Earticle

본 연구는 인공지능(AI) 역량이 삶의 만족에 미치는 영향에 대해 기술적 낙관주의 및 비관주의를 조절변수로 설정하여 변수들의 관계를 분석하고자 하였다. 분석 결과, AI 기능 식별 및 AI 학습성, AI 비판적 평가와 AI 솔루션 적합성 판단은 전반적으로 삶의 만족에 긍정적인 영향을 미쳤으며, AI 정보 보안 인식과 AI 위험 인식은 일부 삶의 만족에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 기술 적 낙관주의는 삶의 만족을 높이는 긍정적인 영향을 미치는 반면, AI 학습성과의 상호작용항은 오히 려 일부 삶의 만족에 부정적인 영향을 주어 지나친 낙관주의 하에 학습 성향은 삶의 만족에 부정적 인 효과를 나타낼 수 있음을 시사하였다. 한편, 기술적 비관주의 역시 일부 삶의 만족에 긍정적인 효 과를 보였으며, AI 기능 식별과의 상호작용은 일부 부정적인 효과를 나타내었다. 이처럼 기술적 정향 은 AI 역량과 삶의 만족 간 관계를 조절하는 중요한 요인으로 작용함을 발견한 바, 이를 토대로 다음 정책 방향을 제안하고자 한다. 우선, 삶의 만족 향상에 기여할 수 있는 AI 기능 이해와 비판적 평가 역량 강화를 위해 비판적 사고 중심의 AI 리터러시 교육 체계를 구축할 필요가 있다. 또한, 기술에 대 한 과도한 낙관을 경계하며 윤리적 판단과 위험 인식을 포함한 균형잡힌 기술 수용 태도의 형성이 중요하다. 아울러, 기술적 비관주의를 디지털 격차 해소와 참여 동기 활성화로 전환하도록 재해석하 고, AI 역량별로 삶의 만족에 미치는 영향을 고려한 맞춤형 정책 및 평가체계를 마련해야 한다.

This study investigates the influence of artificial intelligence (AI) competency on life satisfaction, focusing on the moderating roles of technological optimism and pessimism. Employing an empirical analysis, the study reveals that key dimensions of AI competency-namely, AI functional identification, AI learnability, critical evaluation of AI, and the ability to assess the appropriateness of AI solutions-exert a generally positive effect on life satisfaction. In contrast, awareness of AI-related information security and risk perception are partially associated with negative impacts on life satisfaction. Furthermore, while technological optimism positively contributes to life satisfaction overall, its interaction with AI learnability unexpectedly yields negative effects on certain aspects of life satisfaction. This suggests that excessive optimism toward technology may, in some cases, undermine the benefits of a learning-oriented disposition. Technological pessimism also demonstrates a modest positive effect on life satisfaction in specific domains, although its interaction with AI functional identification indicates some negative implications. These findings highlight the pivotal role of technological orientation in moderating the relationship between AI competency and life satisfaction. In light of these results, the study proposes the following policy implications: (1) the development of AI literacy education frameworks grounded in critical thinking to enhance competencies such as functional understanding and critical evaluation of AI; (2) the promotion of a balanced attitude toward technology that incorporates ethical reasoning and risk awareness, thereby mitigating uncritical optimism; and (3) the strategic reinterpretation of technological pessimism as a potential driver for narrowing the digital divide and fostering civic engagement. Furthermore, differentiated policy measures and evaluation systems should be established to account for the varying effects of specific AI competencies on life satisfaction.

학교에서는 현재를 위한 교육과 동시에 미래를 위한 교육도 중요하다. 미래를 살아가야 하는 학생들에게 AI와 디지털 소양은 빼놓을 수 없는 역량이다. 이에 따라 AI·디지털 교육에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 교원 또한 해당 역량을 갖추기 위한 연수의 필요성이 점차 커져 가고 있다. 그래서 본 연구에서는 AI·디지털 연수 프로그램 을 교원의 수준과 필요에 맞는 맞춤형 연수로 구성하기 위해 초등교원 대상 온라인 설문조사를 실시하였으며, 설 문 결과에 따른 연수 운영 방안 기초 설계 결과는 다음과 같다. 첫째, 수준별 맞춤형 AI·디지털 연수에 필요한 단 계를 진입, 적응, 선도로 나누었으며 해당 연수 단계의 적절성과 연수 단계 간 운영 형태의 적절성을 확보하였다. 둘째, 연수 주제에 대한 자유 서술 분석을 통해 수준별 맞춤형 AI·디지털 연수 운영 주제를 도출하였다. 마지막으 로 전체 설문의 데이터를 통한 수준별 맞춤형 AI·디지털 연수 추천 방법을 도출하였다.

In the school, education for future as well as education for now are important. AI & digital competency is very essential to the students who live future. Accordingly, the necessity for AI & digital education is on the rise, and the need for teacher training to acquire the AI & digital competency is gradually increasing. So, in this study, an online survey was conducted for elementary school teachers to compose the customized AI & digital training program with teachers' level and needs. The results of the basic design of the training operation plan are as follows. First, the levels for customized AI & digital training program were divided into Beginner, Intermeadiate, Leader. The appropriateness of the training program level and operation form was verified. Second, through free narrative answers analysis of training program topics, customized AI & digital training program topics for each level were derived. Finally, a method for recommending customized AI & digital training by level was derived through the entire survey data.

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예 측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하 고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내ž외 인공지 능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕 으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AIž SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.

In the future, artificial intelligence (AI) technology is expected to become a general-purpose technology (GPT), and it is predicted that AI competency will become an essential competency. Several nations around the world are fostering experts in the field of AI to achieve technological proficiency while working to develop the necessary infrastructure and educational environment. In this study, we investigated the status of software education at the liberal arts level at 31 universities in Seoul, along with precedents from domestic and foreign AI education research. Based on this, we concluded that an AI literacy education model is needed to link software education at the liberal arts level with professional AI education. And we classified 20 AI-related lectures released in the KOCW according to the AI literacy competencies required; based on the results of this classification, we propose a model for AI literacy education in the liberal arts for undergraduate students. The proposed AI literacy education model may be considered as AIžSW convergence to experience AI along with literacy in the humanities, deviating from the existing theoretical and computer-science-based approach. We expect that our proposed AI literacy education model can contribute to the proliferation of AI.

인공지능 교육에 대한 요구가 높아지고 있는 가운데, 초등학교에서의 인공지능교육의 필요성과 중요성이 커지고 있다. 현재 초등 학교 인공지능 교육은 주로 방과 후 활동이나 창의 체험 프로그램을 통해 이루어지고 있으며, 이를 주로 전문강사들이 담당하고 있 다. 이 연구는 이러한 전문강사들이 인공지능 수업을 진행하기 위해 갖추어야 할 교수역량에 대한 교육적 요구를 분석하고자 하였 다. 이를 위해 인공지능 교육에 참여한 184명의 초등학교 전문강사로부터 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 자료 분석 결과 인공지능 교수역량에 대한 중요도와 보유도 간의 차이를 확인하였다. 연구 결과, 전문강사들은 인공지능 교육의 실습 지식에 중점 을 두고 있지만, 내용 지식 습득과 수업 실행 관련 역량 강화를 위한 필요성을 인식하고 있음을 알 수 있었다. 이 연구는 초등학교 인공지능 교육의 균형 있는 발전을 위해 전문강사들에게 체계적이고 지속적인 교육 프로그램과 지원 체계가 필요하다는 것을 시사 한다. 이를 통해 전문강사들이 초등학교에서 교사들을 지원하여 효과적으로 인공지능 교육을 수행하고, 초등학생들에게 보다 유익 한 학습 경험을 제공할 수 있을 것이다.

As the demand for artificial intelligence education increases, the need and importance of AI education in elementary schools are also growing. Currently, AI education in elementary schools is primarily conducted through after-school activities and creative experience programs, which are managed by specialist instructors. This study aims to analyze the educational needs of these specialist instructors regarding the teaching competencies required to conduct AI lessons. A survey was conducted with 184 elementary school specialist instructors participating in AI education, and the analysis revealed differences between the perceived importance and the actual possession of AI teaching competencies. The results indicate that while these instructors focus on practical knowledge related to AI education, they also recognize the need to enhance their content knowledge and teaching execution skills. This study suggests that systematic and continuous educational programs and support systems are necessary for the balanced development of AI education in elementary schools. By doing so, specialist instructors can effectively support teachers in delivering AI education and provide elementary students with more beneficial learning experiences.

본 연구는 간호대학생의 윤리적 민감성, 비판적 사고성향 및 간호정보역량을 조사하고, 이들이 인공지능 윤리의식에 미치는 영향을 파악하기 위해 시도되었다. 연구대상자는 2개의 대학에 재학 중인 153명이었고, 구조화된 설문지를 통해 수집 된 자료는 t-test, ANOVA, Pearson 상관계수 및 multiple regression을 사용하여 분석하였다. 연구결과 대상자의 인공지 능 윤리의식은 윤리적 민감성(r=.17, p=.036), 비판적 사고성향(r=.25, p=.002)과 양의 상관관계가 있었다. 인공지능 윤리의 식에 영향을 미치는 요인에 대한 회귀모형은 유의한 것으로 나타났고(F=5.71, p=.004), 비판적 사고성향(β=.21, p=.010)이 인공지능 윤리의식에 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났으며, 회귀모형의 설명력은 5.8%이었다. 본 연구를 통해 간호대학 생의 인공지능 윤리의식을 함양하기 위해 윤리적 민감성과 비판적 사고성향을 고려한 체계적 AI 윤리교육 프로그램을 개발할 필요가 있음을 확인하였다.

The purpose of this study was to find the effects of ethical sensitivity, critical thinking disposition, and nursing informatics competency on artificial intelligence(AI) ethical awareness of nursing students. The survey was performed on 153 nursing students in two universities. Data were collected using a structured questionnaires and analyzed using t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and multiple regression with SPSS 26.0 program. Study findings revealed that AI ethical awareness was significantly correlated with ethical sensitivity (r=.17, p=.036), and critical thinking disposition (r=.25, p=.002). The factors that had the influences on AI ethical awareness were critical thinking disposition(β=.21, p=.010). And the explanation power of the regression model appeared as being 5.8%(F=5.71, p=.004). Through this study, it was confirmed that it is necessary to develop a systematic AI ethics education program that considers ethical sensitivity and critical thinking disposition in order to cultivate artificial intelligence ethical awareness of nursing students.

본 연구는 초등학생을 대상으로 인공지능을 활용한 환경 융합 프로그램을 설계⋅개발하고 이를 실행하여, 초등학생의 환경소양, 인공지능 역량을 향상시키는지 살펴보는데 있다. 이를 위해 ADDIE 모형에 근거하여 국가수준 교육과정의 성취기준과 학교 및 학생을 분석한 후 프로그램을 설계⋅개발하였다. 12차시에 걸쳐 프로그램을 운영한 후, A초등학교 6학년 4개 학급, 101명을 대상으로 환경소양및 인공지능역량의 사전⋅사후 검사 결과를 분석하였다. 연구 결과 첫째, 실과, 국어, 사회, 과학 등 4개 교과목의 성취기준을 연계하여 프로젝트 수업과 토론⋅토의식 수업방법을 적용한 교과 융합 환경교육 학습활동을 설계하였다. 더불어 다양한 인공지능도구를 활용하여 환경교육 학습활동을 수행할 수 있도록 ‘인공지능에 대한 이해’, ‘환경관련 인공지능도구 체험하기’, ‘우리 생활에 영향을 주는 환경 문제’, ‘다양한 환경문제와 해결 방안’, ‘우리가 관심을 가져야 할 환경문제’를 주제로 한 인공지능 활용 교과 융합 환경교육 프로그램을 개발하였다. 둘째, 이수 학생을 대상으로 프로그램 효과성에 대한 사전⋅사후 분석을 실시한 결과, 환경소양과 인공지능 역량에 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다. 더불어 환경소양의 하위역량인 인지적, 정의적 행동적 영역 및 인공지능역량의 하위역량인 인공지능 이해, 인공지능 활용에 있어서 유의한 향상을 보였다. 본 연구는 미래 학습자에게 매우 중요한 환경교육과 인공지능 활용 교육을 종합적으로 다룬 교과융합형 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증함으로써 실제적인 사례를 제시했다는 측면에서 교육적의의를 가진다. 향후 교육현장에서 다양한 교과융합형 환경교육과 인공지능 교육에 대한 관심과 실천을 기대한다.

This study developed an interdisciplinary environmental education program using artificial intelligence (AI) to investigate its effects on the environmental literacy and AI competency of elementary school students in Korea. Toward this end, based on the ADDIE model, the program was designed and developed after analysis of the national curriculum achievement standards and backgroud of school and sudents. It operated across 12 sessions, and the study analyzed the results of pre- and posttests for environmental literacy and AI competency for 101 students in four classes at the sixth grade in A elementary school. First, the study designed a subject-integrated learning activity for environmental education by linking the achievement standards of four subjects, namely, physical arts, Korean language, social studies, and science. The study then applied the project- and discussion-based teaching methods. Furthermore, to promote learning activities for environmental education that utilize various AI tools, the themes of “understanding artificial intelligence,” “experiencing environment-related artificial intelligence tools,” “environmental problems affecting our lives,” “various environmental problems and solutions,” and “environmental problems we should care about” were identified. Second, we developed a program in which students can learn about the environment using AI. Subsequently, we analyzed the pre- and posttest on the effectiveness of the program. The results demonstrated that the program exerted a positive impact on environmental literacy and skills in AI. In addition, the study found significant improvements in the cognitive, affective, and behavioral domains, which are subcompetencies of environmental literacy, and the understanding and utilization of AI, which are subcompetencies related to AI. This study poses educational significance in that it presented a meaningful case study by developing a subject-integrated program that comprehensively addresses environmental and AI-utilization education, which are crucial for future learners. Moreover, it verifies the effectiveness of the program. This study intends to spur increased interest in and practice of various integrated environmental and AI education in the future

본 연구의 목적은 국가공무원을 대상으로 공공부문 인공지능(AI) 역량 교육체계 구축을 위한 운영 기반의 요구를 분석하고, 향후 교육 설계 및 운영의 우선순위를 도출하는 데 있다. 이를 위해 공공부문 AI 교육체계 구축에 필요한 운영 기반을 제도개선, 인프라, 조직문화의 세 영역으로 구분하고, 국가공무원 499명을 대상으로 각 영역의 중요도(To-be)와 현재 실행 수준(As-is)을 조사하였다. 수집된 자료는 대응표본 t-검정, Borich 요구도 분석, Locus for Focus 모형을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 모든 문항에서 중요도와 현재 실행 수준 간 유의한 차이가 나타났으며, 공무원들은 전반적으로 공공부문 AI 교육의 필요성을 높게 인식하고 있었다. 제도개선 영역에서는 직급별 교육체계 구축, 교육성과의 조직 내 확산 체계 마련, 실무자 과정 개설의 요구가 높게 나타났다. 인프라 영역에서는 AI 구동 디바이스 점검 및 교체, 교육 플랫폼 구축, 무선망 개선이, 조직문화 영역에서는 AI 학습자료 및 정보 공유, 부서 간 협력 문화, 리더의 역량개발 지원이 우선 과제로 도출되었다. 이러한 결과는 공무원 대상 AI 교육이 과정 개설 중심을 넘어 역할 기반 교육체계, 실습 가능한 학습환경, 학습전이를 촉진하는 조직문화 지원을 통합적으로 설계할 필요가 있음을 시사한다.

This study aimed to analyze the educational needs for establishing an artificial intelligence (AI) competency education system for Korean national civil servants and to identify priorities for future educational design and implementation. The public-sector AI education system was conceptualized in three domains: institutional improvement, infrastructure, and organizational culture. Data were collected from 499 national civil servants by measuring the perceived importance (To-be) and current performance level (As-is) of each domain. The data were analyzed using paired t-tests, the Borich needs assessment model, and the Locus for Focus model. The results revealed significant differences between importance and current performance levels across all items, indicating a generally high demand for AI education in the public sector. In the institutional domain, the highest priorities were rank-based education pathways, systems for diffusing training outcomes, and practitioner-level courses. In the infrastructure domain, urgent needs included AI-capable devices, educational platforms, and improved wireless networks. In the organizational culture domain, key priorities were sharing AI-related learning resources, fostering interdepartmental collaboration, and strengthening leaders’ support for employees’ competency development. These findings suggest that AI education for civil servants should go beyond course provision and be developed through an integrated approach that combines role-based education systems, practice-oriented learning environments, and organizational support for learning transfer.

학교 현장에서 활발하게 운영될 인공지능 교육에 대한 예비 교원 역량의 중요성이 강조되고 있다. 인공지능 교과목 신설 등의 일부 노력이 이루어지고 있으나 체계적인 관점에서 교육과정을 개발 함에 있어 어떠한 방향을 고려해야 하는지를 제시한 연구가 부족하다. 본 연구는 중등 예비교원의 인공지능 역량 강화를 위한 교육과정 체계를 개발하기 위한 방향을 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 인공지능 교육과정 등의 선행연구 및 사례 분석, 전문가 협의회를 통해 교육과정 체계의 개발 방향을 종합한 후, 전문가 대상의 델파이 조사를 통해 수정 및 보완과 타당화가 이루어졌다. 연구 결과, 교육 목표와 내용, 교육 방법, 교육 평가, 교육과정 운영 방안을 포괄하는 교육과정 체계의 개발 방향을 도출하였다. 교육목표와 내용 측면에서는 공통 기본 영역에서의 인공지능 윤리와 함께 인공지능 이해, 활용, 융합의 총체적 접근이 중요한 방향으로 확인되었다. 교육 방법에 있어서는 문제/프로젝트 기반 학습, AI 기반 도구와 기술을 활용한 실무 활동, 예비교원과 현장 교원의 연계 활동 등이 강조되었다. 평가 방법으로서 인공지능 관련 지식 이해, 적용 및 과정에 대한 평가뿐만 아니라 산출물 평가, 태도에 대한 평가가 제안되었다. 실제적인 운영 측면에서는 교과 연계 및 비교과 프로그램 운영, 마이크로 교육과정 운영, 온라인 공유 시스템의 활용 등이 확인되었다.

The importance of enhancing pre-service teachers’ competency to implement artificial intelligence (AI) in schools is being emphasized. While efforts have been made to introduce AI into curricula, research is lacking on the direction to consider when designing a curriculum from a systematic perspective. This study explores the development direction for designing a curriculum for enhancing pre-service teachers’ AI competency. After synthesizing the development directions of the curriculum system through literature, case analysis, and expert councils, the Delphi technique was utilized to establish and validate them. As a result, a comprehensive curriculum system was developed including educational goals and content, teaching and learning methods, evaluation, and operation. It was identified that a holistic approach to addressing educational goals and content, which includes a conceptual understanding of AI, AI applications, AI convergence, and AI ethics, is critical. The teaching and learning methods highlighted problem- and project-based learning, practical activities using AI-based tools and technologies, and collaboration between pre-service and in-service teachers. The evaluation methods encompassed assessments of knowledge, application, and the process of AI-related education, as well as evaluations of outcomes and attitudes. With regard to operational aspects, the direction suggests the operation of courses integrated with the curriculum and extracurricular activities including micro-degree, online support systems.

목적 본 연구는 예비교사들의 AI 융합교육 역량을 측정할 수 있는 측정도구 개발을 진행하고, 학습자들의 학습경험에 따른 차이를분석하여 향후 AI 융합교육을 실천할 수 있는 교사 양성 방향을 제안하는데 목적이 있다. 방법 선행연구를 기반으로 초기 도출된 문항을 전문가 검토를 통해 측정도구를 개발했으며, 2023년 5월 20일부터 7월 10일까지예비교사 233명의 자기보고식 설문 자료를 토대로 AMOS를 활용하여 확인적 요인분석을 진행하였고, SPSS를 활용하여 신뢰도분석을 진행해 최종 문항을 개발하였다. 또한, 다변량 분산분석을 통해 인공지능 관련 학습경험에 따른 차이를 분석하였다. 결과 이에 따라 ‘AI 융합교육 설계역량’, ‘AI 융합교육 실행역량’, ‘AI 융합교육 평가역량’에 관한 23문항이 개발되었고, ‘인공지능강의 수강경험’, ‘인공지능융합교육 강의 수강경험’, ‘인공지능 융합교육 설계경험’, ‘인공지능 수업관찰 경험’에 대해서 유의미한 차이를 보였다. 결론 이처럼, 본 연구는 예비교사들의 AI 융합교육 교수역량 향상을 위한 척도개발 및 분석을 진행해 향후 예비교사들에 대한 교육이 어떠한 방향에 초점을 맞춰 이루어져야 할지에 관한 시사점을 제안했다는 점에서 의의를 가진다.

Objectives The purpose of this study is to develop a measurement tool that can measure the AI convergence education competency of pre-service teachers, analyze the differences according to the learning experience of learners, and propose a direction for teacher training that can practice AI convergence education iin the future. Methods Based on previous research, the initial questions were developed as a measurement tool through expert review, and confirmatory factor analysis was conducted using AMOS based on the self-report questionnaire data of 233 pre-service teachers from May 20 to July 10, 2023, and reliability analysis was conducted using SPSS to develop the final item. In addition, multivariate ANOVA analysis was used to analyze differences in AI-related learning experiences. Results Accordingly, 23 questions on ‘AI convergence education design competence’, ‘AI convergence education implementation competence’, and ‘AI convergence education evaluation competence’ were developed, and there was a significant difference in ‘artificial intelligence lecture attendance experience’, ‘artificial intelligence convergence education lecture attendance experience’, ‘artificial intelligence convergence education design experience’, and ‘artificial intelligence class observation experience’. Conclusions Therefore, this study is significant in that it developed and analyzed a scale to improve the teaching competency of pre-service teachers in AI convergence education and suggested implications on what direction the education of pre-service teachers should focus on in the future.

지금까지 초등학교 현장에서는 e-learning, U-learning, R-learning, ICT 등 수 많은 컴퓨팅 교육 프로그램들이 진행되어왔다. 최근에는 Unplugged, Programming, Physical Computing 등을 비롯한 보다 실질적인 알고리즘 위주의 교육이 진행되었고 블록형 코딩 프로그램이 만들어지면서 전통적인 프로그래밍 교육과는 차별성을 보인다. 4차 산업혁명을 맞아 코앞에 다가온 AI 교육에 앞서 초등학교 현직 교사들의 디지털 지도 역량을 점검하여 질적인 분석을 통해 문제점을 파악하였다. 분석에 따르면 초등학교 현직 교사들은 ICT 활용 교육, 언플러그드, 블록형 코딩 프로그램을 지도한 경험이 있으나 현실적으로 관련 영역에 대해 사전 지식이 부족하다고 느끼고 있으며 수업 활동에서 학생들의 문제해결이나 오류 수정과 같은 실질적인 도움과 조언에 대한 상당한 어려움을 느끼고 있는 것으로 분석되었다. 이에 따라 인공지능을 비롯한 앞으로의 디지털 역량 함양을 위한 교육 활동에 앞서 현실에 부합하는 교원 재교육 및 연수 방안이 모색되어야 한다는 점이 확인 되었다.

This study aims to develop a school adaptation scale for middle- and high-school students that refleact a transformed school environment. The scale reflects the features of the digital era, in which the connection between online and offline worlds transforms a school environment that promotes the self-directed and proactive school life of students. We also added a new domain about course comprehension and communication among class members in environments that were expanded to include cyber space. An expert panel evaluated the newly developed items for each subscale, which were based on the original scale, for content validity. It was scaled through exploratory and confirmatory factor analyses based on the results of the pilot study (N = 364) and the main survey (N = 461). The scale was finalized to 49 items under five subscales (i.e., relationship with teacher, relationship with peers, class comprehension and participation, rule compliance and activity, and cyber class and communication). The scale was then validated through an evaluation of construct validity, concurrent validity, and cross validity. The newly developed scale is effective in providing an in-depth understanding of individuals currently in school and developing tailored intervention and support. It can be useful as a method for obtaining foundational data for various studies on the school life of students. The mean scores for the subscales will contribute to the understanding the level of school adaptation among individual students and to exploring the details of each aspect of their experiences of school environments. Hence, the scale will also be useful as a diagnostic tool for examining the school life of middle- and high-school students.

본 연구는 창의융합역량을 증진시키기 위한 중등교육과 고등교육과의 연계성을 고려하여, 대학생의 공감 및 문화적 역량 수준과 두 변인의 수준에 따라 창의융합역량이 어떠한지를 분석하는 데 목적을 두었다. 연구대상자는 수도권 및 비수도권 4년제 대학에 재학 중인 대학생 693명이었고, 이들을 대상으로 공감, 문화적 역량 및 창의융합역량 검사를 실시한 연구결과는 다음과 같았다. 배경변인인 성, 학년, 전공, 지역에 따라 공감 및 문화적 역량 수준에서 유의미한 차이가 나타났고, 공감 및 문화적역량의 수준별 집단에 따라 창의융합역량의 차이가 나타났다. 이러한 결과는 고등교육에서 대학생의 창의융합역량을 계발시키기 위한 교과 및 비교과 프로그램 등의 창의융합교육을 실시할 때, 공감 수준을 증진시키고 다양한 문화를 유연하게 수용할 수 있는 문화적 역량을 함양시킬 수 있는 교수-학습법 및 교육과정을 개발하는 데 반영될 수 있을 것이다. 또한 중등교육에서의 창의융합역량 계발을 위한 차별적인 방안이 구안되는데 기초 연구 자료가 될 수 있을 것이다.

This study was to analyze empathy and cultural competency level of university students, and how creativity convergence competency is according to the level of the two variables, considering the link between secondary education and higher education to promote creativity convergence competency. The subjects of this study were 693 university students enrolled in four-year-course universities in the metropolitan area and non-metropolitan areas. The empathy, cultural competency, and creativity convergence competency tests were conducted on them. The results of the study were as follows. In other words, there were significant differences in the level of empathy and cultural competency according to gender, grade, major, and region, which are background variables. The differences in creativity convergence competency according to groups by level of empathy and cultural competency were found. These results show that when creativity convergence education such as regular subjects and extracurricular programs to develop creativity convergence competency of university students in the higher education is conducted, it is possible to enhance empathy and cultivate cultural competency to flexibly accommodate various cultures, which can be reflected in developing teaching-learning methods and curriculum. In addition, a differentiated plan for developing creativity convergence competency in the secondary education can be devised, which can serve as basic research data.

Objectives: This study investigated the ethical awareness regarding artificial intelligence (AI) among dental hygiene students based on core competency levels and proposed a competency-based educational approach to improve AI ethical awareness. Methods: Eighty-six dental hygiene students participated in the study and provided informed consent. The core competency survey tool included innovation, communication, relations, and services. The AI ethical awareness survey tool was divided into eight categories, each with 24 questions: responsibility, stability and reliability, non-discrimination, transparency and explainability, people-centered service, employment, tolerance and limits, and robot rights. Results: The group with high core competency had higher levels of AI ethical awareness (p<0.05), particularly in terms of responsibility, transparency, and people-centered service. The level of AI ethical awareness was significantly correlated with the relationship competency and service competency (p<0.05). Conclusions: These results highlight the association between AI ethical awareness and core competencies. These results suggest that competency-based education in universities is critical for improving AI ethical awareness. Furthermore, we intend to use the findings as preliminary data to suggest a direction for competency-centered education to improve AI ethical awareness.

본 연구는 노인의 디지털 정보화 수준과 인공지능 서비스 활용도 간의 연관성이 디지털 조력자 유형에 따라 차이가 있는지를 분석하였다. 「2023 디지털정보격차 실태조사」의 만 65세 이상 인터넷 이용자 1,239명을 대상으로 K-평균 군집분석을 실시한 결과, ‘스스로 해결형’, ‘디지털 소외형’, ‘조력자 고활용형’의 세 유형이 도출되었다. 분석 결과, ‘스스로 해결형’과 ‘조력자 고활용형’은 고학력 비율이 높았으며, ‘디지털 소외형’은 고령·저학력·여성 비율이 높았다. ‘스스로 해결형’에서는 디지털 역량과 활용 수준이 높을수록, ‘조력자 고활용형’에서는 활용 수준이 높을수록 인공지능 서비스 활용도와 유의미한 정적(+) 관계를 보였다. 반면, ‘디지털 소외형’에서는 어떠한 디지털 정보화 수준도 인공지능 서비스 활용도와 통계적으로 유의미한 연관성을 보이지 않았다. 이러한 결과는 유형 특성에 기반한 맞춤형 개입 방안과 디지털 조력자 활용을 촉진하는 정책 마련의 필요성을 시사한다.

This study analyzed how the association between digital literacy and the utilization of AI services among older adults varies across different user groups defined by whether they sought others for technological assistance. Using data from the 2023 Digital Information Divide Survey, K-means cluster analysis was conducted on 1,239 Internet users aged 65 and older. Three distinct types were identified: “self-reliant users,” “digitally-excluded users,” and “active help-seeking users.” The analysis revealed that “self-reliant” and “active help-seeking” users were more educated, while “digitally-excluded” users were older, less educated, and more likely to be women. In the “self-reliant” group, higher digital proficiency and competency levels were significantly associated with AI service use. In the “active help-seeking” group, higher digital proficiency levels showed a significant relationship with AI service use. Conversely, in the “digitally excluded” group, no aspect of digital literacy was significantly associated with AI service utilization. These findings highlight the need for tailored intervention measures and policies that promote the effective use of digital helpers based on group characteristics.

연구 목적: 이 연구는 유아교사 인공지능 기반 소프트웨어 교육 역량 척도를 개발하는데 있다. 연구 방법: 척도 구성, 타당화 검증 등을 실시하였다. 문헌분석을 통하여 척도의 개념과 구성요소를 도출하였다. 이를 바탕으로 척도의 초안을 구성하였다. 척도 초안은 3차례에 걸친 전문가 적절성 조사를 통해 타당도 검사를 하고 2차안을 제작하였다. 이후 10명의 유아교사를 대상으로 예비조사를 실시하여 척도를 수정하고 다시 100명의 유아교사에게 문항양호도를 검사하였다. 그리고 500명의 교사를 대상으로 척도의 타당도, 신뢰도를 검증하였다. 연구 내용: 유아교사 인공지능 기반 소프트웨어 교육 역량 척도를 개발하기 위하여 유아교사 인공지능 기반 소프트웨어 교육 역량 척도의 개념을 탐색하고 관련 척도를 마련하여 타당화 과정을 거쳤다. 결론 및 제언: 유아교사 인공지능 기반 소프트웨어 교육 역량 척도는 ‘수업준비 역량’(8문항), ‘교육과정 설계 역량’(12문항), ‘인공지능 방법으로 수업운영 역량’(10문항), ‘수업평가 역량’(8문항) 등으로 구성되었다. 본 척도는 유아교사 인공지능 기반 소프트웨어 역량을 신뢰롭고 타당하게 측정할 수 있는 척도라고 볼 수 있다. 향후 이와 유아교사의 인공지능 영역, 그리고 소프트웨어 교육 영역 연구에서 유용한 도구로 활용될 것으로 예상한다.

The purpose of this study is to develop an artificial intelligence-based software education competency scale for early childhood teachers. In order to realize the purpose of the study, scale construction and validation were conducted. The concept and components of the scale were derived through literature analysis. Based on this, a draft of the scale was constructed. The draft scale was tested for validity through three expert adequacy surveys, and a second draft was produced. Afterwards, a preliminary survey was conducted on 10 early childhood teachers, the scale was modified, and 100 early childhood teachers were tested again for item quality. And the validity and reliability of the scale were verified with 500 teachers. Research Results The AI-based software education competency scale for early childhood teachers is ‘class preparation competency’ (8 questions), ‘curriculum design competency’ (12 questions), ‘class management competency with artificial intelligence method’ (10 questions), and ‘class evaluation competence’ (8 items). This scale can be seen as a scale that can reliably and reasonably measure the AI-based software competency of early childhood teachers. In the future, it is expected to be used as a useful tool in the field of artificial intelligence of early childhood teachers and the field of software education.