논문 7,368편

[목적] 4차 산업혁명 시대에 인공지능 디지털 소양의 중요성이 커짐에 따라 2022 개정 교육과정에서는 인공지능 관련 내용이 대폭 강화되었다. 본 연구는 이러한 변화에 맞추어 시각장애 학생을 대상으로 인공지능 역량과 관련된 주요 변인의 지각 수준을 파악하여 창의적 문제해결력에 AI 가치 인식, AI 효능감과 AI 리터러시가 미치는 영향을 분석하였다. [방법] 시각장애 학교 3개교의 중학부와 고등부에 재학 중인 시각장애 학생 51명을 대상으로 AI 가치 인식, AI 효능감, AI 리터러시 및 창의적 문제해결력에 관한 조사를 하였다. [결과] 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시각장애 학생들의 AI 가치 인식, AI 효능감, AI 리터러시 및 창의적 문제해결력은 모두 평균 3점대의 보통 수준으로 나타났다. 둘째, 네 변인의 총점 간에는 통계적으로 유의한 정적 상관이 확인되었다. 셋째, 일부 사회인구학적 특성에서 특정 인공지능 관련 역량 변인과 하위 변인에서만 유의한 차가 있었다. 넷째, AI 효능감과 AI 리터러시는 창의적 문제해결력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 47.3%의 설명량을 보였다. 그러나 AI 가치 인식은 창의적 문제해결력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. [결론] 이 연구는 시각장애 학생을 대상으로 한 인공지능 교육의 효과와 관련된 변인들에 대한 기초적 정보를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

이 연구는 생성형 인공지능 활용이 보편화된 국어 교실에서 나타나는 학습자의 어려움을 기술 숙련의 문제로만 보기보다 국어과 언어 활동에서의 판단 과정의 관점에서 살펴보고, 이에 기반한 국어과 AI 리터러시의 구성 요소를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 국어 교사 7인을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰(FGI)와 문헌 분석을 결합한 질적 탐색 연구를 수행하였다. 분석 결과, 교사들은 학생들이 생성형 AI 산출물을 완성된 답안으로 수용하고 과제 맥락에 맞게 재구성하거나 검증하는 과정, 표현 선택에 대한 책임 인식, 질문과 재질문을 통한 의미 조정이 충분히 이루어지지 않는 양상을 공통적으로 인식하고 있었다. 이는 생성형 AI 활용 문제를 개별 기술의 부족이라기보다 국어과 언어 수행에서 판단 과정이 충분히 조직되지 못한 상태와 관련된 현상으로 이해할 필요가 있음을 시사한다. 이에 이 연구에서는 국어과 기반 AI 리터러시를 재맥락화, 검증, 책임 귀속, 의미 협상의 네 구성 요소로 구조화하였다.

본 연구는 간호대학생을 대상으로 인공지능(AI) 리터러시에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 특히, AI 의존성, 비판적 사고능력, 문제해결능력을 중심으로 AI 리터러시와의 관계를 분석하였다. 연구대상자는 서울 소재의 5개 4년제 대학의 간호학과 재학생으로, 2025년 7월 10일부터 8월 14일까지 온라인 설문을 진행하였다. 대학 커뮤니티와 단체 메신저를 활용하여 자발적 참여자를 모집하였으며, 248명의 자료를 수집하였다. 수집한 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 사용하여 기술통계, t검정, 일원분산분석, 상관분석, 위계적 회귀분석으로 분석하였다. 회귀분석 결과, 비판적 사고능력(β = .50, p < .001), 문제해결능력(β = .23, p = .042), AI 의존성(β = .18, p < .001), AI 사용기간(β = .15, p = .017), AI 사용 빈도(β = .11, p = .036)가 AI 리터러시에 유의한 영향을 미쳤으며, 이 중 비판적 사고능력이 가장 높은 설명력을 나타냈다. 이러한 결과는 간호대학생의 AI 리터러시 향상을 위해 기술적 사용 경험뿐 아니라 비판적 사고 및 문제해결 중심의 인지적 역량 강화가 핵심적임을 시사한다. 간호교육에서는 비판적 사고를 기반으로 AI 도구를 평가·적용·조절할 수 있는 역량을 배양하는 통합적 교육 설계가 필요하다.

생성형 AI 기반 친환경 광고가 확산되고 있음에도, 이에 대한 수용자의 인식이 친환경 메시지의 수용으로 이어지는지, 아니면 그린워싱 인식으로 귀결되는지에 관한 실증 연구는 여전히 제한적이다. 본 연구는 생성형 AI로 제작된 친환경 광고에서 광고 소구 유형과 수용자의 AI 리터러시 수준이 광고 효과에 미치는 영향을 통합적으로 분석하였다. 이를 위해 생성형 AI로 제작된 친환경 광고를 활용하여 2(소구 유형: 정보 중심 vs. 가치 중심) × 2(AI 리터러시: 고 vs. 저) 집단 간 실험을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 정보 중심형 소구는 가치 중심형 소구에 비해 브랜드 태도와 친환경 브랜드 이미지를 유의하게 높였으며, 광고 태도와 그린워싱 지각에서는 뚜렷한 차이가 확인되지 않았다. AI 리터러시는 광고 태도와 브랜드 태도에 정(+)의 주효과를 보였고, 친환경 브랜드 이미지에 대해서는 소구 유형과 AI 리터러시의 상호작용이 확인되어, AI 리터러시가 높은 집단에서는 정보 중심형 소구의 효과가 강화되는 반면 AI 리터러시가 낮은 집단에서는 가치 중심형 소구의 상대적 우위가 관찰되었다. 또한, 가치 중심형 소구 조건에서 AI 리터러시 수준이 높을수록 그린워싱 지각이 증가할 것으로 예상한 가설은 지지되지 않았다. 본 연구는 생성형 AI 활용 맥락을 친환경 광고 효과 연구의 핵심 맥락으로 반영하고, 광고 소구 효과에 대한 AI 리터러시의 조절효과를 검증함으로써 AI 기반 지속가능성 커뮤니케이션의 설득 메커니즘에 대한 이론적 이해를 정교화한다. 실무적으로는 타깃 수용자의 AI 리터러시 수준에 맞춰 메시지 설계와 정보 제공 방식을 차별화할 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 대학생의 자기효능감이 AI 리터러시에 미치는 영향을 분석하고, 그 관계에서 학습참여의 매개효과를 검증하는 데 있다. 이를 위해 인천광역시에 소재한 4년제대학의 핵심교양 교과목 수강생 326명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된자료는 SPSS 30.0과 PROCESS macro(Model 4)를 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫째, AI 리터러시는 자기효능감, 학습참여와 유의한 정적 상관을 보였다. 둘째, 학습참여를 단일 매개변인으로 설정한 모형에서는 자기효능감이 학습참여를 매개로 AI 리터러시에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 학습참여를 하위요인별로구분하여 분석한 결과, 효과적인 교수와 협동적 학습은 유의한 매개효과를 보인 반면, 교수학생 상호작용은 매개효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 학습참여 하위요인 중 고차원학습은 자기효능감과 AI 리터러시 간의 관계에서 가장 큰 매개효과를나타내 핵심적인 매개 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 대학생의 AI 리터러시 향상이 단순한 기술 활용 경험이나 참여 수준에 그치지 않고, 학습자가 고차원적 사고와인지적 처리를 수반하는 학습 경험을 통해 촉진될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 자기효능감과 AI 리터러시의 관계를 학습참여, 특히 고차원학습의 관점에서 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 교양교육에서 AI 리터러시 강화를 위한 교수· 학습 설계에 시사점을 제공한다.

생성형 AI는 조직의 업무 처리 방식과 가치 창출 구조를 빠르게 변화시키며 생산성과 혁신을 촉진하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 이러한 기술 도입 과정에서 구성원은 불확실성과 심리적 부담을경험할 수 있으며, 이는 기술 수용과 활용에 큰 영향을 미친다. 특히 조직 맥락에서 리더의 디지털 리더십과 AI 관련 전문성은 구성원의 기술 수용, 혁신 저항 그리고 생성형 AI 사용 의도에 영향을 미치는결정적 역할을 할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 조직 내에서 생성형 AI를 활용하는 국내 직장인을대상으로 설문조사를 실시했고, 구조방정식을 활용해 변수들의 관계성을 실증적으로 분석했다. 연구결과, 리더의 디지털 리더십과 AI 리터러시는 구성원의 기술 수용 태도를 강화하는 한편 혁신 저항을완화시키는 것으로 확인되었다. 또한, 기술 수용 태도는 생성형 AI 사용 의도에 정(+)의 영향을 미치고, 혁신 저항은 사용 의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 조직 내 생성형 AI의성공적 도입과 활용을 위해서 리더의 디지털 역량 및 AI 전문성을 개발하는 것이 중요함을 시사한다.

4차 산업혁명 시대를 맞아 생성형 AI의 급속한 발전은 학습자가 갖추어야 할 핵심 역량에 대한 재정의를 촉구하고 있으며, 마이크로디그리는 급변하는 기술 환경에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 교육 모델로 주목받고 있다. 그러나 AI 리터러시와 같이 빠르게 진화하는 기술 영역에서 학습자의 역량 수준이 새로운 교육 제도에 대한 수용 태도에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 영향이 어떠한 심리적 기제를 통해 작동하는지에 대한 실증적 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 대학생의 AI 리터러시 역량이 AI 마이크로디그리 제도에 대한 참여의도 및 제도지지의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 선행연구를 토대로 AI 리터러시 역량을 정서, 행동, 인지, 윤리의 4가지 차원으로 측정하고, AI 자기효능감을 1차 매개변수로, 지각된 유용성과 사용용이성을 2차 매개변수로 설정한 연구모형을 구축하였으며, 참여의도와 제도지지의도를 구분하여 각각의 영향 요인을 비교 분석하였다. 경남지역 C 대학교 대학생 205명을 대상으로 구조방정식 모델 분석을 실시한 결과, AI 리터러시 역량 중 인지적 역량이 AI 자기효능감에 가장 큰 영향을 미쳤고 정서적 역량과 윤리적 역량 순으로 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 행동적 역량은 유의하지 않았으며, AI 자기효능감은 지각된 유용성과 사용용이성에 각각 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 지각된 유용성과 사용용이성은 참여의도에 모두 유의한 영향을 미쳤으나, 제도지지의도에는 지각된 유용성만이 유의한 영향을 미쳐 두 종속변수 간 차별적 영향 구조가 확인되었다. 본 연구는 AI 리터러시를 다차원 모델로 구체화하고 개인의 참여를 넘어 제도적 지지까지 확장된 통합적 연구모형을 제시했다는 점에서 학문적 기여를 하며, AI 리터러시 교육이 단순한 지식 전달을 넘어 학습자의 자기효능감 향상과 실질적 가치 인식 제고를 목표로 설계되어야 함을 시사한다. 또한 참여의도와 제도지지의도의 차별적 영향 구조는 단기적 참여 유도를 위해서는 사용 편의성을, 장기적 제도 정착을 위해서는 실질적 유용성을 강조하는 투트랙 전략이 필요함을 보여준다.

이 연구는 대학생의 기초 문해력, 디지털 리터러시, AI 리터러시 간 구조적 관계와 디지털 리터러시의 매개효과를 검증하였다. 경북 및 경기 소재 4년제 일반대학 재학생 중 결측치가 없는 182명의 자료를 분석에 활용하였다. SPSS 31.0과 AMOS 31.0으로 기술통계·상관분석 및 경로분석을 실시하고, 경쟁모형 비교를 통해 매개 형태를 확인하였다. 매개효과는 PROCESS Macro(Model 4) 부트스트랩(5,000회)으로 검증하였다. 분석 결과, 기초 문해력은 디지털 리터러시에 정적 영향을 보였고, 디지털 리터러시는 AI 리터러시에 유의한 정적 영향을 보였다. 반면 기초 문해력의 AI 리터러시에 대한 직접효과는 유의하지 않았으며, 경쟁모형 비교에서 완전매개 모형이 채택되었다. 부트스트랩 결과 간접효과가 유의하여 디지털 리터러시의 매개효과가 확인되었다. 이는 AI 리터러시 교육에서 기초 문해력과 디지털 리터러시를 선행·연계 강화하는 단계적 접근의 필요성을 시사한다.

본 연구는 대학생 학습자가 생성형 AI를 어떻게 개념적으로 이해하고 있으며, 이러한 이해가 활용 기대와 어떠한 관계를 보이는지 를 탐색하였다. 이를 위해 대학생 38명을 대상으로 ChatGPT의 개념, 작동 원리, 향후 활용 계획에 대한 서면 응답을 수집하고 정신 모형의 관점에서 분석하였다. 연구 결과, 참여자들은 전반적으로 생성형 AI의 작동 원리를 정교하게 이해하기보다는 단순하고 직관적인 정신 모형에 의존하는 경향을 보였다. 대표적인 오개념으로는 생성형 AI를 검색엔진처럼 외부 정보를 탐색·정리하는 시스템으로 이해하는 검색엔진 모형과, 내부 정보를 조회·조합하는 시스템으로 이해하는 데이터베이스 모형이 나타났다. 또한 이러한 정신 모형은 활용 기대와도 연결되어, 생성형 AI를 정보 탐색과 자료 정리 중심으로 활용하려는 경향이 두드러졌다. 반면 비교적 정교한 이해를 보인 일부 참여자는 학습, 글쓰기, 아이디어 생성, 문제 해결 등 보다 폭넓은 활용 가능성을 제시하였다. 이에 따라 향후 대 학 교육에서는 생성형 AI의 작동 원리와 한계를 이해하도록 돕는 개념적 AI 리터러시 교육과, 이를 학습의 전 과정에서 비판적으로 활용하도록 돕는 실천적 AI 리터러시 교육이 이루어질 필요가 있다.

본 연구는 대학(원)생의 학업적 자기효능감이 AI 의존에 미치는 영향에 대한 우울·불안·스트레스(이하 부정적 정서)의 매개효과를 확인하고, 학업적 자기효능감과 부정적 정서 사이 학업적 완벽주의와 부정적 정서와 AI 의존 사이 AI 리터러시의 조절효과를 규명하고자 하였다. 이에 국내 대학(원)생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 152 명의 응답자 중 6명의 불성실 응답을 제외한 146명의 응답을 최종 분석에 활용하였다. 측정 도구로는 학업적 자기효능 감, 부정적 정서(DASS-21), 학업적 완벽주의, AI 의존, AI 리터러시 척도를 사용하였다. 매개효과와 조절효과를 검증하 기 위해 피어슨 상관분석과 PROCESS Macro(모델 21)를 사용하였다. Model 21 분석 결과, 학업적 자기효능감은 부정 적 정서를 유의하게 감소시켰으며(β = −0.1982, p = .0033), 부정적 정서는 AI 의존을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다(β = 0.3613, p < .001). 또한 학업적 자기효능감의 AI 의존에 대한 직접효과 역시 유의한 부적 효과를 보여(β = −0.1498, p = .0456), 부분 매개임을 확인하였다. 또한, 학업적 완벽주의는 학업적 자기효능감이 부정적 정서에 미치 는 효과를 조절하였다. 구체적으로는, 완벽주의 수준이 낮을수록 자기효능감이 부정적 정서에 미치는 효과의 감소 강도 가 커지며, 완벽주의 수준이 높은 경우에는 자기효능감이 부정적 정서에 미치는 감소 효과가 유의하지 않았다. 반면, AI 리터러시는 통계적으로 유의한 조절효과를 보이지 않았다. 이는 학업적 자기효능감이 학습자의 부정적 정서를 줄여 인공지능에의 의존을 완화하나, 완벽주의 성향이 높을 경우에는 그 효과가 약화된다는 점을 시사한다.

This study examines Korean language teachers’ generative AI literacy and competence development within a technology acceptance framework. Drawing on survey data from 156 teachers, the study analyzes usage patterns and the perceptual structure underlying AI integration. Although 75.6% reported monthly use, engagement remained largely introductory, centered on text-based material production. Exploratory factor analysis identified three latent dimensions: perceived instrumental utility, perceived educational effectiveness, and usage self-efficacy (cumulative variance: 74.4%). One-way ANOVA revealed that perceived instrumental utility and self-efficacy varied significantly by proficiency level, while perceived educational effectiveness remained stable across groups, functioning as a pre-formed normative belief independent of experience. Multiple regression analysis indicated that perceived instrumental utility most strongly predicted teachers’ intention to develop AI competence (β=.494, p<.001, R²=.303). These findings suggest that sustainable AI integration in Korean language education depends less on cultivating abstract educational value beliefs than on enabling teachers to exper

본 연구는 생성형 AI 기술 발전과 VUCA 환경 속에서 경영컨설팅의 디지털 전환 및 성과 증진 방안을 제시하고자 한다. 생성형 AI 도입 수준과 AI 리터러시가 의사결정 지원 품질을 매개로 컨설팅 효과성에 미치는 영향을 분석하고, 컨설턴트 역량의 조절 효과를 규명하는 것이 핵심이다. 연구 설계를 위해 국내외 컨설턴트 329명을 대상으로 설문을 실시하고 구조방정식 모델(SEM)을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, 생성형 AI 도입과 리터러시는 의사결정 지원 품질과 컨설팅 효과성에 유의한 영향을 미치며, 의사결정 지원 품질의 매개 효과가 확인되었다. 또한 컨설턴트 역량에 따른 기술의 이원적 역할이 실증되었다. 본 연구는 AI가 전문가의 성과를 증폭하는 '증강 지능'으로서의 메커니즘을 규명하여 이론적 토대를 마련하였으며, 실무적으로는 역량별 맞춤형 AI 교육 및 인프라 구축의 필요성을 제언한다. 이를 통해 인간과 기술이 공생하는 미래형 컨설팅 모델 구축에 기여하고자 한다.

본 연구는 UNESCO AI 역량 프레임워크를 기반으로 교사와 학생의 AI 리터러시 검사 도구를 개발하고 타당성을 검증하였다. AI 리터러시를 기술 활용 능력을 넘어 인간중심 사고, AI 윤리, 사회적 책임성을 포함한 광의의 개념으로 재개념화하였으며, 교사와 학생의 AI 리터러시를 교육적 관점에서 통합적으로 접근하였다. 교사용 검사 도구는 인간중심 사고, AI 윤리, AI 기술과 응용, AI 페다고지, 전문성 향상의 5개 영역, 15개 구성요소, 45개 문항으로, 학생용은 인간중심 사고, AI 윤리, AI 기술과 응용, AI 시스템 설계의 4개 영역, 12개 구성요소, 36개 문항으로 구성하였다. 경기도 중·고등학생 4,044명과 교사 772명을 대상으로 모형의 적합도를 확인하고, 모형의 타당도를 검증한 결과 모든 영역의 AVE와 CR 값이 기준치를 초과하여 타당도와 신뢰도를 확보하였다. 이 도구는 교사와 학생의 AI 리터러시를 동일한 이론틀 안에서 진단함으로써, 향후 학교 현장에서 AI 리터러시 교육과 교사 전문성 개발, 관련 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있음을 시사한다. 또한 AI 리터러시 교육의 방향 설정과 맞춤형 교육 프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

요약: 최근 항공업계에서 AI 도입이 가속화되면서 직무 환경이 급변함에 따라, 본 연구는 감성과 안전을 핵심 가치로 하는 항공서비스 전공자들이 AI를 전략적 파트너로 인식하고 역량을 확장할 수 있도록 이끄는 AI 리터러시의 가치에 주목하였다. 이에 항공서비스 전공자의 AI 리터러시가 학습몰입을 매개로 학습지속의도에 미치는 영향과 AI 관여도의 조절된 매개효과를 분석하기 위해, AI 활용 경험이 있는 국내 항공서비스 전공자 206명을 대상으로 설문조사를 실시하고 Hayes의 PROCESS macro(Model 4, 7)를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, AI 학습 효능감, AI 윤리 및 책임, AI 활용 및 응용, AI 기초 이해의 4개 하위 요인 모두 학습몰입을 매개로 학습지속의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, AI 윤리 및 책임과 AI 활용 및 응용 요인의 간접효과는 AI 관여도 수준에 따라 유의한 차이를 보였으며, 관여도가 높을수록 그 효과가 강화되는 것으로 확인되었다. 본 연구는 항공서비스 전공자의 AI 리터러시를 4개 차원으로 구조화하고 학습몰입에 이르는 다차원적 경로를 최초로 실증하였으며, AI 기술 역량이 실제 학습 행동으로 이어지는 내적 과정을 규명함으로써 감성 서비스 중심의 항공산업 특수성을 반영한 인간-AI 협업형 인재 양성을 위한 차별화된 교육 전략을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 간호대학생의 생성 AI 리터러시, 디지털 과의존, 비판적 사고성향 수준을 파악하고, 이들 변인이 디지털 피로에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 2개 지역 4년제 대학교 간호학과 재학생 191명을 대상으로 구조화된 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 26.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson 상관관계 분석, 위계적 회귀분석으로 분석하였다. 연구 결과, 대상자의 디지털 피로는 중간점수보다 높은 수준으로 나타났고, 생성 AI 리터러시와 비판적 사고성향은 중간점수보다 높은 수준, 디지털 과의존은 중간점수보다 낮은 수준으로 나타났다. 상관관계 분석 결과, 디지털 피로는 디지털 과의존과 유의한 양의 상관관계를 보였으며(r= .47, p< .01), 생성 AI 리터러시 및 비판적 사고성향과는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 위계적 회귀분석 결과, 1단계에서 생성 AI 리터러시는 유의한 영향요인이 아니었고(F=0.33, p= .57), 2단계에서 디지털 과의존을 추가한 모형은 유의하였으며(F=26.25, p< .01), 설명력은 21.8%로 증가하였다. 최종 모형에서도 디지털 과의존만이 디지털 피로의 유의한 영향요인으로 확인되었고(β= .45, p< .01), 최종 설명력은 23.3%였다(F=14.12, p< .01). 반면 생성 AI 리터러시, 비판적 사고성향, 디지털 사용시간은 유의한 영향요인으로 나타나지 않았다. 본 연구는 간호대학생의 디지털 피로가 단순한 기술 이해 수준보다 과의존적 사용 양식과 더 밀접하게 관련됨을 확인하였으며, 생성 AI 활용 교육과 함께 디지털 웰빙 및 자기조절 전략을 포함한 교육적 개입의 필요성을 제시하였다는 데 의의가 있다.

본 연구는 AI 시대 공학 글쓰기 맥락에서 공학계열 대학생의 AI 리터러시와 글쓰기 자기효능감 간의 관계를 분석하고, 창의융합역량의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 생성형 AI 활용 경험이 있는 공학계열 대학생 452명의 설문 자료를 분석하였다. 연구 결과, 세 변인 간에는 유의미한 정적 상관관계가 나타났으며, AI 리터러시는 글쓰기 자기효능감에 직접적인 영향을 미치는 동시에 창의융합역량을 통해 부분 매개되는 것으로 확인되었다. 이는 AI 리터러시가 다양한 정보와 지식을 연결 및 재구성하는 창의융합역량을 촉진시키며, 이러한 과정이 글쓰기 자기효능감 형성에 중요한 역할을 함을 보여준다. 또한 공학 글쓰기 교육은 서로 다른 학문 분야의 지식과 관점을 연결하는 융·복합 학습으로 확장될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 초인공지능시대 보험소비자의 AI 리터러시가 보험가입 및 보험상품의 선택속성에 미치는 영향을 실증분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 연령별 민영보험 가입률, 보험상품별 가입률, 보험 가입 의사결정 중요 요소, AI 활용률 자료를 결합하여 보험가입자의 AI 활용 예측확률을 산출하고, 연령집단별 탐색적 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과를 보면 첫째, 연령이 높아질수록 민영보험 가입률은 증가하지만 AI 활용률은 감소하는 상반된 구조로 확인되었다. 보험가입자의 AI 활용 예측확률은 40대가 가장 높으며(10.43%), 60대 이상(4.35%)에서는 낮게 나타났다. 이는 보험 가입 현황과 AI 활용역량이 정비례하지 않음을 보여준다. 이를 본 연구에서는 ‘AI 활용의 역설’이라고 명명하였다. 둘째, 질병보험과 실손의료보험과 같이 다수의 특약이 부가되어 있는 구조의 복잡한 보험상품에서 AI 리터러시의 영향이 상대적으로 크게 나타나 보험상품의 복잡도가 높을수록 AI 활용의 효과가 강화되는 것으로 확인되었다. 셋째, AI 활용도가 보험상품 선택 및 중요 요소 결정에 미치는 영향은 젊은 층에서 강하고 고령층으로 갈수록 약화되었다. 특히 젊은 층은 보험료 수준보다 보장내용과 보장금액을 중시하는 경향이 강한 반면, 60대 이상에서는 AI 활용도가 전반적으로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 ASI 시대 보험소비자 보호 정책이 AI 기술친화적 집단을 위한 고도화된 서비스와 고령층을 위한 설명지원, 대면보완, AI 기술 포용정책을 병행해야 함을 시사한다. 본 연구는 보험시장 내 AI 기술수용과 보험수요의 구조적 괴리를 실증적으로 제시하고, AI 기반 보험서비스의 핵심 수요층과 취약층을 동시에 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.

교육 현장에서 AI 활용이 확대되며 고등교육과 성인교육에서도 AI 기반 학습 도구가 빠르게 확산되고 있다. 그러나 직장인 대학생은 연령, 학습 목적, 디지털 경험이 이질적이며 체계적인 AI 교육을 받지 못한 경우가 많다. 또한 AI에 대한 비판적 이해 없이 활용할 경우 오류나 편향 정보를 수용하거나 사고력이 저하될 우려가 있다. 기존 연구는 사용 경험이나 요구도 등 개별 요소에 초점을 두어, 직장인 대학생의 AI 지속 활용 과정을 설명하는 핵심 역량을 충분히 다루지 못했다. 이에 본 연구는 AI 리터러시, AI 태도, AI 자기효능감이 AI 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 본 연구를 위해 충북지역의 대학에 재학 중인 직장인 대학생 202부를 분석에 사용하였다. 분석을 위해 SPSS 26, Smart PLS 통계프로그램을 사용하였다. 연구결과 첫째, AI 리터러시는 AI 태도, AI 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AI 태도는 AI 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, AI 리터러시는 AI 태도를 통해 AI 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학교는 직장인 대학생의 AI 리터러시 향상을 위한 체계적인 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, AI 리터러시 교육은 학습자의 AI 태도와 자기효능감을 강화하므로, 단순 기술 교육을 넘어 실습·프로젝트·멘토링·피드백을 포함한 통합적인 학습 환경을 제공해야 한다. 셋째, AI 리터러시 기반의 AI 태도와 AI 자기효능감은 AI 지속 활용과 학습 성과 향상으로 이어질 수 있으므로, 단기 교육을 넘어 이해 수준과 심리적 준비를 함께 높이는 장기적 전략이 필요하다.

최근 AI 리터러시(Artificial Intelligence Literacy)의 중요성이 강조되고, AI 리터러시 교육을 둘러싼 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 리터러시 개념의 확장성으로 인하여 AI 리터러시와 리터러시 사이의 친연성에 대한 낙관적 전망에 기댔던 측면이 있다. 이 논문은 대학 글쓰기 수업에서 AI 리터러시 교육 수용 여부를 검토하고, 그 구체적인 방안을 찾아보려는 데서 출발하였다. 실제 수업을 진행한 뒤 AI 리터러시 역량과 관련한 교육적 효과를 검토하였다. 전반적으로 AI 활용 보고서 및 상호평가서 작성 활동은 그 교육적 효과가 적지 않았던 것으로 확인된다. 반면 ‘AI에 대한 학습’ 측면에서의 성과가 저조했기 때문에 이 수업이 목표한바 ‘AI와 함께하는 학습’과 ‘AI에 대한 학습’의 연계가 충분히 이루어졌다고 평가하기는 어렵다. 또 중요한 점은 학습자들의 AI 리터러시 역량이 증진되었다고 평가할 수 있는 경우에도 이를 곧 학습자들의 리터러시 역량이 증진된 것으로 평가할 수는 없다는 사실이다. 전통적으로 글쓰기 교과목의 교육 목표로 상정되어온 리터러시 교육의 측면에서 보자면, ‘책맹’ 현상이 심화되는 것이야말로 글쓰기 수업의 리터러시 교육에서 심각한 문제로 받아들여야 하는 문제다. 따라서 AI 리터러시 교육을 글쓰기 교육이 어떻게 수용할 것인가의 문제는 AI 리터러시와 리터러시 사이의 관계에 대한 보다 세밀한 검토에서부터 시작되어야 할 것이다.

이 연구는 대학 교양 교과목에서 생성형 AI를 활용한 의사소통 수업 사례를 중심으로, 수업 운영 과정과 학습자 경험을 질적으로 분석하고, 학습자의 AI 리터러시가 어떠한 과정과 메커니즘을 통해 형성되는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 교양 교과목 수강생 36명 중 설문에 응답한 34명을 대상으로 챗GPT 활용에 대한 인식과 사용 양상을 조사하고, 수업 운영 과정에 대한 질적 분석을 병행하였다.
 연구 결과, 학습자들은 생성형 AI를 주로 정보 탐색과 보고서 작성 도구로 활용하고 있었으며, 초기에는 효율성과 편의성에 주목하는 경향을 보였다. 그러나 수업 과정에서 생성형 AI의 오류와 한계를 경험하고, 결과를 검토하고 수정하는 활동을 반복함에 따라, 생성된 정보를 비판적으로 해석하고 재구성하려는 태도를 점차 형성하는 것으로 나타났다.
 특히 본 연구는 AI 리터러시를 이해 역량, 활용 역량, 비판 역량, 윤리·책임 역량의 네 가지 구성요소로 범주화하고, 실제 수업 맥락에서 이러한 역량이 형성되는 과정을 구조적으로 분석하였다. 분석 결과, AI 리터러시는 생성형 AI와의 상호작용 과정 → 오류 및 한계 인식 → 검토 → 수정·재구성 → 성찰의 과정을 거치며 점진적으로 형성되는 것으로 나타났다.
 아울러 생성형 AI의 할루시네이션 현상은 단순한 오류가 아니라 학습자의 비판적 사고를 촉진하는 교육적 기회로 작용할 수 있음을 확인하였다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 결과 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다.
 본 연구는 AI 리터러시 형성 과정을 구조적으로 제시함으로써, 생성형 AI 기반 교양교육의 실천적 모델과 교육 설계 방향을 제안하였다는 점에서 의의를 지닌다.

본 연구는 AI 기반 평가 맥락에서 AI 리터러시, 지각된 윤리적 위험, 책임있는 사용 의도 간의 관계를 분석하였다. 대학(원)생 418명을 대상으로 경로분석을 실시한 결과, AI 리터러시는 지각된 윤리적 위험과 책임있는 사용 의도에 직접적인 영향을 미쳤다. 그러나, 지각된 윤리적 위험의 전체 수준은 AI 리터러시와 책임있는 사용 의도 사이에서 유의한 매개 역할을 하지 않았다. 반면, 책임성 및 구제 불가능 위험 차원에서만 유의미한 간접 효과가 나타나 위험 차원 간 차별적 작동이 확인되었다. 이는 AI 리터러시 교육이 윤리적 위험에 대한 선별적 접근을 바탕으로 공정성 점검, 책임성 이해, 이의제기 절차 학습을 포함하는 비판적 참여 중심으로 전환될 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 확산이 성인학습 체제에 미치는 영향을 단순한 기술 도입 효과의 차원을 넘어, 학습의 구조와 정당화 체계를 재구성하는 맥락의존적 상호작용 구조의 관점에서 분석하였다. 기존 논의가 생성형 AI를 학습 혁신의 도구 혹은 학습 위기의 요인으로 이분화해 온 것과 달리, 본 연구는 이를 조건에 따라 상이한 효과를 산출하는 구조적 매개 요인으로 개념화하였다. 이를 위해 최근 해외 연구와 국제 정책 문헌을 검토하고, ‘AI 리터러시’, ‘자기주도성’, ‘형평성’, ‘평가’의 4축을 중심으로 통합적 분석틀을 구성하였다. 분석 결과, 생성형 AI 환경에서 자기주도성은 개인 내부의 내재적 속성으로 환원하여 설명되기 어렵고, 리터러시 수준과 기술 활용 방식, 평가 설계와 같은 조건 속에서 형성되는 관계적·조건적 역량으로 재정의될 필요가 있음이 확인되었다. 또한 형평성은 접근성의 문제를 넘어 AI 활용의 질 격차와 학습 성과 격차가 결합되는 이중 누적 구조로 확장되며, 평가체계는 단순한 성취 측정 장치가 아니라, AI 리터러시와 자기주도성의 형성을 조정하는 핵심 구조 변수로서 과정 기반·진정성 평가로의 전환을 요구하는 것으로 나타났다. 이러한 논의를 바탕으로 본 연구는 맥락의존적 상호작용 모형(context-dependent interaction model)을 제안하였다. 이 모형은 생성형 AI의 교육적 효과가 구성되는 방식이 기술 자체에 의해 결정되는 것이 아니라, 리터러시 설계, 제도적 지원, 형평성 조건, 평가구조의 상호작용 속에서 형성되는 구조를 이론적으로 설명한다. 이는 생성형 AI 시대의 성인학습을 단순한 기술 적응의 문제가 아니라, 학습 체제의 재설계와 규범적 재구성의 문제로 이해할 필요성을 제기하며, 향후 성인학습 연구의 주요 쟁점과 방향을 제시한다.

본 연구는 정보 리터러시, 디지털 리터러시, AI 리터러시 간 개념적 관계를 규명하기 위해 SBERT 기반 의미 공간 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 2016년부터 2025년까지의 학술 논문을 대상으로 의미적 유사도, 구조적 연결, 고유 개념과 공유 개념을 통합적으로 분석한 결과, 세 리터러시는 비대칭적 연결 구조를 형성하는 것으로 나타났다. 정보 리터러시는 디지털 리터러시와 51개의 공유 개념을 형성하며 높은 유사도(0.870)를 보였고, AI 리터러시와도 직접적인 연결(4개)을 유지한 반면, 디지털 리터러시와 AI 리터러시 간 공유 개념은 제한적으로 나타났다. 추가적으로 시계열 분석 결과, AI 리터러시는 등장 이후 정보 및 디지털 리터러시와의 거리가 각각 약 36%, 34% 감소하며 수렴하는 양상을 보였다. 그러나 2025년을 기준으로 정보 리터러시(0.579)보다 디지털 리터러시(0.645)와 더 큰 거리를 유지하였다. 이는 AI 리터러시가 정보 리터러시를 중심으로 재구성되는 독자적 개념 구조를 형성하고 있음을 시사한다. 본 연구는 리터러시 간의 관계를 구조적 관점에서 분석하여, AI 시대의 리터러시에 대한 논의를 보다 입체적으로 이해할 수 있는 실증적 근거를 제공한다는 데 의의를 둔다.

본 연구는 AI의 윤리적 쟁점과 AI 리터러시에 대한 학술 담론을 토대로 시민 AI 리터러시 교육 사례를 분석해 시민 역량 개발의 방향을 탐색하였다. 이를 위해 AI 리터러시 개념과 구성 요소를 논의하고 AI의 윤리적 쟁점을 유형화하였으며, 시민 AI 리터러시 역량 분석 프레임워크를 설정하여 국내 공공기관의 시민 AI 리터러시 교육 사례와특징을 분석하였다. 분석 결과, 우선, 학술 담론의 AI 윤리적 쟁점은 세 가지, 즉 AI 기술 윤리의 쟁점, AI 기술에 따른 사회·문화적 윤리 쟁점, 그리고 AI 윤리 규범 및 교육쟁점 등으로 분석되었고, 둘째, Kong 등(2023)이 제안한 인지적, 메타인지적, 정동적, 사회적 차원의 AI 리터러시 역량 프레임워크를 바탕으로 관련 학술 담론을 종합 검토하여 지식적, 활용적, 정동적, 사회적 차원 등 네 차원으로 재구성하였다. 마지막으로, 이 프레임워크 분석틀을 적용해 미디어 관련 공공기관의 AI 리터러시 교육 및 활동 사례들을 분석한 결과, 대부분 지식적, 활용적 차원에 집중되는 한편, 정동적, 사회적 차원은 일부 기관에서 나타났다. 연구 의의는 공공기관의 시민 대상 AI 리터러시 교육 현황을 조명하고, 시민 AI 리터러시 교육의 역량 개발 사례를 분석하는 데 있다.

본 연구는 생성형 AI의 확산 속에서 노년층의 디지털 소외 가능성이 심화되는 상황에 주목하여, 노인 학습자의 인지적·정서적·사회적 특성을 고려한 AI 리터러시 교육프로그램을 체계적으로 개발하고, 그 효과를 실증적으로 검증하는 데 목적을 두었다. 프로그램 개발을 위해 ADDIE 모형을 기반으로 노년학습(Geragogy) 및 Kolb의 경험학습 이론 등을 적용하였고, 국내외 주요 AI 리터러시 프레임워크를 검토하여 ‘AI 알아가기’, ‘AI와 함께 생활하기’, ‘AI 시대 지혜롭게 살아가기’, ‘AI와 더불어 성장하기’의 4가지 주제와 14개의 핵심역량을 도출하였다. 이를 바탕으로 노인 디지털 리터러시 강사 대상 요구도 조사와 전문가 자문을 거쳐 총 10회기의 교육프로그램을 설계하였다. 프로그램의 효과 검증을 위해 65세 이상 노인 26명을 실험집단(14명)과 통제집단(12명)으로 나누어 비동등통제집단 사전·사후 검사를 실시하였고, 양적 분석의 한계를 보완하고자 질적 분석을 병행하였다. 분석 결과, 프로그램에 참여한 실험집단은 AI 자기효능감과 AI에 대한 태도에서 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 질적 분석에서도 학습자들은 초기의 AI에 대한 막연한 두려움에서 벗어나, AI를 일상생활에 활용 가능한 도구로 인식하고 AI의 한계까지 함께 인식하는 균형 잡힌 시각을 형성한 것으로 나타났다.

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 생성형 AI의 대중화는 학생들의 학습 방식에 직접적인 영향을 미치며 AI 리터러시 교육의 필요성을 높이고 있다. 기존의 AI 리터러시 논의는 기술 이해 중심의 초기 접근에서 점차 윤리적 차원을 포함하는 방향으로 확장되어 왔으나, AI 윤리를 병렬적으로 배열된 하나의 하위 요소로 취급하는 경향에서 벗어나지 못하였다. 이로 인해 학생들이 AI 관련 윤리적 문제 상황에서 실제 도덕적 행동으로 나아가는 과정을 이론적으로 충분히 설명하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 도덕과 교육의 관점에서 Rest의 4구성 요소 모형을 이론적 틀로 삼아 AI 리터러시를 통합적 행위 역량으로 재개념화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 AI 리터러시의 필요성과 기존 개념의 흐름 및 한계를 분석하고, Rest의 4구성 요소 모형의 이론적 배경을 검토한 후, 이를 AI 리터러시에 적용하여 각 구성 요소를 재구성하고 초등 도덕과 교육에서의 적용 방향을 제시하였다. 연구 결과, AI 리터러시는 AI 관련 윤리적 문제 상황을 감지하는 도덕적 민감성, 가치 갈등 상황에서 윤리적으로 정당한 선택을 추론하는 도덕적 판단, 실용적 유혹에도 불구하고 도덕적 가치를 우선시하는 도덕적 동기화, 그리고 도덕적 판단을 실제 행동으로 일관되게 실천하는 도덕적 품성이라는 네 가지 상호 연관된 과정의 통합적 역량으로 재정립되었다. 이는 AI 리터러시의 궁극적 목표가 단순한 기술 이해나 비판적 태도의 습득을 넘어, AI와 관련된 윤리적 문제 상황에서 결과적으로 책임 있는 도덕적 행동을 할 수 있는 역량을 함양하는 것임을 시사한다.

이 연구는 국내외 AI 리터러시 연구의 학제적 지식구조의 차이를 규명하고자 하였다. 이를 위해 Web of Science(WoS)와 한국학술지인용색인(KCI) 데이터셋을 기반으로 분야별 분포, 주경로 분석, 지식 흐름 지표 및 인용 관계를 분석하였다. 분석 결과, 국외 연구는 생성형 AI 등장 이후 교육학 중심성이 강화된 반면, 국내 연구는 교육학과 함께 인문학과 복합학의 비중이 높은 특징을 보였다. 또한, 국외 연구는 직무 역량에서 이론적 심화 단계로 발전한 반면, 국내 연구는 인문학적 담론에서 출발하여 실증적 응용 연구로 확장되었다. 학문분야 간 지식 흐름 구조에서 국외는 공학 중심의 기술 주도성을 보인 반면, 국내에서는 인문학이 지식 공급자로서 역할을 수행하였다. 국내 인문학이 AI 리터러시 연구에 대한 기여를 지속하기 위해서는 초기 담론 연구에 머무르지 말고, 변화하는 AI 환경에 대응하는 새로운 담론을 모색할 필요가 있다.

본 연구는 일반 시민을 대상으로 한 AI 리터러시 시민교육의 핵심 역량과 교육 내용을 탐색하였다. 이를 위해 전문가와 일반 시민을 대상으로 심층인터뷰를 실시하고, AI 리터러시의 핵심 역량, 교육의 필요성, 주요 교육 내용을 분석하였다. 분석 결과, AI 리터러시의 핵심 역량은 AI의 기술적 메커니즘에 대한 이해, 활용 역량, 사회·경제적 영향에 대한 이해, 윤리적 활용, 인간-AI 관계와 주체성으로 나타났다. 또한 일반 시민 대상 교육의 필요성은 새로운 미디어 환경에의 적응, 삶의 질과 직결되는 활용, 사회·경제적 불평등 완화, AI 기술의 폐해 대응이라는 측면에서 확인되었다. 시민교육의 주요 내용은 AI의 작동 방식에 대한 이해, 실생활에서의 활용 역량, 윤리 인식, 사회적 영향에 대한 비판적 인식, 인간의 주체성 유지로 도출되었다. 본 연구는 인간-AI 관계와 주체성을 포함하여 AI 리터러시를 확장적으로 재구성하고, 시민교육의 방향과 교육 내용 구성의 기초를 제시하였다.

인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 교육 현장에 근본적인 변화를 요구하고 있으며 이에 따라 AI 리터러시 교육의 중요성이 전 세계적으로 강조되고 있다. 그러나 기존의 AI 리터러시 교육은 자칫 기술적 역량 함양에 치우쳐 있어, 인간의 존엄성과 윤리적 가치를 중심으로 한 통합적 접근이 미흡한 면이 있다. 특히 AI가 도구를 넘어 학습, 소통, 판단, 창작의 과정에 깊이 관여하게 되면서 AI 리터러시는 기술 사용 능력뿐 아니라 인간과 사회, 가치와 책임의 문제를 함께 다루는 교육적 과제로 이해될필요가 있다. 본 연구는 통합교육과정의 이론적 기반을 토대로 통합교육과정에서 다루어야 할 AI 리터러시 지식의 구조와 내용 체계를 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 AI 리터러시의 개념과 구성요소, 통합교육과정의 지식 선정 원리를 분석하고 이들의 융합적 지식 구조를 제안한다. AI 리터러시지식은 ‘기술적 이해’, ‘비판적 사고와 윤리적 판단’, ‘사회문화적 맥락 이해’, ‘질문 역량’의 네 가지핵심 영역으로 구조화될 수 있으며 이는 학문 간 경계를 넘어 실제 삶의 문제를 중심으로 지식을 통합하려는 통합교육과정의 원리와 부합한다. 각 영역은 독립적으로 존재하는 것이 아니라 유기적으로 통합된 지식 체계를 이룬다. 예컨대 기술적 이해는 AI의 작동 원리를 파악하는 데 그치지 않고 비판적사고와 윤리적 판단을 통해 AI 활용의 책임성과 한계를 성찰하도록 연결된다. 또한 사회문화적 맥락이해는 AI가 개인과 공동체, 민주주의와 노동, 문화와 불평등에 미치는 영향을 탐구하게 하며 질문 역량은 AI 시대 학습자가 스스로 문제를 발견하고 의미 있는 질문을 생성하는 능력으로 확장된다. 이러한 내용 체계는 브루너의 나선형 교육과정 원리에 따라 학교급별로 심화⋅확장되는 방식으로 조직될수 있다. 본 연구는 AI 시대의 교육이 기술 중심 교육을 넘어 인간 존엄성, 윤리적 가치, 사회적 책임을 포괄하는 방향으로 나아가야 함을 강조한다. 또한 AI 시대의 통합교육과정 재설계에 필요한 이론적⋅실천적 시사점을 제공한다.

본 연구는 고등교육 현장에서 생성형 AI의 보편화에 주목하여, 대학생 330명을 대상으로 생성형 AI 리터러시가 학습 웰빙에 미치는 구조적 영향력을 규명하고자 조절된 이중매개모형을 검증하였다. 구조방정식 모델 분석 결과, 생성형 AI 리터러시는 학습 웰빙에 직접적인 영향을 미치기보다 결과 의존도를 유의하게 낮추고 비판적 상호작용을 촉진함으로써 학습 웰빙을 높이는 완전매개 효과를 나타냈다. 특히 학습자의 윤리적 민감성은 이러한 매개 경로를 유의미하게 조절하는 역할을 수행하였다. 윤리적 민감성이 높은 학생일수록 AI에 맹목적으로 의존할 때 ‘윤리적 부조화’(맹목적 의존에 따른 웰빙 저하)를 경험하는 반면, 비판적 상호작용을 수행할 때는 ‘윤리적 시너지’를 창출하여 웰빙 증진 효과가 극대화되는 양상을 보였다. 본 연구의 결과는 AI시대의 학습웰빙을 실현하기 위해서는 단순한 기술적 숙련도를 넘어 비판적 성찰 역량과 내면화된 윤리 의식을 체계적으로 결합한 통합적 교육 전략이 고등교육 차원에서 필수적으로 수립되어야 함을 시사한다.

간호대학 신입생의 AI 리터러시가 간호전문직관에 미치는 영향에 관한 연구: 비판적 사고 성향의 매개효과를 중심으로
 
 박 병 준
 
 연구 목적: 본 연구는 간호대학 신입생의 AI 리터러시가 간호전문직관에 미치는 영향을 규명하고, 이 관계에서 비판적 사고 성향의 매개효과를 검증하기 위해 수행되었다.
 연구 방법: 경북 지역 K대학교 간호학과 신입생 120명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 AI 리터러시, 비판적 사고 성향, 간호전문직관을 측정하였고, Process Macro Model 4를 이용하여 매개효과를 검증하였다.
 연구 내용: AI 리터러시는 비판적 사고 성향(β=.559, p<.001)과 간호전문직관(β=.433, p<.001)에 정적 영향을 미쳤다. 비판적 사고 성향은 간호전문직관의 가장 강력한 예측요인(β=.583, p<.001)으로 나타났으며, AI 리터러시와 간호전문직관 간의 관계에서 완전 매개 역할을 수행하였다(간접효과 .3258).
 결론 및 제언: 본 연구는 신입생 시기부터 AI 리터러시와 비판적 사고 성향을 통합적으로 강화하는 교육과정의 필요성을 제시한다. 간호교육은 AI 기초 교육의 필수화, 비판적 사고 중심의 교수학습법 개발, 전문직 정체성 형성 프로그램 개발이 필요하며, 이는 긍정적인 간호전문직관 형성의 기초가 될 것으로 기대된다.
 
 
 핵심어: 간호대학 신입생, AI 리터러시, 비판적 사고 성향, 간호전문직관, 완전 매개

본 연구의 목적은 생성형 AI가 국내 대학 교육 현장에 도입된 이후 대학생의 AI 활용 윤리와 관련하여 나타난 문제점을 파악하고, 이를 실제 사례 분석을 통해 유형화하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 대학생의 생성형 AI 활용에 대한 비윤리적 사건을 사례로 접근하여 AI 리터러시의 태도 차원 결여 관점에서 탐색적 유형화 분석을 수행하였다. 국내에 생성형 AI 활용이 본격화된 2023년 1월부터 2026년 2월 28일까지 국내 대학에서 발생·공유된 사례 138건을 언론보도, 대학 공식 자료, 교수자 FGI(6인), 학생 면담(15인)에서 수집하고, 다중사례 연구와 주제분석을 결합한 5단계 코딩 절차로 분석하였다. 그 결과 ① 전면 AI 제출, ② 부분 AI+편집, ③ 탐지 우회, ④ 시험 중 AI, ⑤ 협업 의존, ⑥ 환각 방치, ⑦ 데이터 조작, ⑧ 무비판 인용의 8개 유형이 도출되었다. 학생 면담 자료(N=58)의 K-S-A 판별 결과, 지식·기술 차원은 상당 수준 작동하였으나 태도 차원에서는 학문적 정직성, 비판적 검증, 책임감과 투명성, 주체적·선별적 활용, 윤리적 판단 중 하나 이상이 작동하지 않는 비대칭 패턴이 확인되었다. 본 연구는 사례 기반 유형 분류체계, OECD AILit Framework의 한국 대학 맥락 적용 가능성, 태도 중심 AI 리터러시 교육 설계의 기초 근거를 제시한다.

본 연구는 호텔외식조리 전공 대학생들을 대상으로 인공지능 리터러시와 인지적 유연성이 성과기대와 사회적영향력, 그리고 행동의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 호텔외식조리 전공 대학생 236명의 설문 데이터를확보하여 SPSS 24.0과 AMOS 24.0프로그램을 통해 확인적 요인분석, 경로분석을 실시하여 주요 결과를 도출하였다. 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 인공지능 리터러시는 인지적 유연성에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 인공지능 리터러시는 성과기대에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 리터러시는 사회적 영향에정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 인지적 유연성은 성과기대에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 인지적 유연성은 사회적 영향에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 성과기대는 행동의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일곱째, 사회적 영향은 행동의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과적으로 인공지능을개인적 학습도구로서 사용하고자 하는 행동의도는 인공지능 리터러시와 인지적 유연성을 통해 강화된 성과기대와 사회적 영향에 의해 결정되는 것으로 이해할 수 있다.

본 연구는 고등교육 학습자의 AI 리터러시 수준을 다차원적으로 측정하여 이용자의 특성을 규명 및 유형화하고, 이에 따른 생성형 AI 활용 행태의 차이를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 대학생 및 대학원생 106명의 데이터를 수집․분석하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 환경에서는 정보 탐색의 여러 세부 단계가 동시다발적으로 융합되어 나타나는 비선형적 정보 추구 행태가 나타남을 확인하였다. 둘째, 번역 및 요약 등 도구적 수준의 정보 재구성 행태와 산출물 생성 빈도는 AI 리터러시 역량과 관계없이 모든 군집에서 상향 평준화된 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI가 고등교육 학습자의 일상과 학습 과정에 이미 보편적인 도구로 내재화되었음을 시사한다. 셋째, 군집 분석을 통해 응답자를 ‘신중한 이용자’, ‘숙련된 이용자’, ‘무비판적 이용자’의 세 집단으로 유형화하였다. 특히 무비판적 이용자는 AI 콘텐츠 소비에는 적극적이나 정보 신뢰도 평가와 윤리 준수 수준이 낮아, 기술적 부작용에 노출될 위험이 큰 고위험군으로 식별되었다. 결론적으로 향후 대학의 AI 교육은 단순한 도구적 기능 안내를 넘어, 산출물을 비판적으로 검증하는 고차원적 리터러시 함양으로 패러다임의 전환이 필요하며, 연구에서 도출된 각 군집의 특성을 고려한 맞춤형 교육 프로그램 개발이 요구된다.

본 연구의 목적은 AI 기반 도서관 환경에서 사서에게 요구되는 AI 리터러시의 개념적 구조를 정립하고, 이를 반영한 교육 프로그램의 구성 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 문헌 분석을 바탕으로 ACRL의 AI 리터러시 프레임워크와 Tang과 Ma의 사서 AI 리터러시 프레임워크를 비교․분석하고, Choice/ALA와 국립중앙도서관의 사서 대상 AI 교육 프로그램을 검토하였다. 분석 결과, 사서 AI 리터러시는 사고방식과 윤리적 고려를 기반으로 지식․이해, 분석․평가, 활용․적용의 공통 역량 구조를 중심으로 정립될 수 있으며, 여기에 장서 개발, 정보서비스, 이용자 서비스, 기술지원, 전략적 관리 등 직무와 연계된 실무 적용 역량을 통합할 필요가 있는 것으로 나타났다. 또한 사서 대상 AI 교육은 공통 이러닝과 실습형 집합교육을 결합한 플립러닝 방식, 윤리․정책의 독립적 교육 내용화, 분석․평가 및 업무별 활용․적용 교육 내용의 도입, 학습 수준과 직무 특성을 반영한 점진적 학습 구조, 교육 접근성 제고, 실천 공동체 기반의 지속적 전문성 개발을 중심으로 설계될 필요가 있다.

교육부는 미래 사회의 변화에 대응하기 위해 디지털 기초 소양 강화를 강조하고 있으며 특히 인공지능의 원리를 이해하고 비판적으로 활용할 수 있는 AI 리터러시와 컴퓨팅 사고력 함양에 주목하고 있다. 최근 프로그래밍 교육에서는 코드의 오류를 찾아내고 수정하는 '디버깅' 과정이 문제 해결력과 논리적 사고를 자극하는 핵심 기제로 평가받고 있으며 생성형 AI의 등장은 이러한 디버깅 활동에 새로운 교육적 비계(Scaffolding)를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 생성형 AI를 활용한 디버깅 중심 정보 교육 프로그램을 개발하고 이를 초등학교 현장에 적용하여 학생들의 컴퓨팅 사고력과 AI 리터러시에 미치는 교육적 효과를 분석하는 데 있다. 연구 결과 생성형 AI와의 상호작용을 통한 디버깅 과정이 컴퓨팅 사고력과 인공지능 리터러시에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

본 연구는 중등 예비 국어 교사들의 AI 리터러시 수준과 그 경향을 실증적으로 탐색 및 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이에 예비 국어 교사 307명을 대상으로 AILST를 활용하여 예비 국어 교사들의 전반적인 AI 리터러시 수준, AI 리터러시 수준의 학년 및 성별에 따른 AI 리터러시 수준의 차이, AI 리터러시 수준과 AI 이용 시간 및 주 사용 목적 간의 관계를 탐구하였다. 대표적인 결과로, AI 리터러시 수준이 전반적으로 보통 이상의 수준을 형성하고 있고, 2학년을 제외하고는 모두 여학생의 수준이 남학생보다 높다는 점을 확인하였다. 또 AI 리터러시 수준에 대한 학년 및 성별의 주효과가 유의미하지 않은 반면, 일부 요인들에 대해서는 상호작용 효과가 유의미한 것으로 나타났다. AI 리터러시 수준 상 집단이 다른 집단에 비해 AI 이용 시간이 상대적으로 길고, 좀더 교육 역량과 관련된 목적으로 AI를 활용하는 것으로 파악되었다. 이러한 결과들을 토대로 논의 및 시사점, 제언들을 기술하였다.

This study explores the potential of “Vibe Coding” as a transformative tool for primary English education. While Artificial Intelligence offers a path toward individualized mastery learning, the lack of diverse, level-specific teaching materials remains a challenge. To address this, 24 pre-service teachers participated in a three-week project-based curriculum, developing 19 English learning applications using platforms like ChatGPT and Claude. Qualitative analysis revealed that participants successfully designed various tools, primarily focusing on 5th and 6th-grade literacy through gamified and scenario-based tasks. Quantitatively, the Wilcoxon Signed Rank Test showed statistically significant improvements (p < .05) across nearly all AI literacy domains, with particularly strong gains in prompt engineering and understanding AI principles. The findings suggest that Vibe Coding effectively lowers technical barriers, empowering non-specialist teachers to transition from passive technology users to “Educational Architects” who can create customized digital scaffolds. This research suggests that teacher education must evolve to foster these design-oriented competencies, enabling edu

본 연구는 PBL을 활용한 AI 리터러시 교육이 지적장애 중학생의 AI 활용 역량과 문제해결력에 미치는 영향을 알아보는데 주요한 목적이 있다. 사전-사후 통제집단 실험설계를 사용하였으며, 연구 대상은 A광역시 소재 중학교 지적장애 학생 22명으로 실험집단과 통제집단에 각 11명씩 무선 배치하였다. 실험집단에는 PBL 기반 AI 리터러시 교육을, 통제집단에는 이론 중심의 AI 리터러시 교육을 총 12차시에 걸쳐 제공하였다. 분석 방법은 사전검사에서 집단 간 유의미한 차이가 확인되어 각 집단의 사전-사후 변화량을 산출하고 집단 간 변화량 차이를 분석하였다. 연구 결과, 실험집단은 통제집단에 비해 AI 활용 역량에서 전반(AI 응용, 사용, 창조)에서 유의미한 향상도를 보였다. 그러나 문제해결력에서는 실험집단 내 총점은 향상되었으나, 집단 간 변화량 비교에서는 문제해결력의 하위 영역 및 총점 모두 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 본 연구는 지적장애 학생의 AI 리터러시 교육을 위한 구체적인 학습 모형을 새롭게 제안하고, 그 효과를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의를 지닌다.

본 연구는 디지털 전환과 다문화 사회로의 이행 맥락에서 AI 리터러시와 AI 포용성이 다문화 수용성과 사회통합 태도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 수도권 성인 268명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 구조방정식모형(SEM)과 PROCESS Macro를 활용하여 자료를 분석하였다. 분석 결과, AI 리터러시는 AI 포용성에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, AI 포용성은 다문화 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 다문화 수용성은 사회통합 태도를 설명하는 중요한 영향 요인으로 나타났다. 매개효과 분석 결과, AI 포용성과 다문화 수용성은 AI 리터러시와 사회통합 태도 간의 관계에서 순차적 매개효과를 가지는 것으로 검증되었다. 이러한 결과는 AI 리터러시가 단순한 기술 활용 역량을 넘어 사회적 다양성과 공정성에 대한 인식 형성을 통해 사회통합에 기여할 수 있음을 시사한다.