AI 튜터 이용자의 지각된 혜택과 희생이 지각된 가치와 이용의도에 미치는 영향: 대학 재학 여부의 조절효과
The effects of perceived benefits and perceived risks on intention to use AI tutors: The moderating role of college enrollment status
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초록
인공지능(AI) 기술의 빠른 발전은 교육 분야에 큰 변화를 가져오고 있으며 그중에서도 AI 튜터의 활용이 중요한 사례로 주목받고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 가치 기반 수용 모델(Value-Based Adoption Model, VAM)을 이론적 틀로 활용하여 사용자의 AI 튜터 이용 의도에 영향을 주는 요인을 규명하고자 하였다. 연구모형에서는 유용성, 즐거움, 지각된 비용, 기술적 특성을 지각된 가치의 선행 요인으로 설정하고 이 변인들이 지각된 가치에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하였다. 나아가 지각된가치가 이용 의도에 미치는 영향을 확인하였으며 이 관계에서 사용자의 대학 재학 여부가 조절 변수로 작용하는지를 추가로 검토하였다. 데이터는 Clickworker 플랫폼을 통해 AI 튜터를 교육에 활용해 본경험이 있는 미국 성인을 대상으로 한 온라인 설문을 통해 수집되었으며 총 255부의 유효 응답을 분석에 활용하였다. 구조방정식 모형과 Hayes’ Process Macro Model 1을 활용하여 가설을 검증한 결과 유용성과 즐거움은 사용자의 지각된 가치에 긍정적인 영향을 미치지만, 지각된 비용과 기술적 특성은지각된 가치에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 지각된 가치는 이용 의도에 긍정적영향을 미쳤고 이 관계는 대학 재학 여부에 따라 유의하게 조절되는 것으로 나타났다. 재학생 집단에서 지각된 가치가 이용 의도에 더 강한 영향을 미치는 것으로 나타나 학습이 주요 활동인 집단일수록AI 튜터의 가치 인식이 실제 사용 의도에 더 직접적으로 연결될 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는가치 기반 수용 모델이 AI 튜터라는 기술 수용을 설명하는데 효과적인 이론적 틀이 될 수 있음을 입증하며 사용자 특성에 따라 수용 구조가 달라질 수 있음을 시사한다.
Abstract
The advancement of artificial intelligence(AI) technology has led to the growing integration of AI-based tools in education, with AI tutors as one of the most notable examples. This study aims to explain users’ adoption of AI tutors by applying the Value-Based Adoption Model(VAM) as its theoretical framework. The VAM includes key factors such as usefulness, enjoyment, perceived fee, technicality as predictors of perceived value, which in turn influences users’ intention to use. In addition, this study examines whether the relationship between perceived value and intention to use differs based on users’ college enrollment status. Data were collected through an online survey administered to 255 U.S. adults who had prior experience using AI tutors as learning tools. Participants were recruited via the crowdsourcing platform Clickworker. Structural equation modeling and Hayes’ Process Macro Model 1 were used for analysis. The results showed that usefulness and enjoyment positively influence perceived value, while perceived fee and technicality had negative effects on perceived value. Furthermore, perceived value significantly predicted users’ intention to use AI tutors, and this relationship was moderated by college enrollment status, showing stronger effects among currently enrolled college students. The study supports the VAM’s applicability to AI tutor adoption in educational contexts and highlights the importance of user characteristics in technology acceptance. The findings can offer practical implications for the effective implementation of AI tutors in educational settings.