대학 교수자의 생성형 AI 사용 경험과 수업 활용에 대한 관심도 분석－관심기반수용모형(CBAM)을 중심으로
Analysis of Professors’ Experiences with Generative AI and the Concerns of Classroom Use : Application of the Concerns-Based Adoption Model (CBAM)
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초록
ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 등장은 교육분야에 큰 도전이 되고 있는 가운데, 생성형 AI 문제에 대한 대응 방안과 교육적 활용 방안을 모색하기 위해서는 교육 주체인 교육자들이 지닌 생성형 AI에 대한 관심과 태도를 파악하는 것이 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 대학 교수자를 대상으로 생성형 AI에 사용 경험과 인식을 조사하고, 관심기반수용모델(Concerns-Based Adoption Model, CBAM)을 적용하여 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 관심도를 분석함으로써 시사점을 도출하고자 수행되었다. 경기도 A대학 소속 교수자를 대상으로 자료를 수집하였고, 다양한 계열의 교수자 100명의응답을 분석하였다. 연구결과 첫째, 응답자 대부분은 생성형 AI를 사용한 경험이 있으나, 교육적 활용경험은 높지 않았다. 잘못된 정보나 편향된 정보 제공, 학습윤리문제 야기, 사용자의 활용역량 미흡등에 대한 우려를 보고하였으며, 다음 학기에 수업 적용 의도는 61%가 긍정적으로 응답하였다. 둘째, 관심도 수준을 분석한 결과, 교수자의 관심도는 비사용자 유형에 해당하였고, 단계 중 결과(consequence) 에 대한 관심이 가장 낮았다. 셋째, ANOVA로 교수자의 계열에 따른 관심도 차이를 분석한 결과, 유의한 차이가 없었다. 그러나 생성형 AI 사용 경험 수준에 따라 구분한 집단 간에는 차이가 있었으며, 다음 학기 수업 적용 의도 수준에 따라 구분된 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 특히 이미 수업에 적용 중인 교수자들은 결과, 협력, 대안 단계에서 관심이 높게 나타나 다른 집단과 다른 관심도 양상을보였다. 연구 결과를 바탕으로 대학교육에서 생성형 AI 교육적 활용에 대한 시사점을 논의하였다.
Abstract
The rise of generative AI, such as ChatGPT, poses challenges for the education sector. To explore strategies for addressing generative AI issues and identifying educational applications, it is essential for us to understand the concerns and attitudes of educators, who are the key implementers in education. In this context, this study investigated the experiences and concerns of university professors regarding the educational use of generative AI by utilizing the Concerns-Based Adoption Model (CBAM). Data was collected from 100 professors representing various disciplines at University A in Gyeonggi-do. The majority of respondents had some experience with generative AI, but its educational utilization was limited. Concerns included the provision of incorrect or biased information, ethical issues, and users' lack of ability to use generative AI. However, 61% of respondents expressed their intention to apply generative AI in their courses in the upcoming semester. Concern levels aligned with the non-user profile, with lower concerns in the consequence stage. There were no significant differences in concern levels based on the professors' disciplines, but differences were observed based on their experience and intention to use generative AI in their classes. Professors who had already used generative AI in their classes showed higher concerns regarding the consequence, collaboration, and refocusing stages. Based on these findings, implications for the educational use of generative AI in higher education were discussed.
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