[논문]대학생의 생성형 인공지능 활용에 관한 연구 : ChatGPT를 중심으로

전병호

doi:10.17662/ksdim.2024.20.4.059

[국내논문] 대학생의 생성형 인공지능 활용에 관한 연구 : ChatGPT를 중심으로
A Study on the Utilization of Generative AI by University Students : Focusing on ChatGPT 원문보기

디지털산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management, v.20 no.4, 2024년, pp.59 - 68

전병호 (서울여자대학교 교양대학)

Abstract ▼ AI-Helper

The use of Artificial Intelligence(AI) in academia is a hot topic in the education field. Generative AI, like ChatGPT, is an AI tool that offers a range of benefits, including increased student engagement, collaboration, and accessibility. Especially Chat GPT is said to offer a wealth of opportunities for both higher education students and teachers. ChatGPT is an AI tool that has sparked debates about its potential implications for education. This paper is to examine utilization of General AI by university students focusing on ChatGPT focusing on ChatGPT. Based on prior studies which utilized TAM and VAM, media self-efficacy, educational expectancy, subjective norm, enjoyment, and trust were identified as affecting factors. According to the results of regression analysis, most factors were found to be significantly related to utilization of General AI by university students except trust. This study has implication in that it analyzed real utilization of General AI not the intention to use General AI by University students. It can provide a useful guideline for educational use of General AI in higher education.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이에 본 연구에서는 ChatGPT를 중심으로 대학생들의 생성형 인공지능의 활용 현황과 그에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고자 한다. 이를 통해 생성형 인공지능의 교육적 시사점을 제시하고자 한다.
즉 교수자와 학습자 모두에게 긍정적으로 활용되어질 수 있다는 것이다[11]. 본 연구에서는 학습자의 학습 만족이 강조되는 교육 환경에서 대학 학생들의 ChatGPT 활용에 초점을 두고자 한다.
본 연구에서는 이러한 기존 연구들을 바탕으로 매체 활용 효능감, 교육적 기대 가치, 주관적 규범, 즐거움, 신뢰의 관점에서 대학생의 생성형 인공지능의 활용을 분석해 보고자 한다. TAM과 VAM을 활용한 연구들이 유용성 및 용이성을 기반으로 한 영향 요인들이 사용의도 또는 만족도에 미치는 요인을 분석한 데 비해 본 연구에서는 실제 활용에 미치는 영향 분석을 하고자 하였다.
본 연구에서는 이러한 기존 연구들을 바탕으로 매체 활용 효능감, 교육적 기대 가치, 주관적 규범, 즐거움, 신뢰의 관점에서 대학생의 생성형 인공지능의 활용을 분석해 보고자 한다. TAM과 VAM을 활용한 연구들이 유용성 및 용이성을 기반으로 한 영향 요인들이 사용의도 또는 만족도에 미치는 요인을 분석한 데 비해 본 연구에서는 실제 활용에 미치는 영향 분석을 하고자 하였다.
본 연구의 목적은 그림과 같이 대학생의 생성형 인공지능 활용 및 활용에 대한 인지와 그 영향 요인을 분석해 보고자 하는 것이다.
TAM과 VAM를 활용한 정보기술 및 서비스의 수용 연구들은 정보기술 및 서비스에 대한 이용자의 태도를 통한 지속적 이용 의도 또는 이용자 만족도를 분석하는 것이다. 이에 비해 본 연구에서는 생성형 인공지능 활용에 대한 대학생들의 실제 활용 정도를 분석하고자 하였다.
본 연구에서 ChatGTP를 중심으로 대학생의 생성형 인공지능 활용에 영향을 미치는 요인을 분석해 보았다. 생성형 인공지능 이용 경험이 있는 대학생들만을 대상으로 분석이 이루어졌으며, “수업 및 학업을 위해 ChatGTP와 같은 생성형 인공지능을 많이 활용한다”는 활용 질문에 3.
이에 본 연구에서는 기존의 TAM 및 VAM을 활용한 정보기술 매체 수용에 관련한 연구들을 바탕으로 대학생의 생성형 인공지능 활용을 매체활용 효능감, 교육적 기대 가치, 주관적 규범, 즐거움, 신뢰의 관점에서 분석해 보았다. 연구 결과와 결과를 토대로 한 교육적 시사점은 다음과 같다.

가설 설정

제안 방법

TAM과 VAM에서 기본적으로 적용된 유용성과 용이성 요인에 주관적 규범, 즐거움, 신뢰의 요인을 추가하였다. TAM과 VAM를 활용한 정보기술 및 서비스의 수용 연구들은 정보기술 및 서비스에 대한 이용자의 태도를 통한 지속적 이용 의도 또는 이용자 만족도를 분석하는 것이다.
연구 모형을 분석하기 위해 사용된 설문의 문항들은 내용 타당성 확보를 위해 선행 연구들에서 사용되었고 그 타당성이 입증된 항목들로부터 선택하여 본 연구에 적합하게 수정하여 사용하였다.
5점 Likert 척도를 이용하여 “매우 그렇지 않다”에서 “매우 그렇다”로 측정하였다. 매체활용 효능감은 생성형 인공지능을 통해 질문하여 원하는 답변을 얻고 필요한 정보를 얻는 과정의 용이함 정도를 통해 측정하였고, 교육적 기대가치는 생성형 인공지능의 활용이 학업 및 수업에 유용하고 가치가 있는 정도를 통해 측정하였다. 주관적 규범은 생성형 인공지능 활용에 대한 지인 및 교수자의 생각과 반응에 대한 주관적 인식 정도로 측정하였다.
매체활용 효능감은 생성형 인공지능을 통해 질문하여 원하는 답변을 얻고 필요한 정보를 얻는 과정의 용이함 정도를 통해 측정하였고, 교육적 기대가치는 생성형 인공지능의 활용이 학업 및 수업에 유용하고 가치가 있는 정도를 통해 측정하였다. 주관적 규범은 생성형 인공지능 활용에 대한 지인 및 교수자의 생각과 반응에 대한 주관적 인식 정도로 측정하였다. 즐거움은 생성형 인공 지능 활용의 흥미로움과 재미 정도로 측정하였고, 신뢰는 생성형 인공지능 결과의 정확성 및 믿음과 신뢰로 측정하였다.
주관적 규범은 생성형 인공지능 활용에 대한 지인 및 교수자의 생각과 반응에 대한 주관적 인식 정도로 측정하였다. 즐거움은 생성형 인공 지능 활용의 흥미로움과 재미 정도로 측정하였고, 신뢰는 생성형 인공지능 결과의 정확성 및 믿음과 신뢰로 측정하였다. 요인의 조작적 정의와 측정 항목 수는 <표 1>과 같다.
한편 활용은 생성형 인공지능을 학업 목적으로 실제 활용하는 정도와 생성형 인공지능을 이용한 수업을 수강한 정도로 측정하였다.
설문은 S여대 학생들을 대상으로 온라인 설문을 통해 시행되었다. 생성형 인공지능을 활용하지 않는다는 응답과 불성실한 응답을 제외한 118부를 최종 분석에 이용하였다.

대상 데이터

설문은 S여대 학생들을 대상으로 온라인 설문을 통해 시행되었다. 생성형 인공지능을 활용하지 않는다는 응답과 불성실한 응답을 제외한 118부를 최종 분석에 이용하였다. 응답자의 학년별 구성은 1학년 38명, 2학년 37명, 3학년 24명, 4학년 19명으로 고른 분포를 나타내고 있으며, 전공 계열별 구성도 인문사회계 58명, 자연계 26명, 공학계 21명, 예체능계 13명으로 역시 고른 분포를 보인다.

데이터처리

측정 항목의 신뢰성은 Cronbach’s α값의 분석을 통해 확인하였으며, 타당성 분석을 위해 탐색적 요인 분석을 시행하였다
측정 항목의 신뢰성은 Cronbach’s α값의 분석을 통해 확인하였으며, 타당성 분석을 위해 탐색적 요인 분석을 시행하였다. 그리고 각 요인들이 실제 활용에 미치는 영향은 회귀분석을 통해 확인하였다.
6 이상의 값으로 측정 도구의 신뢰성을 확인하였다[35]. 타당성 평가를 위해 주성분분석방법을 사용하여 요인 분석을 하였다. 요인회전은 베리멕스 방식을 이용하였는데, 그 결과 모든 요인의 요인 적재값이 0.
매체활용 효능감, 교육적 기대 가치, 주관적 규범, 즐거움, 신뢰 요인이 대학생의 생성형 인공지능의 활용에 미치는 영향은 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 모형은 F값이 6.

성능/효과

001)로 의미있는 모델이라 할 수 있다. 매체활용 효능감, 교육적 기대 가치, 주관적 규범, 즐거움, 신뢰 요인이 대학생의 생성형 인공지능의 실제 활용에 영향을 미치는 회귀분석 결과에 따르면 신뢰를 제외한 모든 요인이 대학생의 생성형 인공지능의 실제 활용에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 가설 1 ~ 가설 4는 채택되었으나 가설 5는 기각되었다.
생성형 인공지능 이용 경험이 있는 대학생들만을 대상으로 분석이 이루어졌으며, “수업 및 학업을 위해 ChatGTP와 같은 생성형 인공지능을 많이 활용한다”는 활용 질문에 3.5/5점의 평균값을 나타냈으며, 유료 버전의 ChatGTP를 이용한다는 학생도 전체 응답자의 10%를 차지하였다
매체활용 효능감(t = 2.034, p = 0.044*), 교육적 기대 가치(t = 2.630, p = 0.010*), 주관적 규범(t = 3.729, p = 0.000**), 즐거움(t = 2.256, p = 0.025*) 요인은 유의수준 5%와 1% 수준에서 대학생의 생성형 인공지능 활용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 신뢰요인은 그렇지 않은 것으로 나타났다(t = 1.365, p = 0.175). 신뢰는 생성형 인공지능 결과의 정확성, 구체성, 믿음 정도로 측정되었는데, 이러한 신뢰 요인이 활용에 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 것은 할루네이션 효과 때문인 것으로 판단할 수 있다.
한편 표준화 계수의 절대값을 비교해 보았을 때 주관적 규범과 교육적 기대 가치가 대학생의 생성형 인공지능의 활용에 큰 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있다.
우선 신뢰성 요인은 대학생의 생성형 인공지능 활용에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이는 생성형 인공지능의 할루네이션 효과 때문인 것으로, 생성형 인공지능이 제공하는 정보의 정확성과 신뢰성에 대학생들의 염려가 크다는 것을 확인할 수 있다[19-20].
매체활용 효능감은 다양한 정보기술 수용과 관련된 연구들의 결과에서처럼 생성형 인공지능의 활용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 생성형 인공지능을 교수 학습 상황에서 활용할 때 쉬운 접근과 인터페이스를 제공하는 것이 필요하다.
교육적 기대 가치와 주관적 규범, 그리고 즐거움도 학생들의 생성형 인공지능 활용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생성형 인공지능의 활용이 학습 효과에 유용하다고 기대하는 가치가 클수록, 생성형 인공지능을 활용하는 것이 즐거울수록 생성형 인공지능을 활용하는 정도가 높다는 것을 확인할 수 있다.
교육적 기대 가치와 주관적 규범, 그리고 즐거움도 학생들의 생성형 인공지능 활용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생성형 인공지능의 활용이 학습 효과에 유용하다고 기대하는 가치가 클수록, 생성형 인공지능을 활용하는 것이 즐거울수록 생성형 인공지능을 활용하는 정도가 높다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 교수 학습 상황에서 생성형 인공지능과 같은 새로운 정보 매체를 활용할 때 의미 있는 과제와 학습활동을 부여함과 동시에, 호기심과 흥미를 유발할 수 있도록 해야 할 것이다.
따라서 생성형 인공지능의 활용이 학습 효과를 증진시킬 수 있다는 가치와 즐거움을 제공하는 교수 학습 방법의 제공이 필요하다. 표준화 계수값을 통해서도 이러한 주관적 규범과 교육적 기대 가치가 생성형 인공지능의 활용에 크다는 것이 확인되었다.

후속연구

한편 이러한 매체활용 효능감은 태어날 때부터 디지털 매체를 접하는 밀레니엄 세대들에게는 더 이상 정보기술 매체의 수용의 중요한 요인이 아닐 수 있다. 세대의 특성을 고려하여 향후 연구에서는 매체활용 효능감 보다는 디지털 리터러시의 측면에서 새로운 정보기술 매체 수용 및 활용을 분석하는 것이 필요하다. 디지털 리터러시는 컴퓨터를 이해하는 전반적인 능력, 필요한 정보를 수집하여 분석, 판단할 수 있는 능력, 목적에 맞게 새로운 정보를 제작하여 타인과 소통할 수 있는 능력, 윤리적 책임의식과 공동체 의식을 갖고 디지털 자원을 활용하는 능력으로[17], 지금 세대의 특성을 반영하는 좋은 지표가 될 수 있다.
따라서 교육 방식의 변화 등 생성형 인공지능을 교육적으로 어떻게 활용할 수 있는지를 고민해야 할 것이다. 본 연구의 결과가 생성형 인공지능의 효과적인 교육적 활용을 위한 지침을 마련해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 특정 대학 학생들을 대상으로 하여 결과의 일반화에 한계를 갖는다. 향후 연구에서 다양한 학교와 학생들을 대상으로 연구의 폭을 확장할 필요가 있으며, 앞에서 논의된 바와 같이 디지털 리터러시 등의 요인을 고려하고, 할루네이션 효과로 인한 신뢰 요인의 문제도 심층적으로 분석해 볼 필요가 있다.
본 연구는 특정 대학 학생들을 대상으로 하여 결과의 일반화에 한계를 갖는다. 향후 연구에서 다양한 학교와 학생들을 대상으로 연구의 폭을 확장할 필요가 있으며, 앞에서 논의된 바와 같이 디지털 리터러시 등의 요인을 고려하고, 할루네이션 효과로 인한 신뢰 요인의 문제도 심층적으로 분석해 볼 필요가 있다. 또한 이러한 생성형 인공지능의 활용을 학습자뿐 아니라 교수자의 관점에서도 분석이 이루어지는 것이 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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