학습자 이해 기반 효과적인 AI 교육을 위한 알파 세대 성격 측정 도구 설계 방향
Design Principles for a Personality Assessment Instrument for Generation Alpha: Toward Effective AI Education Grounded in Learner Understanding
Through a critical literature review, this study establishes the need for a new personality assessment instrument for Generation Alpha raised in the AI era. This need arises from five grounds: psychometric/technological considerations, self-understanding education, career education, teachers' understanding of students, and human–AI interaction research. Representative existing instruments—the Big Five, MBTI, the Holland inventory, and the Enneagram—share three premises: personality's cross-situational consistency, a pre-digital environment, and adult samples. However, when applied to Generation Alpha—whose daily life is digitally mediated online and offline and whose personality may vary across situations—these premises can become validity threats across three areas: test content (omission of AI-related dispositions), response processes (mismatch between items and lived experience), and internal structure (failure to reflect situational variability). Accordingly, this study proposes six design principles: integration of AI dimensions, concrete item wording, multiple measurement methods, a multilevel measurement model, a dual result-interpretation system, and a teacher-oriented interpretive profile.
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본 연구는 AI 시대에 성장하는 알파 세대를 위한 새로운 성격 측정 도구의 필요성을 비판적 문헌 고찰을 통해 논증한다. 새로운 성격 측정 도구의 필요성은 측정학적·기술적 근거, 자기이해 교육, 진로 교육, 교사의 학생 이해, 인간-AI 상호작용 연구라는 다섯 근거에서 도출된다. 기존의 대표적 도구인 Big Five, MBTI, 홀랜드 검사, 애니어그램은 성격의 상황 일관성, 디지털 이전 환경, 성인 표본이라는 세 전제를 공유한다. 그러나 일상이 온·오프라인에 걸쳐 디지털로 매개되고 상황에 따라 성격이 달리 나타날 수 있는 알파 세대에 이를 적용하면 세 전제는 검사 내용(AI 관련 성향 미포괄)·응답 과정(문항과 경험 세계의 불일치)·내적 구조(상황 변동 미반영)의 세 영역에 걸쳐 타당도 위협으로 작용할 수 있다. 이에 본 연구는 AI 차원 통합, 구체적 문항 표현, 다중 측정 방법, 다층적 측정 모델, 이중 결과 해석 체계, 교사 해석용 프로파일의 여섯 설계 원칙을 제안한다.
목차
요약 ABSTRACT I. 서론 II. 이론적 배경 1. 성격 측정 도구의 개관 2. 선행 연구 III. 연구의 절차와 방법 IV. 기존 성격 측정 도구 분석 1. Big Five의 특징과 장점 2. MBTI의 특징과 장점 3. 홀랜드 검사(Holland's RIASEC inventory)의 특징과 장점 4. 애니어그램의 특징과 장점 5. 기존 도구의 공통 전제와 심리측정학적 한계 V. AI 시대 알파 세대의 특성과 기존 도구 적용 한계 1. 알파 세대의 핵심 특성 2. AI 기술이 교육 환경에 미치는 영향 3. 검사 내용 영역의 타당도 위협:정의역 불일치에 따른 구인 과소표집 4. 응답 과정 영역의 타당도 위협: 세대적·발달적 경험의 부적합성 5. 내적 구조 영역의 타당도 위협: 상황 변동성의 단일 평균 측정 6. 세 영역 타당도 위협의 상호 강화 VI. 결론 및 향후 연구 제언 1. 다섯 정당성의 재확인 2. 새 도구의 설계 원칙 3. 연구의 한계와 향후 연구 제언 References
한국인공지능교육학회 [Korean Association of Artificial Intelligence Education]
설립연도
2019
분야
사회과학>교육학
소개
인공지능 기반의 융합 사회의 도래로 사회 전반에서 인공지능의 소양과 역량에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 알파고 이후 인공지능은 우리 생활의 일부가 되고 있고 인공지능 기술이 융합 산업의 핵심으로 대두되었습니다. 인공지능기술이 다른 분야를 만났을 때 창출되는 가치는 자동차, 반도체, 스마트폰의 부가가치를 모두 합친 것보다 초월하고 있고 인공지능 역량을 가진 인재는 세상의 변화를 주도하는 막강한 영향력을 갖게 되었습니다.
이러한 인재의 양성은 혁신 기업의 존망을 좌우하게 되었고 국가의 경쟁력으로 이어지고 있습니다. 이것이 인공지능교육의 필요성이며 이를 이끌 단체로서 인공지능교육학회가 있습니다.
한국인공지능교육학회는 인공지능 기술과 융합적 역량을 가진 인재를 양성하고 미래 사회에서 인공지능이 인간을 위한 기술로 전개될 수 있도록 교육의 기반을 마련하고자 합니다. 학회에서는 인공지능에 관한 산학연 연계의 학문을 발전시키고 국가 발전에 기여하는 인재를 양성하는 등 다양한 방면에서 인공지능교육의 발전을 위해 노력하겠습니다. 또한 글로벌 인공지능과 융합 기술 분야에서 우리나라가 선도할 수 있도록 다양한 연구와 학술활동 그리고 국내외 공유의 장을 만들어 가도록 하겠습니다 .
간행물
간행물명
인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]