논문 8,399편

본 연구의 목적은 예비유아교사의 디지털 시민성 역량의 구인타당도를 검증해보고, 예비 유아교사의 연령집단 간 차이를 분석하는 것이다. 이를 위해 G지역에 재학 중인 예비유아교사 297명을 대상으로 2024년 5월 6일부터 5월 14일까지 디지털 시민성 역량에 대한 온라인 설문조사를 실시하였다. 조사지는 UNESCO(2019)의 문항을 수정·번역하여 구성하였다. 통계분석 방법으로 SPSS 21.0을 활용하여 확인적 요인분석과 독립표본 t 검증을 실시하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 확인적 요인분석 결과, 67개의 문항 중 30개 문항인, ‘디지털 리터러시’ 11문항, ‘디지털 참여 및 주도성’ 6문항, ‘디지털 안전 및 회복탄력성’ 5문항, ‘디지털 감성지능’ 4문항, ‘디지털 창의성과 혁신’ 4문항이 타당한 것으로 나타났다. 둘째, 20-24세 연령 집단이 ‘디지털 참여 및 주도성’과 ‘디지털 창의성과 혁신’ 역량에서 다른 연령 집단보다 평균적으로 더 높은 점수를 보였으며, 예비유아교사 간 연령 집단 간의 유의미한 차이가 확인되었다.

본 연구의 목적은 디지털 스토리텔링을 통해 영어학습자들의 글로벌 디지털시민성을 함양하기 위한 방향을 제안하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 주제범위 문헌고찰을 실시하여 영어교실수업에서 학습자들의 글로벌 디지털 시민성 함양에 미치는 효과를 추출하며, 디지털 스토리텔링 기반 이해 영역과 표현 영역의 수업 활동을 통해 학습자들의 글로벌 디지털시민성을 함양할 수 있는 방향을 분석하였다. 분석결과는 “첫째, 교사들은 로봇 기반 언어학습, 비디오 편집프로그램, 웹 기반 멀티미디어 시스템, 스토리텔링 웹(예, Scratch, ACMI, Capzles, SlideStory, Entry, Chat GPT, Chatbot, Toontastic) 등을 활용한 글로벌 디지털 시민성을 함양하는 방안을 설계하고 구현해야 한다. 둘째, 교사는 인공지능 도구를 활용한 글로벌 디지털 시민성 함양을 위한 수업에서, AIED 도구 및 시스템 기반 디지털 스토리텔링을 통해 듣기와 읽기 활동을 효과적으로 구현할 수 있는 다양한 수업과제나 활동을 설계해야 한다. 셋째, 교사는 AIED 도구 및 시스템을 기반으로 상호작용이 활발하게 일어나고 자신의 생각을 창의적으로 표현할 수 있는 글로벌시민교육이 구현되도록 다양한 말하기와 쓰기의 수업과제나 활동을 설계해야 한다. 이러한 결과를 바탕으로, 영어학습자들이 AIED 도구 및 시스템을 활용한 디지털 스토리텔링 기반 영어 이해 영역과 표현 영역의 활동에서 글로벌 디지털 시민성을 내실있게 함양할 수 있는 효과적인 수업 활동 및 과제 설계의 방향을 제안한다.

본 연구에서는 초등학생을 대상으로 교육용 로봇을 활용한 SW·AI 융합형 디지털 시민교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 분석하였다. 효과성 분석을 위해 컴퓨팅 사고력과 디지털 시민성 측정 도구로 수집한 결과를 양적 분석하고 학생들의 소감록 응답을 텍스트 마이닝하였다. 연구 결과 컴퓨팅 사고력과 디지털 시민성에 대한 전반적인 점수 상승이 있었으나 일부 영역에서 유의미한 상승이 있는 것으로 나타났다. 학생들의 소감록 텍스트 마이닝에서는 프로그램 적용 후 디지털 시민성과 관련있는 핵심 개념을 중심으로 디지털 시민성에 대한 인식이 형성된 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 초등학교에서 SW·AI 융합형 디지털 시민교육 프로그램에 대한 방향과 시사점을 제안하였다.

본 연구는 청소년의 미디어 접촉경험이 제노포비아와 디지털 시민역량에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 서울시 OO센터의 중학생 336명을 대상으로 연구를 수행하였으며, 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 담론형 미디어에서는 긍정적 접촉경험(β=-.480)이 부정적 접촉경험(β=.386)보다 제노포비아에 더 큰 영향력을 보였으며, 학년, 가족 또는 친구 중 이주민 유무, 부모 학력이 유의미한 통제 변인으로 확인되었다. 둘째, 담론형 미디어의 긍정적 접촉경험은 디지털 시민역량과 그 하위요인 중 비판적 사고역량(β=.335), 참여역량(β=.253), 윤리역량(β=.281)에서 더 큰 영향력을 보였으나, 디지털 공감역량에서는 부정적 접촉경험(β=-.313)의 영향력이 더 크게 나타났다. 셋째, 대화형 미디어에서도 긍정적 접촉경험(β=-.550)이 부정적 접촉경험(β=.296)보다 제노포비아에 더 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 대화형 미디어의 경우 디지털 시민역량과 모든 하위요인(비판적 사고역량 β=.417, 윤리역량 β=.384, 공감역량 β=.378, 참여역량 β= .306)에서 긍정적 접촉경험의 영향력이 부정적 접촉경험보다 더 크게 나타났다. 이러한 연구 결과는 미디어를 통한 긍정적 접촉경험이 부정적 접촉경험보다 청소년의 제노포비아 완화와 디지털 시민역량 함양에 상대적으로 더 큰 영향을 미치며, 미디어 유형(담론형과 대화형)과 접촉경험의 질(긍정 및 부정)에 따라 그 영향력이 다르게 나타날 수 있음을 보여준다. 청소년의 미디어 접촉경험이 제노포비아와 디지털 시민역량에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여, 배양이론의 확장 가능성을 제시하고 미디어가 제노포비아에 미치는 긍정적․부정적 효과를 규명하였다는 이론적 의의를 지닌다. 더불어 청소년의 디지털 시민역량 강화를 위한 교육 프로그램 확대와 디지털 공간에서의 혐오 표현 규제 정책 수립의 필요성을 제시함으로써, 건전한 다문화 인식 형성과 다문화 공생을 위한 실천적 방안을 도출하였다.

본 연구는 전자정부 서비스에서 민주성을 구현하는 방안으로 제시된 온라인 시민참여에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 하였다. 전자정부 서비스 품질과 온라인 시민참여도 간의 관계에서 조직-공중관계성의 하위요인으로 교환관계, 상호통제성, 공공관계를 설정하여 매개효과를 검증하였다. 조직-공중관계성은 정부와 국민 간 관계성의 측정도구로 우호적인 관계를 형성하고 유지하는 활동이 정부와 국민의 소통과 온라인 시민참여에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 개념을 설정하였다. 연구결과, 전자정부 서비스 품질의 요인 중 정보품질, 공공 온라인 서비스품질, 시스템품질 순으로 온라인 시민참여도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 전자정부 서비스 품질은 조직-공중관계성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직-공중관계성은 온라인 시민참여도에 유의한 영향을 미쳤다. 끝으로 전자정부 서비스 품질은 조직-공중관계성을 매개하여 온라인 시민참여도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 토대로 전자정부 서비스 품질의 주요요인인 정보품질과 조직-공중관계성의 하위요인인 공공관계의 역할과 중요성을 강조하고, 온라인 시민참여의 활성화를 위한 방향을 제언하였다.

한국교육개발원에서 수집한 KELS2013패널 자료 중 3차(중1)에서 8차(고3)까지의 자료(6회)를 사용하여 청소년의 시민적 참여 변화 양상을 살펴보았다. 3차년도 참여 학생 중 남학생은 3,623명(49.5%)이고 여학생은 3,701명(50.5%)이었다. 6회 시점에 따른 시민적 참여 문항에 대한 척도동일성 가정이 만족됨을 확인한 후, 시민적 참여 문항의 평균을 사용하여 잠재 프로파일 분석결과, 의미 있는 하위그룹이 존재하지 않은 것으로 나타났다. 전체 참여자를 대상으로 2수준 다층성장모형을 사용하여 시민적 참여에 영향을 미치는 시간에 따라 변화하는 다문화 수용성, 규칙준수, 친구와의 관계, 교사와의 관계, 부모와의 관계를 1수준 예측변수로 하고, 성별과 중1 시기의 학업성취도를 2수준 변수로 하여 ‘시민적 참여’ 요인과의 관계를 살펴보았다. 시민적 참여에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 다문화 수용성이었으며, 그 다음으로 규칙준수, 친구관계, 교사와의 관계, 부모와의 관계 변수로 나타나 이전의 관련변수를 사용한 국내 연구와 유사한 특성을 보였다. 이는 시민적 참여 문항 중 협력학습과 배려를 나타내는 문항과 교우관계의 개방성으로도 볼 수 있는 다문화 수용성을 이루는 문항과 유사한 점에 있다고 해석되었다. 또한 사회적 관계 변수 중, 청소년기는 성인에 비해 친구 관계가 더 높은 영향력을 미침을 확인할 수 있었다. 이는 시민적 참여를 향상시키기 위하여 청소년 간의 상호교류활동을 할 수 있는 기회를 제공하는 것이 필요함을 시사한다. 더불어 COVID-19 이후 해당 변수들의 기여도 변화에 대한 추후 연구의 필요성이 제기된다.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.

High school students need support learning to evaluate online information. Scholarship in the last several years has explored how to provide this support via lessons that explicitly teach evaluation strategies. In this study, we analyzed classroom conversations in two high school government classroo

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.

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.

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.

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.

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.

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.

연구목적: 본 연구의 목적은 미래 교사를 희망하는 고등학생들을 대상으로 AI 디지털 역량을 강화하기 위한 방학 중 교육청 캠프로 2024년도에 운영한 고교 윈터스쿨과 서머스쿨 강좌의 효과와 만족도를 분석하며, AI 활용교육 수업 사례를 공유하는 것이다.
 연구방법: AI 기반 고교 윈터스쿨과 서머스쿨 강좌에 참여한 학생들의 AI에 대한 인식, AI 리터러시와 교수 효능감 측면에서 효과와 만족도를 측정하기 위해, 강좌 운영 전후에 구글폼을 활용하여 설문조사를 실시하였으며, 질적 자료로 보완하기 위해 연구 참여자들의 러닝 로그와 인터뷰를 보충자료로 보완하였다. 또한, 참여 학생들과 교수자들이 네이버 밴드를 통해 학습 과정 중 상호작용을 촉진하였고, 학생들의 AI 및 디지털 도구를 활용한 교수학습 콘텐츠 제작 등의 활동을 통해 산출물과 학습 과정을 관찰하였다.
 연구결과: 자료분석 결과 AI에 대한 인식과 AI 리터러시, AI 교수 효능감 모두 통계적으로 유의미한 효과를 나타내었으며 높은 만족도를 나타내었다. 고교 윈터스쿨과 서머스쿨은 참가 학생들이 AI 리터러시와 교수 효능감을 발달시키고, 미래 교사로서의 역량을 키울 수 있도록 도움을 주었다.
 결론: 이러한 결과를 바탕으로 교육청 캠프에 해당되는 고교 윈터스쿨과 서머스쿨 참가 학습자의 AI 리터터시와 교수효능감을 높이고 학습만족도 향상에 기여할 수 있음을 논의하고 미래 교사교육에도 교육적 시사점을 제공하였다.

AI의 중요성이 점점 커지고 있으며, AI의 활용은 필수로 되고 있어 AI의 활용역량을 측정하고이를 향상시키는 것은 매우 중요한 교육 목표가 되었다. AI 리터러시는 개인이 AI를 효과적으로 의사소통하고 협업하며 온라인, 가정 및 직장에서 AI를 도구로 사용하는 역량으로 정의한다. 본 연구는 대학생을 위한 AI의 이해와 활용 역량을 측정하고 이를 전공 및 교양 교육에 반영하기 위한 AI 리터러시 개발을 목적으로 수행했다. AI 리터러시 개발을 위해 선행연구에서 제시된 리터러시를 연구 및 분석하였다. 선별한 측정항목을 검증하기 위해 학생들에게 설문하여 290개의 응답을 얻었고, 응답의 요인분석을 통하여 최종적인 리터러시 척도를 개발하였다. 개발된 리터러시 척도는 총 30개의 문항으로구성되었고, 이를 기반으로 학생들의 AI 수준을 향상하도록 할 예정이다.

This study explores research trends related to artificial intelligence and digital technologyby focusing on four key terms: literacy, artificial intelligence literacy, digital literacy, andknowledge information processing competency. Using the RISS database, we collectedpapers published over the last 20 years until September 2023 and conducted a quantitativebibliometric analysis. Semantic network analysis was applied to understand therelationships, trends, and characteristics of these concepts.
 The findings show that digital literacy, data literacy, AI literacy, and knowledge informationprocessing competency all aim to foster creative thinking and are primarily taught at thebasic education level, especially for elementary school students, often in convergenceeducation formats. Digital literacy is the most widely taught, covering all age groups andoverlapping with other literacies. Data literacy tends to function as a sub-element of digitalliteracy, while AI literacy overlaps with both digital and data literacy, with the potentialfor future integration. Knowledge information processing competency is researchedindependently from the other literacies, showing limited overlap.

Purpose This study aims to identify the factors that negatively affect the perceived usefulness of ChatGPT and their impact on perceived usefulness. Furthermore, this study aims to investigate whether AI literacy can reduce the degree of influence in the relationship between negative factors and perceived usefulness.
 
 
 Design/methodology/approach In this study, we surveyed users aged 20 or older who have been using ChatGPT for at least 3 months. A total of 191 questionnaires were distributed and collected for analysis. To test the hypotheses, path analysis and multiple group analysis were performed.
 
 
 Findings Privacy, limited comprehension, and hallucination were found to have a negative impact on perceived usefulness, while cost risk had no effect. AI literacy was also found to moderate in the relationships between privacy and perceived usefulness and between limited comprehension and perceived usefulness.

본 연구는 AI가 일상생활에서 광범위하게 사용됨에 따라, AI 기술을 안전하고 유용하게 활용하고, 사회적으로 긍정적인 영향을 극대화할 수 있는 방안으로서 AI 리터러시에 초점을 맞췄다. AI 리터러시역량의 결정 요인을 분석하고자 설문 조사를 통해 데이터를 수집하였다. AI 서비스 이용 경험과 개인 의 혁신성이 AI 리터러시 역량 형성에 미치는 영향, 그리고 디지털 리터러시의 매개 역할을 검증하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 서비스 이용 경험과 혁신성은 AI 리터러시 역량에 유의미한 영향을 미쳤으며, 특히 AI 서비스 이용 시간과 이용 개수가 중요한 요인으로 확인되었다. 둘째, 혁신성 측면에서는 기능적 혁신성과 쾌락적 혁신성이 AI 리터러시 역량 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 마지 막으로, 디지털 리터러시는 AI 서비스 이용 경험과 혁신성이 AI 리터러시에 미치는 영향을 매개하는것으로 나타나, 디지털 리터러시가 AI 리터러시의 중요한 전제 조건임을 시사하였다. 본 연구는 AI 리터러시 역량을 형성하는 데에서 혁신성의 역할을 강조하였으며, 이를 바탕으로 AI 리터러시 함양을 위한 교육 및 정책 수립에 기초 자료를 제공하는 데 의의가 있다.

본 연구는 AI 리터러시 개념이 논의되고 AI 교육의 필요성이 강조되고 있는 맥락 속에서 음악교과에서의 AI 리터러시 교육방향에 대해 고찰하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대해 연구한 문헌 분석을 통해 AI 리터러시의 개념적 의미와 역량요소를 고찰하고, 음악교과에 필요한 AI 리터러시 역량 요소를 도출였다. 음악교과에서의 AI 리터러시 역량은 첫째, AI 이해를 통한 음악적 시각과 안목 확장, 둘째, AI를 통한 표현과 소통, 셋째, AI학습 경험을 통한 창의⋅융합적 매체 활용, 넷째, 다양한 음악활동에서 AI 도구를 책임감 있게 윤리적으로 활용할 수 있는 AI 윤리 역량으로 제안하였다. AI 리터러시 역량 요소들은 음악 수업에 AI를 포함시킬 때 어떠한 내용과 수준에 초점을 두고 지도해야 할지에 대한 방향을 제시하고 있으며 음악교과에서 요구되는 필수적인 'AI 리터러시' 기술과 그 내용을 이해하는 데 있어 기초자료를 제공했다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 근로자의 직무 불안정성에 미치는 영향을 검증하고, 두 변인 간의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과를 확인하는 것이다. 또한 지각된 유능함이 직무 불안정성으로 향하는 경로에 있어 AI 리터러시의 조절효과 역시 탐색하고자 하였다. 우리는 가설 검증을 위해 사무직 근로자 총 179명의 서베이 데이터를 수집하였고, 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 직무 불안정성에 긍정적 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 또한 지각된 유능함과 직무 불안정성의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과 역시 발견하였다. 그러나 우리의 예측과는 반대로, 지각된 유능함이 상대적 자기평가에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시가 높을수록 강화되었으며, 상대적 자기평가가 직무 불안정성에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시에 의해 조절되지 않았다. 우리는 지각된 유능함과 직무 불안정성 간의 관계를 설명하는 매개변인을 식별함으로써 이론적 발전에 기여하였다. 또한, 생성형 AI와 근로자와의 경쟁이 심화되고 있는 상황에서 조직 관리 차원에서 고려할 수 있는 AI 리터러시 교육에 대한 비판적 시각의 필요성도 제기하였다.

목적 본 연구에서는 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시를 측정하기 위한 자기보고식 측정도구를 개발하여 타당화하고자 하였다.
 방법 이를 위하여 선행 연구를 토대로 생성형 AI 리터러시 구성 요인을 구안하고 문항 초안을 개발하여 전문가 검토를 통해 예비 검사 문항을 선정하였다. K교육대학원 인공지능융합교육전공 재학 중인 초⋅중등교사 107명을 대상으로 예비 검사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 탐색적 요인분석을 실시하여 본 검사 문항을 31문항으로 확정하였으며, 137명을 대상으로 본 검사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시하여 최종 도구를 확정하였다.
 결과 본 연구에서 개발한 생성형 AI 리터러시 측정도구는 3개의 요인(생성형 AI 이해, 생성형 AI 교육적 활용, 생성형 AI 가치)과 각각의 요인에 2개의 하위 요인이 포함되어 총 6개의 하위 요인으로 구성되어 있으며 문항은 총 31문항이다. 측정도구의 최종 신뢰도 Cronbach α 값은 .9 이상으로 높은 신뢰도를 나타내고 있으며, 하위 요인 간의 상관분석 결과 모든 요인 간 Pearson 상관계수는 유의확률 .001 이하에서 모두 .7 이상으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 또한, 확인적 요인분석 결과 모형 적합도 지수인 CFI, TLI 모두 .9 이상으로 적합하게 나타났다.
 결론 본 연구를 통해 개발된 측정도구를 활용하여 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시 수준을 확인하고, 이를 바탕으로 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시 역량 함양을 위한 교육을 제공하는 데 기초자료가 될 수 있을 것이다.

본 연구는 생성형 AI 리터러시를 패션 디자인 분야에 실질적으로 적용하는 것을 목적으로 한다. 패션 디자인 영역에서 생성형 AI 리터러시에 관한 연구가 제한적인 현 상황에서, 본 연구는 이 격차를 해소하고자 한다. 패션 디자인 창작 프로세스에서 생성형 AI의 효과적 활용이 디자이너의 창의성과 생산성 향상에 기여할 수 있다는 전제하에, 패션 분야에 특화된 생성형 AI 리터러시의 중요성을 강조한다. 본 연구에서 제안하는 생성형 AI 리터러시 모델은 이미지 생성 능력, 프롬프트 엔지니어링 역량, 패션 전문 지식, 실습 능력을 핵심 요소로 포함한다. 문헌 고찰과 디자이너 인터뷰를 통해 패션 상품 시즌 기획 프로세스, AI, 생성형 AI, 리터러시, 그리고 효과적인 활용을 위한 요건을 분석하였으며, 이를 바탕으로 패션 디자인 창작 과정에서 생성형 AI 활용을 위한 필수 요소들을 파악하고 생성형 AI 리터러시 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 패션 디자인 분야에서 생성형 AI의 실질적 활용 방안을 제시하는 선도적 실용 연구로서, 패션 산업의 디지털 전환과 혁신에 기여할 것으로 기대된다.

연구 목적 : 본 연구는 대학생의 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력이 AI 리터러시에 미치는 영향을 규명하는 것이다.
 연구 방법 및 결과 : 본 연구는 대학생의 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력이 AI 리터러시에 미치는 영향을 탐색하기 위해 먼저 이론적 배경을 살펴보았다. 그 후 자기주도학습능력, 컴퓨팅 사고력과 AI 리터러시에 대한 타당성이 확보된 기존의 측정도구를 선정하여 설문을 시행하였다. 연구대상은 대전의 K 신학대학교의 재학생 253명으로 하였다. 수집된 자료는 변인 간의 관계를 규명하기 위해 기술통계, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 시행하였고 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자기주도학습능력은 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 컴퓨팅 사고력은 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 컴퓨팅 사고력은 자기주도학습능력과 AI 리터러시 사이를 매개하였다.
 결론 : 본 연구결과를 기반으로 할 때, 대학생의 AI 리터러시를 높이기 위해서는 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력을 높여야 한다. 최근 AI 리터러시의 필요성이 높아지는 시기에 AI 리터러시에 영향을 주는 변인을 밝히는 점에서 이론적 의미를 가질 뿐만 아니라 변인들의 관계에서 고려해야 할 사항들을 살펴볼 수 있다는 점에서 실천적 유용성이 기대된다.

Artificial intelligence has permeated various aspects of contemporary society, with education being no exception. As ChatGPT tools become increasingly prevalent in higher education settings, opposing or prohibiting their use appears increasingly anachronistic. This paradigm shift requires universities to adapt their educational frameworks to incorporate GPT-based conversational AI services and implement course-optimized tools that enhance student learning outcomes. Contemporary higher education must evolve to create adaptive learning environments by integrating emergent AI technologies into existing curricula through diverse pedagogical methodologies and practical applications. As institutions implement ChatGPT to enhance educational quality, it is imperative to ensure alignment between AI tool adoption, institutional learning objectives, and desired student competencies. While extensive research exists regarding the educational value and potential of ChatGPT integration, a significant gap remains in empirical studies examining specific implementations within university courses or investigating optimal instructor roles. This study focuses on this research gap by conducting statisti

This study examined the effects of creating English picture books using generative artificial intelligence (AI) on Korean high school students’ reading and writing skills, AI literacy, and self-efficacy. Forty-five students were divided into two groups and participated in tasks that included selecting a character from English-speaking cultures, generating images using Bing Image Creator, drafting and revising stories with ChatGPT, and creating audiobooks with ClovaDubbing. Reading and writing skills were evaluated using pre- and post-tests, and AI literacy as well as affective factors, including self-efficacy, were measured through surveys. The results indicated a significant improvement in students’ writing skills and self-efficacy, whereas reading skills did not demonstrate statistically significant progress. The study underscores the potential of generative AI as a tool for enhancing writing skills, AI literacy, and self-efficacy in language learning. However, it also emphasizes the need for further pedagogical efforts to design instructional strategies that effectively improve reading skills. These findings offer practical guidance for integrating generative AI into EFL educati

본 연구는 생성형 인공지능(AI)에 대한 감정, 특히 불안감과 친숙함이 AI 리터러시와 프라이버시 우려에 미치는 영향을 분석한다. 20세 이상 국민을 대상으로 수집한 생성형 AI 및 관련 서비스 이용자 500명의 온라인 설문자료를 SmartPLS(v4.1) 를 활용하여 분석하였다. 구성개념 중 2차 요인으로 AI 리터러시와 테크노포비아를 설정하였으며, PLS-SEM의 고차모델 분 석 방법 중 분리된 2단계 접근법을 사용하였다. 연구 결과, AI에 대한 감정 요인이 AI 리터러시를 향상시켜 프라이버시 우 려를 증가시키는 것으로 나타났다. AI 리터러시가 높은 개인은 AI의 복잡성과 잠재적 위험을 더 깊이 이해하여 프라이 버시에 대한 우려가 증가한다. 또한, AI에 대한 불안감과 친숙성이 모두 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미치며, 이는 사용자의 AI에 대한 감정이 기술적 지식을 넘어 AI 리터러시 향상에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 이에 따라, AI 리터러시 강화를 통해 개인의 프라이버시를 보호하고 AI 기술의 안전하고 신뢰할 수 있는 사용을 촉진하는 것이 중 요하다. 본 연구는 생성형 AI 기술의 발전에 따라 프라이버시 우려를 해결하기 위한 구체적인 전략을 제시하며, AI에 대한 깊은 이해가 효과적인 프라이버시 보호 조치를 마련하는 데 기여할 수 있는 시사점을 제시하였다.

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.

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

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.

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.

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.

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.