Earticle

초록

영어

This study aimed to examine the structural relationship between university students' digital literacy and learning effectiveness in a generative AI-supported learning environment, while empirically verifying the mediating role of output quality. Survey data from 261 university students with experience using generative AI for learning activities and coursework were analyzed using structural equation modeling(SEM). The main findings are as follows: First, digital literacy was found to significantly and positively predict learning effectiveness. Second, a higher level of digital literacy demonstrated a significant positive path toward the favorable perception of generative AI output quality. Third, the output quality of generative AI had a statistically significant positive explanatory power on learning effectiveness. Fourth, the partial mediating path of output quality between digital literacy and learning effectiveness was confirmed, with the indirect path through output quality showing a relatively stronger presence than the direct path of digital literacy. These findings indicate that in generative AI-supported learning, higher perceived learning outcomes are closely linked not only to students' digital literacy but also to the process of eliciting and evaluating high-quality outputs from AI.

한국어

본 연구는 생성형 AI기반 학습 환경에서 대학생의 디지털 리터러시와 학습효과성의 관계를 분석하고, 그 과정에서 결과품질이 가지는 매개효과를 실증적으로 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 학습활동 및 과제 수행에 생성형 AI를 사용한 경험이 있는 대학생 261명의 설문자료를 구조방정식 모형(SEM)을 활용하여 분석을 수행하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 리터러시는 학습효과성을 유의하게 정(+)으로 예측하는 것으로 확인되었다. 둘째, 디지털 리터러시 수준이 높을수록 매개변수인 생성형 AI의 결과품질을 긍정적으로 인식하는 정(+)의 경로가 유의하게 나타났다. 셋째, 생성형 AI의 결과품질은 학습효과성에 대해 통계적으로 유의미한 정(+)의 설명력을 가지는 것으로 확인되었다. 넷째, 디지털 리터러시와 학습효과성의 관계에서 결과품질의 부분 매개 경로가 유의하게 검증되었으며, 디지털 리터러시의 직접 경로보다 결과품질을 경유하는 간접 경로가 상대적으로 더 강하게 작용하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 생성형 AI를 활용한 학습에서 학습 성과를 높게 인식하는 데 있어 학습자의 디지털 리터러시와 더불어 AI로부터 양질의 결과물을 도출하고 평가하는 과정이 밀접하게 연계되어 있음을 보여준다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 생성형 AI 환경에서의 디지털 리터러시
2.2. 디지털 리터러시, 결과품질, 학습효과성의 관계
3. 연구 방법
3.1 연구 방법
3.2 연구 대상 및 자료수집
3.3 측정 도구
3.4 분석 방법
4. 분석결과
4.1 표본의 특성
4.2 주요 변수의 특성
4.3 측정모형
4.4 구조모형
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이경수 [ Kyungsoo Lee | 세한대학교 사회문화복지학부 교수 ]
• 조한라 [ Hanra Cho | 세한대학교 사회문화복지학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  미래기술융합논문지

• 간기

  격월간

• eISSN

  2951-2468

• 수록기간

  2022~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620