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초록

영어

This study investigated the relationships among generative AI acceptance factors on faculty members' occupational happiness and the mediating role of self-efficacy. Drawing on the UTAUT model, performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions were specified as independent variables, while self-efficacy was incorporated as a mediating variable in the structural equation model analysis. The results indicated that all generative AI acceptance factors had significant positive effects on self-efficacy, and self-efficacy also had a significant positive effect on occupational happiness. In addition, effort expectancy and facilitating conditions exerted direct effects occupational happiness, whereas performance expectancy and social influence influenced occupational happiness indirectly through self-efficacy. These findings suggest that self-efficacy serves as an important mediating variable in the relationship between generative AI acceptance factors and occupational happiness.

한국어

본 연구는 생성형 AI 수용요인이 교수자의 직업행복감에 미치는 영향과 자기효능감의 매개효과를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건을 독립변수로, 자기효능감을 매개변수로 설정하여 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 분석 결과, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건은 모두 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감 역시 직업행복감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 노력기대와 촉진조건은 직업행복감에 직접적인 영향을 미쳤으나, 성과기대와 사회적 영향은 자기효능감을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자기효능감은 생성형 AI 수용요인과 직업행복감 간의 관계를 설명하는 중요한 매개변수임이 확인되었다.

목차

[요약]
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
2.1 생성형 AI와 기술수용 연구
2.2 자기효능감 관련 연구
2.3 직업행복감 관련 연구
2.4 생성형 AI, 자기효능감, 직업행복감 간 관계
2.5 이론적 기초의 통합
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구대상 및 분석 방법
3.2 연구모형
3.3 연구가설
Ⅳ. 실증분석
4.1 인구통계학적 특성 분석
4.2 신뢰도 및 타당도 검증
4.3 구조모형 적합도 분석
4.4 구조방정식모형 분석결과
4.5 매개효과 분석
Ⅴ. 결론 및 제언
5.1 결론
5.2 연구의 시사점
5.3 연구의 한계와 향후 연구방향
REFERENCES

키워드

저자

• 설천 [ Tian Xue | 세한대학교 박사과정 ]
• 우려평 [ Li-ping Yu | 세한대학교 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  창업융합컨설팅연구 [Journal of Startup Convergence & Consulting]

• 간기

  계간

• eISSN

  2950-8967

• 수록기간

  2022~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658