 모두 수업 후 평균값이 높아졌으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 본 연구는 인공지능 기술의 발전으로 인한 급격한 사회변화에 따라 미래 인재를 양성하기 위한 새로운 연구가 시도되고 다양한 교육적 노력이 이어지고 있다. 본 연구는 STEAM 교수-학습 준거를 기반으로 한 인공지능 이해 중심 프로그램의 효과성 검증을 통해 초등학교 현장에서의 인공지능 교육의 활성화를 위한 기초 연구라는 점에서 의의가 있다.

인공지능(Artificial Intelligence : AI) 기술이 사회 전반적으로 확산하고 있으며, 이로 인한 긍정·부정 영향이 상충하고 있다. AI 기술과 인간이 공존할 미래사회에서 사용자 관점에서 필수 불가결한 요소와 영향력 연구에 관한 관심이 높아지고 있다.&#xD; 본 연구는 AI 리터러시 수준과 사용의도 간에 지각된 인식의 영향력을 검증하는 것이 목적이다. 2023년 사회적가치연구원의 AI 영향에 대한 조사 데이터를 활용하여 기술수용모델(TAM : Technology Acceptance Model)을 기반으로 연구모델을 개발하고 실증분석을 수행하였다. 연구 결과 AI 리터러시 수준 향상과 지각된 유용성, 사용 용이성 및 영향력으로 구분될 수 있는 지각된 인식의 증대가 AI 기술의 사용의도에 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI 리터러시 수준이 사용의도에 영향을 미치는 데 있어 지각된 인식이 매개 역할을 통한 간접효과를 일으키는 것으로 통계적으로 확인하였다. 본 연구를 통해 AI 리터러시 수준과 지각된 인식을 향상시키고 AI 기술 사용의도롤 높여 궁극적으로 AI 리터러시 격차 해소 및 양극화 이슈에 대한 정책 수립 및 전략을 수립하는 기반이 되도록 하였다.

인공지능의 발전은 일상생활에 깊숙이 파고들며 다양한 분야에서 많은 가능성을 보여주고 있다. 인공지능은 정보를 명확히 구분하고, 정보 과부하를 예방하며 합리적인 의사결정을 위한 효율적이고 편리한 서비스를 제공한다. 그러나 이러한 서비스는 인공지능 기술에 대한 의존 문제를 야기할 수 있다. 이를 깊이 이해하기 위해, 미디어 의존 이론을 기반으로, AI 리터러시와 회복 탄력성, 주관적 규범을 통해 사용자들의 인공지능 의존성을 조사했다. 인공지능 제품 사용 경험이 있는 329명의 사용자를 대상으로 AMOS 26.0을 사용하여 분석한 결과, AI 리터러시는 인공지능 의존에 부정적인 영향을 미치다. 그리고 AI 리터러시와 인공지능 의존 관계에서 회복탄력성과 주관적 규범이 부분 매개하는 것으로 확인하였다. 본 연구는 인공지능 의존성의 원인을 규명하고, AI 리터러시 증진과 인공지능의 지속 가능한 발전을 위한 이론적 및 실천적 시사점을 제시한다.

본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용하여 국내외 인공지능 리터러시 개념과 관련된 연구 키워드를 분석하여 연구 동향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2023.08.01.~08.31. 기간 내 국내논문 검색엔진인 RISS, KCI에 게재된 모든 학술지, 학위 논문 중 '인공지능 리터리시' 키워드를 포함한 논문(505건)과 국외논문 검색엔진인 SCIENCE DIRECT, ERIC에서 ‘AI Literacy’ 키워드를 포함한 논문(3,248건)을 합친 총 3,753건을 수집하여 빈도 분석, 워드클라우드 분석, N그램 분석, LDA토픽모델링 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 분석 결과 국내외 연구 모두 “교육”이라는 키워드가 두드러지는 것으로 인공지능 리터러시 함양을 위한 교육이 활발하게 일어나고 있음을 알 수 있다. 특히, 국내에서는 인공지능 교육에 대한 연구가 프로그램 단위, 학교 현장에서의 교육 효과 등 미시적 관점에서의 연구가 더 많은 것으로 것으로 나타났다. 국외의 경우 교육을 포함하여 거시적 관점에서 건강, 기후 위기 등과 관련되어 다양한 주제의 연구가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있었다. 이에 국내에서 교육 프로그램보다 더욱 거시적인 시작에서 인공지능 리터러시에 대한 교육 연구가 필요하다. 인공지능 리터러시는 현재와 미래에 필수적인 역량으로 평생 교육 관점에서 연구될 필요성이 있다. 뿐만 아니라 다양한 관점에서 인공지능 리터러시 주제로의 연구 접근이 필요하다.

목적 본 연구에서는 인공지능 리터러시를 위한 생성형 AI 융합 영어 쓰기 수업 모형을 개발하는 것을 목적으로 하였다.&#xD; 방법 인공지능 리터러시, 프롬프트 엔지니어링, 생성형 AI, 영어 쓰기 수업 모형 개발과 관련한 문헌 및 선행연구를 분석한 후 모형시안의 목적과 이론적 준거를 마련하고, 교육공학 전문가와 영어 교육 전문가 5인으로부터 내적 타당도를 검증받았다. 모형 시안은영어 교사 1인이 학생 약 48명을 대상으로 2023년 11월에 약 2주간 현장 적용하고 내용을 수정⋅보완하여 최종 모형을 확정하였다.&#xD; 결과 이를 위하여 서울 소재 중학교 1학년 학생 31명을 대상으로 인공지능 리터러시와 영어 쓰기에 대한 정의적인 태도를 측정하기위한 검사 사전⋅사후에 실시하였다. 최종 수업 모형은 총 7단계로 구성하여 학습자, 교수자, 생성형 AI의 역할에 따라 구분하였고최종 교수 전략은 9개의 수업 설계 원리에 따라 수업 모형의 세부 단계에 적용할 수 있는 총 39개의 교수 전략을 선정하였다.&#xD; 결론 본 연구에서 개발한 모형은 생성형 AI 융합 영어 쓰기 수업에서 생성형 AI와 상호작용하는 과정에서 프롬프트 엔지니어링 기법을 전략적이고 체계적으로 도입한다면 학생의 발산적인 질문과 능동적인 학습 태도를 이끌 수 있다는 점에서 의의가 있다. 그리고이를 위한 수업 모형 및 교수 전략 개발을 통해 교수자가 프롬프트 엔지니어링 기반 생성형 AI 융합 영어 쓰기 수업을 설계하고 운영하는 데에 참고할 수 있는 효과적인 지침이 될 것으로 기대한다.

인공지능 교육에 대한 관심이 증가함에 따라, 연구자들은 인공지능 교육 프로그램을 실시하기 위해 노력하였다. 그러나 예비 교사를 대상으로 개발된 연구는 현재까지 제한적인 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 예비 중등교사를 위한 인공지능 리터러시 교육 프로그램을 개발하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 주차별 주제는 인공지능의 정의와 적용, 지능 에이전트 분석, 데이터의 중요성, 기계학습의 이해, 예측과 분류에 대한 실습, 분류와 군집에 대한 실습, 비정형 데이터에 대한 실습, 딥러닝의 이해, 딥러닝 알고리즘의 활용, 공정성, 투명성, 책무성, 안전성, 사회통합으로 구성되었다. 이 연구를 통해 예비 교사를 대상으로인공지능 리터러시 교육 프로그램이 확대되기를 희망한다. 추후에는 교원양성기관에서 관련 교육을 실시하고, 그 효과를 분석하는 후속 연구들이 실행되기를 희망한다.

This research examines the impact of AI-based English education on the AI literacy and perceptions of Korean middle school EFL learners. A cohort of 225 participants engaged in an eight-week English course utilizing generative AI tool, specifically, ChatGPT 3.5 and Reading Progress. AI literacy skills were assessed using pre- and post-surveys, revealing a significant increase (p < .001), particularly in ‘Understanding and Utilizing AI Principles’. Complementing the quantitative data, a qualitative thematic analysis provided insights into learners’ perceptions across educational, technological, and affective domains. The educational benefits of ChatGPT and Reading Progress, such as enhanced pronunciation and increased individual practice opportunities, were emphasized. The technological dimension was positively regarded due to its usability, although challenges in voice recognition and user interface discomfort were reported. From an affective perspective, students reported an increased sense of novelty and confidence, despite concerns regarding the necessity for continuous camera usage and a decrease in motivation for sustained use. This study offers pedagogical implications for

최근 우리는 ‘비대면(untact)’과 초거대 언어모델 AI의 출현을 동시에 겪으면서 아날로그 기반 강의식 교육에서 디지털 플랫폼 기반 온라인 강의로 교육의패러다임이 바뀌고 있다. 특히 chatGPT, Bard 등의 초거대 언어모델 AI를 활용한 글쓰기가 보편화 혹은 일반화되면서 대학생의 AI 리터러시 교육의 필요성이 증대하고 있다. 이에 따라 필자는 AI 리터러시의 가능성을 염두에 두고, 최근 대학생 글쓰기 현황을 파악하기 위해 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 정보의 정확성(신빙성) 문제, 저작권(출처 표기) 문제, 창의성 결여 문제 등을 확인할 수 있었고, 앞으로 대학생의 글쓰기는 효율성의 극대화를 위해 AI를 쓰거나,글쓰기를 인간 실존에 근거한 인간 고유의 창의성 영역으로 유지하려는 노력 중하나를 선택해야 할 것이다.&#xD; 이러한 AI 리터러시의 7가지 원칙을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 글쓰기에서 인간과 AI의 역할을 구분해야 한다. 둘째, 인간과 AI가 쓰는 글쓰기의 영역을 구분해야 한다. 셋째, AI의 결과물을 ‘상위인지(metacognition)’할 수있어야 한다. 넷째, 질문 생성 능력을 길러야 한다. 다섯째, 저작권 및 글쓰기 윤리에 대한 인식 수준을 높여야 한다. 여섯째, 기존 인문학에 대한 학습 또한 동시에 진행되어야 한다. 일곱째, 디지털 격차로 인한 불평등을 겪지 않아야 한다.&#xD; 결국 대학생 글쓰기를 비롯한 인간의 글쓰기는 ‘노동-효율성’의 글쓰기와 ‘사유-주체성’의 글쓰기 중 하나를 택일하거나, 양립을 지향한다면, 양립할 수 있는방향을 끊임없이 모색해야 할 것이다.

급격한 기술 발전의 시대에 인공 지능의 제품과 서비스는 일상 생활에 폭 넓게 활용되고 있다. 특히 Chat GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 사용자의 편의성과 효율성이 대폭 향상되었다. 따라서 많은 연구자들이 기업이나 산업체 수준에서 생성형 AI의 효과적 이용에 관하여 광범위한 연구를 수행했지만, 개별 사용자가 생성형 AI를 지속적으로 사용하는 과정과 영향요인에 대한 이론적, 실증적 연구는 아직 부족하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 UTAUT2 이론을 토대로 생성형 AI의 지속적 이용에 유의적 영향을 미치는 요인을 실증적으로 살펴보고자 한다.&#xD; 생성형 AI Chat GPT를 이용한 경험이 있는 중국 사용자 470명으로부터 설문자료를 수집하여 구조방정식모형으로 연구모형과 관련 가설을 검증하였다. 보다 구체적으로, 연구모형에 포함된 11개 요인의 신뢰성과 타당성을 상관관계, 확인적 요인분석, 평균분산 추출값으로 평가하였으며, 또한 연구모형의 적합도를 측정하였다. 본 연구에서 제시된 가설들을 구조방정식모형의 경로분석으로 분석한 결과, 모든 변수(성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 쾌락적 동기, 가격, 지각된 위험, 윤리)가 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사용자 만족도와 습관은 사용자의 지속적인 사용에 정(+)의 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

예비유아교사의 인공지능 사전경험, 인공지능 리터러시, 메타인지가 인공지능교육 수용의도에 어떠한 영향을 주는지 알아보기 위해 변인 간의 구조모형을 설정하고 변인들의 경로를 검증하였 다. 2023년 3-5월 서울과 경기도 소재 3년제 H대, S대, Y대 유아교육과 재학생 191명을 대상으로 설문조사를 실시하고 분석한 결과 첫째, 인공지능 사전경험, 인공지능 리터러시, 메타인지, 인공지 능교육 수용의도는 모두 유의미한 정적 상관을 보였고, 연구모형이 설정한 구조적 관계가 적합하 였다. 즉, 인공지능 사전경험은 메타인지와 인공지능교육 수용의도에, 인공지능 리터러시는 인공 지능교육 수용의도에, 메타인지는 인공지능교육 수용의도에 영향을 미쳤다. 둘째, 인공지능교육 수용의도에 대한 직간접효과를 살펴본 결과 메타인지는 인공지능 사전경험과 인공지능교육 수용 의도에서 매개역할을 하는 것으로 나타났으나, 인공지능 리터러시와 인공지능교육 수용의도의 관 계에서는 유의하지 않았다. 이러한 결과는 예비유아교사의 인공지능교육 수용의도를 함양하는 방 안에서 메타인지라는 교사 개인 변인의 영향력을 탐색하였다는 점에 의의가 있다. 아울러 결론과 제언, 제한점을 서술하였다.

본 연구의 목적은 한국 대학에 재학 중인 외국인 학부생들의 생성형 AI 활용 경험과 교육 요구를분석하고, 이를 바탕으로 글쓰기 과정에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 방안을 모색하는 데에있다. 이를 위해 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강한 외국인 학부생 219명을 대상으로 설문조사를실시하였다. 분석 결과, 본 설문에 참여한 외국인 학부생의 39.7%가 대학에서 과제를 수행할 때 생성형AI를 활용해 본 경험이 있다고 응답하였다. 응답자들은 주로 글의 개요, 요약, 연습문제 풀이, 일반보고서작성에 생성형 AI를 활용하였고, 내용 이해, 아이디어 생성, 번역, 표현 수정을 목적으로 생성형 AI를활용하였다. 그리고 교육 요구를 분석한 결과, 외국인 학부생들은 대학 과제 수행 과정에서 생성형AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있다고 하더라도 생성형 AI를 활용한 글쓰기, 인용법, 글쓰기윤리 교육을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 글쓰기 교과에서생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육할 때, 생성형 AI 활용 시의 인용법 및 글쓰기 윤리에 대한 부분이교육될 필요가 있으며, 외국인 학부생의 전공을 고려하거나 학습자가 작성할 빈도가 높은 글쓰기 종류에생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육해야 하며, 외국인 학부생들에게는 특히 글 수정하기 단계에서 생성형AI를 활용하는 방안을 교육할 수 있음을 제시하였다.

인공지능은 우리의 일상 생활과 정치, 경제, 문화 등의 모든 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 현재를 살아가는 사람들뿐만 아니라, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 고등학생을 위한 인공지능 머신러닝 교육 프로그램을 개발하고, AI 리터러시에 미치는 영향을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 프로그램을 설계하여 개발하고, 고등학교 1, 2학년 학생 33명을 대상으로 9차시 교육에 적용하였다. 교육 프로그램은 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 머신러닝의 이해, 머신러닝 활용으로 구성 하였으며, 프로그램 적용 후, 대응 표본 t-test를 통해 결과를 분석하였고, 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. 검사 도구로 측정한 결과, 인공지능 사회적 영향, 인공지능 문제 해결, 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 인공지능 실행 계획, 데이터 리터러시, 6가지의 모든 하위 요소에서 평균 점수가 향상된 것으로 나타났다. 즉, 인공지능 머신러닝 교육 프로그램은 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인할 수 있었다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)인 ‘Text to Music’을 집단탐구모형에 적용하여 학습자가 표현하고자 하는 음악을 주도적으로 계획하며 다양한 매체를 활용한 음악 창작지도 방안을 설계하는데 목적이 있다.&#xD; 이를 위해 음악창작활동의 의미와 인공지능 변화과정에서 최신 경향을 보이는 생성형 인공지능의 개념 및 프롬프트(Prompt)형인 뮤직젠(MusicGen)을 알아보고, 협동학습이론의 하나인 집단탐구모형의 개념을 제시하였다. 최근2022개정 음악과 교육과정에서는 새롭게 창작영역을 제시하여 변화하는 사회 속에서 음악의 가치와 영향력을이해하며 음악에 대한 시각과 안목을 넓히도록 하고 있다. 앞으로 미래 디지털 매체를 기반으로 하는 음악활동은학습자의 디지털 소양을 함양시킬 수 있으며, 생성형 인공지능 모델을 적용한 음악창작 활동은 디지털 기반 사회발전을 도모하고, 다양한 문화산업 발전을 이끌 수 있기에 앞으로도 지속적인 연구가 요구된다.

목적 본 연구의 목적은 대학에서 생성형 AI의 교육적 활용을 위한 교수의 교육요구도를 분석하는 것이다.&#xD; 방법 서울 소재 K대학 교수 126명의 자료를 온라인으로 수집하고, 신뢰도 분석, 요인분석, 대응표본 T-검증, Borich 요구도와 The Locus for Focus Model을 활용하여 수업 준비, 수업 방식, 수업 평가 영역별 교육요구도의 우선순위를 도출하였다.&#xD; 결과 수업 설계, 수업 방식, 수업 평가 영역 중 교육요구가 가장 높은 영역은 수업 설계였다. 하위요인을 살펴보면, 수업 설계에서는‘수업자료 제작’과 ‘수업내용 구성’이, 수업 방식에서는 ‘프로젝트 수업’과 ‘팀 기반 수업’이, 수업 평가에서는 ‘리포트 평가’와 ‘서술형 평가’의 우선순위가 높게 나타났다.&#xD; 결론 대학 수업에서 생성형 AI의 활용을 높이기 위하여 최우선적으로 교수 설계 영역에 대한 교육지원이 필요하며, 연구결과를 바탕으로 구체적인 지원 방안을 제안하였다.

본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

명예훼손 범죄는 개인의 사회적 평판을 해치는 사실적시 또는 허위사실의 적시를 다루는 형법적 개념이다. 인공지능(AI) 시대가 도래하기 전에는 말이나 행동, 그리고 신문, 잡지, 라디오, 출판물 등이 명예훼손의 주요 수단이었으나, 디지털 시대에는 사이버 공간을 통해 순식간에 초국경적으로 다수에게 피해를 확신시키고 있다. 이에 더하여 생성형 AI 기술을 이용한 명예훼손 범죄는 중대한 전환점을 맞이하고 있다. 최근 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI 기술의 급속한 발전은 누구나 단시간에 저렴한 비용으로 허위사실이나 허위영상 등을 제작하여 온라인 플랫폼, 페이스북, 인스타그램 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 게시하는 방법으로 순식간에 유포・재생산하여 회복 불가능하고 광범위한 피해를 발생시키고 있다.&#xD; 생성형 AI는 인간도 아니고 법인도 아니기 때문에 피해자가 생성형 AI 자체를 대상으로 명예훼손 소송을 제기할 수 없다. 그러나 생성형 AI 시스템을 직접 이용하는 자, 생성형 AI 서비스제공자, AI 설계자/제작자는 일정한 조건이 충족될 때 형사책임의 주체로 인정할 수 있다.&#xD; 따라서 이 논문에서는 생성형 AI를 이용한 새로운 명예훼손 사례에 있어 누가 책임귀속의 주체인지, 그 책임의 구체적 내용은 무엇인지를 고찰함으로써 현재와 미래의 명예훼손 형사소송 당사자들이 직면하게 될 도전을 검토하고자 한다. 이 논문에서는 먼저 생성형 AI 기술의 출현에 따른 명예훼손 범죄의 새로운 법적 문제를 살펴본다. 다음으로, 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄 책임귀속의 주체로 생성형 AI 직접 이용자, 생성형 AI 서비스제공자, 생성형 AI 개발 설계자/제작자, 그리고 생성형 AI 그 자체를 고찰한다. 셋째, 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄의 형사책임의 내용과 관련하여 직접 이용자의 정보통신망법상 허위사실 적시 명예훼손죄의 주요 법적 쟁점, 생성형 AI 서비스제공자의 부작위 방조범의 성립 요건, 직접 이용자에 대한 형법 제310조 위법성조각사유 적용 여부와 형법 제310조 착오의 문제를 검토한다.&#xD; 이 글은 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄와 관련하여 진화하는 법리와 잠재적인 해결책에 대한 통찰력을 제공하고자 한다. 이를 통해 생성형 AI 시대에 명예훼손으로 인한 잠재적인 사회적 피해에 적극적으로 대처하고, 표현(언론)의 자유를 보장하기 위한 법적 프레임과 책임 있는 생성형 AI 기술 개

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 업무를 수행하는 맥락에서 생성형 AI 이용자의 노력 정도와 결과에 대한 책임이 행위자 혹은 관찰자 관점에서 어떻게 지각되는지를 기존 기술인 검색 엔진 비교를 통해 조사하고자 하였다. 이를 위해 2(관점: 행위자 vs. 관찰자) ×2(기술: 생성형 AI vs. 검색 엔진) ×2(결과: 성공 vs. 실패) 집단 간 설계에서 382명을 대상으로 시나리오 기반의 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기술 유형과 관점의 상호작용 효과가 나타났는데, 구체적으로 관찰자의 관점에서 생성형 AI 이용자의 노력이 검색 엔진 이용자의 노력보다더 낮게 지각되었으나, 행위자의 관점에서는 기술에 따른 차이가 없었다. 둘째, 행위자의 관점에서 생성형 AI는 검색 엔진에 비해 결과에 대한 이용자의 노력 귀인을 감소시키며, 실패보다는 성공일 때 행위자 노력에 귀인하는 경향이 확인되었으나 이는 한계적 수준에서 허용되었다. 셋째, 관찰자의 관점에서 생성형 AI는 검색 엔진보다 실패의결과에 대한 이용자 노력 귀인을 높이는 것으로 나타났다. 넷째, 관점을 통제했을 때 생성형 AI는 검색 엔진에 비해 성공 결과에 대한 이용자 노력에 귀인을 감소시켰으며, 이용자 노력 귀인이 감소할수록 해당 결과에 대한 이용자 책임이 감소하는 것으로 나타났다. 위 결과를 토대로 이론적 함의 및 실무적 함의를 제시한다.

최근 생성형 AI 활용의 증대로 그래픽디자인 분야뿐만 아니라 영상 분야에서도 AI의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 생성형 AI 기술을 활용한 이미지 생성의 회화 작품 분석, 그래픽, 영화, 애니메이션 분야의 활용에 관해 살펴보고, 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술을 검토한다. 영상 제작의 세 단계(사전제작 단계, 제작 단계, 후반 제작 단계)를 바탕으로 단계별 적용할 수 있는 생성형 AI 기술을 알아보았다. 사전제작 단계에서는 스토리보드 제작과 레퍼런스 이미지의 조사, 제작 단계에서는 캐릭터의 채색과 배경 이미지의 제작, 후반 제작 과정에서는 내레이션의 제작에 관련한 생성형 AI 기술의 활용을 확인하였다. 선행연구에서는 다루지 않은 시각 요소 이외의 청각 요소를 위한 AI 기술 활용이 언급된 것이 이전 연구와의 차별점을 드러낸다. 연구결과, 스토리보드, 레퍼런스 이미지, 캐릭터 채색, 배경 이미지, 내레이션 다섯 가지 분야에서 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술의 활용이 가능하였다. 연구를 통해 언급된 Text-to-Image 생성형 AI 기술은 정지 이미지 생성의 한계성을 가지므로 Text-to-Video의 기술이 접목되어 애니메이션 제작에 특화된 기술로의 진화가 필요하다. 효율적인 생성형 AI 기술의 활용을 통한 애니메이션 제작환경을 개선하고 효율적인 제작 기간과 프로세스를 유지하도록 하여 노동력 및 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 데이터 분석을 통한 결과 도출이라는 한계점을 고려하여 저작권 활용의 윤리적인 문제 해결이 필요하다. 또한, 생성형 AI를 창작의 도구로서의 활용에 대한 개념을 정립하여 무분별한 사용 및 악용하는 사례를 막을 필요가 있다. 최근, 텍스트 입력으로 동영상 생성의 기술을 보여주는 오픈AI 소라의 등장으로 기존 영상 제작 프로세스 전반에 영향을 미칠 것으로 예상하므로 추후 애니메이션 제작을 위한 활용 방안에 관해 연구될 필요가 있다.

This study aims to determine whether generative AI has grammatical skills at the level of native Korean speakers. For this purpose, a grammatical understanding ability test and a production ability test were conducted. In Chapter 2, we reviewed previous research related to language ability evaluation of generative AI and presented an evaluation method. In Chapter 3, the grammatical ability of generative AI for ‘endings’ and ‘negative sentences’ was tested in terms of understanding and production. This work could improve the performance of domestic and foreign language models. This is because it summarizes areas where Korean language study can contribute, such as fine-tuning specific errors in terms of Korean grammatical ability. And conversely, it can be said that the possibility of using generative AI services in Korean language education and research was also discussed.&#xD; The results of this study can be summarized into the following three points. First, these models generally showed a much higher percentage of correct answers in the grammaticality judgment test than in the correction. This is natural, assuming that generative AI is a Korean language learner. This provides an

본고는 프랭크 허버트의 SF 시리즈 『듄 』이 베네 게세리트에 의해 만들어진 궁극의 인간 컴퓨터, 퀴사츠 해더락을 아라키스의 운명과 연관짓는 방식을 탐색함으로써 기존의 인공지능 담론이 삭제한 인공지능의 신체를 복원하고, 인공지능을 행성 단위의 물질대사에 의해 구성되는 신체로 새롭게 사유하기 위한 단초를 마련하는 것을 목표로 한다.&#xD; 본고의 1장은 작중의 기계파괴 운동인 버틀레리안 지하드 이후 기계의 역할을 대신하기 시작한 인간 존재들을 마누엘 데란다의 진화 개념에 입각해 진화된 형태의 지능기계로 재규정하고, 『듄 』이 어떻게 인간과 기계를 하나의 체계로 연결하는지를 탐색한다. 2장과 3장에서는 『듄 』이 어떻게 물과 스파이스를 매개로 기계-인간의 물질대사를 행성 단위의 물질적 순환과 연결짓는지를 검토한다. 이후 4장을 통해 이러한 상호 연결에 의해 야기되는 재귀적 복잡성이 『듄 』에서 어떻게 긍정의 대상이 되는지를 『파운데이션 』과의 대조를 통해 확인해 볼 것이다. 마지막으로 5장에서는 『듄 』의 이러한 관점을 유시 파리카의 방법론과 결합시켜 오늘날의 인공지능에 적용함으로써 생성형 AI에 대한 지질학을 시도한다.&#xD; 『듄 』이 보여주는 퀴사츠 해더락에 대한 상상력, 무한히 소급해 올라가는 복잡성을 기꺼이 수용하는 체화된 의식으로서의 지능기계에 대한 관점을 기술문명의 가장 뜨거운 화두 중 하나인 생성형 AI에 적용해 보는 이러한 시도가 러다이티즘의 협소한 이분법을 넘어, 인공지능의 문제를 자원의 고갈, 기후변화와 같은 지구적 위기에 대한 문제의식의 속에서 새롭게 바라보기 위한 발판이 될 수 있기를 기대한다.

최근 이미지 생성 AI는 폭발적인 주목을 받으며 다양한 산업에서 활용 시 도가 이어지고 있다. 본 연구는 이미지 생성 AI가 인쇄 미디어 콘텐츠 산업 의 이미지 제작 프로세스에서 긍정적 도구로 활용될 가능성을 확인하고 구 체적인 활용 방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구 과정은 문헌조사와 이미지 생성 AI 서비스 사례 분석을 통해 이미지 생성 AI 기능 30개를 추출하고 유형화하였으며, 신문, 잡지, 도서 분야 현업자를 대상으로 이 루어진 사용자 조사를 통해 이미지 제작 과정에서 텍스트 생산자, 소통 매개자, 이미지 생산자가 경험하는 페인 포인트를 확인하였다. 조사 내 용은 어피니티 다이어그램으로 분석하여 온라인 설문을 진행하였으며 군집 분석을 통해 3가지의 페르소나를 도출하고 HMW방법론을 통한 솔 루션을 수립하였다. 이후 코크리에이션 워크숍을 통해 이미지 제작 단계 와 사용자 군집에 기반하여 유용하게 활용되는 이미지 생성 AI 기능을 확인하였으며, 이를 블루프린트로 구축하였다. 최종적으로 ‘커뮤니케이션 수단으로서 이미지 생성 AI’, ‘이미지 전문가의 작업 효율 툴로서 이미 지 생성 AI’, ‘이미지 제작 도구로서 이미지 생성 AI’의 3가지 활용 방 안을 제안한다.

이 연구는 이미지 생성형 AI를 활용한 교수법이 지적장애 학생의 어휘능력과 학습태도에 미치는 효과를 파악하는 데 주요한 목적이 있었다. 이를 위해 특수학교에 재학하고 있는 12-14세의 지적장애 학생 10명을 선정하였고, 실험집단과 통제집단에 각각 5명씩 배정하였다. 이미지생성형 AI를 활용하는 15차시의 중재 프로그램을 개발하였고, 이를 실험집단에게 제공하였다.&#xD; 통제집단은 전통적인 교과서 중심의 수업을 제공하였다. 지적장애 학생의 어휘 능력과 학습 태도에 관한 평가는 중재를 시행하기 전 사전평가와 중재가 모두 끝난 후 사후평가로 실시되었다. 수집된 평가 자료는 비모수통계 방법인 Mann-Whitney U 검정을 사용하여 분석하였다. 그결과 이미지 생성형 AI를 활용한 교수는 지적장애 학생의 어휘 능력과 학습 태도를 유의미하게향상시켰다.

본 연구는 미술 중심 융합교육에 있어 생성형 AI의 선택과 활용 방법, 학습에서의 효과 및 가능성의 제시를 목표로 한다. 이를 위해 생성형 AI를 활용한 미술 중심 융합교육 프로그램을 개발하고 실행하며 그 과정에서의 교수·학습 경험을 관찰, 조사하는 연구를 진행했다. 교육 프로그램은 미술 활동을 중심으로 과학 영역을 융합한내용으로 미술 표현 활동의 구상 단계에서 텍스트 투 이미지(text-to-image) 생성 AI 서비스를 사용했다. 교육은 해남지역 초등학교 3∼6학년 학생 38명을 대상으로 실행되었으며, 설문 조사 분석 및 연구자이자 교수자의 관찰과 정성적 평가를 진행했다. 그 결과, 미술 중심 융합교육 프로그램에 있어 생성형 AI의 활용은 학습자의 미술 표현 활동에 있어 생각과 느낌의 시각화와 미술 재료나 도구를 사용하지 않고 결과물을 만들 수 있다는 점에서 도움이 되었다. 또한 생성형 AI를 활용하지 않은 수업과 비교해 결과물의 표현에 있어 세부 묘사와 다양성이 향상된 것을 확인할 수 있었다. 예술과 과학기술의 융합교육 프로그램이 현장에서 효과적으로 적용되기 위해서는 빠르게 변화하는 기술에 대응할 수 있어야 하며, 평가와 개선이 유기적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 이론적 배경이 되는 연구와 그 실현이라 할 수 있는 교육의 실행이 병행될 필요가 있다. 본 연구는 향후 이러한 선순환 구조의 시작점으로서 그 의의가 있다.

본 연구는 생성형 AI를 미술교육의 학습 도구로 활용하기 위해 다양한 플랫폼의 Text-to-image 생성 AI 서비스를 용도별로 분석하고, 범주화한다. 창작 도구로서 AI는 현대미술의 주요한 화두이고, 미술교육은 이처럼 동시대를 반영하는 현대미술에 근거한다. 2022 개정 미술과 교육과정은 다양한 매체의 적극적인 활용을 통해 디지털 전환시대에 필요한 소양을 키울 것을 강조한다. 이에 따라 본 연구는 새로운 자기표현의 매체이자 창작 도구로서 생성형 AI가 오늘날 미술교육에 주는 의미에 대해 고찰한다. 또한, Text-to-image 생성 AI의 기술적 작동 원리인 Stable Diffusion에 대해 알아보고, 미술 학습 지원도구가 갖춰야 할 원리에 근거해 비교의 기준을 세운다. 이에 따라 여러 생성형 AI 서비스의 접근성 및 결과물의 미적 표현의 특징 등을 비교 분석한다. 이러한 연구는 미술교육의 상황과 교육 대상 및 내용에 적합한 이미지 생성 AI 서비스를 선택할 수 있는 기준을 제시하며, 이와 같은 멀티모달 생성형 AI의 활용을 더욱 용이하게 할 것이다.

본 연구는 미국과 중국의 산업계에서 기술경쟁이 생성형 AI 기술개발과 시장형성과정에서도 이루어지고 있다고 보고, 미국과 중국의 산업정 책과 기업전략을 혁신생태계적 관점에서 살펴보려 하였다. 미국이 시장 선도형, 중국이 국가관리형 혁신패턴을 보여주지만 미국이 정책규제의 비강제성과 모호성을 통해 기업의 혁신공간을 보장해 주었고 같은 맥락에서 중국 역시 체제의 법률적 안정을 추구하면서도 기업의 법률적 책임을 적절하게 조정하여 글로벌 기업과 기술경쟁을 가능하도록 하였다. 한편 미국기업들은 혁신경쟁을 벌이면서도 관련 의제 설정에 적극적으로 참여하는 반면 중국기업들은 중국의 특유의 제도적 환경에 적응하면서도 오픈소스와 후발자의 이익을 적절히 활용하면서 글로벌 선도기업을 추격 하는 전략을 취하고 있다.