Earticle

This study investigates the effects of a stepwise AI literacy education program on hallucination understanding (HU), information verification (IV), and AI confidence (AIC) among 85 university students in agriculture-related fields. The program was delivered in two phases across a six-month interval: Phase 1 (foundational AI literacy) and Phase 2 (applied AI-assisted app development). Using SPSS 26.0, descriptive statistics, t-tests, correlations, and regression analyses were conducted. Results showed significant improvements in HU and IV, while a slight decrease in AIC during the applied stage reflected positive cognitive recalibration rather than diminished competence. HU and IV also exhibited strong positive associations, underscoring the value of scaffolded instructional design. These findings demonstrate that stepwise AI literacy education effectively enhances students’ metacognitive alignment and supports responsible engagement with generative AI.

본 연구는 예비교사의 디지털·인공지능(AI) 관련 교과의 수강여부가 예비교사의 교수효능감에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였으며, AI 관련 교과 수강 여부가 어떠한 메커니즘을 통하여 예비교사의 AI 교수효능감이 향상으로 이어지는지 알아보고자 하였다. AI 수용의도와 AI 리터러시가 교수효능감 향상에 영향을 미칠 것이라 고 예상을 하여 매개 변인으로 설정하였으며, 이를 위해 전국에 있는 예비교사 273명을 대상으로 직렬다중매개 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 관련 교과의 수강여부와 교수효능감 간의 직접 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 둘째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 매개하여 교수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 셋째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 차례로 매개하여 교 수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 연구의 시사 점과 제한점을 논의하였다.

This study aimed to examine the impact of pre-service teachers' enrollment in courses related to digital and artificial intelligence on their teaching efficacy. Specifically, it sought to understand the mechanisms through which taking courses related to AI leads to an improvement in pre-service teachers' AI Teaching Efficacy. The intention to AI Acceptance Intention and AI Literacy were hypothesized to influence the improvement of AI Teaching Efficacy, and were set as mediating variables. To this end, a serial multiple mediation analysis was conducted with 273 pre-service teachers nationwide. The results of the analysis are as follows. First, the direct effect between enrollment in relevant courses and AI Teaching Efficacy was found to be non-significant. Second, the pathway from course enrollment to AI Teaching Efficacy, mediated by AI Acceptance Intention and AI Literacy, was found to be significant. Third, the pathway from course enrollment to AI Teaching Efficacy, mediated sequentially by AI Acceptance Intention and AI Literacy, was also found to be significant. Based on these analysis results, the study discussed the implications and limitations of the research.

본 연구는 대학생의 책임 있는 학습과 윤리적 AI 사용을 위해 AI 리터러시 측정 도 구를 개발함으로써 교양교육 차원에서 AI 리터러시 교육의 기반을 마련하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시를 세 차원(이해, 적용, 규범)으 로 구성하고, 각 차원에 대한 하위요인을 도출하였다. 이해 차원은 ‘비판적 사고’, ‘AI 분 석 및 이해’, ‘문제해결’로, 적용 차원은 ‘AI 활용’, ‘학습 및 과제수행’, ‘표현 및 상호작용’ 으로, 규범 차원은 ‘AI 윤리’, ‘개인정보 및 보호’, ‘변혁추구’로 구성되며, 이를 반영한 예 비 문항을 개발하였다. 이후 전문가의 내용 타당도와 안면 타당도 검토를 거쳐 문항을 정제하고, 인천광역시에 소재한 4년제 대학 재학생 484명을 대상으로 설문조사를 실시 하였다. 수집된 자료는 SPSS 30.0과 AMOS 30.0 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분 석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였으며, 요인부하량, 모형 적합도 지수, AVE, 개념신뢰도(CR), Cronbach’s α 등을 분석하였다. 분석 결과, 총 3개 차원 9개 하 위요인으로 구성된 44문항의 도구가 최종 확정되었으며, 전체 모형의 적합도 지수는 수용 가능한 수준으로 나타났다. 또한 각 요인의 신뢰도, 수렴 및 판별 타당성도 전반 적으로 양호한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발한 AI 리터러시 측정 도구는 대학 생의 AI 역량 진단 및 교육 프로그램 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study aims to lay the foundation for AI literacy education in liberal arts education by developing an AI literacy measurement tool for responsible learning and ethical AI use of university students. Based on a literature review, AI literacy was structured into three dimensions—Understanding, Application, and Norms—each with three subfactors. Subfactors included critical thinking, understanding of AI concepts and principles, problem-solving (Conception); AI utilization, learning and task performance, expression and interaction (Application); and AI ethics, data protection, and pursuit of transformation (Normativeness). Preliminary items were developed and reviewed by experts for content and face validity. Data were collected from 484 students at a four-year university in Incheon, Korea. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted using SPSS 30.0 and AMOS 30.0. The final tool included 44 items across 9 subfactors, showing acceptable model fit and strong reliability and validity. This measurement tool provides a foundation for diagnosing AI competencies in higher education and can inform curriculum and program design. Future research should further validate the tool across diverse populations and examine its criterion validity.

본 연구는 대학생의 책임 있는 학습과 윤리적 AI 사용을 위해 AI 리터러시 측정 도 구를 개발함으로써 교양교육 차원에서 AI 리터러시 교육의 기반을 마련하는 것을 목적 으로 한다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시를 세 차원(이해, 적용, 규범)으 로 구성하고, 각 차원에 대한 하위요인을 도출하였다. 이해 차원은 ‘비판적 사고’, ‘AI 분 석 및 이해’, ‘문제해결’로, 적용 차원은 ‘AI 활용’, ‘학습 및 과제수행’, ‘표현 및 상호작용’ 으로, 규범 차원은 ‘AI 윤리’, ‘개인정보 및 보호’, ‘변혁추구’로 구성되며, 이를 반영한 예 비 문항을 개발하였다. 이후 전문가의 내용 타당도와 안면 타당도 검토를 거쳐 문항을 정제하고, 인천광역시에 소재한 4년제 대학 재학생 484명을 대상으로 설문조사를 실시 하였다. 수집된 자료는 SPSS 30.0과 AMOS 30.0 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분 석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였으며, 요인부하량, 모형 적합도 지수, AVE, 개념신뢰도(CR), Cronbach’s α 등을 분석하였다. 분석 결과, 총 3개 차원 9개 하 위요인으로 구성된 44문항의 도구가 최종 확정되었으며, 전체 모형의 적합도 지수는 수용 가능한 수준으로 나타났다. 또한 각 요인의 신뢰도, 수렴 및 판별 타당성도 전반 적으로 양호한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발한 AI 리터러시 측정 도구는 대학 생의 AI 역량 진단 및 교육 프로그램 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study aims to lay the foundation for AI literacy education in liberal arts education by developing an AI literacy measurement tool for responsible learning and ethical AI use of university students. Based on a literature review, AI literacy was structured into three dimensions—Understanding, Application, and Norms—each with three subfactors. Subfactors included critical thinking, understanding of AI concepts and principles, problem-solving (Conception); AI utilization, learning and task performance, expression and interaction (Application); and AI ethics, data protection, and pursuit of transformation (Normativeness). Preliminary items were developed and reviewed by experts for content and face validity. Data were collected from 484 students at a four-year university in Incheon, Korea. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted using SPSS 30.0 and AMOS 30.0. The final tool included 44 items across 9 subfactors, showing acceptable model fit and strong reliability and validity. This measurement tool provides a foundation for diagnosing AI competencies in higher education and can inform curriculum and program design. Future research should further validate the tool across diverse populations and examine its criterion validity.

인공지능(AI)은 기계학습 알고리즘과 일상생활에서 사용되는 음성 및 얼굴 인식 기술 등의 발전 가속화에 의 해 우리 주변 어디에나 존재하게 되었다. AI는 초중등 교육 시스템, 학교 교실의 교수․학습 방법 및 교사 와 학생간의 역할을 크게 바꾸어 놓을 것이다. AI는 디지털 시대를 살아가는 모든 학생에게는 미래 직업을 위해 필수적 도구이기 때문에, 앞으로 AI를 정확하게 알고, 강화된 기술을 이해하고 활용할 수 있는 교사만이 학교에 남게 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 현직 교사들을 위한 AI 교육 내용을 논의하고자 한다. 연구자는 AI융합 교육대학원을 운영하면서 현직 교사들의 AI 학습 경험을 맥락화하는 것이 중요하다는 것을 인지하였다. 본 연구 에서는2020년부터 AI융합교육대학원을 운영하면서 3년 동안 ‘AI교육과 이해“ 과목을 가르치면서 체득한 경험을 바탕으로 교사들의 AI 리터러시에 대한 이해와 인식을 향상시키기 위한 아이디어를 기술하였다.

Artificial intelligence (AI) has come to exist everywhere around us by accelerating the development of machine learning algorithms and speech and facial recognition technologies used in everyday life. AI will significantly change the primary and secondary education system, teaching and learning methods in school classrooms. Since AI is an essential tool for future careers for all students living in the digital age, only teachers who can accurately understand AI and understand and utilize enhanced technology will remain in schools. In his paper, we discusses the AI education curriculum for in-service teachers. The researcher recognized the importance of contextualizing the AI learning experiences of in-service teachers while operating the Graduate School of AI Convergence Education. In this study, we describe the ideas to improve the understanding and awareness of AI literacy based on experiences gained during teaching ‘AI Education and Understanding’ subjects for 3 years at the AI Convergence Education Graduate School from 2020.

미래 사회에서 요구되는 필수 역량으로 AI 리터러시가 중요하게 언급됨에 따라서, 이를 증진하기 위하여 AI 융합 교육을 효과적으로 실시하기 위하여 액션러닝을 적용하고 학습 효과를 분석하였다. 경상남도 소재의 5개의 초등학교 99명의 학생들을 대상으로 8차시 AI 융합 교육을 실시하고 AI 리터러시와 수업만족도를 측정한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 프로그래밍 역량, AI 학습의지, 수업만족도는 모두 3학년이 4학년보다 더 높았으며, AI 윤리만 4학년 이 더 높게 나타났다. 둘째, 수업 만족도는 AI 학습 경험이 있는 학습자가 더 낮게 나타났다. 셋째, AI를 사용한 경험 이 있는 학습자가 AI 태도와 AI 자아효능감이 더 높았다. 넷째, AI 학습의지, AI 태도, AI 학습태도, AI 자아효능감 은 수업만족도에 유의하게 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 AI 융합 교육을 실시하고 AI 리터러시 학습 효과를 측정함으로써 효과적인 AI 융합 교육 방안을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.

AI literacy has emerged as a critical competency for future societies. This study implemented an AI integrated education program using an action learning approach to enhance students' AI literacy and examined its instructional effects. A total of eight sessions of AI integrated education were administered to 99 students from five elementary schools located in Gyeongsangnam-do. First, Preliminary findings indicate that third-grade students exhibited superior levels of AI programming competency, AI learning interest and satisfaction in comparison to fourth-grade students. Conversely, fourth-grade students demonstrated elevated levels of AI ethics. Secondly, students with prior AI learning experience reported lower satisfaction than those without such experience. Thirdly, students with experience using AI exhibited higher levels of AI attitudes and AI self-efficacy compared to those without experience. Fourthly, the findings indicated that AI learning interest, AI attitude, AI learning attitude, and AI self-efficacy exhibited significant positive effects on satisfaction. It means that it implemented AI integrated education and evaluated its effects on AI literacy, thereby suggesting effective strategies for AI integrated instruction.

본 연구는 디지털·지능화 환경에서 생성형 인공지능(GenAI) 수용을 설명하기 위해 ‘사회적 동기–준사회적 관계(PSR)–AI 콘텐츠 수용’의 연속 메커니즘을 제시하고, AI 리터러시의 조절효 과를 검증하였다. 중국 지역 GenAI 사용자 453명을 대상으로 구조방정식모형을 실시한 결과, 사회적 동기는 준사회적 관계를 유의하게 강화하고, 준사회적 관계는 AI 콘텐츠 수용에 정(+)의 영향을 미쳤 다. 또한 자기표현 동기와 콘텐츠 수용 간 관계에서 준사회적 관계의 매개효과가 확인되었다. AI 리 터러시 중 이해/불확실성과 상호작용/교정 및 거버넌스/리스크 차원은 사회적 동기–관계 경로를 유 의하게 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 GenAI 수용을 관계적 관점에서 확장하고, 실무적으로 는 설명·교정 가능성을 중심으로 한 사용자 경험 설계의 필요성을 시사한다.

This study proposes a sequential mechanism of social motivation–parasocial relationship (PSR) –AI content adoption to explain generative artificial intelligence (GenAI) adoption in digital and intelligent environments, and further examines the moderating role of AI literacy. Structural equation modeling was conducted using survey data collected from 453 GenAI users in China to test the proposed framework. The results indicate that social motivation significantly enhances parasocial relationships, which subsequently exert a positive effect on AI content adoption. Moreover, parasocial relationships mediate the association between self-expression motivation and content adoption. Among the dimensions of AI literacy, understanding/uncertainty literacy, interaction/correction literacy, and governance/risk literacy significantly moderate the relationship between social motivation and PSR. These findings advance GenAI adoption research by incorporating a relational perspective and underscore, from a managerial standpoint, the strategic importance of user experience design that emphasizes explainability and correctability.

This study aimed to examine the effects of a basic generative artificial intelligence (AI) education program conducted at ___ University in Busan on AI literacy and beauty design competence among adult learners majoring in beauty-related fields. Whereas prior research on generative AI education has primarily focused on elementary and secondary students, university students, or learners in engineering and computer-related majors, this study targets 25 middle-aged and older adult learners in their 40∼60s specializing in beauty studies. In doing so, it integrates the assessment of both AI literacy and major-specific beauty design competence. A single-group pretest–posttest design was employed over a 15-week basic generative AI education program. Data were collected using an AI literacy questionnaire, rubric-based evaluations of midterm and final assignments, and expert validity reviews. Paired t-test results indicated that the overall mean AI literacy score increased significantly from 2.43 to 4.18 (p < .001), with application competence showing the greatest improvement, rising from 2.10 to 4.25. Moreover, beauty design evaluation criteria—including prompt specificity, use of major-specific terminology, and formative completeness—showed overall improvement from the midterm to the final assessment, confirming enhanced major-based digital creative competence. These findings empirically demonstrate the effectiveness of generative AI education for adult learners in beauty-related majors and provide foundational evidence for the development of customized AI literacy and beauty design education models tailored to adult learners.

本研究旨在分析釜山某大学开展的生成式人工智能基础教育对美妆专业成人学习者的 AI素养及美妆设计能力的影响.已有研究多以中小学生,大学生及工程计算机相关专业学生 为主要研究对象的生成式AI教育研究,与已有关于生成式AI教育研究多以中小学生,大学生 及工科·计算机相关专业学习者为主不同,本研究的创新性在于以25名40-60岁中老年美妆专业 成人学习者为研究对象,综合验证其AI素养及专业美妆设计能力.研究对为期15周的生成式 AI基础教育采用单一群体事前-事后设计,综合分析AI素养问卷,基于量规的期中·期末作业 评价及专家效度验证结果.配对样本t检验显示,AI素养整体均值从2.43分显著提升至4.18分 (p<.001),其中应用能力维度从2.10分提升至4.25分,变化最为显著.在美妆设计评价指标 方面,提示词具体性,专业术语使用,造型完成度等均较期中整体提升,证实了专业数字化 创作能力得到显著提升.本研究实证验证了面向美妆专业成人学习者的生成式AI教育效果, 为开发成人定制化AI素养及美妆设计教育模型提供基础数据.

본고에서는 한국의 중문학 전공자가 AI 시대에 능동적으로 대처할 수 있도록 ‘AI 리터러 시’ 교육의 필요성을 설명하고, 중국어와 AI 리터러시를 연계하여 교육하는 방안도 모색해 보 았다. 이는 앞으로 중문학도 AI에 관심을 두고 교육과 연구를 진행해야 학문의 발전과 경쟁력 을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 중문학 전공자도 AI 관련 역량을 갖추어 융합형 인재로 성장 할 수 있기 때문이다. 특히 여기서는 한국의 중문학 전공자를 대상으로 한 AI 리터러시 교육 의 경우 중국인 모국어 화자와 다른 교육 방식이 필요함을 설명하였다. 예를 들면, 1ㆍ2학년 은 기초 중국어 학습에서 AI 관련 기본 어휘와 문장을 자연스럽게 결합하여 학습하고, 3ㆍ4 학년은 중국어 심화 과정과 함께 AI 리터러시를 이해하고 분석하는 별도의 교과 과정을 개설 하여 중국어 기반의 AI 전문 지식과 실무 역량을 동시에 함양하는 것으로 제안해 보았다. 이 러한 중국어와 AI 리터러시 연계 교육은 한국의 중문학 전공자도 중국어 구사 능력 습득과 향상뿐만 아니라, 앞으로의 시대와 사회에 부합하는 역량과 통찰력을 기르는 데 도움이 될 것으로 생각된다. 또한, 여기서는 AI 시대의 흐름에 따라 한국의 중문학 교육이 나아가야 할 방향도 제안해 보았다. 이를 통해 한국의 중문학에서도 전통적인 교육 방식과 AI 기술이 융합 된 새로운 가치를 창출할 수 있다면, 학문적 지평 확장, 직업적 경쟁력 강화 및 미래 사회에 대한 통찰력 함양 등의 다층적인 이점을 얻을 수 있을 것이다.

This study investigates the imperative for Korean students specializing in Chinese language and literature to actively engage with the challenges and opportunities introduced by the era of artificial intelligence(AI). It underscores the critical importance of AI l iteracy education and explores methodol ogies for its integration within Chinese language instruction. The underlying premise is that the advancement and competitiveness of Chinese studies depend on practitioners’ proactive incorporation of AI in their academic and research activities. Moreover, equipping Chinese language majors with AI-related competencies is essential for nurturing interdisciplinary expertise. A central focus of this research is the development of a tailored approach to AI literacy education for Korean students of Chinese, distinct from programs designed for native Chinese speakers. Specifically, it is proposed that underclassmen(freshmen and sophomores) incorporate foundational AI-related vocabulary and sentence structures into their elementary Chinese language curriculum. For upperclassmen(juniors and seniors), the recommendation is to establish specialized courses aimed at deepening their comprehension and analytical skills concerning AI literacy in conjunction with advanced Chinese studies. This pedagogical strategy seeks to foster both AI-specific knowledge grounded in the Chinese language and applicable practical skills. The study contends that this integrated educational framework will not only enhance Korean Chinese majors’ language proficiency but also equip them with the relevant competencies and perspectives necessary for navigating an evolving societal landscape. Furthermore, the paper outlines prospective directions for Chinese studies education in Korea in response to AI-driven trends. By successfully merging traditional educational paradigms with AI technologies, Korean Chinese studies stand to realize multifaceted benefits, including the broadening of academic scope, the strengthening of professional competitiveness, and the cultivation of foresight pertinent to future societal developments.

본 논문은 인공지능 리터러시(AI Literacy)를 도덕과 교육의 설계와 실행에 어떻게 반영해야 하는지를 논의한다. 논문의 주요 내용은 첫째, 인공지능 리터러시의 정의, 교사 역량으로서 인공지능 리터러시의 구 성영역 및 요소에 대한 선행연구를 정리하고 윤리적 역량 관점에서 도 덕과 교육에 대한 함의를 설명한다. 둘째, 인공지능 윤리에 대한 최근 문헌들에서 다루고 있는 인공지능 윤리의 개념, 접근 방법, 사례와 문 제들을 살펴봄으로써 도덕과 교육에서 교사와 학생들이 학습할 주제들 의 경계를 고려한다. 그리고 도덕과 교육의 교육과정에 학습 주제 설 정, 인공지능 기술을 사용한 교육방법, 교사교육에서 인공지능 윤리 역 량강화 방안이라는 과제를 제시한다.

This paper discusses how AI literacy should be reflected in the design and implementation of Moral Education. The main contents of the paper are firstly, the definition of artificial intelligence literacy, the prior research on the constituent areas and elements of artificial intelligence literacy as teacher competency, and the implications for Moral Education from the point of ethical competencies. Secondly, by examining the concepts, approaches, cases and problems of AI ethics covered in recent literature on AI ethics, it consider the boundaries of learning themes that teachers teach and students learn in Moral Education. Based on the results of the discussion, it propose tasks such as selecting and organizing learning themes in the Newly developing curriculum of Moral Education, learning methods using artificial intelligence technology, and ways to strengthen artificial intelligence ethical competencies in teacher education.

본 연구는 대학생의 자기효능감이 AI 리터러시에 미치는 영향을 분석하고, 그 관계 에서 학습참여의 매개효과를 검증하는 데 있다. 이를 위해 인천광역시에 소재한 4년제 대학의 핵심교양 교과목 수강생 326명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 30.0과 PROCESS macro(Model 4)를 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫 째, AI 리터러시는 자기효능감, 학습참여와 유의한 정적 상관을 보였다. 둘째, 학습참 여를 단일 매개변인으로 설정한 모형에서는 자기효능감이 학습참여를 매개로 AI 리터 러시에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 학습참여를 하위요인별로 구분하여 분석한 결과, 효과적인 교수와 협동적 학습은 유의한 매개효과를 보인 반면, 교수학생 상호작용은 매개효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 학습참여 하위 요인 중 고차원학습은 자기효능감과 AI 리터러시 간의 관계에서 가장 큰 매개효과를 나타내 핵심적인 매개 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 대학생의 AI 리터러시 향 상이 단순한 기술 활용 경험이나 참여 수준에 그치지 않고, 학습자가 고차원적 사고와 인지적 처리를 수반하는 학습 경험을 통해 촉진될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 자기 효능감과 AI 리터러시의 관계를 학습참여, 특히 고차원학습의 관점에서 실증적으로 규 명하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 교양교육에서 AI 리터러시 강화를 위한 교수· 학습 설계에 시사점을 제공한다.

This study examined the effect of university students’ self-efficacy on AI literacy and investigated the mediating role of student engagement in this relationship. A survey was administered to 326 students enrolled in core liberal arts courses at a four-year university located in Incheon, South Korea. The collected data were analyzed using SPSS 30.0 and PROCESS macro (Model 4). The results revealed that AI literacy was positively correlated with both self-efficacy and student engagement. When student engagement was entered as a single mediator, self-efficacy was found to partially influence AI literacy through student engagement. Further analyses of the subdimensions of student engagement showed that effective teaching and collaborative learning had significant mediating effects, whereas instructorstudent interaction did not. Notably, higher-order learning exhibited the strongest mediating effect in the relationship between self-efficacy and AI literacy, identifying it as a key mediating factor. These findings suggest that AI literacy can be enhanced through learning experiences that emphasize higher-order thinking and cognitive processing, rather than through superficial participation alone. This study provides practical implications for designing instructional strategies to strengthen AI literacy in higher education, particularly within liberal arts curricula.

본 연구는 대학생의 자기효능감이 AI 리터러시에 미치는 영향을 분석하고, 그 관계에서 학습참여의 매개효과를 검증하는 데 있다. 이를 위해 인천광역시에 소재한 4년제 대학의 핵심교양 교과목 수강생 326명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 30.0과 PROCESS macro(Model 4)를 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫 째, AI 리터러시는 자기효능감, 학습참여와 유의한 정적 상관을 보였다. 둘째, 학습참여를 단일 매개변인으로 설정한 모형에서는 자기효능감이 학습참여를 매개로 AI 리터 러시에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 학습참여를 하위요인별로 구분하여 분석한 결과, 효과적인 교수와 협동적 학습은 유의한 매개효과를 보인 반면, 교수학생 상호작용은 매개효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 학습참여 하위 요인 중 고차원학습은 자기효능감과 AI 리터러시 간의 관계에서 가장 큰 매개효과를 나타내 핵심적인 매개 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 대학생의 AI 리터러시 향 상이 단순한 기술 활용 경험이나 참여 수준에 그치지 않고, 학습자가 고차원적 사고와 인지적 처리를 수반하는 학습 경험을 통해 촉진될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 자기 효능감과 AI 리터러시의 관계를 학습참여, 특히 고차원학습의 관점에서 실증적으로 규 명하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 교양교육에서 AI 리터러시 강화를 위한 교수· 학습 설계에 시사점을 제공한다.

This study examined the effect of university students’ self-efficacy on AI literacy and investigated the mediating role of student engagement in this relationship. A survey was administered to 326 students enrolled in core liberal arts courses at a four-year university located in Incheon, South Korea. The collected data were analyzed using SPSS 30.0 and PROCESS macro (Model 4). The results revealed that AI literacy was positively correlated with both self-efficacy and student engagement. When student engagement was entered as a single mediator, self-efficacy was found to partially influence AI literacy through student engagement. Further analyses of the subdimensions of student engagement showed that effective teaching and collaborative learning had significant mediating effects, whereas instructorstudent interaction did not. Notably, higher-order learning exhibited the strongest mediating effect in the relationship between self-efficacy and AI literacy, identifying it as a key mediating factor. These findings suggest that AI literacy can be enhanced through learning experiences that emphasize higher-order thinking and cognitive processing, rather than through superficial participation alone. This study provides practical implications for designing instructional strategies to strengthen AI literacy in higher education, particularly within liberal arts curricula.

인공지능은 빠른 속도로 발전하고 있으며 인공지능은 단순한 기술의 발달이 아니라 사회 전반의 다양한 측면에서 변화를 가져오고 있다. 기존의 시민성과 인공지능 시대에 요구되는 시민성은 확연히 차이가 있으며 이에 인공지능 교육은 인공지능 시대를 살아갈 전 시민을 대상으로 해야 하며, 원리나 활용뿐 아니라 가치와 태도에 대한 학습도 함께 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 인 공지능 시대를 살아가는 데에 필요한 소양을 인공지능 리터러시로 보고 인공지능 리터러시의 준거를 도출하였다. 또한 인공지능 리 터러시 향상을 위하여 지식, 기능, 태도 관련 교수‧학습모형을 구성하였다. 하나의 프로젝트를 통하여 인공지능 리터러시를 전반적 으로 향상 시킬 수 있는 주요 주제로 ‘설명 가능한 인공지능’을 선정하였다. 본 연구에서 도출한 인공지능 리터러시 준거를 바탕으 로 설명 가능한 인공지능 프로그램을 구성하였고 이는 초등학생을 대상으로 적용 가능하며 인공지능 리터러시 향상을 확인하였다.

Artificial intelligence(AI) is developing rapidly, and AI is not just developing technology, but is bringing about changes in various aspects of society. There is a clear difference between the existing citizenship and the citizenship required in the AI era, so AI education should be aimed at all citizens living in the AI era, and not only principles and utilization but also learning values and attitudes. In this study, the knowledge necessary to live in the AI era was viewed as AI literacy and the criteria for AI literacy were derived. In addition, a teaching and learning model was constructed to improve AI literacy. Through one project, 'Explained artificial intelligence(XAI)' was selected as the main topic that can improve AI literacy overall. An XAI program was constructed based on the AI literacy criteria derived in this study, which was applicable to elementary school students and confirmed the improvement of AI literacy.

초연결과 초지능화로 대표되는 사물지능(AIoT) 시대는 ICT를 넘어 산업 전반의 지능화를 이끌어 내고 있다. 이 러한 사회에 대비한 디지털 인재 양성 정책으로서의 AI 교육은 단순히 AI 기술을 체험하고 원리를 이해하는 것에 그치는 것이 아니라 사물과 AI의 연결과 융합이 창출해내는 가치의 경험으로 이어져야 한다. 하지만 이러한 AIoT 관점에서의 교육에 대한 인식이 아직 미비할 뿐 아니라 교사 역시 관련 역량을 가지고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구자는 파이썬을 활용한 AIoT 교육 프로그램을 개발하여 교사 연수 프로그램에 적용하고 사전, 사후 대응 표본 t-test를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 디지털 인식, 디지털 일반지식, 디지털 활용지식, 디지털 교육학 지식, 디지털 교육내용 지식, AI 인식, AI 학습, AI 시스템을 포함한 디지털・AI 리터러시에서 통계적으로 유의미 한 차이가 있음을 알 수 있었다.

In the AIoT era, characterized by hyper-connectivity and hyper-intelligence, the intelligence of the entire industry is evolving beyond just ICT. AI Education, as a policy to cultivate Digital talent in preparation for this societal shift, should extend beyond mere exposure to AI technology and its principles, and instead lead to an understanding of the value created by the interconnection and convergence of objects with AI. However, current education from an AIoT perspective is lacking, and teachers lack related capabilities. In response, this research developed an AIoT education program using Python, which was implemented in a teacher training program. Its effectiveness was evaluated through pre- and post-intervention sample t-tests. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in Digital and AI Literacy, including digital awareness, digital general knowledge, digital application knowledge, digital pedagogy knowledge, digital educational content knowledge, AI awareness, AI learning, and AI system.

본 연구의 목적은 교과에 대한 태도 향상이 해당 교과의 학업성취도에 영향을 미친다는 선행 연구 결과를 바 탕으로 인공지능교육 프로그램이 초등영재아동의 인공지능 태도 변화를 야기하고 태도의 변화가 소양의 변화를 이끌어 낸다는 사실을 확인하는 것이다. 본 연구에서는 초등영재아동을 대상으로 인공지능교육을 실시하고, 인공 지능에 대한 태도의 변화와 인공지능 소양의 변화에 미치는 영향을 사전-사후 검사를 통하여 분석한 결과, 초등 영재아동들의 인공지능 태도와 소양 모두가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 또한 인공지능 태도의 변화가 인공지능 소양 변화에 통계적으로 유의미한 양적 영향을 미친다는 것을 회귀 분석을 통하여 확인할 수 있었다. 본 연구는 인공지능 태도와 소양을 측정하기 위하여 자기 평가를 사용하고, 상대적으로 적은 수의 표본에 적용 하였다는 한계를 갖고 있지만 생활 속에서 경험해본 인공지능 프로그램을 직접 만들어보는 활동으로도 인공지능 태도나 소양의 변화를 야기할 수 있다는 것도 확인할 수 있었다.

Previous studies showed that an improvement in attitude toward a subject affects academic achievement in the subject. The purpose of this study is to confirm that the AI education program causes changes in the AI attitude of gifted children in elementary school, and that the change in attitude leads to a change in literacy. In this study, we conducted an AI education program for gifted children, and analyze the effect of AI education program on the change in AI attitude AI literacy through pre- and post-test. The result of the analysis showed the statistically significant improvement of AI attitudes. In addition, through regression analysis it was found that the change in AI attitude has a statistically significant direct effect on the change in AI literacy. This study has a limitation in that self-evaluation was used to measure AI attitudes and literacy and conducted to a relatively small number of samples. Even though, it was also confirmed that the activities of making an AI programs experienced in real-life can cause changes in AI attitudes and literacy.

인공지능으로 구현되는 지능과 데이터 및 네트워크 기술에 기반한 지능정보기술의 발전은 사회 전반에 혁신 을 유발하고 광범위한 사회, 경제적 파급력을 보여주고 있다. 이에 국외는 물론 국내에서도 다가오는 미래사회를 이끌어갈 인재 양성을 위해 AI 교육을 서두르고 있는 실정이다. 데이터는 인공지능의 중요한 부분으로서 데이터 를 수집, 처리, 분석하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시는 AI 소양과 더불어 함께 신장 시켜야 할 중요한 역량으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학생의 데이터 리터러시를 키워줄 수 있는 AI 데이터과학 교육 프로그램을 개발하여 이를 실험반에 적용, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 그 효과성을 검증하였다. 그 결과 데이터 리터러시의 네 가지 세부 역량인 데이터 이해, 수집, 분석, 표현에서 모두 통계적으 로 유의미하게 향상된 결과를 나타내어 AI 데이터과학 교육 프로그램이 학생들의 데이터 리터러시 향상에 효과 적임을 알 수 있었다.

The development of intelligent information technology based on intelligence and data and network technology implemented by artificial intelligence has instigated innovation in society as a whole and has shown wide social and economic impact. Therefore, not only overseas but also in Korea, AI education is in a hurry to cultivate talents who will lead the upcoming society. Data is an important part of artificial intelligence, and data literacy, which can collect, process, and analyze data, to make data-based decisions, can be seen as an important competency to be developed along with AI literacy. Therefore, in this study, an AI data science education program that can increase data literacy of elementary school students was developed and applied to the experimental group, and its effectiveness was verified through a pre- and post response sample t-test. As a result, all of the four detailed competencies of data literacy, data understanding, collection, analysis, and expression, showed statistically significant improvement, indicating that the AI data science education program was effective in improving students' data literacy.

본 연구는 AI 포용교육의 핵심 과제를 기술 접근성의 격차를 넘어 ‘상호작용 경험의 격차’ 해소로 재정의하고, 이에 대한 실천적 방안을 모색하였다. 이를 위해 생성형 AI의 예측 불가능한 특성을 고려하여, 학습경험설계 (LXD)의 철학적 관점을 발견적 프레임워크로 적용하였다. 연구 방법으로 정부 주관 전국 단위 AI 포용교육 사업 의 우수 운영기관 사례를 대상으로 선정하여 질적 사례연구를 수행하였으며, CIPP 평가 모형을 연구 방법론의 분 석틀로 활용해 적용 과정을 심층 분석하였다. 연구 결과, AI의 한계를 의도적으로 경험하게 하는 등 LXD 기반의 설계 원리가 학생의 인식을 수동적 ‘답변 도구’에서 능동적 ‘협업 파트너’로 전환시키는 데 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한, 이 과정에서 교사가 기존의 ‘지식 전달자’에서 ‘경험 설계자’로 전환되며 겪는 현실적 딜 레마와 성장 가능성을 발견하였다. 본 연구는 국내 성공 사례와 Harvard AI Pedagogy 등 글로벌 교육 아젠다 간 의 정합성을 입증하고, 실천적 청사진과 교사 역할 재정립 및 AI 포용교육 정책 방향성을 제시함으로써 향후 실무 적 연구의 토대를 마련하였다는 점에 의의가 있다.

This study redefines the challenge of AI inclusive education as bridging the ‘interactional experience gap’ beyond technological access and explores practical strategies through a heuristic Learning Experience Design (LXD) framework. Using a qualitative case study of a top-performing national AI initiative institution, the CIPP model was employed as a systematic analytical framework. Findings suggest that LXD-based principles—specifically intentional exposure to AI‘s limitations—shift students’ perception toward ‘collaborative partners’ and highlight teachers’ transition to ‘experience designers’ amid practical dilemmas. This study holds significance by demonstrating the alignment between domestic successful practices and global agendas like Harvard AI Pedagogy, providing a blueprint and policy directions for future research.

본 연구는 AI 기반 상담 및 상담자 교육 연구의 동향과 쟁점을 파악하기 위해 2012년부터 2025년까지 발표된 국내외 연구 20편을 PRISMA 2020 지침에 따라 체계적으로 고찰하였다. MMAT 2018을 활용한 질 평가를 수행하였으며(κ=0.82), 연구 특성, AI 역할, 효 과, 상담자 인식을 분석하였다. 연구 결과, 첫째, AI 기반 상담 연구의 특성은 2023년 이후 급증(70.0%)하였으며, 상담자 교육(25.0%) 과 아동·청소년(25.0%)을 중심으로 전개되고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 상담 장면에서 AI의 역할은 내담자 개입(55.0%), 상담자 지원(40.0%), 시스템·위기관리 지원(5.0%)으로 나타났다. 셋째, AI 기반 상담의 효과는 우울·불안 감소(g=0.42)와 진로 인식 향상 (g=0.68)에서 유의한 효과를 보였으나, 공감과 관계 형성에서는 한계가 나타났다. 이용자 경험은 접근성과 심리적 진입 장벽 감소 등 긍정적 측면과, 공감 부족 및 신뢰성 우려 등 부정적 측면이 공존하였다. 넷째, AI에 대한 상담자의 인식은 업무 효율화 도구로서의 기 대와 더불어 관계성 약화 및 책임 귀속 문제에 대한 우려가 나타났으며, AI 리터러시와 윤리적 판단력을 핵심 역량으로 인식하였다. 본 연구는 AI를 상담의 보조적 파트너로 위치시키는 하이브리드 모델과 상담자 교육에서 AI 조율 역량 함양의 필요성을 제시하였다.

This study systematically reviewed 20 domestic and international studies published between 2012 and 2025 to examine trends and issues in AI-based counseling and counselor education research, following PRISMA 2020 guidelines. Quality assessment was conducted using MMAT 2018 (κ=0.82), analyzing research characteristics, AI roles, effectiveness, and counselor perceptions. Results showed the following: First, characteristics of AI-based counseling research revealed a surge since 2023 (70.0%), focusing on counselor education (25.0%) and children/adolescents (25.0%). Second, AI's roles in counseling settings were identified as client intervention (55.0%), counselor support (40.0%), and system/crisis management support (5.0%). Third, AI-based counseling showed significant effects in depression/anxiety reduction (g=0.42) and career awareness improvement (g=0.68), although limitations existed in empathy and relationship formation. User experiences revealed both positive aspects such as accessibility and reduced psychological barriers, and negative aspects such as lack of empathy and concerns about reliability. Fourth, counselors' perceptions of AI showed expectations as a work efficiency tool alongside concerns about relationship weakening and responsibility attribution, recognizing AI literacy and ethical judgment as core competencies. This study proposes a hybrid model positioning AI as a supportive partner in counseling and emphasizes the need for developing AI orchestration competencies in counselor education.

본 연구에서는 초등학교 4학년 학생을 대상으로 인공지능에 관한 동화책과 마인크래프트 에듀케이션을 활 용한 8차시 AI교육 동아리 프로그램을 개발하고 적용하였다. 이를 위해 AI4K12 Initiative의 AI+Me 동화책 시리 즈와 Microsoft의 Hour of Code 2023: Generation AI 커리큘럼을 분석하여 교육 내용을 구성하였으며, H초등학 교 4학년 학생 88명을 대상으로 동아리 활동 형태로 프로그램을 운영하였다. 연구 결과, 동아리 수업 만족도는 5점 척도에서 평균 4.5점 이상으로 높게 나타났으며, AI 기술 태도 검사 결과 사전 평균 4.05점에서 사후 평균 4.16점으로 향상되었다. 특히 AI 창의적 활동 영역에서 가장 큰 차이를 보였으며, AI 학습 동기와 AI 흥미 영역 에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 개발된 교육 프로그램은 초등학교 저학년 학생도 동화책을 통해 AI의 핵심 개념을 이해하고, 게임 기반 학습을 통해 실제로 AI를 체험할 수 있다는 점에서 교육적 의의가 있다. 본 연구는 정규 교육과정 외 동아리 활동을 통한 AI 교육의 실제적 적용 사례를 제시함으로써 초등 AI 교육의 다양한 운영 방안을 모색하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study developed and applied an 8-session AI education club program using storybooks about artificial intelligence and Minecraft Education for fourth-grade elementary school students. The educational content was structured by analyzing the AI+Me storybook series from the AI4K12 Initiative and Microsoft's Hour of Code 2023: Generation AI curriculum, and the program was implemented as a club activity for 88 fourth-grade students at H Elementary School. The results showed that club activity satisfaction was high, with an average score of 4.5 or higher on a 5-point scale, and AI technology attitude test results improved from a pre-test average of 4.05 to a post-test average of 4.16. Particularly, the AI creative activities domain showed the greatest improvement, and statistically significant improvements were confirmed in the AI learning motivation and AI interest domain. The developed educational program has educational significance in that lower-grade elementary school students can understand core AI concepts through storybooks and actually experience AI through game-based learning. This study is expected to contribute to exploring various operational methods for elementary AI education by presenting a practical application case of AI education through club activities outside the regular curriculum.

This study explores university students’ perceptions, willingness, and concerns regarding the use of Generative Artificial Intelligence (GenAI) technologies—such as ChatGPT—in higher education across India. A survey design involving 1,197 undergraduate and postgraduate students from diverse disciplines was employed to assess their familiarity, attitudes, and expectations toward GenAI. Findings reveal that most students possess a strong understanding of GenAI’s capabilities and limitations, recognizing its potential to enhance personalized learning, research efficiency, and writing support. Students appreciated GenAI’s accessibility, time-saving features, and ability to provide 24/7 assistance, aligning with previous studies (Atalas, 2023; Berg, 2023). However, notable concerns emerged regarding the reliability, transparency, privacy, and ethical implications of AI use, echoing issues raised by Peres et al. (2023). Participants also expressed apprehension about over-reliance, diminished creativity, reduced social interaction, and future job insecurity (Ghotbi et al., 2022). Overall, the findings highlight the need for responsible GenAI integration in education through enhanced AI literacy, ethical guidelines, and adaptive pedagogical strategies (Biggs, 2011). By addressing students’ diverse perspectives, institutions can leverage GenAI to improve teaching, learning, and preparation for an AI-driven future.