Earticle

초록

영어

The purpose of this study is to propose an AI competency-based teaching and learning model and a performance assessment framework for university accounting education in response to the growing influence of generative artificial intelligence (AI) on accounting practice and higher education. To achieve this purpose, the study combined an integrative literature review based on predefined selection criteria, an analysis of professional competency and AI governance documents, and theoretical model development. A total of 30 sources were analyzed, including 25 academic studies related to accounting, AI, and higher education and five international documents concerning professional competencies and AI risk management. The findings identified five key dimensions of AI competency for accounting education: (1) problem definition and data structuring, (2) prompt design and iterative interaction, (3) accounting analysis and visualization, (4) evidence-based verification and ethical control, and (5) financial decision-making and value communication. Based on these findings, four instructional design principles were proposed: prior development of accounting domain knowledge, documentation of the AI output review process, dual verification through comparison with authoritative sources and independent reanalysis, and alignment among learning objectives, activities, and assessment. In addition, a three-stage human-AI collaborative teaching and learning model consisting of foundational, advanced, and applied stages was developed, together with a four-level performance assessment framework aligned with the five competencies. This study contributes to the literature by reconceptualizing generative AI competency not merely as the ability to use AI tools, but as an integrated learning competency that combines accounting knowledge, data analysis, evidence verification, ethical considerations, and professional responsibility. Future research should examine the validity and effectiveness of the proposed model through expert review and its application in actual university accounting courses.

한국어

본 연구의 목적은 생성형 인공지능(AI)이 회계업무와 대학 학습환경을 변화시키는 상황에서 대학 회계교육에 적용할 수 있는 회계 AI 활용역량 기반 교수ㆍ학습 모형과 수행평가 체계를 제안하는 데 있다. 이를 위해 일정한 문헌 선정기준을 적용한 통합적 문헌고찰, 전문직 역량 및 AI 거버넌스 관련 문서 분석, 이론적 모형설계를 실시하였다. 최종적으로 회계ㆍAIㆍ고등교육 관련 학술문헌 25편과 국제 전문직 역량 및 AI 위험관리 문서 5건 등 총 30건을 분석하였다. 분석 결과, 회계 AI 활용역량은 ① 문제 정의 및 데이터 구조화, ② 프롬프트 설계 및 상호작용, ③ 회계 분석 및 시각화, ④ 근거 검증 및 윤리적 통제, ⑤ 재무적 의사결정 및 가치 소통의 다섯 영역으로 도출되었다. 이를 바탕으로 회계 전문지식의 선행 학습, AI 산출물의 검토과정 기록, 공식 근거와 독립적 재분석을 통한 이중 검증, 학습목표․활동․평가 간 연계라는 네 가지 설계원리를 제시하였다. 또한 기초, 심화, 응용의 3단계 인간-AI 협업 교수․학습 모형과 다섯 역량에 연계된 4수준 수행평가 기준을 제안하였다. 본 연구는 생성형 AI 활용역량을 단순한 도구 활용능력이 아니라 회계 전문지식, 데이터 분석, 근거 검증, 윤리 및 전문적 책임이 결합된 학습역량으로 재개념화하였다는 데 의의가 있다. 향후에는 전문가 검토와 실제 대학 강좌 적용을 통해 제안된 모형의 타당성과 효과를 검증할 필요가 있다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
2.1 연구 설계 및 자료선정
2.2 분석 절차와 모형 도출
Ⅲ. 이론적 배경과 대학 회계교육의 설계 요구
3.1 회계업무 변화와 생성형 AI의 교육적 함의
3.2 교수ㆍ학습 이론과 설계명제
3.3 대학 회계교육의 강점ㆍ설계상 공백 및 재설계 방향
Ⅳ. 회계 AI 활용역량 기반 교수ㆍ학습 모형
4.1 회계 AI 활용역량의 정의와 설계 원칙
4.2 3단계 인간-AI 협업 모형
4.3 15주 운영 예시와 교수자ㆍ학습자 역할
Ⅴ. 수행평가와 실행방안
5.1 평가 원칙과 분석적 루브릭
5.2 루브릭 타당화 및 운영절차
5.3 대학 실행 조건과 교육과정ㆍ평가제도 개편
Ⅵ. 논의 및 결론
참고문헌
국문 초록
부록

키워드

저자

• 나형종 [ Hyung Jong Na | 세명대학교 회계세무금융학과 교수 ]
• 정이슬 [ Iseul Jung | 세명대학교 경영행정복지대학원 특임교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  산업혁신연구 [The Journal of Industrial Innovation]

• 간기

  계간

• pISSN

  2005-2936

• eISSN

  2800-0080

• 수록기간

  1985~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658