간호대학생의 AI 기반 적응형 학습에 대한 인식 및 교육 요구도 분석
Analysis of Nursing Student's Perceptions and Educational Needs Regarding AI-Based Adaptive Learning
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초록
본 연구는 간호대학생의 AI(Artificial Intelligence, AI)기반 적응형 학습에 대한 인식과 교육 요구도를 체계적으로 분석하여 효과적인 AI 기반 적응형 학습 시스템 도입을 위한 기초 자료를 제공하고자 시도되었다. C시 소재 대학 2곳의 1-2학년 간호대학생376명을 대상으로 서술적 조사연구를 실시하였으며 교육공학 전문가 2명과 간호교육 전문가 2명의 내용타당도 검증을 거쳐I-CVI ≥ 0.75 기준으로 27개 문항을 개발하여 온라인 설문을 통해 수집하였다. 수집된 자료는 Borich 요구분석과 Locus for Focus분석을 적용하여 분석하였다. 대상자의 생성형 AI 사용 경험은 95.7%로 매우 높았으나 적응형 학습 시스템 사용 경험은 36.7%로 상대적으로 낮았다. Borich 요구도 분석 결과 ʻ상세한 오답 분석 및 해설 기능’(2.52), ʻ복잡한 간호지식 습득을 위한 개별화된학습 지원’(2.46), ʻ약점 영역 집중 학습 기능’(2.45) 순으로 우선순위가 도출되었다. 간호대학생들은 AI 기반 적응형 학습에 대해긍정적 인식과 높은 요구도를 보였다. 본 연구는 간호교육 특성을 반영한 AI 적응형 학습 시스템 개발과 도입을 위한 실증적 근거를 제공한다.
Abstract
This study aimed to generate foundational evidence for implementing effective AI-based adaptive learning systems by systematically examining nursing students’ awareness of, and educational needs for, AI-driven adaptive learning. The study was conductedwith 376 nursing university students from two universities located in C city, and 27 items were developed based on verification bytwo educational engineering experts and two nursing education experts, with I-CVI ≥ 0.75. The collected data were analyzed usingBorich needs analysis and Locus for Focus analysis. While overall AI use was high (95.7%), actual use of adaptive learning systemswas comparatively low (36.7%). Borich needs analysis identified the following top priorities: “Detailed error analysis and commentary functionality” (2.52), “Individualized learning support for complex nursing knowledge acquisition” (2.46), and “Targetedlearning function for weakness areas” (2.45). Nursing students reported positive perceptions of, and strong demand. These findingsprovide empirical grounds for the development and adoption of AI-enabled adaptive learning systems tailored to the distinctivedemands of nursing education.