Earticle

초록

영어

This study examined the relationship between generative AI education experience and learning self-efficacy among adolescents, focusing on the parallel multiple mediating effects of generative AI literacy subcompetencies and differences by school level. Data were drawn from the Study on Adolescents’ Use of Generative AI and Strategies for Enhancing Literacy conducted by the National Youth Policy Institute. The analysis included 3,959 middle and high school students with prior experience using generative AI. Generative AI literacy was divided into four subcompetencies: critical evaluation, communication, creative use, and ethical use. Gender, academic achievement, and perceived economic status were included as control variables. Descriptive statistics and correlation analyses were conducted using SPSS 29.0, and parallel multiple mediation analysis and multi-group path analysis by school level were performed using Mplus 8.8 with standardized survey weights and the robust maximum likelihood estimator. The results showed that generative AI education experience was positively associated with all four generative AI literacy subcompetencies and learning self-efficacy. The four subcompetencies were also positively associated with learning self-efficacy, and both the specific indirect effects through each subcompetency and the total indirect effect were statistically significant. The indirect effects through ethical use and communication were relatively larger, while the direct path between generative AI education experience and learning self-efficacy remained significant, indicating a pattern of statistical partial mediation. Although some differences in statistical significance were observed across school levels, the differences in the major structural paths and specific indirect effects between middle and high school students were not statistically significant. These findings suggest that generative AI education should move beyond technical skills and integrate critical evaluation of information, effective communication, creative use, and ethical and responsible use. They also highlight the need to incorporate digital risk management into adolescent AI education, including information reliability, privacy protection, copyright compliance, and responsible use of AI-generated content.

한국어

이 연구는 청소년의 생성형 AI 교육 경험과 학습효능감 간의 관계를 확인하고, 그 관계에서 생성형 AI 리터러시 하위역량의 병렬다중매개효과와 학교급에 따른 차이를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 분석에는 한국청소년정책연구원의 ｢청소년의 생성형 AI 이용실태 및 리터러시 증진방안 연구｣ 자료 중 생성형 AI 이용 경험이 있는 중･고등학생 3,959명의 응답을 활용하였다. 생성형 AI 리터러시는 비판적 평가능력, 소통능력, 창의적 활용능력 및 윤리적 활용능력으로 구분하였으며, 성별, 학업성적 및 경제수준을 통제하였다. SPSS 29.0과 Mplus 8.8을 활용하여 기술통계와 상관관계분석을 실시하고, 표준화 가중치와 MLR 추정법을 적용한 병렬다중매개분석 및 학교급별 다집단 경로분석을 수행하였다. 분석 결과, 생성형 AI 교육 경험은 네 가지 리터러시 하위역량 및 학습효능감과 모두 유의한 정적관계를 보였다. 또한 네 하위역량은 모두 학습효능감과 유의한 정적 관계를 나타냈으며, 각 하위역량을 통한 개별 간접효과와 전체 간접효과도 모두 유의하였다. 특히 윤리적 활용능력과 소통능력을 통한 간접효과가 상대적으로 크게 나타났으며, 생성형 AI 교육 경험과 학습효능감 간의 직접경로도 유의하여 통계적 부분매개 양상이 확인되었다. 학교급별 분석에서는 일부 집단별 유의성의 차이가 나타났으나, 주요 구조경로와 개별 간접효과의 집단 간 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과는 생성형 AI 교육이 단순한 사용기술의 습득을 넘어 정보의 비판적 평가, 효과적인 소통, 창의적 활용 및 책임 있는 이용을 통합적으로 다룰 필요가 있음을 시사한다. 아울러 정보의 신뢰성 검증, 개인정보 보호, 저작권 준수 및 책임 있는 AI 이용을 포함한 청소년의 디지털 위험 예방･관리 교육이 함께 이루어질 필요가 있음을 보여준다.

목차

<요약>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
【Abstract】

키워드

저자

• 정주은 [ Jung, Ju Eon | 동국대학교 경찰행정학과 박사 ] 제1저자
• 조상현 [ Jo, Sang Hun | 신한대학교 경찰행정학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  시큐리티 연구 [KOREAN SECURITY JOURNAL]

• 간기

  계간

• pISSN

  2671-4299

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351