Earticle

본 연구는 인공지능(AI) 기술에 대한 중고령층 소비자의 인식을 파악하고, 이에 영향을 미치는 요인을 분석하 였다. 중고령층 소비자의 사회경제적 특성과 디지털 역량이 AI 기술에 대한 긍정적, 부정적 인식에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고, 그 영향력이 AI 서비스 이용경험 의해 조절되는지 검증하였다. 분석자료는 2023년 디지털정 보격차 실태조사 원자료이고, 만 55세 이상 응답자 중 인터넷과 스마트폰을 이용하는 1,905명으로 분석대상으로 하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중고령층 소비자의 연령, 교육수준, 월평균가구소득에 따라 AI 기술에 대한 긍정적, 부정적 인식 모두 유의한 차이가 나타났다. 둘째, AI 기술에 대한 긍정적 인식은 중고령층 소비자의 디지털기술 활용역량, 디지털 기술에 대한 태도, 디지털기기 이용효능감에 따라 유의한 차이가 나타났다. 부정적 인식은 디지털기술 활용역량, 디지털기술에 대한 태도에 따라 유의한 차이가 나타났다. 셋째, 중고령층 소비자의 연령이 증가할수록, 중졸 이 하보다는 고졸일 때, 월평균가구소득이 높을수록, 디지털기술 활용역량이 높을수록, 디지털기술에 대한 태도가 호의적일수록 AI 기술에 대한 긍정적 인식이 높아졌다. AI 서비스 이용경험의 조절효과는 디지털기술 활용역량 에서만 나타났다. 넷째, 연령이 증가할수록, 디지털기기 이용효능감이 높을수록 AI 기술에 대한 부정적 인식은 감 소했고, 디지털기술 활용역량이 높을수록, 디지털기술에 대한 태도가 호의적일수록 AI 서비스에 대한 부정적 인식 도 증가했다. 조절변수로 투입된 AI 서비스 이용경험 유무 변수도 통계적으로 유의했고, AI 서비스 이용경험의 조절효과는 디지털기술에 대한 태도와 디지털기기 이용효능감에서 나타났다.

This study investigates the perceptions of middle-aged and older consumers toward artificial intelligence (AI) technologies and examines the factors influencing these perceptions. Specifically, it explores how socioeconomic characteristics and digital capability affect both positive and negative perceptions of AI among consumers aged 55 and older, and whether these effects are moderated by their experiences with AI services. The analysis is based on raw data from the 2023 Digital Divide Survey in Korea and includes a sample of 1,905 respondents who use the internet and smartphones. The findings reveal several key patterns. First, age, education level, and monthly household income significantly affect both positive and negative perceptions of AI technology. Second, positive perceptions are significantly associated with higher digital skill levels, more favorable attitudes toward digital technologies, and greater digital device self-efficacy. Negative perceptions are influenced by digital skill levels and attitudes toward digital technologies. Third, positive perceptions of AI are more likely among older respondents with higher income, higher educational attainment (particularly high school graduation or above), greater digital skills, and more favorable attitudes toward digital technology. A moderating effect of AI service experience was found only in the relationship between digital skills and positive perception. Fourth, negative perceptions of AI decrease with age and higher digital device self-efficacy, but increase with greater digital skills and more favorable attitudes toward digital technologies. Experience with AI services was also statistically significant as a moderator, particularly in relation to attitudes toward digital technologies and digital self-efficacy. These results suggest the importance of tailored digital education and inclusive AI service design for the aging population.

While existing research has focused on how algorithm experiences drive regulation demand, we know little about whether regulation support can reshape algorithm perceptions in return. Using three-wave panel data (2022-2024, N = 2,269) from the Intelligent Information Society User Panel Survey (KCC & KISDI, 2022-2024), we examined bidirectional relationships between YouTube algorithm perception and regulation support. We found temporal asymmetries between transparency and accountability regulations. For forward effects?where negative experiences trigger regulation demand?transparency operated from the outset and strengthened over time, while accountability emerged only later. Reverse effects?where regulation expectations reshape evaluations-- traced opposite trajectories. Transparency gradually improved perceptions, whereas accountability faded. We also found that dimension-specific digital competence patterns. Low rights protection competence users initially demanded stronger regulation but converged with high-competence users, while reverse effects diverged, benefiting only high-competence users. Critically, low critical understanding competence users supporting accountability regulations exhibited decreased harm perception. Our findings advance algorithmic governance and inform competence-tailored regulation communication strategies.

This study examined public perceptions of generative AI through the analysis of user comments on YouTube news videos regrading generative AI from three major South Korean broadcasting networks. Using structural topic modeling, 56,708 comments from 105 news videos were analyzed. Among nine distinct topics that emerged, the top three prevalent topics centered on labor market change, AI control concerns, and service automation benefits. Temporal analysis revealed evolving discourse patterns. Employment-related concerns peaked after the release of ChatGPT's but subsequently declined; three topics gained increasing prominence including human-centered AI development, control concerns, and educational applications. These findings offer theoretical and practical implications for individuals, organizations, and institutions adopting generative AI.

본 연구는 장애인을 위한 인공지능기술의 개발이 가속화되고 있는 가운데 장애인이 실제로 인공지능기술을 어떻게 인식하는지를 확인하고자 하는 목표로 진행되었다. 특히 장애인의 새로운 정보 접근을 가능하게 하는 사회적 자본의 효과와 신기술 수용 역량의 매개 효과를 검증하고자 하였다. 이를 확인하기 위하여 2019년 디지털정보격차실태조사 자료에서 총 2,071명의 장애인 표본을 활용하였다. 매개분석을 위해 위계적 회귀분석을 실시하고, 부트스트래핑 방식을 사용하여 매개효과의 유의성을 확인하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 장애인의 사회적 자본은 인공지능기술 활용 인식에 정적 영향을 주었다. 둘째, 신기술 수용 역량은 사회적 자본과 인공지능기술 활용 인식의 관계를 매개하였다. 셋째, 인공지능기술 활용 인식은 뇌병변장애인에게 낮았고, 시각장애인에게는 신기술 수용 역량과 함께 투입되었을 때 유의미하게 높았다. 넷째, 고학력자, 수도권 거주자, 관리자 및 사무종사자의 인공지능기술 활용 인식이 긍정적이었다. 연구 결과를 토대로 장애인의 기술 역량 증진과 사회적 관계의 확장이 함께 필요하다는 점과, 기술 개발 과정에 장애인의 목소리가 반영되어야 함을 제언하였다.

This study aims to investigate how disabled people actually perceive AI technology amid the accelerating development of artificial intelligence technology for disabled people. In particular, we intended to verify the effectiveness of social capital that enables new information access for disabled people and the mediating effect of new technologies acceptance capacity. To this purpose, 2,071 disabled samples were used in the Digital Divide survey in 2019. We conducted hierarchical regression analysis for mediated analysis, and tested the significance of the mediated effect using the bootstrapping method proposed by Preacher and Hayes(2004). The results are as follows: First, the social capital effected positively on the perception of AI technology. Second, new technology acceptance capacity mediated the relationship between social capital and perception of AI technology. Third, the perception of AI technology was lower for people with brain lesions, and higher for people with visual impairments. Fourth, the perception of AI technology was positive for highly educated people, residents of metropolitan area, managers and office workers. Based on the results, we suggested that the technology capacity of the disabled are needed with the expansion of social relationships, and that the voices of disabled people should be reflected in the AI development process.

AI 스피커의 판매량이 빠른 속도로 증가하는 가운데, AI 기술은 우리 일상에 더욱 깊숙이 스며들어 보편화되고 있다. 본 연구에서는 AI 스피커 이용의 이면에 존재하는 이용동기가 무엇인지를 탐색하고, 이러한 동기를 비롯하여, AI 스피커에 대한 관계 유형에 대한 인식이 AI 스피커 이용에 따른 즐거움에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 연구 결과, 대화동기, 유행선도동기, 효율성동기, 오락동기의 네 가지 동기가 존재하는 것으로 나타났고, 네 가지 동기 중에서 유행선도동기, 효율성동기, 오락동기의 세 가지 유형이 모두 즐거움에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, AI 스피커에 대한 관계 유형중에서는 비서·보조자 유형에 대한 인식만이 즐거움에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과들은 향후 AI 스피커의 인터랙션 디자인이 추구해야 할 방향에 관한 실무적 시사점을 제공한다.

Artificial intelligent (AI) smart speaker sales have increased rapidly, and AI technology has become more pervasive in our daily lives. This study explored motivations for smart speaker use and examined how motivation and relationship type with AI speakers affect enjoyment. Smart speaker use is primarily motivated by conversational, trend-leading, efficient, and entertaining factors. Among these four, trend-leading, efficient, and entertaining factors positively influenced users' enjoyment. However, among the three types of relationship with AI speakers, only the assistant/helper type affected enjoyment. The results of the current study provide practical implications for future directions in AI speaker interaction design.

AI가 발전을 거듭할수록 인간의 편의를 위한 AI의 사용 범위가 확장되고 있으나 이에 맞는 윤리적 문제에 대한 논의와 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 AI와 관련된 윤리적 이슈 중 AI가 책임의 주체가 될 수 있는지, 그리고 어떤 양상으로 책임을 지우는지를 알아보고자 하였다. 구체적으로, 인간 서비스와 비교하여 AI가 제공한 서비스 실패에 대해 사람들이 책임성을 어떻게 느끼는지를 책임 주체별로 확인하고 도덕적 기반의 조절 효과를 알아보았다. 심리치료 실패 시나리오를 제공한 연구 1의 결과, 서비스 제공자(AI/인간)에 따라 책임 주체(서비스 제공자, 관련 기관, 사용자)별 책임 정도에 대한 지각이 달라짐을 확인하였다. 또한, 도덕적 기반 중 공평함과 규범존중이 서비스 제공자와 사용자 책임지각 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 구체적으로, 공평함과 규범존중의 가치를 낮게 평가하는 경우에만 인간의 치료실패보다 AI에 의한 치료실패에서 사용자의 책임을 적게 지각하는 것으로 나타났다. 정부의 세무업무 실패 사례를 제시한 연구 2의 결과, 정부, 서비스 제공자, 사용자 순으로 책임을 높게 지각하였는데, 인간보다 AI에 의해 세무 서비스 실패가 발생했을 경우, 서비스 제공자의 책임은 낮게, 정부의 책임은 높게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 도덕적 기반 중 규범존중의 조절효과가 나타났는데, 규범존중의 가치를 낮게 지각하는 경우 인간보다 AI조건에서 서비스 제공자의 책임을 낮게 평가하였다. 이러한 결과는 AI가 도덕적 책임의 주체가 될 수 있는지와 도덕적 판단에서 나타나는 차이를 이해하는데 기여할 것으로 기대된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 시사점을 논의하였다.

As AI usage is expanding for human convenience, ethical discussions on this issue remain insufficient. This study examined whether AI can bear responsibility and how people perceive it to take responsibility. In specific, by comparing AI service failures to those of humans, we focused on how the perceived responsibility is for each agent (service provider, organization, or user) and tested the moderating role of moral foundations. In Study 1, where a psychological treatment failure scenario was given, results showed that according to the service provider (AI or human) responsibility perceptions of the service provider, organization, and user varied. Fairness and respect for norms moderated the relationship of service provider type and user responsibility perception. In specific, when these values were rated low, users felt less responsible for AI failures than human failures. Study 2, involving a scenario on the government tax failures, found that responsibility was attributed the highest for the government, followed by service providers and users. AI failures led to lower provider responsibility and higher government responsibility. Respect for norms also showed moderationed perceptions, with lower values further reducing the perception of provider responsibility under AI conditions compared to that of human. These findings contribute to the understanding of whether AI can be held morally responsible and how moral judgment differs depending on the nature of the agent. Limitations and implications of the study are also discussed.

본 연구는 대학생들의 AI 활용 특성과 인식을 분석하여 대학도서관의 AI 리터러시 교육 방향을 모색하는 것을 목적으로 A대학의 5개 단과대학 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 학생들은 주로 과제 및 보고서 작성, 시험공부, 창의적 아이디어 생성을 위해 AI를 활용하고 있었으며, AI 사용은 용이하다고 인식하였으나 별도의 학습 필요성은 낮게 평가하였다. AI의 학습 기여도는 긍정적으로 평가되었으나 생성 정보의 신뢰성은 낮게 인식되었고, 윤리적 측면에서는 AI가 학업 공정성에 미치는 영향을 과소평가하는 경향이 있으며, 심리적 측면에서는 AI가 학업 스트레스 완화에 긍정적 영향을 미치며 불안감은 상대적으로 크지 않았다. 단과대학별로는 AI 기술 수용과 활용, 윤리적·심리적 태도에서 유의미한 차이가 있었는데, 융합공과대학은 AI를 적극적으로 수용하고 활용한 반면 사범대학은 윤리적 문제에 더 민감하게 반응하였다. 대학도서관의 AI 리터러시 교육 필요성은 높게 평가되었으며, 정보 신뢰성 검토와 학습 활용법에 대한 교육 수요가 높아 이를 포함한 단과대학별 맞춤형 교육 프로그램 개발이 요구된다.

This study conducted a survey of students from five colleges at University A to analyze college students' AI usage patterns and perceptions, aiming to explore directions for AI literacy education in academic libraries. Students primarily used AI for writing assignments and reports, exam preparation, and creative idea generation, and while they found AI easy to use, they rated the need for separate AI training low. Although AI's contribution to learning was positively evaluated, the reliability of AI-generated information was perceived as low. In terms of ethical aspects, students tended to underestimate AI's impact on academic fairness, while psychologically, AI had a positive effect on reducing academic stress with relatively low anxiety levels. There were significant differences among colleges in AI technology acceptance, usage, and ethical-psychological attitudes - the College of Convergence Engineering actively embraced and utilized AI, while the College of Education showed more sensitivity to ethical issues. The need for AI literacy education in academic libraries was highly rated, with high demand for education in verifying information reliability and learning applications, suggesting the need to develop customized educational programs by college that incorporate these elements.

본 연구는 공공도서관 사서의 AI 직업위협 인식이 적극·소극 대응 전략에 미치는 영향을 매개경로 분석을 통해 실증적으로 규명함으로써, AI 시대 사서 직군의 인력관리와 AI 적응 정책 수립에 필요한 이론적·실증적 근거를 제공하는 것을 목적으로 한다. 전국 공공도서관 사서 337명을 대상으로 온라인 설문을 실시하고, AI 직업위협 인식을 매개변수로 설정한 매개모형을 검증하였다. 분석 결과, 비정규직 사서는 정규직 사서에 비해 AI 직업위협을 유의하게 더 강하게 인지하였으며(β=.249, p<.001), AI 직업위협 인식은 적극 대응을 약화시키고(β=-.131) 소극 대응을 강화하는(β=.442) 비대칭적 영향을 미쳐 학습된 무력감 패턴이 경험적으로 확인되었다. 고용 형태가 적극 대응에 미치는 영향은 AI 직업위협 인식에 의해 완전매개되었고, 소극 대응에 미치는 영향은 부분매개(VAF=43.2%)되었다. 또한 AI 자기효능감, AI 사용·교육 경험은 적극 대응을 촉진하는 핵심 자원으로 작용하였다. 이는 비정규직 사서의 적극 대응 부족이 신분 차이의 직접 결과가 아니라 위협 인지를 통해 작동함을 보여주며, 사서 직군의 AI 적응 정책이 고용 안정성 확보와 위협 인지 관리를 동시에 다뤄야 함을 시사한다.

This study empirically analyzes how public librarians' perception of AI as a job threat influences their active and passive coping strategies through mediation path analysis, with particular attention to the mediating pathway linking employment status to coping behavior. The ultimate aim is to provide theoretical and empirical foundations for human resource management and AI adaptation policies for librarians in the AI era. Despite growing concern that artificial intelligence may displace or transform librarian work, prior research has rarely examined how perceived threat translates into differentiated behavioral responses among librarians with varying employment conditions. To address this gap, an online survey was conducted with 337 librarians working at public libraries nationwide, and a mediation model was tested using AI job threat perception as the mediating variable. The results show that non-regular librarians perceived significantly higher levels of AI job threat than their regular counterparts (β=.249, p<.001). AI job threat perception exerted asymmetric effects on coping behavior, weakening active coping (β=-.131) while strengthening passive coping (β=.442), thereby empirically confirming a learned helplessness pattern. The effect of employment status on active coping was fully mediated by AI job threat perception, whereas its effect on passive coping was partially mediated (VAF=43.2%). In addition, AI self-efficacy and prior AI use and training experience emerged as key personal resources that facilitate active coping. These findings indicate that the lack of active coping among non-regular librarians is not a direct consequence of employment status itself but operates through threat perception, suggesting that AI adaptation policies for the librarian workforce must simultaneously address employment security and the cognitive management of threat perception.

본 연구는 AI융합교육을 전공하는 초등교원의 AI에 대한 교육적 인식과 AI융합교육 역량을 분석하여 AI융합교 육 전공의 커리큘럼 구성 방향과 지원 방안을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 서울특별시 소재 A교육대학 교 교육전문대학원에서 AI융합교육을 전공하는 초등교원 36명과 비전공 초등교원 35명을 대상으로 AI에 대한 교 육적 인식과 AI융합교육 역량을 설문하고 보충 면담을 실시하였다. 각 검사의 영역별 응답을 분석하고, 비전공 교 원과의 차이를 비교하기 위해 독립표본 t-검정을 실시하여 집단 간 통계적 유의성을 확인하였다. 연구 결과는 첫 째, AI에 대한 교육적 인식에서 전공 교원은 비전공 교원에 비해 전반적으로 AI에 대한 관심도가 높고, 교과와의 관련성, 사회적 영향, 기회, AI 교육 및 교원 연수의 필요성 등을 높게 인식하고 있음을 확인하였다. 둘째, 전공 교 원은 비전공 교원과 비교하여 AI융합교육 역량의 소양, 활용, 가치 세 영역 모두 비교적 높은 점수를 보여 AI융합 교육에 대한 효능감 및 긍정적인 인식을 가지고 있음을 확인하였다. 연구 결과를 바탕으로 시사점을 도출하고 AI 융합교육 전공 커리큘럼 구성 및 교원 역량 함양을 위한 지원 방안을 제안하였다.

The purpose of this study is to analyze the educational perception of AI and AI convergence education competency of elementary school teachers majoring in AI convergence education. A survey was conducted on the educational perception of AI and AI convergence education competency of 36 elementary school teachers majoring in AI convergence education and 35 elementary school teachers without majoring in AI convergence education at the Graduate School of Education of A University of Education in Seoul, and supplementary interviews were conducted. In order to compare the differences between groups, an independent sample t-test was conducted to confirm statistical significance. The results of the study showed that, first, majoring teachers had a positive educational perception of AI overall compared to non-majoring teachers. Second, they also showed relatively high scores in AI convergence education competency. Based on the results of the study, we proposed a support plan for organizing the AI convergence education major curriculum and fostering teacher competency.

본 연구는 중등음악교사의 AI 테크놀로지 활용 실태와 인식 및 AI 관련 테크놀로지 교수내용지식(TPACK) 역량을 알아보고자 하였다. 현직 중등음악교사를 대상으로 온라인 설문을 실시하였으며, 총 106명의 음악교사가 연구에 참여하였다. 수집된 응답은 연구 문제에 따라 빈도분석, 기술통계, 교차분석, t-검정, 분산분석, 상관관계분석 및 선형회귀분석 처리하였으며, 연구 결과의 요약은 다음과 같다. 첫째, 중등음악교사의 AI 테크놀로지 활용 실태를 살펴본 바 음악교사의 94%가 음악과 관련된 AI 테크놀로지를 인지하고 있었으며, 교사가 인지하고 있는 테크놀로지는 조작 경험을 거쳐 음악수업에서의 활용으로 이어졌다. 둘째, 중등음악교사의 75%는 AI 테크놀로지 활용 교수 경험을 가지고 있었으며, 주로 음악의 창작 활동에서 AI 테크놀로지를 활용하였다고 응답했다. 셋째, 중등음악교사는 음악교과에서 AI 테크놀로지의 활용에 대해 긍정적 의사를 가지고 있었다. AI 테크놀로지 활용 의사에 영향을 주는 요인으로는 ‘교실 환경’과 ‘교사 자신의 AI 테크놀로지 조작 숙련도’라고 답했다. 넷째, 중등음악교사의 70%는 AI 테크놀로지 관련 교육 및 학습 경험을 가지고 있었다. 개인적으로 학습에 참여한 경험은 교사의 테크놀로지 활용 의사와 TPACK 역량에 유의한 영향을 주었다. 다섯째, 중등음악교사의 AI 관련 TPACK 역량에서 TK는 보통 수준으로 나타났으나, TK와 타 지식이 통합되는 영역은 모두 낮은 결과를 보였다. 이는 테크놀로지의 통합이 교사의 PCK를 저해하며, 음악교수·학습 방법과 AI 테크놀로지 통합에 어려움이 있음을 시사한다. 본 연구의 결과를 토대로 중등음악교사의 AI 테크놀로지 역량 강화 및 교수내용지식(PCK)과의 통합적인 접근을 위한 교육 및 학습 기회의 제공이 필요함을 제언하였다.

The purpose of this study was to investigate the actual state and perception of AI technology use by secondary school music teachers and the competence of AI-related technology teaching content (TPACK). An online survey was conducted on incumbent secondary school music teachers, and a total of 106 music teachers participated in the study. The collected responses were processed by frequency analysis, descriptive statistics, cross-analysis, t-test, variance analysis, correlation analysis, and linear regression analysis according to the research problem, and the summary of the research results is as follows. First, looking at the actual use of AI technology by secondary music teachers, 94% of music teachers were aware of AI technology related to music, and the technology recognized by teachers led to the use of AI technology in music classes through manipulation experience. Second, 75% of secondary music teachers responded that they had teaching experience using AI technology and that they mainly used AI technology in music creative activities. Third, secondary music teachers had a positive intention to use AI technology in music subjects. They answered that the factors influencing the intention to use AI technology were 'classroom environment' and 'the teacher's own AI technology manipulation skill level'. Fourth, 70% of secondary music teachers had education and learning experience related to AI technology. Personally, the experience of participating in learning had a significant influence on the teacher's intention to use technology and TPACK competency. Fifth, in the AI-related TPACK competency of secondary music teachers, TK was at a normal level, but all areas where TK and other knowledge were integrated showed low results. This suggests that the integration of technology hinders teachers' PCK, and there are difficulties in integrating music teaching and learning methods and AI technology. Based on the results of this study, it was suggested that it is necessary to provide education and learning opportunities for secondary music teachers to strengthen their AI technology capabilities and for an integrated approach with teaching content knowledge (PCK).

4차 산업혁명의 중심에는 인공지능이 있다. 미래 인공지능 기반 사회에 필요한 역량을 기르기 위해 교육은 변 화해야 한다. 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 Teachable machine을 활용한 인공지능 체험 수업을 개발 및 적용하고, 학생들의 인공지능 흥미도 및 이해도 변화를 분석하였다. 총 10차시의 인공지능 수업 중 4차시는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 이용하였고, 6차시는 Teachable machine 체험을 중심으로 진행하였다. 프로그램 적용 전과 후에 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도를 검사하였으며 양적 연구와 질적 연구를 동시에 진행하였 다. 연구 결과, 프로그램 적용 후 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도가 모두 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구 결과를 바탕으로 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 후속 연구를 제언하는 바이다.

Artificial intelligence is at the heart of the Fourth Industrial Revolution. Education must change in order to develop the capabilities necessary for future AI-based societies. This study developed and applied artificial intelligence experience classes using Teachable machine to elementary school students, and analyzed changes in artificial intelligence understanding and interest among students. Among the 10 artificial intelligence classes, 4 classes used various artificial intelligence education platforms, and 6 classes focused on Teachable machines. Before and after the application of the program, students' interest and understanding in artificial intelligence were examined. Quantitative and qualitative studies were conducted together. Studies have shown that both students' interest and understanding of artificial intelligence has improved since the application of the program. Furthermore, based on the findings, we propose a follow-up study for the development of artificial intelligence training programs.

본 연구의 목적은 AI 활용에 대한 일선 미술치료사들의 인식을 파악하고 시사점을 도출하고자 함이며, 이에 따른 연구문제는 “미술치료사들의 임상경력에 따른 AI 활용 인식의 차이는 어떠한가?”이다. 연구대상은 온라인 정보 수집에 동의한 미술치료사들이다. 조사는 구글폼을 활용한 온라인 설문 조사방법으로, 2024년 1월 6일부터 1월 12일 사이에 실시 후, 모든 문항에 성실히 응답한 236개의 설문응답을 본 연구의 분석 자료로 활용하였다. 검사도구는 총 4개의 영역으로 ① AI에 대한 관심도 ② AI 활용에 대한 영향력 ③ AI 활용에 대한 유용성 ④ AI 활용에 대한 적용성으로 구성되었다. 통계처리는 SPSS 프로그램을 사용하여 인구통계학적 특성과 일반적 특성을 분석하기 위해 일차적으로 빈도분석을 진행하였으며, 임상경력에 따른 인식 차이를 확인하기 위하여 교차분석과 분산분석을 실시하였다. 연구결과 AI 활용에 대한 관심도 측면에서는 경력이 적은 미술치료사들이 더욱 민감하게 관심을 기울이는 것으로 파악되었으며, 영향력 측면에서 경력이 많은 미술치료사와 경력이 적은 미술치료사의 인식 차이를 두드러지게 확인할 수 있었다. 유용성 측면에서는 자료수집 및 객관적 정보 제공에 대한 욕구가 파악되었으며, 적용성 측면에서는 AI 관련 교육 및 기술 습득에 대한 필요성이 제기되었다. 이러한 내용을 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점에 대하여 논의하였다.

The purpose of this study was to understand front-line art therapists’ perceptions of AI use and derive implications. The resulting research question was “What are the differences in art therapists’ perception of AI use according to their clinical experience?” The study subjects were art therapists who agreed to collect online information. The study surveyed online using Google Forms, and conducted between January 6 and January 12, 2024. 236 survey responses that faithfully responded to all questions were used for analysis. The inspection tool consisted of four areas: ① Interest in AI, ② Influence on AI utilization, ③ Usefulness in AI utilization, and ④ Applicability to AI utilization. For statistical processing, frequency analysis was performed primarily to analyze demographic and general characteristics using the SPSS program, and cross-analysis. Then variance analysis were conducted to confirm differences in perception according to clinical experience. As a result of the study, in terms of interest in using AI, art therapists with less experience were more sensitive, and in terms of influence, a noticeable difference in perception between art therapists with more experience and less experience was confirmed. In terms of usefulness, the need for data collection and provision of objective information was identified, and in terms of applicability, the need for AI-related education and technology acquisition was raised. Based on these details, the significance and limitations of this study were discussed.

PURPOSE: This study aimed to analyze the effects of knowledge, perception, and attitude toward artificial intelligence (AI) on the intention to use AI among physical therapy students, providing foundational data for the development of an educational foundation for future clinical AI applications. METHODS: This descriptive survey study was conducted with 155 students enrolled in the physical therapy departments of four universities located in Seoul and Gyeonggi Province. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed using independent t-tests, one-way ANOVA, Pearson correlation, and multiple regression analysis. RESULTS: Perception (β = .278, p = .025) and attitude (β = .613, p < .001) toward AI significantly predicted have a significant effect on the intention to use AI, while knowledge (β = .041, p = .400) did not show a statistically significant effect. The variance explained of the regression model was 46.7%. These findings suggest that the higher the positive perception and attitude toward AI, the stronger the intention to utilize AI technology in the future. CONCLUSION: It is necessary to implement systematic educational programs within the physical therapy curriculum to foster positive perceptions and attitudes toward AI. Additionally, given the current limited application of AI in clinical practice, further research and educational efforts are required to bridge the gap between theoretical knowledge and practical use.

본 연구는 디지털 전환기에 중년 여성이 겪는 존재론적 불안과 관계적 단절에 대한 대안으로 대행선사의 한마음 오공(五共) 사상에 기반한 생성형 AI 활용 심상유도명상 프로그램의 경험 양상과 의미를 탐구하였다. 이를 위해 중년 여성 6명을 대상으로 8회기 프로그램을 실시하였 으며, 질적 다중사례연구 방법을 통해 변화의 의미구조를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 이미지는 내면 심상을 가시 화하는 매개체로서 무의식의 객관화와 자기 인식을 촉진하였으며, 이는 자기 탐색의 토대가 되었다. 둘째, 소모적 자아 동일시에서 탈피하여 주체적 자기인식을 확장하는 과정은 오공 사상의 공생(共生) 및 공체(共體)의 가치와 맞닿아 있음을 확인하였다. 셋째, 타자에 대한 수용성 과 상호주관성이 심화되는 양상은 공심(共心)과 공용(共用)을 통해 폐쇄적 관계 구조가 상호연결적 구조로 재구성되는 과정으로 해석되었다. 넷째, 존재적 연결성에 기반한 생명 에너지의 순환과 실천 의지의 발현은 공체(共體)와 공식(共⻝)의 가치가 내면화되어 전인적 주체성 확립으로나아가는경로를보여주었다.본연구는전통사상과첨단기술을융합하여현대적상담및명상실천모델의활용가능성을탐색하 고, 관련 분야의 학술적·실천적 논의의 확장에 기여하고자 하였다.

This study explores the perceived therapeutic meanings and relational changes associated with a generative AI-integrated guided imagery meditation program based on Seon Master Daehaeng’s Hanmaum Ogong philosophy. Designed for middle-aged women facing existential anxiety and relational disconnection, this research employs a multiple-case study of six participants over eight sessions to examine their transformational experiences. The results are as follows: First, generative AI facilitates the visualization and objectification of the unconscious. Second, the shift toward autonomous self-perception reflects the values of Gongsaeng and Gongche. Third, intersubjective receptivity reconfigures relational patterns via Gongsim and Gongyong. Fourth, the circulation of life energy, based on existential connectivity and practical will, reveals a pathway to holistic subjectivity, internalizing the values of Gongche and Gongsik. By synthesizing traditional philosophy with cutting-edge technology, this research proposes a modern framework for counseling and meditation, broadening both academic and practical discourse.

본 연구는 인공지능(AI) 및 확장현실(XR) 기술이 전통적 명상 서비스에 통합되는 양상을 학술, 시장, 대중 인식의 차원에서 다각적으로 분 석하고자 하였다. 연구방법은 PCC(Population, Concept, Context) 프레임워크에 기반한 5단계 주제범위 문헌고찰(2017–2026)을 수행 하였으며, 글로벌 시장 동향에 대한 환경 스캐닝과 네트워크 분석 기반의 빅데이터 소셜 리스닝을 병행하였다. 그 결과 AI 개입 수준은 수동적 전달(Passive Delivery), 반응적 적응(Reactive Adaptation), 자율적 생성(Autonomous Generation)의 세 단계로 범주화되었으 며, 주요 시장 특성과 함께 기술적 기대감, 사용자 저항을 포함한 대중 담론의 핵심 주제가 확인되었다. 결론적으로, 본 연구는 과학적 근거와 시장성을 축으로 한 4사분면 격차 분석 모델을 제안하여 이론, 산업, 대중 인식 간의 불일치를 시각화하였으며, 이를 바탕으로 디지털 명상 서 비스의 향후 발전 방향과 윤리적 고려사항을 제시하였다.

Purpose: This study conducts a multi-perspective analysis of the integration of artificial intelligence (AI) and extended reality (XR) into traditional meditation services across academic, market, and public dimensions. Methods: A five-stage scoping review (2017?2026) was performed using the PCC framework, complemented by environmental scanning of global market trends and big data social listening via network analysis. Results: The research categorized AI interventions into three levels?Passive Delivery, Reactive Adaptation, and Autonomous Generation?while identifying key market specifications and public discourse themes, including technological expectations and user resistance. Conclusion: A four-quadrant gap analysis model based on scientific evidence and marketability was proposed to visualize discrepancies among theory, industry, and perception, providing strategic directions and ethical considerations for the future development of digital meditation services.

AI 기술발전에 따라 우리나라 학교 교육과정에도 AI 교육이 도입된다. 본 논문에서는 예비교사들의 AI 교육 을 위해 AI와 AI 교육에 대한 예비교사들의 인식을 분석하였다. 이를 위해 AI 교육 인식 설문도구를 사용하여 AI 학습경험, AI 교육 관심도 및 전공학과에 따라 AI에 대한 생각, 초등 AI 교육 필요성, AI 교육에 대한 저항 감에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과, AI 교육을 받은 학생일수록 AI 교육 관심도가 높을수록 전 공학생일수록 AI를 긍정적으로 인식하고 본 AI 교육에 대한 저항감이 낮으며 초등 AI 교육이 필요하다고 생각 하였다. AI 학습이 학습자들의 AI 인식에 중요한 요인으로 작용되므로 교원양성대학의 AI 교육이 체계적으로 진행될 수 있도록 AI 교육과정 등이 연구되어야 할 것이다.

With the development of AI technology, AI education will be introduced into Korean school curriculum. Therefore, in this thesis, for the AI education of pre-service teachers, we first analyze the perception of AI and AI education by pre-service teachers. We used the Questionnaire on AI education awareness to analyze how AI learning experiences, interest in AI education, and major departments affect thinking about AI, the need for AI education in elementary school, and negative perception of AI education. As a result of the analysis, the more students who have received AI learning, the higher their interest in AI education, the more major students, they perceived AI positively, had low resistance to AI education, and thought that elementary AI education was necessary. AI learning is an important factor in learners' perception of AI, the AI curriculum should be researched so that AI education of teacher’s colleges can be systematically progressed.

4차 산업혁명 시대에 인공지능의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 인공지능 교육이 미래에 큰 혁신을 가져오 리라는 것에 대해 이견이 없다. 인공지능 교육을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 인공지능 교육에 대한 경험이 없는 학생들은 인공지능을 어렵고 두려운 대상으로만 인식하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 융합 교육을 시행한 후에 학생들의 인공지능에 대한 인식 변화를 분석하였다. 인공지능 융합 교육을 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 6차시 동안 진행하였으며, 인공지능에 관한 관심, 인공지능이 가지고 올 변화, 인공지능 교육 에 대한 이해 등 인공지능 인식조사 설문지를 바탕으로 사전-사후검사를 진행하였다. 그 결과 모든 요소에서 인 공지능 융합 교육을 통하여 인공지능에 대한 인식 정도가 향상되었다는 유의미한 결과를 확인하였다. 인공지능 융합 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로써의 역할을 충실히 수행하기 위해서는 다양한 인공지 능 융합 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 이를 바탕으로 학생 중심의 교육 실행이 필요할 것이다.

In the era of the fourth industrial revolution, the importance of artificial intelligence(AI) is growing day by day, and there is no disagreement that AI education will bring great innovation in the future. Various attempts are being made to educate the topic of AI, but students who have no experience in AI education recognize AI only as a difficult target. Therefore, in this study, we analyze the changes in students' perception of AI by teaching them using AI. AI convergence education were conducted for 6th grade elementary school students, and pre and post tests were conducted in the form of AI awareness survey questionnaires which included questions such as interest in AI, changes brought by AI, and AI education. As a result, we confirm significant results that suggest the level of awareness of AI has improved through AI education in all factors. AI convergence education requires various AI convergence education programs as a form of education for social needs and future students, and hopefully a design based on this will help realize student centered education.

AI(Artificial Intelligence)의 활용은 사회 전반으로 확산하고 있으며 교육 분야 또한 교육부의 정책 추진과 함께 AI 교육에 관심이 높아지고 있다. AI 교육 정책의 안착을 위해서는 교육 주체 및 다양한 사회적 이해관계자의 인식과 담론을 살피는 동시에 대중의 신뢰와 공감이 전제되어야 한다. 하지만, AI 교육에 대한 대중의 인식과 관심을 종합적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다. 기존 연구는 특정 교육 주체를 중심으로 하거나 AI 교육 도입 여부에 초점을 두었다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 유튜브 댓글 데이터를 활용하여 AI 교육에 대한 대중의 인식과 담론 구조를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 AI 교육 정책, AI 교육 일반, AI 활용 교육의 세 가지 주제를 중심으로 유튜브 댓글을 수집하고, TF, TF-IDF, LDA 토픽 모델링을 적용하여 핵심 키워드와 담론 구조를 탐색하였다. 분석 결과, AI 교육에 대한 대중의 인식은 주제별로 상이한 담론 구조를 보였으며 이는 AI 교육 정책 설계 시 기술적 타당성과 함께 대중의 인식을 기반으로 한 소통 전략이 필요함을 시사한다.

The use of artificial intelligence (AI) has expanded across society, and interest in its application to education has increased alongside policy initiatives by the Ministry of Education. However, comprehensive research on public perceptions of AI education remains limited, as prior studies have largely focused on specific stakeholders or narrow aspects of AI adoption. This study examined public perceptions and discourse structures related to AI education using YouTube comments. Comments from videos addressing AI education policy, AI education in general, and AI-based practices were analyzed using term frequency (TF), TF-IDF, and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. The findings indicate that perceptions vary across themes, suggesting that effective AI education policy implementation requires not only technical feasibility but also communication strategies grounded in public discourse.

본 연구는 디자인 전공 대학생을 대상으로 생성형 AI 윤리성 인식이 책임 있는 지속적 활용의도, 지각된 비판적 활용역량 및 생성형 AI 과의존에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 디자인 전공 대학생 154명을 대상으로 생성형 AI 윤리성 인식(투명성, 책임성, 인간 자율성, 개인정보 보호)이 책임 있는 지속적 활용의도, 지각된 비판적 활용역량, 생성형 AI 과의존에 미치는 영향을 분석하였다. 온라인 설문 자료를 다중회귀분석으로 검증한 결과, 윤리성 인식 4요인은 책임있는 지속적 활용의도와 지각된 비판적 활용역량에 대체로 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 과의존에는 직접적 영향을 미치지 않았다. 반면 지각된 비판적 활용역량은 생성형 AI 과의존에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 윤리성 인식이 태도와 역량 형성에는 기여하지만, 과의존 완화에는 실천적 역량인 지각된 비판적 활용역량이 뒷받침되어야 함을 보여준다. 이러한 결과는 생성형 AI 윤리 교육이 원칙 전달을 넘어 비판적 사고 역량을 함께 길러야 함을 시사하며, 디자인 교육 커리큘럼을 구성하는 데 필요한 구체적인 실증 자료를 제시했다는 데 의미가 있다.

This study aims to empirically examine the effects of generative AI ethics perception among college students majoring in design on responsible continuous use intention, perceived critical use competence, and generative AI overdependence. To this end, the effects of generative AI ethics perception (transparency, accountability, human autonomy, and privacy protection) on responsible continuous use intention, perceived critical use competence, and generative AI overdependence were analyzed among 154 college students majoring in design. Multiple regression analysis of the online survey data showed that the four factors of ethics perception generally had significant positive (+) effects on responsible continuous use intention and perceived critical use competence, but had no direct effect on generative AI overdependence. Perceived critical use competence had a significant negative (−) effect on generative AI overdependence. This indicates that while ethics perception contributes to the formation of attitudes and competencies, mitigating overdependence requires perceived critical use competence as a practical competency. These results suggest that generative AI ethics education should go beyond conveying ethical principles and also foster critical thinking competence, and provide empirical evidence for developing design education curricula.

본 연구는 실용음악 전공자를 대상으로 AI 기반 학습 플랫폼의 어포던스 인식이 사용자 경험에 미치는 영향을 분석하고, 메타인지가 이 관계에서 매개 역할을 수 행하는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 실용음악 전공자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 수집된 데이터를 바탕으로 구조방정식 모형(SEM)과 부트스트래핑 기반 매개효과 분석을 적용하였다. 연구 결과, 인지적, 물리적, 감각적 어포던스는 학습자의 메타인지 활동(계획, 점검, 조절)을 유의하게 촉진하였으며, 메타인지 는 어포던스와 사용자 경험 간 관계에서 부분 매개효과를 나타냈다. 특히 인지적 어포던스는 학습 목표 설정과 전략적 학습 조절에 중요한 역할을 하였고, 물리적 어포던스는 몰입과 학습 효율성을 높이는 데 기여하였다. 감각적 어포던스는 시청각적 자극을 통해 학습자의 몰입과 동기 부여를 강화하였다. 반면, 기능적 어포던 스는 메타인지에는 직접적인 영향을 미치지 않았으나, 사용자 경험에는 가장 강한 긍정적 효과를 보여, 플랫폼의 안정성·기능 다양성·기술 신뢰성이 즉각적인 만족 과 편리성을 제공한다는 것을 확인하였다. 본 연구는 AI 학습 플랫폼에서 어포던스와 메타인지가 사용자 경험 형성에 미치는 구체적 경로를 실증적으로 규명하였다 는 점에서 학문적 기여가 있으며, 실용음악 전공자를 위한 맞춤형 학습 환경 설계와 자기주도적 학습 전략 개발에 실무적 시사점을 제공한다.

This study examines the impact of AI-based learning platform affordance perceptions on user experience among music majors, with a focus on the mediating role of metacognition. A survey was conducted with music students, and the collected data were analyzed using structural equation modeling (SEM) and bootstrapping-based mediation analysis. The results indicate that cognitive, physical, and sensory affordances significantly enhance learners’ metacognitive activities (planning, monitoring, and regulation), and metacognition partially mediates the relationship between affordance and user experience. Specifically, cognitive affordances play a crucial role in goal-setting and strategic learning regulation, physical affordances contribute to engagement and learning efficiency, and sensory affordances reinforce immersion and motivation through audiovisual stimuli. In contrast, functional affordances do not directly affect metacognition but exert the strongest positive influence on user experience, highlighting that platform stability, functional diversity, and technical reliability provide immediate satisfaction and convenience. This study makes a theoretical contribution by empirically clarifying the mechanisms through which affordances and metacognition shape user experience in AI learning platforms. Practically, it offers implications for designing personalized learning environments and promoting self-directed learning strategies for music students.