AI 기반의 지능형 정보시스템은 산업과 생활 모든 분야에 적용되면서 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 경제적·사회적 가치를 창출하고 있다. AI 기술은 파괴적 혁신을 거듭하면서 삶에 전방위적으로 적용되고, 미래 사회 변화를 주도할 것으로 예측된다. 이렇듯 다가오는 AI 기반 사회에 대응하기 위해서는 수용자가 주체적이고 안전하게 AI 기술을 다루고 활용할 수 있도록 AI 기술에 대한 역량을 함양시키는 것이 필수적이다. 그러나 AI 기술 개발이나 산업적용에 대한 논의가 활발한 것과 달리 수용자 측면에서의 AI에 대한 관심과 연구는 부족한 실정이며 그 조차도 주로 AI와 관련된 전문인재를 함양시키는데 치중되어있다. 그러므로 본 연구는 AI 시대를 주체적이고 주도적으로 살아가기 위해서 수용자가 갖춰야할 역량이 무엇인지에 대해 주목했다. 본 연구는 AI 기반 사회에서 이용자가 갖춰야할 역량을 ‘AI 리터러시’ 측면에서 살펴보고자 했다. ‘리터러시’의 개념은 인간이 생활하는데 필요한 광범위한 능력들을 포괄하고 있기 때문에 ‘AI 리터러시’는 AI 기반 사회를 살아가는데 필요한 능력들을 다양하게 포함할 수 있는 개념으로 논의될 수 있을 것이다. 기존 다른 리터러시 개념 내에서 하위 역량으로 논의되던 AI 리터러시는 최근 별도의 개념적 차원과 연구 영역으로 다뤄지고 있으나 그 논의가 매우 산발적으로 진행되고 있다. AI 리터러시에 대한 합의되지 않은 논의들은 AI 리터러시 함양을 위한 교육이 일관적이고 구조적으로 제공되는데 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 AI 리터러시와 관련된 논의들을 총괄적으로 정리하여 객관적 근거를 바탕으로 AI 리터러시의 하위차원과 구성요인, 세부역량을 도출하는데 궁극적인 목적이 있다. 더 나아가 기존에 AI 리터러시가 전 국민이 갖춰야할 필수적 역량이라는 필요성 아래에 사회 공동체 구성원을 세부 집단별로 구분하고 각 집단별로 필요한 AI 리터러시의 맞춤화된 역량을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 AI 리터러시에 대한 논의를 구조적이고 통합적으로 접근하기 위해 체계적 문헌고찰 방법을 사용했다. 체계적 문헌고찰 방법은 구조화된 문헌 고찰방식으로 특정 연구 주제와 관련된 모든 연구들을 수집하고, 과학적이고 객관적인 방법에 따라 주제를 좁혀 분석하는 방식을 뜻한다. 본 연구에서는 구글 학술검색, Web of Science, Dbpia, KISS 등 다양한 학술검색 사이트를 통해 AI 리터러시와 관련된 용어로 포괄적인 문헌검색을 수행한 결과 총 15,233건의 문헌이 검색됐다. 그리고 초록 및 제목검토, 본문검토, 참고문헌 검토라는 세 단계에 걸쳐서 특정 선정 및 배제 기준에 따라 AI 리터러시 관련된 64개의 문헌을 선별했다, 이를 분석 유목에 따라 다각적인 관점에서 분석하고 정리하여 AI 리터러시의 개념체계와 하위차원, 세부역량을 도출했다. 이 후에, AI 리터러시 개념체계와 세부 역량을 보다 타당하게 보완하고, AI 리터러시 구성요인 간의 중요도를 객관적인 방식으로 평가하고자 전문가 심층의견조사와 ...
AI 기반의 지능형 정보시스템은 산업과 생활 모든 분야에 적용되면서 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 경제적·사회적 가치를 창출하고 있다. AI 기술은 파괴적 혁신을 거듭하면서 삶에 전방위적으로 적용되고, 미래 사회 변화를 주도할 것으로 예측된다. 이렇듯 다가오는 AI 기반 사회에 대응하기 위해서는 수용자가 주체적이고 안전하게 AI 기술을 다루고 활용할 수 있도록 AI 기술에 대한 역량을 함양시키는 것이 필수적이다. 그러나 AI 기술 개발이나 산업적용에 대한 논의가 활발한 것과 달리 수용자 측면에서의 AI에 대한 관심과 연구는 부족한 실정이며 그 조차도 주로 AI와 관련된 전문인재를 함양시키는데 치중되어있다. 그러므로 본 연구는 AI 시대를 주체적이고 주도적으로 살아가기 위해서 수용자가 갖춰야할 역량이 무엇인지에 대해 주목했다. 본 연구는 AI 기반 사회에서 이용자가 갖춰야할 역량을 ‘AI 리터러시’ 측면에서 살펴보고자 했다. ‘리터러시’의 개념은 인간이 생활하는데 필요한 광범위한 능력들을 포괄하고 있기 때문에 ‘AI 리터러시’는 AI 기반 사회를 살아가는데 필요한 능력들을 다양하게 포함할 수 있는 개념으로 논의될 수 있을 것이다. 기존 다른 리터러시 개념 내에서 하위 역량으로 논의되던 AI 리터러시는 최근 별도의 개념적 차원과 연구 영역으로 다뤄지고 있으나 그 논의가 매우 산발적으로 진행되고 있다. AI 리터러시에 대한 합의되지 않은 논의들은 AI 리터러시 함양을 위한 교육이 일관적이고 구조적으로 제공되는데 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 AI 리터러시와 관련된 논의들을 총괄적으로 정리하여 객관적 근거를 바탕으로 AI 리터러시의 하위차원과 구성요인, 세부역량을 도출하는데 궁극적인 목적이 있다. 더 나아가 기존에 AI 리터러시가 전 국민이 갖춰야할 필수적 역량이라는 필요성 아래에 사회 공동체 구성원을 세부 집단별로 구분하고 각 집단별로 필요한 AI 리터러시의 맞춤화된 역량을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 AI 리터러시에 대한 논의를 구조적이고 통합적으로 접근하기 위해 체계적 문헌고찰 방법을 사용했다. 체계적 문헌고찰 방법은 구조화된 문헌 고찰방식으로 특정 연구 주제와 관련된 모든 연구들을 수집하고, 과학적이고 객관적인 방법에 따라 주제를 좁혀 분석하는 방식을 뜻한다. 본 연구에서는 구글 학술검색, Web of Science, Dbpia, KISS 등 다양한 학술검색 사이트를 통해 AI 리터러시와 관련된 용어로 포괄적인 문헌검색을 수행한 결과 총 15,233건의 문헌이 검색됐다. 그리고 초록 및 제목검토, 본문검토, 참고문헌 검토라는 세 단계에 걸쳐서 특정 선정 및 배제 기준에 따라 AI 리터러시 관련된 64개의 문헌을 선별했다, 이를 분석 유목에 따라 다각적인 관점에서 분석하고 정리하여 AI 리터러시의 개념체계와 하위차원, 세부역량을 도출했다. 이 후에, AI 리터러시 개념체계와 세부 역량을 보다 타당하게 보완하고, AI 리터러시 구성요인 간의 중요도를 객관적인 방식으로 평가하고자 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 진행했다. 미디어, 교육 등 다양한 분야의 11명의 전문가를 대상으로 심층의견조사와 AHP 분석이 진행됐다. 체계적 문헌고찰을 통해서 선행 AI 리터러시 연구의 동향과 특징들을 확인한 결과, 2020년 이후부터 관련 논의가 활발히 이뤄지고 있었으나 주로 미국, 중국과 같은 AI 선도 국가 중심인 것으로 나타났다. AI 리터러시에 대해서 주로 개념적 연구가 수행되고 있었으며 연구방법 또한 문헌검토와 같은 질적 연구방법이나 사례분석을 진행하는 경우가 많았다. 양적 연구방법을 사용한 연구들은 대부분 AI 리터러시 프로그램 효과를 확인하기 위해 간단한 서베이에 그치고 있었으며 AI 리터러시에 대한 영향요인 등을 파악한 실증적 연구들은 많이 진행되지 않는 것으로 확인됐다. 특히 국내에서 AI 리터러시를 다루는데 정책사례나 교육사례 분석방법에 치중되어 있으며, 다양한 연구방법을 사용하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 리터러시에 대한 보다 심도 깊은 논의가 진행되기 위해서는 다양한 방법론을 활용하여 다각적인 논의가 이뤄질 필요가 있다는 사실을 시사한다. 또한 선행 AI 리터러시의 연구에서는 연구대상의 집단이 초·중·고 학생에 치중되어 있었으며 시민적 능력 차원에서 전 국민을 대상으로 한 연구가 적은 것으로 나타났다. 선행 AI 리터러시를 다룬 연구들에서 AI 리터러시에 대한 명시적 정의를 분석하여 AI 개념과 이해에 대한 능력, AI를 도구로서 활용할 수 있는 능력, 단순한 활용을 넘어 비판적으로 평가하고 상호작용하고 결과물을 산출할 수 있는 능력과 같은 고차원적 수준, AI 기술에 대한 윤리적 태도가 개념적 정의에 포함된다는 사실을 발견했다. 또한 OECD의 역량개념틀인 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원에 따라서 선행 AI 리터러시에서 논의된 하위차원과 세부 역량을 매칭했다. 그 결과, AI 리터러시의 하위차원에는 AI 기술을 인지하고 식별할 수 있는 능력과 AI 관련된 지식과 주요 작동원리에 대한 이해능력과, AI를 도구적으로 활용해 문제를 해결하는 능력, 창조적 설계능력과 같은 고역량 수준, 도덕적이고 윤리적 소양이 포함된다는 특징을 확인할 수 있었다. 체계적 문헌 검토를 바탕으로 AI 리터러시 개념체계를 3개의 상위차원을 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원으로 마련했으며 이는 AI 리터러시를 갖추는데 모두 필요한 필수적 차원으로 고려했다. 그리고 상위차원별로 하위차원을 마련했는데, 구체적으로 지식적 차원에는 AI 기술이 적용된 소프트웨어나 기기를 인지하고 식별할 수 있는 ‘AI 식별’, AI 기술과 관련된 개념에 대한 지식과 작동방식에 대한 원리를 이해하는 ‘AI 이해’로 구분되며 기술적 차원에는 AI를 도구로서 삶에 적용하는 ‘AI 활용’, AI 기술과 데이터를 활용해 문제를 분석할 수 있는 ‘AI 분석’, AI 모델을 설계하거나 결과물을 산출할 수 있는 ‘AI 창조’로 구성했다. 그리고 태도적 차원에는 AI 기술에 대한 사회적 영향력을 이해하고, 올바르고 적절하게 이용할 수 있는 ‘AI 이용 윤리성’과 AI 기술과 AI 기술의 산출물을 비판적으로 평가할 수 있는 ‘AI 비판적 평가’로 총 3가지의 상위차원과 7가지의 하위차원으로 구성된 개념체계를 정립했다. 그리고 세부 역량을 마련하고 초·중·고 학생집단, 전문가집단, 비전문가인 성인집단별로 필요한 역량을 다르게 구성하여 AI 리터러시 역량 개념틀을 일차적으로 마련했다. 이 후, 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 통해서 AI 리터러시의 개념체계를 보다 타당하게 보완하고, 세부 역량간의 중요도의 차이를 확인하고자 했다. 우선 전문가들은 AI 리터러시의 개념이 보다 명시적으로 제안될 필요가 있다는 점을 지적했으며 다양한 능력이 포괄될 수 있도록 ‘AI를 인지하고, AI에 대한 기술적 지식과 윤리적이고 비판적 이해를 바탕으로 AI 기기나 서비스를 생활과 업무에 적용할 수 있는 능력으로 더 나아가 AI를 설계하거나 창의적인 결과물을 산출하고 AI를 바탕으로 사회와 상호작용 할 수 있는 능력’으로 AI 리터러시 개념을 정의했다. 또한 전문가들은 AI 리터러시의 개념 체계에 대해서 중복성과 보완의견을 제시했으며 이를 반영하여 개념체계를 수정했다. 예를 들어, 세부 하위차원의 명칭을 보다 명시적으로 표현하거나 하위차원의 개념 정의를 보다 구체적으로 제시하는 등의 수정을 거쳤다. 전문가 AHP 분석 결과, 집단별로 하위차원의 중요도가 다르게 분석됐는데 학생집단과 비전문가 집단에서는 AI 태도에 해당하는 AI 이용 윤리성과 AI 비판적 평가가 중요도가 높았으나 전문가 집단에서는 AI에 대한 개념적 지식인 AI 이해 차원의 중요도가 높게 분석됐다. 이처럼 집단별로 하위차원의 우선순위가 다른 점은 세부 집단별로 필요한 역량이 차이가 날 수 있으며 이에 따라 교육이 맞춤화되어 제공되어야한다는 사실을 시사한다. 그러므로 본 연구에서는 성인집단에서는 태도적 차원을 강조하는 반면 학생집단이나 전문가집단에는 활용이나 고차원 역량을 매칭시키는 등 학생집단, 전문가집단, 비전문가인 성인집단별로 역량을 다르게 구성하여 개념 체계를 마련했다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 선행연구가 산발적으로 이뤄지고 있는 상황에서 체계적 문헌고찰이라는 구조적이고 객관적인 방법을 통해 선행연구를 다면적으로 고찰하고, 기존 논의들을 포괄할 수 있는 AI 리터러시의 개념 체계를 정리했다는데 의의가 있다. 구체적으로 AI 리터러시를 갖추는데 필요한 필수적인 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원으로 요인을 구분하고 각 차원별로 필요한 역량 수준에 따라 하위 차원을 지식적 차원에 해당하는 AI 식별과 AI 이해, 기술적 차원에 해당하는 AI 활용, AI 분석, AI 창조 마지막으로 태도적 차원에 해당하는 AI 이용 윤리성과 AI 비판적 평가로 개념체계를 마련했다. 그리고 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 통해서 AI 리터러시 하위 구성요인과 세부 역량들이 타당성과 적절성을 갖추도록 했다. 또한 집단을 세부적으로 구성하고 AI 리터러시에 필요한 역량들 을 맞춤화하여 구성함으로서 집단별 차이가 AI 리터러시의 세부 역량에 적용될 수 있도록 했다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 논의가 산발적이고 상이한 결과를 제시하고 있는 상황에서 기존 논의들을 통합적이고 구조적으로 정리하여 AI 리터러시의 개념과 하위차원들을 마련했다는데 의의가 있다. 체계적 문헌고찰과 전문가 심층의견조사를 통해 마련된 AI 리터러시에 대한 개념체계는 AI 관련 교육과정을 설계하거나 교육 내용을 구성할 때, 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 집단별로 구성된 세부 역량을 제시함으로서 전 국민을 대상으로 한 AI 리터러시 교육이 맞춤화되어 이뤄질 수 있도록 했다. 추후에는 본 연구를 바탕으로 AI 리터러시의 영향을 미치는 요인이나 AI 리터러시의 영향력을 검증하거나, 집단을 보다 세분화하여 접근하는 등의 연구가 수행된다면 AI 리터러시에 대한 논의가 보다 풍부하게 이뤄질 수 있을 것이다. 궁극적으로 본 연구는 다가오는 AI 기반 사회에서 모든 국민이 AI 기술을 보다 주체적이고 주도적으로 사용할 수 있도록 하는데 기여하고 수용자가 보편적 기술로서 AI를 활용하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
AI 기반의 지능형 정보시스템은 산업과 생활 모든 분야에 적용되면서 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 경제적·사회적 가치를 창출하고 있다. AI 기술은 파괴적 혁신을 거듭하면서 삶에 전방위적으로 적용되고, 미래 사회 변화를 주도할 것으로 예측된다. 이렇듯 다가오는 AI 기반 사회에 대응하기 위해서는 수용자가 주체적이고 안전하게 AI 기술을 다루고 활용할 수 있도록 AI 기술에 대한 역량을 함양시키는 것이 필수적이다. 그러나 AI 기술 개발이나 산업적용에 대한 논의가 활발한 것과 달리 수용자 측면에서의 AI에 대한 관심과 연구는 부족한 실정이며 그 조차도 주로 AI와 관련된 전문인재를 함양시키는데 치중되어있다. 그러므로 본 연구는 AI 시대를 주체적이고 주도적으로 살아가기 위해서 수용자가 갖춰야할 역량이 무엇인지에 대해 주목했다. 본 연구는 AI 기반 사회에서 이용자가 갖춰야할 역량을 ‘AI 리터러시’ 측면에서 살펴보고자 했다. ‘리터러시’의 개념은 인간이 생활하는데 필요한 광범위한 능력들을 포괄하고 있기 때문에 ‘AI 리터러시’는 AI 기반 사회를 살아가는데 필요한 능력들을 다양하게 포함할 수 있는 개념으로 논의될 수 있을 것이다. 기존 다른 리터러시 개념 내에서 하위 역량으로 논의되던 AI 리터러시는 최근 별도의 개념적 차원과 연구 영역으로 다뤄지고 있으나 그 논의가 매우 산발적으로 진행되고 있다. AI 리터러시에 대한 합의되지 않은 논의들은 AI 리터러시 함양을 위한 교육이 일관적이고 구조적으로 제공되는데 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 AI 리터러시와 관련된 논의들을 총괄적으로 정리하여 객관적 근거를 바탕으로 AI 리터러시의 하위차원과 구성요인, 세부역량을 도출하는데 궁극적인 목적이 있다. 더 나아가 기존에 AI 리터러시가 전 국민이 갖춰야할 필수적 역량이라는 필요성 아래에 사회 공동체 구성원을 세부 집단별로 구분하고 각 집단별로 필요한 AI 리터러시의 맞춤화된 역량을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 AI 리터러시에 대한 논의를 구조적이고 통합적으로 접근하기 위해 체계적 문헌고찰 방법을 사용했다. 체계적 문헌고찰 방법은 구조화된 문헌 고찰방식으로 특정 연구 주제와 관련된 모든 연구들을 수집하고, 과학적이고 객관적인 방법에 따라 주제를 좁혀 분석하는 방식을 뜻한다. 본 연구에서는 구글 학술검색, Web of Science, Dbpia, KISS 등 다양한 학술검색 사이트를 통해 AI 리터러시와 관련된 용어로 포괄적인 문헌검색을 수행한 결과 총 15,233건의 문헌이 검색됐다. 그리고 초록 및 제목검토, 본문검토, 참고문헌 검토라는 세 단계에 걸쳐서 특정 선정 및 배제 기준에 따라 AI 리터러시 관련된 64개의 문헌을 선별했다, 이를 분석 유목에 따라 다각적인 관점에서 분석하고 정리하여 AI 리터러시의 개념체계와 하위차원, 세부역량을 도출했다. 이 후에, AI 리터러시 개념체계와 세부 역량을 보다 타당하게 보완하고, AI 리터러시 구성요인 간의 중요도를 객관적인 방식으로 평가하고자 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 진행했다. 미디어, 교육 등 다양한 분야의 11명의 전문가를 대상으로 심층의견조사와 AHP 분석이 진행됐다. 체계적 문헌고찰을 통해서 선행 AI 리터러시 연구의 동향과 특징들을 확인한 결과, 2020년 이후부터 관련 논의가 활발히 이뤄지고 있었으나 주로 미국, 중국과 같은 AI 선도 국가 중심인 것으로 나타났다. AI 리터러시에 대해서 주로 개념적 연구가 수행되고 있었으며 연구방법 또한 문헌검토와 같은 질적 연구방법이나 사례분석을 진행하는 경우가 많았다. 양적 연구방법을 사용한 연구들은 대부분 AI 리터러시 프로그램 효과를 확인하기 위해 간단한 서베이에 그치고 있었으며 AI 리터러시에 대한 영향요인 등을 파악한 실증적 연구들은 많이 진행되지 않는 것으로 확인됐다. 특히 국내에서 AI 리터러시를 다루는데 정책사례나 교육사례 분석방법에 치중되어 있으며, 다양한 연구방법을 사용하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 리터러시에 대한 보다 심도 깊은 논의가 진행되기 위해서는 다양한 방법론을 활용하여 다각적인 논의가 이뤄질 필요가 있다는 사실을 시사한다. 또한 선행 AI 리터러시의 연구에서는 연구대상의 집단이 초·중·고 학생에 치중되어 있었으며 시민적 능력 차원에서 전 국민을 대상으로 한 연구가 적은 것으로 나타났다. 선행 AI 리터러시를 다룬 연구들에서 AI 리터러시에 대한 명시적 정의를 분석하여 AI 개념과 이해에 대한 능력, AI를 도구로서 활용할 수 있는 능력, 단순한 활용을 넘어 비판적으로 평가하고 상호작용하고 결과물을 산출할 수 있는 능력과 같은 고차원적 수준, AI 기술에 대한 윤리적 태도가 개념적 정의에 포함된다는 사실을 발견했다. 또한 OECD의 역량개념틀인 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원에 따라서 선행 AI 리터러시에서 논의된 하위차원과 세부 역량을 매칭했다. 그 결과, AI 리터러시의 하위차원에는 AI 기술을 인지하고 식별할 수 있는 능력과 AI 관련된 지식과 주요 작동원리에 대한 이해능력과, AI를 도구적으로 활용해 문제를 해결하는 능력, 창조적 설계능력과 같은 고역량 수준, 도덕적이고 윤리적 소양이 포함된다는 특징을 확인할 수 있었다. 체계적 문헌 검토를 바탕으로 AI 리터러시 개념체계를 3개의 상위차원을 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원으로 마련했으며 이는 AI 리터러시를 갖추는데 모두 필요한 필수적 차원으로 고려했다. 그리고 상위차원별로 하위차원을 마련했는데, 구체적으로 지식적 차원에는 AI 기술이 적용된 소프트웨어나 기기를 인지하고 식별할 수 있는 ‘AI 식별’, AI 기술과 관련된 개념에 대한 지식과 작동방식에 대한 원리를 이해하는 ‘AI 이해’로 구분되며 기술적 차원에는 AI를 도구로서 삶에 적용하는 ‘AI 활용’, AI 기술과 데이터를 활용해 문제를 분석할 수 있는 ‘AI 분석’, AI 모델을 설계하거나 결과물을 산출할 수 있는 ‘AI 창조’로 구성했다. 그리고 태도적 차원에는 AI 기술에 대한 사회적 영향력을 이해하고, 올바르고 적절하게 이용할 수 있는 ‘AI 이용 윤리성’과 AI 기술과 AI 기술의 산출물을 비판적으로 평가할 수 있는 ‘AI 비판적 평가’로 총 3가지의 상위차원과 7가지의 하위차원으로 구성된 개념체계를 정립했다. 그리고 세부 역량을 마련하고 초·중·고 학생집단, 전문가집단, 비전문가인 성인집단별로 필요한 역량을 다르게 구성하여 AI 리터러시 역량 개념틀을 일차적으로 마련했다. 이 후, 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 통해서 AI 리터러시의 개념체계를 보다 타당하게 보완하고, 세부 역량간의 중요도의 차이를 확인하고자 했다. 우선 전문가들은 AI 리터러시의 개념이 보다 명시적으로 제안될 필요가 있다는 점을 지적했으며 다양한 능력이 포괄될 수 있도록 ‘AI를 인지하고, AI에 대한 기술적 지식과 윤리적이고 비판적 이해를 바탕으로 AI 기기나 서비스를 생활과 업무에 적용할 수 있는 능력으로 더 나아가 AI를 설계하거나 창의적인 결과물을 산출하고 AI를 바탕으로 사회와 상호작용 할 수 있는 능력’으로 AI 리터러시 개념을 정의했다. 또한 전문가들은 AI 리터러시의 개념 체계에 대해서 중복성과 보완의견을 제시했으며 이를 반영하여 개념체계를 수정했다. 예를 들어, 세부 하위차원의 명칭을 보다 명시적으로 표현하거나 하위차원의 개념 정의를 보다 구체적으로 제시하는 등의 수정을 거쳤다. 전문가 AHP 분석 결과, 집단별로 하위차원의 중요도가 다르게 분석됐는데 학생집단과 비전문가 집단에서는 AI 태도에 해당하는 AI 이용 윤리성과 AI 비판적 평가가 중요도가 높았으나 전문가 집단에서는 AI에 대한 개념적 지식인 AI 이해 차원의 중요도가 높게 분석됐다. 이처럼 집단별로 하위차원의 우선순위가 다른 점은 세부 집단별로 필요한 역량이 차이가 날 수 있으며 이에 따라 교육이 맞춤화되어 제공되어야한다는 사실을 시사한다. 그러므로 본 연구에서는 성인집단에서는 태도적 차원을 강조하는 반면 학생집단이나 전문가집단에는 활용이나 고차원 역량을 매칭시키는 등 학생집단, 전문가집단, 비전문가인 성인집단별로 역량을 다르게 구성하여 개념 체계를 마련했다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 선행연구가 산발적으로 이뤄지고 있는 상황에서 체계적 문헌고찰이라는 구조적이고 객관적인 방법을 통해 선행연구를 다면적으로 고찰하고, 기존 논의들을 포괄할 수 있는 AI 리터러시의 개념 체계를 정리했다는데 의의가 있다. 구체적으로 AI 리터러시를 갖추는데 필요한 필수적인 지식적 차원, 기술적 차원, 태도적 차원으로 요인을 구분하고 각 차원별로 필요한 역량 수준에 따라 하위 차원을 지식적 차원에 해당하는 AI 식별과 AI 이해, 기술적 차원에 해당하는 AI 활용, AI 분석, AI 창조 마지막으로 태도적 차원에 해당하는 AI 이용 윤리성과 AI 비판적 평가로 개념체계를 마련했다. 그리고 전문가 심층의견조사와 AHP 분석을 통해서 AI 리터러시 하위 구성요인과 세부 역량들이 타당성과 적절성을 갖추도록 했다. 또한 집단을 세부적으로 구성하고 AI 리터러시에 필요한 역량들 을 맞춤화하여 구성함으로서 집단별 차이가 AI 리터러시의 세부 역량에 적용될 수 있도록 했다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 논의가 산발적이고 상이한 결과를 제시하고 있는 상황에서 기존 논의들을 통합적이고 구조적으로 정리하여 AI 리터러시의 개념과 하위차원들을 마련했다는데 의의가 있다. 체계적 문헌고찰과 전문가 심층의견조사를 통해 마련된 AI 리터러시에 대한 개념체계는 AI 관련 교육과정을 설계하거나 교육 내용을 구성할 때, 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 집단별로 구성된 세부 역량을 제시함으로서 전 국민을 대상으로 한 AI 리터러시 교육이 맞춤화되어 이뤄질 수 있도록 했다. 추후에는 본 연구를 바탕으로 AI 리터러시의 영향을 미치는 요인이나 AI 리터러시의 영향력을 검증하거나, 집단을 보다 세분화하여 접근하는 등의 연구가 수행된다면 AI 리터러시에 대한 논의가 보다 풍부하게 이뤄질 수 있을 것이다. 궁극적으로 본 연구는 다가오는 AI 기반 사회에서 모든 국민이 AI 기술을 보다 주체적이고 주도적으로 사용할 수 있도록 하는데 기여하고 수용자가 보편적 기술로서 AI를 활용하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
AI technology is expected to be used in all areas of life and lead to social changes as it undergoes destructive innovations. It is necessary to cultivate AI-related capabilities so users can handle AI technology more proactively and safely to respond to the AI-based society. But interest and study ...
AI technology is expected to be used in all areas of life and lead to social changes as it undergoes destructive innovations. It is necessary to cultivate AI-related capabilities so users can handle AI technology more proactively and safely to respond to the AI-based society. But interest and study for AI are lacking. This study focused on what competencies users need to live subjectively in the AI era. Specifically, the study aimed to examine various competencies that users need in an AI-based society from the perspective of "AI literacy." While AI literacy has been discussed as a separate conceptual dimension and research area in recent years, discussions on it are very scattered. These uncoordinated discussions could hinder providing consistent and structured education for cultivating AI literacy. Therefore, the ultimate goal of this study is to comprehensively summarize discussions related to AI literacy and derive lower dimensions, constituting factors, and specific competencies based on objective evidence. Furthermore, the study aims to divide members of the social community into specific groups based on the necessary competencies for all citizens under the concept of AI literacy and to derive customized competencies for each group. This study used a systematic review method to approach the discussion on AI literacy in a structured and integrated manner. The systematic literature review method refers to a structured literature review approach that involves collecting all research related to a specific topic and analyzing it objectively according to a particular method. A total of 9,790 documents were found through comprehensive literature searches on various academic search sites using terms related to AI literacy. Sixty-four papers on AI literacy were selected according to specific selection and exclusion criteria through the abstract, title, full text, and reference reviews. Then, this study analyzed and organized the data from various perspectives to derive the concept system and sub-dimensions of AI literacy and further supplemented the concept system and sub-dimensions of AI literacy more validly. In-depth expert interviews and AHP analysis were conducted with eleven experts to evaluate the importance of the factors composing AI literacy objectively. A systematic review revealed that conceptual research was mainly being conducted on AI literacy and the research methods were primarily qualitative, such as literature review or case analysis. Research using quantitative methods was mostly limited to simple surveys to verify the effectiveness of AI literacy programs, while just a few empirical studies were conducted. These results suggest that deeper discussions on AI literacy need to be performed using various methodologies to achieve a multifaceted discussion. Additionally, the previous research on AI literacy focused mainly on elementary, middle, and high school students, while a few targeted all citizens in terms of civic competence.Through the analysis of the explicit definitions of AI literacy in previous AI literacy research, it was revealed that high-level concepts such as the abilities to understand and comprehend AI concepts, use AI as a tool, critically evaluate and interact with AI beyond a simple usage and produce results, and ethical attitudes towards AI technology are included in the conceptual definitions of AI literacy. Also, the sub-dimensions and specific competencies discussed in previous AI literacy research matched the knowledge, skills, and attitudes dimensions of the OECD Competency Framework. The sub-dimensions of AI literacy include high-level competencies such as the abilities to recognize and identify AI technology, understand the knowledge and vital operating principles related to AI, use AI as a tool to solve problems, make creative designs, as well as ethical and moral values, were found as a result. Based on the systematic literature review, a concept system of AI literacy was developed into three top dimensions: knowledge, skills, and attitudes, which are necessary for acquiring AI literacy. A primary competence framework was also developed with the following seven dimensions: AI recognition in the knowledge dimension, AI application, analysis, and creation in the skills dimension, and ethical and moral values in the attitudes dimension. Afterward, the study supplemented the concept system of AI literacy more validly and confirmed the differences in importance among the detailed capabilities based on expert in-depth opinion surveys and AHP analysis. First, the experts pointed out the need for the concept of AI literacy to be more explicitly proposed. Also, the experts defined the concept of AI literacy as "the abilities to recognize AI and apply AI devices or services in daily lives according to ethical attitudes and understanding the basic principles of AI. Moreover the abilities to produce creative results through social communication and AI." Additionally, the experts presented opinions on redundancy and supplementation in the concept system of AI literacy and revised the concept system to reflect this. The importance of the sub-dimensions was analyzed differently for each group according to the expert AHP analysis. The student and the non-expert groups regarded ethical usage and critical evaluation as more important in AI attitude, but the expert group felt conceptual knowledge for understanding AI was more significant. This difference in the priority of sub-dimensions for each group suggests that the necessary capabilities for each specific group may differ, signifying that education should be customized and provided accordingly. Therefore, this study prepared a concept system by composing the capabilities differently for each group of students, experts, and non-expert adults, emphasizing the attitudinal dimension for adult groups and matching higher-level capabilities for expert groups. The significance of this study is that it systematically reviewed previous research on AI literacy through a structured literature review method in the context of their scattered nature and organized a concept system of AI literacy that can encompass existing discussions. The necessary factors in acquiring AI literacy were divided into knowledge, technical, and attitudinal dimensions. Additionally, a concept system was prepared according to the level of required capabilities for each dimension, with the knowledge dimension corresponding to AI identification and understanding, the technical dimension corresponding to AI application, analysis, and creation, and the attitudinal dimension corresponding to AI ethical use and critical evaluation. Then, the sub-constituents and detailed capabilities of AI literacy were made based on expert in-depth opinion surveys and AHP analysis for validity and relevance. Also, the groups were composed in detail, and the capabilities required for AI literacy were customized for each of those groups so that the differences between groups could be applied to the detailed capabilities of AI literacy. This study is significant as it integrates and structurally organizes existing discussions on AI literacy that are scattered and diverse to establish the concept and sub-dimensions of AI literacy. The concept system of AI literacy can be helpful as a basic material when designing AI-related educational courses or composing educational content. A customized AI literacy education targeting the entire nation was made possible as well by presenting the detailed competencies organized by groups. A more in-depth discussion on AI literacy in the future could be made if studies that examine the factors that influence AI literacy, verify the influence of AI literacy, or approach by further dividing the groups are conducted. Ultimately, this study is expected to enable all citizens to use AI technology more subjectively and proactively in the coming AI-based society and contribute to the widespread use of AI as a universal technology.
AI technology is expected to be used in all areas of life and lead to social changes as it undergoes destructive innovations. It is necessary to cultivate AI-related capabilities so users can handle AI technology more proactively and safely to respond to the AI-based society. But interest and study for AI are lacking. This study focused on what competencies users need to live subjectively in the AI era. Specifically, the study aimed to examine various competencies that users need in an AI-based society from the perspective of "AI literacy." While AI literacy has been discussed as a separate conceptual dimension and research area in recent years, discussions on it are very scattered. These uncoordinated discussions could hinder providing consistent and structured education for cultivating AI literacy. Therefore, the ultimate goal of this study is to comprehensively summarize discussions related to AI literacy and derive lower dimensions, constituting factors, and specific competencies based on objective evidence. Furthermore, the study aims to divide members of the social community into specific groups based on the necessary competencies for all citizens under the concept of AI literacy and to derive customized competencies for each group. This study used a systematic review method to approach the discussion on AI literacy in a structured and integrated manner. The systematic literature review method refers to a structured literature review approach that involves collecting all research related to a specific topic and analyzing it objectively according to a particular method. A total of 9,790 documents were found through comprehensive literature searches on various academic search sites using terms related to AI literacy. Sixty-four papers on AI literacy were selected according to specific selection and exclusion criteria through the abstract, title, full text, and reference reviews. Then, this study analyzed and organized the data from various perspectives to derive the concept system and sub-dimensions of AI literacy and further supplemented the concept system and sub-dimensions of AI literacy more validly. In-depth expert interviews and AHP analysis were conducted with eleven experts to evaluate the importance of the factors composing AI literacy objectively. A systematic review revealed that conceptual research was mainly being conducted on AI literacy and the research methods were primarily qualitative, such as literature review or case analysis. Research using quantitative methods was mostly limited to simple surveys to verify the effectiveness of AI literacy programs, while just a few empirical studies were conducted. These results suggest that deeper discussions on AI literacy need to be performed using various methodologies to achieve a multifaceted discussion. Additionally, the previous research on AI literacy focused mainly on elementary, middle, and high school students, while a few targeted all citizens in terms of civic competence.Through the analysis of the explicit definitions of AI literacy in previous AI literacy research, it was revealed that high-level concepts such as the abilities to understand and comprehend AI concepts, use AI as a tool, critically evaluate and interact with AI beyond a simple usage and produce results, and ethical attitudes towards AI technology are included in the conceptual definitions of AI literacy. Also, the sub-dimensions and specific competencies discussed in previous AI literacy research matched the knowledge, skills, and attitudes dimensions of the OECD Competency Framework. The sub-dimensions of AI literacy include high-level competencies such as the abilities to recognize and identify AI technology, understand the knowledge and vital operating principles related to AI, use AI as a tool to solve problems, make creative designs, as well as ethical and moral values, were found as a result. Based on the systematic literature review, a concept system of AI literacy was developed into three top dimensions: knowledge, skills, and attitudes, which are necessary for acquiring AI literacy. A primary competence framework was also developed with the following seven dimensions: AI recognition in the knowledge dimension, AI application, analysis, and creation in the skills dimension, and ethical and moral values in the attitudes dimension. Afterward, the study supplemented the concept system of AI literacy more validly and confirmed the differences in importance among the detailed capabilities based on expert in-depth opinion surveys and AHP analysis. First, the experts pointed out the need for the concept of AI literacy to be more explicitly proposed. Also, the experts defined the concept of AI literacy as "the abilities to recognize AI and apply AI devices or services in daily lives according to ethical attitudes and understanding the basic principles of AI. Moreover the abilities to produce creative results through social communication and AI." Additionally, the experts presented opinions on redundancy and supplementation in the concept system of AI literacy and revised the concept system to reflect this. The importance of the sub-dimensions was analyzed differently for each group according to the expert AHP analysis. The student and the non-expert groups regarded ethical usage and critical evaluation as more important in AI attitude, but the expert group felt conceptual knowledge for understanding AI was more significant. This difference in the priority of sub-dimensions for each group suggests that the necessary capabilities for each specific group may differ, signifying that education should be customized and provided accordingly. Therefore, this study prepared a concept system by composing the capabilities differently for each group of students, experts, and non-expert adults, emphasizing the attitudinal dimension for adult groups and matching higher-level capabilities for expert groups. The significance of this study is that it systematically reviewed previous research on AI literacy through a structured literature review method in the context of their scattered nature and organized a concept system of AI literacy that can encompass existing discussions. The necessary factors in acquiring AI literacy were divided into knowledge, technical, and attitudinal dimensions. Additionally, a concept system was prepared according to the level of required capabilities for each dimension, with the knowledge dimension corresponding to AI identification and understanding, the technical dimension corresponding to AI application, analysis, and creation, and the attitudinal dimension corresponding to AI ethical use and critical evaluation. Then, the sub-constituents and detailed capabilities of AI literacy were made based on expert in-depth opinion surveys and AHP analysis for validity and relevance. Also, the groups were composed in detail, and the capabilities required for AI literacy were customized for each of those groups so that the differences between groups could be applied to the detailed capabilities of AI literacy. This study is significant as it integrates and structurally organizes existing discussions on AI literacy that are scattered and diverse to establish the concept and sub-dimensions of AI literacy. The concept system of AI literacy can be helpful as a basic material when designing AI-related educational courses or composing educational content. A customized AI literacy education targeting the entire nation was made possible as well by presenting the detailed competencies organized by groups. A more in-depth discussion on AI literacy in the future could be made if studies that examine the factors that influence AI literacy, verify the influence of AI literacy, or approach by further dividing the groups are conducted. Ultimately, this study is expected to enable all citizens to use AI technology more subjectively and proactively in the coming AI-based society and contribute to the widespread use of AI as a universal technology.
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