대학생을 위한 AI 기반 적응형 학습 만족도 측정도구 개발 및 타당화 연구
Development and Validation of a Satisfaction Measurement Instrument for AI-based Adaptive Learning Among University Students
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초록
본 연구는 대학교육에서 활용되는 AI 기반 적응형 학습에 참여한 학습자의 만족도를 측정하는 척도를 개발하고 검증하는 방 법론적 연구이다. 문헌 고찰을 통해 6개 하위요인(교육적 효과성, 교수자의 지원, 학습자 성향, 시스템 기능성, 시스템 적응성, 학습 참여도)을 도출하였다. 교육공학 전문가 2인, 대학교수 4인을 통해 내용타당도를 검증하였으며, AI 기반 적응형 학습 경험 이 있는 대학생 290명을 대상으로 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 탐색적 요인분석 결과 KMO값은 .727, Bartlett의 구형성 검정 결과는 통계적으로 유의하였으며(p < .001), 확인적 요인분석에서는 모형 적합도 지수가 양호하게 나타났다(CMIN/DF = 2.55, GFI = .90, NFI = .90, TLI = .90, CFI = .90, SRMR = .11, RMSEA = .06). 전체 척도의 Cronbach's α는 .93이었고, 하위척도별로는 .72 ~ .92 범위로 나타났다. 본 연구에서 타당화한 도구는 AI 기반 적응형 학습의 성과를 측정하고 필요한 근거를 제공하였으며, 이는 교 육의 질 향상과 학습자 중심의 교육환경 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aimed to develop and validate a scale measuring learner satisfaction with AI-based adaptive learning in higher educa tion. Through literature review, six sub-factors were identified(Educational Effectiveness, Instructor Support, Learner Disposition, System Functionality, System Adaptivity, and Learning Engagement). Content validity was established through evaluation by six educational technology experts, and construct validity and reliability were tested with 290 university students who had experienced AI-based adaptive learning. Exploratory factor analysis yielded a KMO value of .727 with statistically significant Bartlett’s test (p < .001), while confirmatory factor analysis demonstrated satisfactory model fit indices (CMIN/D F= 2.55, GFI= .90, NFI = .90, TLI = .90, CFI = .90, SRMR = .11, RMSEA = .06). The overall Cronbach’s α was .93, with subscale reliability ranging from .72 to .92. The validated measurement instrument provides essential evidence for assessing the effectiveness of AI-based adaptive learning systems. This study supports to the enhancement of educational quality and the implementation of learner-centered educational environments.