Earticle

초록

영어

This study diagnoses the operational outcomes and limitations of the general education course “Fundamentals and Applications of AI” from a learner-needs-analysis perspective and proposes directions for curricular improvement, based on a survey of 895 first-year students at University C measuring understanding of generative AI, enrollment intention, need for discipline-specific operation, preferred instructional methods, anticipated difficulties, areas of interest, and career-competency expectations, analyzed via frequency analysis, mean analysis, and cross-track comparison (chi-square tests). The results showed that 88.2% of respondents possessed at least a basic working understanding (M=3.55), expectations for career enhancement (M=3.82) and the need for discipline-specific design (M=3.67) were high, and preference for participatory instruction reached 88.9%, while learning difficulties concentrated on performance and judgment domains—evaluating result reliability and writing prompts—rather than conceptual understanding. Cross-track analysis further confirmed statistically significant discipline-based differences in areas of interest and preferred instructional methods. This study is distinguished from prior research by empirically verifying discipline-based differences in learner needs through a large-scale sample and translating these findings into a concrete operational model, thereby offering a practical evidentiary basis for curricular reform through an integrated model combining a common-foundation/ discipline-specialization dual track, tiered operation, practice- and project-centered instruction, an integrated reliability-ethics module, career linkage and extracurricular expansion, and a performance-assessmentcentered evaluation system.

한국어

본 연구는 대학 교양교과 ｢인공지능 기초와 활용｣의 운영 성과와 한계를 학습자 요구분석 관점에서 진단하고 교육과정 개선 방향을 제안하고자, C 대학교 1학년 재학생 895명을 대상으로 생성형 AI 이해 수준, 수강 의향, 계열별 맞춤형 운영 필요성, 선호 수업 방식, 예상 어려움, 관심 분야, 진로·취업 역량 기대 등을 조사하여 빈도분석·평균 분석·계열 간 교차분석(χ²검정)으로 분석하였다. 분석 결과 응답자의 88.2%가 기본적 활용 이상의 이해를 보유하였고(M=3.55), 진로·취업 역량 기대(M=3.82)와 계열별 맞춤형 운영 필요성(M=3.67)이 높았으며, 참여형 수업 선호가 88.9%에 달했지만 학습 어려움은 기술 개념보다 결과 신뢰성 평가·프롬프트 작성 등 수행·판단영역에 집중되었다. 계열 간 교차분석에서는 관심 분야와 수업 방식 선호에서 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구는 선행연구가 다루지 못한 계열 간 요구 차이를 대규모 표본으로 실증하고 이를 구체적 운영 모형으로 전환하였다는 점에서 차별성을 가지며, 공통기초-계열심화 이원화, 수준별 운영, 실습·프로젝트 중심 교수학습, 신뢰성·윤리 통합 모듈, 진로 연계 및 비교과 확장, 수행평가 중심 평가체계를 통합한 운영 모형을 제안함으로써 교육과정 개편의 실무적 근거를 제공하는 기대효과를 갖는다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 생성형 AI와 대학 교양교육의 전환
2.2 AI 리터러시와 핵심역량 프레임워크
2.3 학습자 요구분석 기반 교육과정 설계
2.4 선행연구 검토
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 연구 도구
3.3 분석방법
Ⅳ. 연구결과
4.1 생성형 AI 이해 수준
4.2 수강 의향과 계열별 맞춤형 운영 필요성
4.3 선호 교과 유형 및 현행 AI 교육 만족도
4.4 선호 수업 방식과 학습 시 예상 어려움
4.5 관심 활용 분야와 진로·취업 역량 향상 기대
4.6 계열 간 교차분석
4.7 자유 응답 분석
Ⅴ. 논의
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이성현 [ Seoung-Hyeon Lee | 청주대학교 디지털보안학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606