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Development of a University Student Roadmap Index : Validation of Generative AI Competency Structure

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 14 Number 4 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.313-327
  • 저자
    Jeonghak Lee, Hyunsang Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A481202

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The rapid expansion of artificial intelligence (AI) into education and industry demands that learners not only acquire technical skills but also develop the ability to critically evaluate AI outputs and navigate ethical considerations. This study constructs a Generative AI (GAI) competency framework for university students and empirically validates its structure. We designed a 35-item survey instrument encompassing seven subscales— Cognitive Understanding (CU), Technical Skill (TS), Critical Evaluation (CE), Attitudinal Openness (AO), Self-Efficacy & Adaptability (SE), Collaborative Ability (CA), and Ethical Responsibility (ER)—and collected responses from 387 Korean undergraduate students. Exploratory factor analysis (EFA) affirmed a seven-factor structure, with high internal consistency across all subscales (Cronbach’s α = 0.842–0.876). By standardizing subscale scores, we developed a roadmap index with percentile and T-score norms. Quartile comparisons revealed that students in the top quartile demonstrated significantly higher CE and AO scores than those in the bottom quartile (Cohen’s d > 1). We provide guidelines for applying this index in curriculum design, advising, and policy development to foster responsible and effective use of GAI tools relationships [1–4].

목차

Abstract
1. Introduction
1.1 Background and rationale
1.2 Research gap
1.3 Objectives
1.4 Research questions
1.5 Contributions
2. Theoretical background and hypotheses
2.1 Defining generative AI literacy
2.2 Review of competency frameworks
2.3 Operationalization of the seven subscales
2.4 Hypotheses
3. Method
3.1 Instrument development
3.2 Participants and data collection
3.3 Variables and analysis plan
4. Results
4.1 Descriptive statistics
4.2 Reliability
4.3 Exploratory factor analysis
4.4 Norms and roadmap index
4.5 Quartile comparisons
4.6 Inter‑subscale correlations
4.7 Norms by subscale
4.8 Confirmatory factor analysis
5. Discussion
5.1 Summary of findings
5.2 Theoretical implications
5.3 Practical implications
5.4 Policy implications
5.5 Implementation case study
5.6 Cross‑linguistic and cross‑cultural adaptation
6. Limitations and future research
7. Conclusion
8. Ethical considerations
9. Data availability
References

키워드

Generative AI literacy Factor analysis Reliability University student competency

저자

  • Jeonghak Lee [ PhD Candidate, Graduate School of Convergence Technology and Energy, Tech University of Korea, Siheung, Republic of Korea ]
  • Hyunsang Lee [ PhD Candidate, Graduate School of Convergence Technology and Energy, Tech University of Korea, Siheung, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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