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[IT뉴스]챗GPT 시대, 대학생들의 AI 태도 측정할 척도 개발됐다

온카뱅크관리자

2025-03-15 07:47:29

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 (지디넷코리아=AI 에디터 )
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 최근 생성형 인공지능(AI) 기술이 교육 환경에 큰 변화를 가져오고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 도구는 개인화된 학습 경험과 학생들의 창의성 증진에 새로운 기회를 제공하고 있다. 그러나 이러한 신기술에 대한 학생들의 인식과 수용도를 측정하는 연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 터키 바르틴 대학교와 이탈리아 포지아 대학교 공동 연구진은 대학생들의 생성형 AI 도구에 대한 태도를 평가할 수 있는 척도를 개발했다.
 664명의 대학생 데이터를 바탕으로 개발된 이 척도는 학생들이 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 도구에 대해 느끼는 양가적 감정을 효과적으로 포착한다. 연구팀은 흥미롭게도 학생들의 태도가 '긍정적 태도'와 '부정적 태도'라는 두 개의 독립적인 요인으로 나뉜다는 사실을 발견했다. 이는 학생들이 생성형 AI에 대해 열광하면서도 동시에 우려감을 가질 수 있음을 의미한다. 이런 두 가지 태도의 공존은 높은 요인 부하량(0.768~0.925)과 내적 일관성 측정치를 통해 입증되었다.
 대학생들이 생성형 AI에 기대하는 것은? 학습 효율성부터 창의적 사고까지
 연구에서 밝혀진 '긍정적 태도' 차원은 네 가지 하위 영역으로 구성된다. 학생들은 생성형 AI가 학습 효율성을 높이고(학습 효율 향상), 교육적 유용성을 제공하며(교육적 이익 인식), 추천 가능성도 높다고 평가했다. 특히 창의적 사고 향상과 문제 해결 능력 개발에 대한 기대가 높았으며, 이 항목들은 내적 일관성 알파값 0.97로 매우 강력한 연관성을 보였다.
 또한 학생들은 교육 분야에서의 AI 응용에 대한 관심과 기술 통합에 대한 흥분을 표현했으며(항목 간 상관관계 r=0.82), AI의 잠재력과 기능에 대한 인식도 높았다(요인 부하량 0.898). 이는 학생들이 생성형 AI의 교육적 가치에 대해 긍정적으로 평가하고 있음을 보여준다.
 "신뢰할 수 있을까?" 학생들이 생성형 AI에 갖는 3가지 주요 우려사항
 '부정적 태도' 차원에서는 학생들의 세 가지 주요 우려사항이 드러났다. 첫째, 장기적 영향과 사회적 영향에 대한 우려(요인 부하량 0.900과 0.859), 둘째, 인지 기술 발달과 교육 효과에 미치는 영향에 대한 우려(전체 부정적 차원과의 상관관계 r=0.87), 마지막으로 정확성과 AI 생성 콘텐츠에 대한 신뢰 문제(요인 부하량 0.901)가 주요 관심사였다.
 이 결과는 생성형 AI 도구의 교육적 활용 가능성 외에도, 학생들이 이러한 기술이 자신의 개인적 발달과 사회에 미칠 영향에 대해 진지하게 고민하고 있음을 보여준다. 흥미롭게도 개인정보 보호에 관한 항목은 낮은 상관관계(0.273)로 인해 최종 척도에서 제외되었다.
 78.4%의 분산 설명력 갖춘 척도, 교육 현장과 AI 개발자들에게 주는 시사점
 생성형 AI 태도 척도는 총 분산의 78.4%를 설명하는 높은 정확도를 보여주며, 0.84의 크론바흐 알파와 0.90의 검사-재검사 신뢰도로 강력한 신뢰성을 입증했다. 이는 단순히 학문적 의미를 넘어 교육 현장과 AI 기술 개발에 실질적인 함의를 가진다.
 "이 척도의 독특한 가치는 생성형 AI에 대한 열정과 우려감이 동시에 존재할 수 있다는 것을 경험적으로 보여준다는 점입니다," 라고 연구의 주저자인 Agostino Marengo는 설명한다. 연구 결과는 학생들이 생성형 AI의 교육적 혜택을 인식하면서도 동시에 비판적 사고력 발달, 창의성, 그리고 학습 과정에 미칠 잠재적 영향에 대해 걱정하고 있음을 보여준다.
 이 연구는 AI 개발자들에게 교육용 AI 설계 시 학생들의 우려사항을 고려해야 한다는 메시지를 전달하며, 교육자들에게는 생성형 AI 도구를 수업에 통합할 때 학생들의 다양한 태도와 기대를 이해할 필요가 있음을 시사한다.
 FAQ
 Q:
 생성형 AI에 대한 학생들의 태도가 왜 중요한가요?
 A: 이 척도는 대학생들이 교육 환경에서 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구에 대해 어떤 태도와 인식을 가지고 있는지 측정하기 위해 개발되었습니다. 이를 통해 교육자들은 생성형 AI 기술을 효과적으로 교육 과정에 통합하고 학생들의 학습 성과를 향상시키는 전략을 개발할 수 있습니다.
 Q: 생성형 AI가 학생 학습에 어떤 긍정적인 영향을 미칠 수 있나요?
 A: 생성형 AI는 개인화된 학습 자료 제공, 글쓰기 능력 향상, 비판적 사고력과 분석 능력 개발, 창의성 증진, 자기 주도적 학습 촉진 등 다양한 방식으로 학생들의 학습을 지원할 수 있습니다. 학생들은 이를 통해 더 효과적이고 매력적인 학습 경험을 할 수 있습니다.
 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 
 AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)
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