Earticle

본 연구의 목적은 생성형 AI 활용 경험에 따라 대학생의 전공자율선택제 인식에 차이가 있는지를 분석하는 데 있다. 이를 위해 전공자율선택제를 선택한 대학생 193명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 생성형 AI 활용 수준은 최근 4개월 이내 전공·진로 관련 목적으로 생성형 AI를 활용한 빈도를 기반으로 비활용, 저활용, 중활용, 고활용 집단으로 분류하였다. 수집된 자료는 독립표본 t-test, 일원분산분석, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 활용 수준에 따라 전공자율선택제 긍정 인식, 전공탐색 자기효능감, 전공선택 명료성, 전공선택 불안에서 유의한 차이가 나타났다. 생성형 AI 활용 수준이 높을수록 전공자율선택제 긍정 인식, 전공탐색 자기효능감, 전공선택 명료성은 높았으며, 전공선택 불안은 낮게 나타났다. 반면 전공자율선택제 우려 인식은 AI 활용 수준에 따라 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 상관분석 결과, 전공자율선택제 긍정 인식은 전공탐색 자기효능감, 전공선택 명료성, AI 상담 수용성과 정적 상관을 보였으며, 전공선택 불안과는 부적 상관을 보였다. 셋째, 다중회귀분석 결과, 전공탐색 자기효능감과 생성형 AI 활용 수준은 전공자율선택제 긍정 인식을 유의하게 예측하였다. 본 연구는 전공자율선택제 운영에서 생성형 AI가 학생의 전공탐색과 전공자율선택제도의 이해를 지원하는 보완적 도구로 활용될 수 있음을 제안한다.

The purpose of this study is to analyze differences in university students’ perceptions of AMSS(Autonomous Major Selection System) according to their experience using generative AI. A survey was conducted with 193 university students related to the autonomous major selection system or liberal major programs. Generative AI use experience was classified into four groups—non-use, low-use, moderate-use, and high-use—based on the frequency of using generative AI for major- and career-related purposes within the past four months. The data were analyzed using independent samples t-test, one-way ANOVA, correlation analysis, and multiple regression analysis. The results of the study are as follows. First, the results showed significant differences in positive perceptions of the autonomous major selection system, major exploration self-efficacy, clarity of major choice, and major choice anxiety according to the level of generative AI use. Students with higher levels of generative AI use reported higher positive perceptions of the autonomous major selection system, higher major exploration self-efficacy, and greater clarity of major choice, while reporting lower major choice anxiety. Second, correlation analysis showed that positive perceptions of the autonomous major selection system were positively associated with major exploration self-efficacy, clarity of major choice, and AI counseling acceptance, and negatively associated with major choice anxiety. Third, multiple regression analysis indicated that major exploration self-efficacy and generative AI use level significantly predicted positive perceptions of the autonomous major selection system. These findings suggest that generative AI can serve as a complementary tool to support students’ major exploration and understanding of the autonomous major selection system.