텍스트 마이닝을 통해 살펴본 대학원생의 AI 활용에 대한 인식
Graduate Students’ Perceptions of Using AI in Universities: A Text Mining Approach
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초록
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 대학에서의 AI 활용에 대한 대학원생의 인식을 분석하는 데있다. 연구의 대상은 서울 소재 대규모 연구 중심 대학인 S대학교 1,078명의 대학원생이었다. 폐쇄형 설문 문항과개방형 서술 문항을 함께 사용하여 데이터를 수집하였으며, 기술통계, 토픽모델링 및 감성분석을 활용하여 수집한데이터를 분석하였다. 연구 결과, AI에 대한 대학원생의 인식은 1) 빅데이터 기반 편리한 기술, 2) 양가감정의 미래기술, 3) 유용하지만 비인간적인 로봇 기술, 4) 단순 작업을 해결하는 자동화 기술의 4가지 주제로 분류되었다. 전반적으로대학원생은 AI에 대해 똑똑하고 편리하지만, 어렵고 두렵다는 상충되는 감정을 표출하였다. 대학에서의 AI 활용의긍정적 측면에 대한 대학원생의 인식은 1) 단순 반복 작업 대체, 2) 맞춤형 교수․학습 지원, 3) 새로운 학습 경험, 4) 교육시스템과 운영 방식의 변화라는 4가지 주제로 분류되었다. 부정적 측면에 대한 인식으로는 1) AI 과의존및 표절, 2) 인간-인간 상호작용 변질, 3) 정보의 신뢰성 확보의 어려움, 4) 교수자 및 학습자의 역할 혼란의 4가지주제가 도출되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 대학원생이 연구 및 교육적 목적으로 AI를 효과적이면서도 바람직하게활용할 수 있도록 지원하기 위한 시사점을 논의하였다. 또한 본 연구의 의의와 한계점을 바탕으로 후속 연구를 제안하였다.
Abstract
This study explores graduate students’ perceptions regarding the use of artificial intelligence (AI) in universities through text mining techniques. Specifically, we examine graduate students’ intuitive impressions of AI and their perceptions of the positive and negative aspects of using AI in universities. Participants were 1,078 graduate students from a large research-oriented university located in Seoul, South Korea. We collected data using both closed- and open-ended questions, and analyzed the data using descriptive statistics, topic modeling, and sentiment analysis. The results indicated that participants’ intuitive impressions about AI could be categorized into four themes: 1) big data-driven, convenient technologies, 2) future technologies that bring mixed feelings, 3) useful but inhumane technologies, and 4) automation technologies that reduce repetitive and simple tasks. While overall, participants expressed a sense of enthusiasm for AI, they showed some fear toward AI. In terms of participants’ perceptions of the positive aspects of using AI in universities, we identified four themes: 1) replacing simple repetitive tasks, 2) supporting adaptive personalized learning, 3) new learning experiences, and 4) changing the education system. Lastly, graduate students' perceptions of the negative aspects of using AI in universities were categorized into four themes: 1) over-dependence on AI and plagiarism, 2) hindrance to human-human interaction, 3) challenges in securing reliable information, and 4) confusion about instructor and learner roles. Based on our findings, we discuss the implications for supporting graduate students in effectively and desirably utilizing AI for research and educational purposes, and suggest new directions for future research based on the significance and limitations of our study.
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