논문 872편

프로그래밍 수업은 실습 중심의 특성으로 인하여 기술 변화의 영향을 많이 받았다. 이제는 학습 내용 뿐만 아니라 학습 방법에서도 변화가 요구되고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 학습에 대한 동기를 증진시키고, 학습 과정에서 회복탄력성을 높일 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 회복탄력성의 하위요소 분석을 통하여, 생성형 AI가 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 교육에서 학습자를 위한 프로그래밍 학습 방식으로 활용될 수 있고, 프로그래밍 학습 과정에서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 해결하거나 학습 동기를 높이는데 기여할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 교수자에게 교육 과정을 설계하고 실행하는 단계에서 생성형 AI를 활용할 때 고려할 점을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 수업에서의 새로운 방향성을 제시하고, 교육 분야에서 AI 활용의 잠재력을 탐색하는 기초를 마련할 것으로 기대할 수 있었다.

본 연구는 유아교사 AI 리터러시 평정척도를 개발하고 타당성을 검증하기 위해 진행되었다. 이를 위해 문헌 조사 및 선행연구를 토대로 예비문항을 구성하였고, 2023년 1월 16일부터 3월 30일까지 13 명의 유아교육 전문가에게 내용 타당도 검증을 실시하였다. 서울, 인천, 경기도 등에 근무하는 유아교사280명을 대상으로 예비조사와 문항 분석을 시행하였으며, 최종 시안에 대한 타당성을 확보하기 위해서울, 인천, 경기도 등에 근무하는 유아교사 431명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 자료분석은 spss 23.0 프로그램를 사용하여 문항 양호도와 문항 변별도를 확인하였다. 타당화를 위해서는 탐색적 요인분석과 신뢰도 검증, 군집분석이 수행되었다. 이러한 과정을 거쳐 5개의 구성요인(AI 이해, AI 활용, AI 계발, AI 윤리, AI 놀이 ․ 교수 지원)과 52문항이 확정되었다. 신뢰도 Cronbach’ α 의 계수는 .97로나타났고, 군집 분석 결과 3개의 군집으로 나누어졌다. 연구 결과 본 연구에서 개발한 유아교사의 AI 리터러시 평정척도는 신뢰할 수 있으며 타당화된 도구임이 확인되었다. 본 척도는 자기평정 도구로서유아교사가 교육현장에서 AI를 활용하는 데 도움을 줄 것이다.

최근 AI를 활용한 교육 플랫폼 서비스 시장은 활발히 성장 중이나, 2030 세대가 멘토링 받고자 하는 예술․문학 분야의 교육 플랫폼은 부족한 편으로, 본 연구는 이의 개선을 위해 예술·문학 분야의 자기계발을 돕는 생성형 AI 기반 롤플레잉 멘토링 서비스를 제안하는 데 목적이 있다. 본 연구를 통해 예술‧문학 분야 온·오프라인 멘토링 사례 8개와 생성형 AI 활용 4개 인물 재현사례를 분석하였으며, 롤플레잉 방법을 18개로 유형화한 후 제안 서비스에 활용하였다. 이후 사전 파일럿 테스트, MVP 테스트 및 심층 인터뷰, 그리고 78명 대상 설문 조사를 통해 사용자 니즈를 발견하였다. 이를 바탕으로 생성형 AI의 MMoE 모델을 활용하여 멘토 매칭, 맞춤 AI 멘토 생성, 롤플레잉 미션 생성 알고리즘을 기획하였다. 결과적으로 예술·문학 분야의 3단계 롤플레잉 미션이 담긴 프로토타입 제안을 통해 자기계발 및 같은 관심의 사용자들과 소통 가능한 서비스의 핵심 방법 5개를 제시하였다.

생성형 AI의 등장 이후 현재 생성형 AI는 간략화된 텍스트와 이미지를 토대로 콘텐츠 생성이 가능할 정도로 발전하였으며, 텍스트 기반 모션, 3D, 영상 생성기술 등 활용 분야가 확장되었다. 디지털 환경의 변화에 따라 인공지능의 중요성이 대두되는 현재, 미래인력인 디자인과 대학생들에게 기술기반의 융합 교육은 매우 중요하다. 본 연구는 인공지능 기술 이해 및 실무 활용을 위한 효과적인 생성형 AI 영상 제작 수업 방안을 제시하고, 이를 평가하여 생성형 AI의 디자인교육 필요성을 제안한다. 연구범위는 영상디자인 교육과 생성형 AI이다. 연구방법은 첫째, 디지털 전환 시대 교육 변화를 바탕으로 생성형 AI의 이론적 지식을 확립하고 영상디자인 분야 생성형 AI 도구를 파악한다. 둘째, 생성형 AI를 활용한 교육 사례와 콘텐츠 제작 사례를 바탕으로 영상 콘텐츠를 위한 생성형 AI 도구를 분석한다. 셋째, 생성형 AI를 활용한 학습 목표와 틀을 구상하고 이를 전문가 평가하여 생성형 AI를 활용한 실무중심의 영상디자인 교육을 제안한다. 연구결과, 영상 콘텐츠 시장에서 활용되고 있는 생성형 AI 기술과 비교하여 현재 생성형 AI 영상 콘텐츠 제작 교육은 이론적 이해와 단일 프로그램을 활용하는 보편적인 과정이 주를 이루고 있었다. 영상 분야 재학생을 대상으로 한 생성형 AI 교육 설문조사에서는 역량 및 시간적 어려움을 보조할 생성형 AI 기술 교육 수요가 확인되었다. 따라서, 실무중심의 생성형 AI 영상 제작 교육 방안을 고안하고 이를 전문가들이 평가하여 실무 역량을 강화하는 수업의 필요성을 제안하였다. 미래 사회에서 생성형 AI를 보조 도구로 활용하는 것은 작품성과 창의성, 아이디어의 표현방식을 고안하고, 기술과 예술을 융합한 특색있는 디자인을 가능케 한다. 생성형 AI의 올바른 활용 교육은 미래 시장을 선도할 디자이너를 육성하는 매우 중요한 교육이라 볼 수 있다.

ChatGPT를 포함한 생성형 AI 서비스가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 대학생의 관점에서 생성형 AI 서비스의 확산하는 요인에 대하여 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 Value-based Adoption Model의 프레임워크를 토대로 연구모형을 도출하였다. 혜택요인으로 유용성과 즐거움을, 희생요인으로 보안성과 할루시네이션을 도출하였다. 이러한 요인들이 생성형 AI 서비스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증 분석을 위하여 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 유효한 200부를 분석하였다. 분석은 AMOS 24를 활용하여 구조방정식으로 하였다. 실증 분석 결과 유용성, 즐거움은 인지된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보안성과 할루시네이션은 인지된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 인지된 가치에 영향을 미치는 영향력의 크기는 유용성, 할루시네이션, 보안성, 즐거움 순이었다. 인지된 가치는 이용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한, 인지된 가치는 유용성, 즐거움, 보안성, 할루시네이션과 생성형 AI 서비스 이용의도간 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 기존의 검정된 모형을 바탕으로 생성형 AI 서비스의 특성을 결합하여 그 유효성을 검정함으로써 연구의 지평을 넓혔고, 실무적으로는 유용성이 여전히 중요한 요인인 것을 검정하였다는 점에서 의의가 있었다.

최근 생성형 인공지능(AI)의 등장은 음악 창작 활동과 산업 생태계에 근본적인 변화를 가 져왔다. 본 연구는 생성형 AI 기술이 음악 창작에 미친 영향을 기존의 MIDI 기술, AI 음악 향 상기와 비교하여 그 특징과 기술적 요소, 그리고 음악 창작에 미치는 영향을 분석하였다. 본고 의 구체적 연구 문제는 다음과 같다: 첫째, 음악 창작을 보조하는 기술적 툴의 등장에 따라 작 곡 환경은 어떻게 변화해왔는가?, 둘째, 기존의 AI 음악 향상기와 최근의 생성형 AI 기반 음악 은 어떤 차별성을 갖고 있는가?, 셋째, 생성형 AI를 기반으로 한 음악 창작의 특징과 효과, 그 리고 미래 전망은 어떠한가? 연구 결과 인공지능의 발전은 다양한 알고리즘을 활용하여 더 효 율적인 음악 창작 및 편집 기능을 제공하게 되었으며, AI 기반의 음악 향상기는 다양한 음악 제작 툴을 통해 음악의 품질을 향상시켜 왔다. 하지만 대규모 언어모델과 딥 러닝 알고리즘을 바탕으로 한 생성형 AI 기술로 인해, 일반인들도 보다 쉽게 창의적인 음악을 쉽게 생성할 수 있게 됨으로써, 보다 창의적이고 협력적인 음악 창작의 환경을 만들어주었다. 마지막으로 생성 형 AI에 기반한 음악 창작으로 인한 윤리적 문제와 교육적 부작용을 논의하였다.

본 연구는 AI 시대에 반드시 필요한 AI 리터러시 함양을 위하여 대학의 교양 교과목 수업 운영을 통해 밝혀진 결과들을 토대로 대학생 AI 리터러시 교양교육에 대한 개선 방안을 제안하고자 하는 기초 연구이다. 연구를 위해 서울소재 S 대학교 인성교양대학 주관으로 대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양 교과목으로 ‘누구나 배우는 인공지능’을 교양 교과목으로 운영하였다. 수업은 2023학년도 2학기에 전 학년 대상으로 하였으며 수강 인원은 40명이다. 수업 종료 후 수업 만족도 조사를 실시하였고 결과를 바탕으로 대학생 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육에 대한 기초적인 개선 방안을 제안하였다. 수업 운영 결과, 대학생 AI 리터러시 능력 함양을 위한 교양 교과목 수업이 인공지능을 이해하는 데 도움이 되었으며 수업에 참여한 대학생들은 AI 리터러시 교양 교과목 수업에 만족하고 있었다. 수업에 흥미를 갖고 참여하였으며 AI 리터러시 능력이 함양된 것으로 인식하고 있었다. 전공, 비전공 학생의 난이도 문제는 개선이 필요하며 수강인원, 신규 교과목 홍보 관련하여서는 대학의 상황을 반영하여 대학생들이 AI 리터러시 능력을 향상하는 데 도움이 되는 방향으로의 다양한 개선 방안을 도출할 필요가 있다. 이를 바탕으로 제안하는 기초적인 개선 방안은 다음과 같다. 첫째, 대학생을 위한 AI 리터러시 교육은 AI 관련 전공, 비전공자 상관없이 모두에게 필요한 교양필수 교과목으로 지정되어 운영되어야 한다. 둘째, 대학생 AI 리터러시 함양을 위해서는 전공, 비전공자를 구분하여 난이도에 따라 교육과정을 개발해야 한다. 셋째, AI 리터러시 함양 교양교육은 누구나 쉽게 배울 수 있다는 것을 경험하도록 하는 것이 필요하며 각 학교의 상황을 고려하여 난이도에 다른 단계별 AI 교육과정과 그에 따른 적절한 수강인원을 정하는 것이 필요하다.

게임 과몰입은 대한민국의 청소년들에게 심각한 사회문제이다. 그러나, 한국사회의 낙인이나 높은 치료비용과 같은 다양한 이유로 인해 적절한 치료가 이루어지지 않는다. 따라서 게임을 기반으로 한 디지털 치료제는 경제성, 접근성, 환자들의 동기와 관련된 문제를 해결할 수 있는 방안으로 제시되어 왔다. 또한, 마음챙김을 기반으로 한 디지털 개입은 게임 과몰입과 관련된 충동성 조절에 효과적이며 전통적인 약물 치료의 문제점을 해결할 수 있는 것으로 알려져 왔다. 따라서 마음챙김을 기반으로 한 게임 디지털 치료제를 개발할 필요성이 있다. 본 논문에서는 게임 과몰입 청소년의 충동성 완화를 위한 게임 기반 디지털 치료제의 구현 방법론을 제시한다. 이를 위해 게임 내에 적용할 수 있는 마음 챙김 요소를 정의하며, 이를 구현하기 위해 사용할 수 있는 방법들로 생성형 AI NPC, PCG, VR를 제시한다. 또한, 생성형 AI NPC, PCG, VR등을 통해 구현할 때 고려해야 할 사항들에 대하여 탐구한다.

ChatGPT의 등장 이후 생성형 AI 사용 범위가 빠른 속도로 확대되면서 생성형 AI 활용에 있어 개인, 기업, 국가 간 격차가 예상된다. AI 활용의 확대는 추후 디지털 격차와 같이 AI로 인한 격차를 야기할 수 있기 때문에 생성형 AI 활용 증진을 위한 소비자 중심의 연구가 필요한 시점이다. 소비자들은 컴퓨터, 인터넷, 전자 상거래, 스마트폰 앱, AR/VR과 같은 기술의 발전을 늘 경험하며 이전의 경험을 바탕으로 새로운 기술에 적응해 나가고 있다. 본연구의 목적은 생성형 AI 서비스에 대한 긍정적인 태도 형성에 있어 선행요인으로 소비자 경험과 디지털 리터러시를 제시하고, 이 둘의 관계에서 디지털 자아효능감의 역할을 실증분석을 통해 확인한다. 연구 결과, 소비자 경험의하위 분류인 컴퓨터 경험과 모바일 경험은 모두 디지털 자아효능감에 긍정적인 영향을 주었다. 또한 디지털 자아효능감은 생성형 AI에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있음을 확인했다. 이를 통해, 생성형 AI에 있어서 자아효능감이긍정 태도 형성에 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 하지만 모바일 리터러시의 경우 디지털 자아효능감에 유의미한 영향을 미치지 못하며, 디지털 자아효능감을 통해서도 생성형 AI 태도에 영향을 미치지 못했다. 이러한 차이는 생성형 AI가 가진 복잡성과 컴퓨터 인터페이스를 기반으로 한 개발의 특성 때문으로 보이며, 컴퓨터 리터러시가 모바일 리터러시보다 생성형 AI 사용에 요구되는 능력을 보다 명확하게 반영하고 있기 때문에 AI 수용태도에더 중요하게 작용할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 디지털 환경속에서 기기 사용의 중요한 결정요인 중 하나로 설명되고 있는 자아효능감이 생성형 AI 태도를 결정하는데 있어서도 중요한 역할을 하고 있음을 실증 분석을 통해 확인하여 생성형 AI 인터페이스 운영과 AI 관련 소비자 교육 정책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

우리나라의 생성형 AI 확산은 조기다수수용(early majority) 단계에 진입한 수준으로 향후 생성형 AI의확산과 활용이 불가피하다는 맥락에서 본 연구는 대학생을 대상으로 생성형 AI 지속이용의향에 영향을미치는 요인을 탐색했다. 분석을 위한 자료는 구글폼을 활용한 온라인서베이를 통해 수집하고 통계분석은 R기반의 오픈소스 통계소프트웨어 jamovi를 통해 요인분석, 확인적 요인분석 및 구조방정식모형분석을 수행했다. 요인분석결과로 생성형 AI 이용동기는 의례적과 도구적 동기를 확인했으며, 구조방정식모형 분석결과에서 두 동기가 만족에 영향을 미치고 있었고 도구적 동기와 만족은 지속이용의도에 영향을 미치고 있었다. 즉 생성형 AI를 습관적 추상적으로 활용하는 경우와 목적지향적으로 활용하는 경우 만족도가 높아지며, 이는 지속이용 의향으로 이어진다. 또한 의례적 이용동기는 만족을 매개로 지속이용에 영향을 미치며, 도구적 이용동기는 직접효과와 만족을 통한 매개효과로 지속이용의도에 영향을미쳤다. 따라서 생성형 AI는 소비형 서비스보다는 생산형 서비스로 인식되며, 이를 고려한 확산 전략이필요하다.

본 연구는 기업이 업무 현장에 생성형 AI를 도입하였을 때의 소비자 반응에 영향을 미칠 수 있는 양날의 검 효과를 살펴보았다. 이 효과는 기업-생성형 AI의 협업 예고로 소비자가 기업에 대해 지각된 인간성의 감소와 지각된 혁신성의 증가로 발생하는 매개 효과로 확인되었다. 183명의 대학생을 대상으로 2(협업 유형: 인간-생성형 AI vs. 인간-인간) × 2(협업 의존도: 저 vs. 고) 참가자 간 설계에서 뉴스 기사로 제작된 자극물을 활용한 온라인 설문조사를 시행한 결과는 다음과 같다. 기업의 인간 간 협업을 예고하는 통제 조건과 비교하였을 때, 생성형 AI의 활용을 예고한 이후 기업에 대한 지각된 인간성이 감소하였으며, 지각된 혁신성은 증가하였다. 또한 기업의 생성형 AI에 대한 의존도가 높을수록 지각된 인간성은 더욱 감소하였으며, 이에 반해 지각된 혁신성은 유의미하게 변화하지 않았다. 지각된 인간성의 감소는 소비자의 기업 노력에 대한 지각, 브랜드 태도, 구매 의도에 부정적인 영향을 미치며, 지각된 혁신성의 증가는 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 기업이 생성형 AI 도입을 알린 후 서비스 실패가 발생하였을 때 인간성과 혁신성이 증가할수록 브랜드 태도와 구매 의도 감소는 더 크게 나타났으며, 부정적 구전 의도가 증가하였다. AI 기술의 발전이 가속화됨에 따라 생성형 AI의 활용이 점차 확대될 것을 고려했을 때, 본 연구는 기업의 생성형 AI와의 협업에 대한 소비자의 반응이라는 새로운 관점을 제시한다. 또한 기업의 생성형 AI의 활용에 대한 소비자의 부정적 반응과 긍정적 반응을 함께 설명하기 위해 지각된 인간성과 혁신성이 중요한 변인이 될 수 있음을 제안한다.

컴퓨터와 인터넷의 대중화로 인해 주목된 사이버범죄는 기술의 발전과 함께 진화하였고, 형사법적 논의의 쟁점도 그 시기에 문제된 신종범죄에 대한 형사법적 대응 방안을 모색하는 것에 초점이 맞추어졌다. 최근 사이버범죄에 대한 논의의 중심에는 생성형 인공지능이 있다. 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터를 활용하는 초거대 인공지능 언어모델인 챗GPT가 2022년 11월에 출시되면서 생성형 인공지능의 열풍이 불기 시작했다. 생성형 AI는 데이터 분석이나 문헌 요약 및 다국어 구사는 물론이고 그림이나 영상 및 음악을 만들 수 있는 한편, 생성형 AI로 제작된 성착취물이나 가짜뉴스가 소셜 미디어를 통해 빠르게 확산되면서 사회적 문제를 야기하고 있다. 이에 본 논문은 생성형 AI를 이용한 사이버범죄의 발생 양상의 변화 및 형사법적 쟁점에 대해 살펴보고, 법적 대응 현황 및 개선 방안을 모색하였다.

본 연구는 광고PR 분야에서 미래를 모색하고 실현하기 위하여 생성형 AI 기술의 도입이 광고PR 생태계에 미치는 영향을 파악하고, 관련 논의를 심층적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 생성형 AI와 광고PR 분야의 업계 및 학계의 전문가 11명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 심층 인터뷰를 통해 다양한 광고PR 캠페인 및 미디어 콘텐츠에서 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지 그리고 앞으로 어떻게 활용될 수 있을지에 대한 통찰력을 얻을 수 있었다. 연구 결과, 생성형 AI는 실제로 기존 광고 및 PR 분야의 접근법을 뛰어넘는 콘텐츠를 생성하는 데 기여하고 있었다. 그러나 사생활 침해나 기술의 오용 등에 대한 위협이 있다. 따라서 교육, 기술 개발, 윤리적 고려 사항 등에 초점을 맞춘 미래 지향적인 연구와 협력이 이루어져야 할 필요성이 강조된다. 연구결과를 바탕으로 생성형 AI 기술은 광고PR 산업에서 새로운 창의성과 혁신성을 실현하고 있으며, 특히 기존의 광고PR 방식에 비해 다양한 콘텐츠를 빠르고 효과적으로 만들어 내는 데 기여할 수 있음을 확인하였다. 탐색적 연구로서 심층인터뷰라는 방법론적 한계가 있음에도 불구하고, 본 연구는 전문가 인식을 통해서 다양한 함의를 제시할 수 있었다.

본 연구는 예비교사의 디지털·인공지능(AI) 관련 교과의 수강여부가 예비교사의 교수효능감에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였으며, AI 관련 교과 수강 여부가 어떠한 메커니즘을 통하여 예비교사의 AI 교수효능감이 향상으로 이어지는지 알아보고자 하였다. AI 수용의도와 AI 리터러시가 교수효능감 향상에 영향을 미칠 것이라 고 예상을 하여 매개 변인으로 설정하였으며, 이를 위해 전국에 있는 예비교사 273명을 대상으로 직렬다중매개 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 관련 교과의 수강여부와 교수효능감 간의 직접 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 둘째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 매개하여 교수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 셋째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 차례로 매개하여 교 수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 연구의 시사 점과 제한점을 논의하였다.

연구배경 최최근 생성형 AI를 통해 연재하는 웹툰과 같은 이미지 콘텐츠의 원작을 훼손하는 문제가 일어나고 있다. 이처럼 생성형 AI는 학습한 데이터를 기반으로 이미지를 생성하기 때문에, 원작 훼손 및 표절의 문제와 직결될 수 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 사용하는 창작 활동에서 원작을 보호할 수 있도록 디자인 윤리적 관점에 집중한다.
 연구방법 웹툰의 그림체와 원작의 설정의 데이터를 학습한 생성형 AI를 통해 이미지를 간단히 만들어 내는 상황은 원작의 저작권 침해와 디자인 윤리에 문제가 있을 것이라 판단하였다. 이러한 상황에 대하여 웹툰 혹은 온라인에 웹툰으로 작품 활동을 한 작가 혹은 작가 지망생에게 사전 조사를 진행했다. 사전 조사에서 생성형 AI에 대한 부정적 인식과 작품 훼손에 대한 문제를 인지하고 있음을 확인했다.
 연구결과 이러한 결과를 바탕으로, 사회 윤리적 문제에 해당하는 ‘작품 모방의 정도’와 ‘고인의 작품을 활용’하는 상황에 대한 패러다임 모형을 제시하고자 했다. 이를 위해 근거 이론을 바탕으로 웹툰의 그림 작가를 위한 AI 사용의 윤리적 제약 패러다임 모형을 제시했다.
 결론 본 연구에서 제시한 패러다임이 원작을 보호하고 올바른 생성형 AI 활용 방안에 도움이 되길 바란다.

목적 본 연구는 청소년의 생성형 AI 이용경험에 대한 연구를 통하여 AI 리터러시 교육의 방향을 탐색하기 위하여 실시하였다. 방법 수도권 A지역 고등학생 9명(남학생 4명, 여학생 5명)과 비수도권지역 고등학생 5명(남학생 2명, 여학생 3명)을 대상으로 실시 한 심층면담 결과를 가지고 현상학적 분석을 실시하였다.
 결과 심층면담 결과, ‘고슴도치의 딜레마’라는 본질 하에 3개의 본질적 주제로써 불완전한 학습 도우미, 유토피아와 디스토피아의 존재, 모호한 생성형 AI의 활용범위와 6개의 하위주제로는 무생물인 기계의 한계, 제3의 학습도우미, 생활 방식의 변화, 새로운 기회 제공, 윤리적 사용에 대한 가이드라인 부재, 생성형 AI 활용의 거리두기가 도출되었다.
 결론 청소년들이 생성형 AI를 올바르게 이용할 수 있도록 청소년 대상 생성형 AI 리터러시 교육의 방향에 대한 논의점을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 청소년에게 생성형 AI에게 질문하고 협업할 수 있는 역량을 키울 수 있는 교육을 제공해야 한다. 둘째, 생성형 AI의 윤리적 이용에 대한 가이드라인을 제공해야 한다. 셋째, 생성형 AI 시스템의 작동 메카니즘에 대한 교육을 제공해야 한다.

최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 AI 리터러시 교육에 관한 관심이 높아지고 있으며, 대학에서도 교양 수준의 AI 교육 모델 정립에 노력하고 있다. 본 논문은 AI 리터러시 역량을 함양하기 위한 교양 교육 과정을 제안하고, 최근 3년간의 수업 운영 사례를 분석한 연구이다. 제안하는 AI 교양 교육 과정은 교육 콘텐츠뿐 아니라 교육 방법에 주목하고 있는데, 효과적인 AI 리터러시 교육을 위해 블룸의 텍사노미를 참조하여 교육 목표를 구체화하고 이를 달성하기 위해 경험학습 방법을 활용한 교수 방법을 제시한다. 제안한 교육 방법의 효과는 수업 만족도와 CQI의 수업 목표 달성에 대한 학생 평가를 통해 확인되었는데, ‘수업 준비 및 수업 구성, 교수 방법, 학업 평가’의 모든 항목에서 높은 수업 만족도를 보였다. 특히 수업 목표 달성에 관해 AI 리터러시 교육의 핵심인 ‘AI에 대한 과학기술적 이해와 AI의 인문사회학적 영향에 대한 비판적 사고’ 모두 높은 점수로 균형있게 교육 목표를 달성한 것으로 분석되었다.

이 연구는 생성형 AI 시대를 맞이하여 교육과 기술의 접점에서 교육평가 패러다임 변화의 특징을 살펴보고, 미래 교육평가의 향방을 조망하는데 목적이 있다. 생성형 AI 시대에 대응한 교육과정, 교수⋅학습, 교육평가 패러다임의 변화 동향과 향후 과제를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI가 보편화됨에 따라 교사의 역할은 지식 전달자보다는 학생들의 전인적 성장을 촉진하는 안내자, 상담자로서의 역할이 강조될 것으로 예상되는 바, AI와의 협업을 통해 교사의 전문성을 확장시킬 수 있도록 교사의 AI⋅디지털 역량을 강화할 필요가 있다. 둘째, 개인의 적성과 흥미, 진로⋅직업과 관련된 개인화 교육과정에 대한 요구가 증대되고 있어 학교 교육과정과 관련된 모든 구성원이 교육과정 설계의 주체가 되는 다중심성 교육과정 생성ㆍ공유 체제 마련이 필요하다. 셋째, AI 디지털 교과서 및 AI 디지털 교과서와 연계한 AI 맞춤형 교수학습 플랫폼 구축 등 디지털화가 가속화됨에 따라 에듀테크 기반 교수⋅학습 방법의 교육적 효용성을 높일 수 있는 방안에 대한 교육 현장과의 소통 및 지속적 연구와 지원이 필요하다. 넷째, 디지털 기술의 혁신적 발전으로 학습분석의 적용 범위가 확장되고 개인 맞춤형 평가의 기반이 조성됨에 따라 개별 학생의 전인적 성장 지원을 위한 능력참조평가와 성장참조평가 및 협력적 문제해결력, 창의적 사고 등 미래 역량 함양을 위한 실제적 맥락에 기반한 수행평가와 게임이 재조명되고 있어 이를 활성화하기 위한 AI 기반 평가 체제에 대한 연구가 필요하다. 이 논문은 생성형 AI 등장에 따른 교육평가의 패러다임 변화와 교수학습 및 학생평가에 미치는 영향을 다면적으로 살펴봄으로써, 교육 현장에 평가에 대한 새로운 관점과 통찰의 기회를 제공하는데 의의가 있다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술의 급격한 발전으로 인해, 우리는 이제 인공지능이 우리 삶의 중요한 부분으로 자리 잡았음을 부인할수 없게 되었다. 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 현재우리가 마주하고 있는 현실이 되었다.
 인공지능 기술은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 그 영향력은 점점 더 커질 것으로 예상된다. 이러한 변화의 핵심 기술에는 AI(Artificial Intelligence), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, IoT, 모바일 장치및 자동화가 포함되며, 특히, AI는 자동화, 빅데이터 분석, 위험 관리와같은 영역에서 중심적인 역할을 한다. 전 세계적으로 많은 국가가 체계적인 교육을 통한 AI 역량 개발에 중점을 두고 있으며, 이러한 추세는AI를 효과적으로 이해하고, 평가하고, 활용하기 위해 필수적인 AI 리터러시 교육의 등장으로 이어졌다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형(Generative) AI 기술의 등장은 AI로 인한 혜택과 위험 및 윤리적 영향을다루는 교육의 필요성을 더욱 부각시켰고, AI 리터러시 교육이 단순히AI를 잘 활용할 수 있는 역량을 길러주는 것만이 아니라 AI에 대한 비판적 판단 능력과 사회적 수준의 논의에 참여할 수 있는 시민 역량을 함께길러줄 수 있어야 한다는 점이 강조되고 있다. 이런 흐름 속에서 전공교육과 교양 교육의 균형을 유지해야 하는 대학에서는 AI에 대한 교양교육을 점차 확대하고 있다. 그리고 교양교육은 여러 전공 분야의 학생들이 함께 수업을 듣는데, 이러한 특징을 PBL(Problem-Based Learning, 문제기반학습) 방식을 통해 잘 활용하면 학생들에게 다양한 측면(학제간 협력 경험, 의사소통 능력 향상, 창의적 문제해결력 신장, 실제적인지식 습득, 자기주도적 학습 역량 강화)에서 도움이 될 수 있다. 한양대학교의 ‘인공지능의 철학’ 교과목 운영 사례는 PBL을 활용한 교양과목으로서 AI 리터러시 수업의 교육적 가치와 효용성을 잘 보여주는 사례이다.

생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 예술, 교육, 산업 등 다방면의 분야에서 생성형 AI가 사용되고 있으며, 생성형 AI가 제공하는 정보를 주체적, 비판적으로 평가하면서 사용할 수 있는 AI 리터러시의 중요성 또한 대두되고 있다. 그러나 생성형 AI 사용 맥락에서 AI 리터러시에 중요성이 대두됨에도 불구하고, 커뮤니케이션 분야에서 이를 주목한 연구는 제한적이다. 본 연구는 생성형 AI를 한 번이라도 사용해 본 사용자들을 대상으로 생성형 AI를 지속적으로 사용하게끔 하는 기술적 요인과 사용자 요인이 무엇인지를 기술수용모델을 통해 검증하고자 하였다. 구체적으로 생성형 AI의 기술적 요인으로는 개인화, 상호작용성, 맥락 인지의 세 가지 요인을 설정하였고, 사용자 요인으로는 AI 리터러시라는 요인을 설정하였으며, 지각된 유용성과 지각된 용이성을 매개로 생성형 AI를 지속적으로 사용하려는 의도에 영향을 미칠 것인지 구조방정식을 통해 검증하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 기술적 요인인 개인화와 사용자 요인인 AI 리터러시가 지각된 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 용이성에는 AI 리터러시만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 유용성은 지속사용의도에 정적(+) 인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 지각된 용이성은 지속사용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 지각된 유용성에 지각된 용이성이 미치는 영향력은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 기술수용모델을 활용한 선행 연구와 상반된 결과를 보였다. 본 연구는 생성형 AI가 가지고 있는 대표적인 기술적 요인과 생성형 AI 사용 맥락에서 중요성이 대두되고 있는 AI 리터러시를 기존 이론에 적용하여 실증적으로 검증하고 AI 리터러시가 중요한 사용자 요인인 것을 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 또한, 실무적으로는 향후 광고, PR 전문가들이 생성형 AI를 사용한 커뮤니케이션 전략을 수립할 때 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.

AI가 발전하면서 ‘AI 리터러시’에 대한 교육과 역량 강화가 사회적으로 요구되고있지만, 국내 인공지능 사용자의 AI 리터러시를 측정하고 평가할 수 있는 척도는 미비한 상태다. 따라서 본 연구는 국내 환경에 보다 타당하고 신뢰할 수 있는 AI 리터러시측정 도구를 개발하는데 목적이 있다.
 이를 위해 먼저 기존 국내외 AI 리터러시와 관련된 선행연구를 검토해 AI 리터러시의 차원을 구분하고 문항을 개발했다. 이후, 4년제 대학생을 대상으로 한 서베이를 실시해 탐색적 요인분석과 신뢰도분석을 통해 신뢰도를 검증하고, 확인적 요인 분석을통해 타당도를 검증했다. 신뢰도, 타당도 분석을 바탕으로 처음 선행연구에 기초해 설정했던 AI 리터러시 요인과 요인별 세부 문항에 일부 수정을 진행했다.
 분석 결과, AI 리터러시의 하위 구성요소가 5개의 요인(AI 식별, AI 이해, AI 사용, AI 응용, AI 창조)으로 확인되었으며, 각 요인별로 적합한 세부 문항으로 18개 문항을 도출했다. 본 연구를 통해 개발된 척도가 앞으로 더욱 보편화될 인공지능 사용에 대해리터러시 수준을 진단하는 객관적인 자료로 활용되는 한편, 법제도적 정책적 기반자료로써 기여하기를 기대한다.

본 연구에서는 예비교사들의 PBL 학습 과정 탐색을 위하여 잠재프로파일 분석을 활용하여 학습 수준과 유형을 파악하고, 학습 과정에서 영향을 주는 요인에 대해 AI 리터러시를 중심으로 확인하고자 하였다. 이를 통해 예비교사 대상 PBL 학습 설계에 적용이 가능한 시사점을 도출하고, AI 리터러시 활용을 높일 수 있는 학습지원 방법을 모색하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구는 서울 소재 A 대학사범대학 학부생 대상으로 잠재프로파일 분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 PBL 학습 과정에서유형화된 집단별로 수준과 패턴을 고려한 집단별 특징을 탐색하고, 학습 과정에서 AI 리터러시의 영향력을 알아보았다. 연구 결과, 예비교사의 PBL 학습 과정은 저차원학습형, 중차원학습형, 중상차원학습형, 고차원학습형의 네 집단으로 유형화되었으며, 각 유형별로 집단이 뚜렷하게 구분되었다. 또한, 고차원학습형의 AI 리터러시 활용도가 가장 높았으며, 중상차원학습형, 중차원학습형, 저차원학습형순의 영향력을 보임에 따라 PBL 학습 과정에서 AI 리터러시 활용이 예비교사의 PBL 수행에 영향을미치는 요인이 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있었다. 이를 통해 PBL 학습에서 AI 리터러시 활용도를높일 수 있는 교수․학습 설계와 맞춤형 학습지원 방법에 대해 논의하였다.

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 무역서신 작성과 활용 가능성을 검증하였다. 생성형 AI프로그램인 Chat GPT와 신경망 번역 프로그램(NMT)을 활용하여 거래제의, 조회, 청약 및 승낙, 선적, 보험, 결제, 클레임과중재순으로 무역서신 작성을 실시하였으며, 번역결과를 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자를 기준으로 평가하였다. 연구결과 Chat GPT를 활용한 무역서신은 무역거래 과정에서 교환하는 서신에 대해서 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자에서 양호한 작성결과를 제공하였으며, 기존 신경망 번역 프로그램(NMT)에 비해 우수한결과를 제공하였다. 생성형 AI를 활용한 무역서신 작성은 빠르고 효율적인 작성, 다양한 언어 활용 가능, 정확한 정보 제공, 커스터마이제이션 및 쉽게 수정 가능 한 장점이 있으나, 사용자는 생성된 텍스트를 무역서신 절차별 및 내용별로 신중하게 검토해야 한다. 본 연구에서 사용한 생성형 AI 및 타사의 생성형 AI를활용시 영어 및 다양한 언어로 번역가능며 다양한 나라와 상품에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 다양한 생성형 AI프로그램과 NMT기반 번역프로그램을 활용한 비교 연구가 요구된다.

본 연구는 예비교사의 인공지능 리터러시 향상을 위해 인공지능 소프트웨어 교육에 친구가르치기 하브루타 토론활동을 접목시켜 프로그램을 개발하여 효과를 검증하였다. 연구대상은 편의표집으로 선정되었으며 서울시 K 대학에서 교직 수강자 48명이었고 실험 통제집단에 무선으로 할당하였다. 실험집단은 12차시 동안 인공지능 소프트웨어 교육과 더불어 하브루타 활동에 참여하였으며, 통제집단은 하브루타 토론활동 없이 인공지능 소프트웨어 교육에만 참여하였다. AI 리터러시의 수준을 측정하기 위해 AI 리터러시 측정도구를 사용하였다. 연구결과에 따르면, 실험집단이 통제집단보다 AI 리터러시 전체와 모든 하위요소에서 유의미한 차이가 나타나 친구가르치기 하브루타 토론활동이 예비교사의 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 본 연구결과는 예비교사의 AI 리터러시에 효과적인 친구가르치기 하브루타 활동의 구체적인 설계방법을 제시하고, 하브루타에 적합한 텍스트와 질문을 제시하는 방법을 구조화시켜 다른 수업에서의 활용도를 제고시켰다는 데 의의가 있다.

AI 리터러시는 인공지능이 편재하는 오늘날을 살아가는 인류에게 가장 필요한 역량 중 하나다. AI 리터러시 함양을 위해서는 의인화나 시각적 유비에 기댄 피 상적 접근이 아니라 인공지능의 내적 구조와 원리에 관한 객관적이고 직접적인 이해가 필요하다. 패러프레이징은 주어진 내용과 맥락을 다른 말로 바꾸어 표현 하는 행위를 일컫는 용어로, LLM 기반 생성 인공지능의 가장 주요한 특징 중 하 나다. 통상 인간의 패러프레이징이 앎과 사유에 관련하는 반면, LLM의 패러프레 이징은 그것에 전혀 무관하다. LLM의 핵심은 확률적 상관관계에 따라 가장 그럴 듯한 다음 단어를 늘어놓는 일종의 자동완성 알고리즘이다. 생성 인공지능을 활 용하는 경우에도 ‘사유하기’는 작가에게 중요한 역량이다. 작품활동은 인공지능 이 아니라 사람이 인공지능‘으로’ 하는 것이기 때문이다. 본 연구는 스티븐 마쉬 (Stephen Marche)가 2023년 초에 발표한 중편 소설 어떤 작가의 죽음(Death of an Author)을 사례 삼아 작품활동과 AI 리터러시의 상호작용을 살펴본다. 마쉬는 여러 LLM 들의 특성과 원리를 체계적으로 파악하고, 이를 일종의 “사유 엔진”처럼 활용함으로써 소설 속 문장의 95% 이상을 LLM으로 생성한 다음 이 를 다듬어 소설을 완성했다. 마쉬의 접근은 콘텐츠 생성 인공지능을 활용하는 작 품활동의 맥락에서 체계적 감독, 선별적 조직, 총괄적 지휘 등 작가의 제작자적 면모가 점차 더 중요해지고 있음을 예증한다.

연구목적 본 연구는 생성형 AI 기술의 발전과 확산으로 대중이 AI를 다양하게 접근하고 활용할 수있는 환경이 조성되는 가운데 우리나라 생성형 AI확산이 개혁확산이론의 조기다수자(early majority)단계에 진입했다고 판단된다. 이러한 환경에서 생성형 AI의 성패는 이용자의 지속이용에 달려있기때문 생성형 AI 지속이용의도에 어떤 요인이 영향을 미치는지를 탐색하는데 연구목적이 있다. 연구방법 생성형 AI 지속이용의도에 플로우 경험, 유용성지각 및 만족이 미치는 영향을 규명하기 위해서구조방정식모형분석을 통해 분석했다. 연구대상은 생성형 AI에 대해서 알고 있거나 사용경험이 있는대학생을 대상으로 편의표집에 의한 온라인 서베이를 통해 자료를 수집하고, R기반 오픈소스 통계소프트웨어 jamovi SEM을 통해 분석했다. 결과 생성형 AI의 플로우 경험은 유용성지각과 만족에 직접적인 영향을 미쳤고, 지속이용의도에는 유용성지각, 만족 및 유용성지각과 만족을 매개한 간접효과를보였다. 유용성지각은 만족과 지속이용의도에 대해서 영향을 미쳤고 지속이용의도에 만족을 매개한간접효과도 나타났다. 마지막으로 만족은 지속이용의도에 영향을 미친 것으로 나타났다. 즉 지속이용의도에 대해서 플로우는 완전매개효과를 보였고, 유용성지각은 부분매개효과가 나타났다. 결론 이용자는 생성형 AI 이용으로 플로우 경험을 하게 되고 이 경험은 사용자들에 유용성을 느끼게 하고 유용성지각은 만족으로 이어져 결국 생성형 AI의 지속적 이용을 유도하는 것으로 나타났다.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술을 활용하여 2022년 개정교육과정에서 요구하는 인공지능 기술 발전에 따른 디지털 전환에 대응하여 학교음악교육 현장을 고려한 음악 수업 모델을설계하고, 디지털 환경을 고려한 지도 방안을 연구하는 데 있다. 더불어 기후· 생태환경 변화, 인구 구조 변화 등 사회의 불확실성이 증가하고, 복잡성과 다양성이 확대되면서 사회적문제를 해결하기 위한 협력의 필요성이 학교 현장에 요구되고 있다. 이를 위하여 본 연구는중학교 학생들을 대상으로 온·오프라인 학습을 혼합한 블렌디드 러닝(Blended Learning) 수업 방식을 적용하여 프로젝트기반학습(PBL, Project-Based Learning)을 위한 음악 수업 모델과지도 방안을 설계하였다. 이와 연계하여 본 연구는 2022 개정교육과정 음악교과의 내용 체계와 성취기준, 내용요소를 고려한 OpenAI 저작도구를 활용한 창작 활동 중심의 음악 수업 지도안 방안 연구를 진행했다. 현재 Prompt 기반의 생성형 AI 기술 보급이 점차 확대되면서, 인공지능을 활용한 교육 프로그램이 학교 교육 현장뿐만 아니라 문화예술교육 현장에도 활성화되고 있다. 이러한 교육 동향을 반영하여 실제 음악교육 수업에 보급될 수 있는 OpenAI 저작도구를 활용한 음악 수업 모델과 지도 방안을 제안하는 바이다.

생성형 AI 규제 관련 선행연구는 이제 논의의 시작점에 서 있다. 기존 논의는 주로 허위 정보 규제에 중점을 두고 있으며 법적 시각에서 다루고 있다. 본 연구는 생성형 AI 규제 방식을 원칙 기반 규제와 규칙 기반 규제로 유형화했다. 생성형 AI 분야는 전 세계 주요 국가들의 주요 경제 안보 영역으로 산업경쟁력의 측면이 규제를 결정하는 주요한 요인이 될 것이라는 점을 강조한다. 따라서 본 연구는 원칙 기반 규제와 규칙 기반 규제로의 유형화를 위해 규제의 방향성을 각각 법제형과 자율규제형으로 구분한다. 영국의 사례를 통해 논란이 되는 생성형 AI의 규제에 대한 강력한 법을 통해 문제를 해결할 것인지(규칙 기반) 아니면 신기술에 대한 국가 경쟁력과 시장 중심의 규제(원칙 기반)에 기반할 것인지 분석했다. 결론적으로 영국은 가짜뉴스로 인한 다양한 문제가 발생하며 강력한 법제화를 요구하는 목소리가 있으나 여전히 주요 규제 방식으로 자율규제에 의존하고 있으며 이러한 움직임은 크게 변하지 않을 것이라 예상한다.

인공지능 시대의 도래로 학교 현장에서는 인공지능, 데이터 과학 등을 활용한 인간 고유의창의·융합적 역량을 함양할 것을 강조하여 인공지능 관련 과목을 편성하여 운영하고 있지만 인공지능 리터러시에 대한 수업 사례와 효과성 검증 사례가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 인공지능 교육의 사례와 융합 수업을 통해 인공지능 리터러시 향상 사례를 제시하고효과성을 실험을 통해 분석한다. 여기서는 교육용 AI 플랫폼을 활용한 수업과 문학 비평 수업에 텍스트 마이닝을 활용한 융합 수업을 통해 학생들의 AI 리터러시 향상 정도를 실험하여 유의미한 효과가 있음을 확인한다.

본 연구는 인공지능 시대의 문식 활동과 학습을 반영하는 리터러시의 개념을 정립하기 위해 재개념화를 시도한 연구이다. 이를 위해 리터러시 개념과 이론의 역사적 변천을 정리했으며, 인공지능 시대의 리터러시를 연결주의 이론에 따라 재개념화했다. 연결주의 이론에 따라 현대에 요구되는 리터러시는 파편화된 정보를 적절히 선별해 유의미하게 연결하는 능력으로 재개념화했다.
 또한 본 연구는 인공지능 시대에 갖춰야 할 리터러시를 AI 리터러시를 중심으로 논하였다. AI 리터러시 개념이 혼재되어 사용되는 문제 의식에 입각해, 본 연구는 연역적‧귀납적 접근을 융합함으로써 AI 리터러시를 정의했으며, 그 특성을 두 가지로 구분했다. 또한 국어교육의 학습 내용을 통해 AI 리터러시 중 한 측면의 함양에 기여할 수 있는 가능성을 모색했으며, 구체적으로 비판적 리터러시와 계산적 리터러시의 측면에서 그 방안을 제언했다.

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.

이 연구의 목적은 중학교 기술교과의 정보통신기술 영역에서 생성형 AI를 활용한 학습 프로그램을개발하고, 이 학습 경험이 중학생의 디지털 시민성에 미치는 효과를 알아보는 데 있다. 이를 위해중학교 기술 교과의 정보통신기술 영역인 ‘통신기술과 소통’단원에서 생성형 AI를 활용한 학습 프로그램을 개발하고, A 중학교에 적용하였으며, 중학생의 디지털 시민성 함양에 효과가 있는지 확인하기 위하여 양적분석과 질적분석을 활용하였다. 양적분석으로는 단일집단에 초․중학생용 디지털시민성 척도를 검사 도구로 선정하여 사전-사후 검사를 실시하고, t-검증 방법을 활용하여 효과를분석하였다. 이 연구 결과, 개발한 기술교과의 생성형 AI를 활용한 정보통신기술 학습은 중학생의디지털 시민성 함양에 효과가 있는 것으로 나타났다. 효과가 나타난 디지털 시민성의 하위 요인은디지털 보안, 공감, 디지털 사회 정체감, 비판적 사고영역이었다. 또한, 학생들의 학습결과물과 만족도 및 의견 분석을 통하여 개발한 프로그램 효과 및 시사점을 도출하였다. 디지털 시민성 함양을위하여 기술교과의 정보통신기술 영역에서 생성형 AI를 활용한 학습은 교육적 가치가 있으며, 성취기준을 달성하는데 적합한 것으로 확인되었다. 이 연구에서 활용한 생성형 인공지능 활용 기술교과교수학습 프로그램은 중학생의 디지털 시민성을 함양하는 프로그램으로서 의미있게 활용될 수 있을것으로 기대된다. 아울러. 중학생의 디지털 시민성을 함양시키기 위한 다양한 교과의 연구가 이어지길 바라며, 이 연구가 기술 교과에서 디지털 시민성을 함양하기 위한 연구의 참고자료로 활용되길바란다.

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.
 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.
 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.

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.

The tourism industry has recently undergone significant changes due to the integration of artificial intelligence technology. Therefore, this study aims to examine the repercussions of using ChatGPT in the tourism industry, focusing on the balance between convenience and challenges. The results presented in this study are based on interviews with experts from various fields within the tourism industry. The integrated use of ChatGPT in tourism presents both convenience and challenges as urgent issues. To address these issues and consider sustainable development plans for the tourism industry, this study proposes measures such as enhancing tourism convenience, improving real-time speed, reducing costs, and ensuring safety in creating tourism content using generative AI like ChatGPT.

초연결과 초지능화로 대표되는 사물지능(AIoT) 시대는 ICT를 넘어 산업 전반의 지능화를 이끌어 내고 있다. 이러한 사회에 대비한 디지털 인재 양성 정책으로서의 AI 교육은 단순히 AI 기술을 체험하고 원리를 이해하는 것에 그치는 것이 아니라 사물과 AI의 연결과 융합이 창출해내는 가치의 경험으로 이어져야 한다. 하지만 이러한 AIoT 관점에서의 교육에 대한 인식이 아직 미비할 뿐 아니라 교사 역시 관련 역량을 가지고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구자는 파이썬을 활용한 AIoT 교육 프로그램을 개발하여 교사 연수 프로그램에 적용하고 사전, 사후 대응 표본 t-test를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 디지털 인식, 디지털 일반지식, 디지털 활용지식, 디지털 교육학 지식, 디지털 교육내용 지식, AI 인식, AI 학습, AI 시스템을 포함한 디지털・AI 리터러시에서 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다.

본 연구는 사용자 경험(UX) 시나리오 설계 과정에서 인공지능(AI)의 활용 가능성을 탐구하는 것을 목적으로 한다. OpenAI 의 GPT-4를 기반으로 한 ChatGPT와 Firefly 등의 생성형 AI를 활용하여, 대형 실내 시설용 미래 로봇 컨셉 시나리오 작성및 이를 위한 사용자 분석, Persona Modeling, Service concept map 제작에 이르는 단계에서 AI의 활용을 실험하였다. 연구 결과, AI 도구는 데이터 분석, 설계 의도 도출, 사용자 경험 분석 등에서 유용성을 발휘하였다. 그러나 입력문 전략에 의존적이며, 맥락 유지와 장문 처리에 어려움이 있어 인간의 지속적인 개입과 오류 보정이 필요한 부분으로 인해 AI의 활용은독립적인 UX 연구 수행에는 한계 또한 있음을 확인하였다. 이는 인간과 AI의 전략적 협업이 UX 설계 과정에서 매우 중요함을 시사한다. 이번 연구는 UX 프로세스에서 AI 도구를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 초기 단계를 제시하며, 이를 바탕으로 더욱 체계적인 활용 방안을 모색하고 심화한 연구 방향을 제안하는 데 그 의의가 있다.

[연구 목적] 본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 학생모니터링 인식 결과를 바탕으로, 미래 교육에서 활용 가능한 방안을 제시하는 것이다.
 [연구 내용] 본 연구에서는 생성형 AI 유형에 따른 활용 사례를 분석하고, 귀납적 내용분석 (inductive content analysis) 방법을 통해 학생들의 인식을 모니터링 하였다. 그리고 이를 기반으로 생성형 AI 모델이 미래 교육에서 활용할 수 있는 가능성과 방안을 제시하였다.
 [결론] 연구의 결론은 다음과 같다. 강점 측면에서는 교육 확대를 위해 AI에 대한 접근성 강화와 경험 중심의 학습을 제안했다. 또한 맞춤형 학습 지원을 위해 대상별 교육 및 AI를 활용한 난이도 조절을 제안했다. 기회 측면에서는 언어적 문제를 해결하기 위하여 다국어 지원 강화를 강조했으며, 교육을 통한 신체적, 정신적, 심리적 안정을 제공할 수 있는 카운슬링 역할을 AI가 도와줄 수 있도록 접근성을 확대하도록 제시했다. 그러나 약점 측면에서는 정보의 정확성 부족과 AI 인프라 개발의 시급하고, 인력 양성의 시간과 비용 문제, 기준의 불일치로 인한 윤리적 문제 등을 고려해야 한다는 점을 제시하였다.

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.