Hansung Kim
(Dept. of Software Engineering, Cyber University of Korea)
,
Sae Bom Lee
(Software Convergence Education Institute, Sahmyook University)
,
Yunjae Jang
(Software Convergence Education Institute, Sahmyook University)
본 연구는 최근 정부가 추진하는 마이데이터 기반 SW·AI 교육 훈련 플랫폼의 체계적 개발 및 활성화를 위한 주요 요소를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 가치 기반 수용모델(Value-based Adoption Model, VAM)에 기반한 연구 모형을 설정하고 SW·AI 교육훈련 프로그램에 참여한 경험이 있는 178명을 대상으로 설문조사를 실시한 후, 확인적 요인분석 및 PLS-구조모형 분석을 사용하여 연구 모형을 검증하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 첫째, 투명성과 자기결정권이 지각된 혜택에 유의미한 영향을 미쳤으며, 기술적 노력과 보안성이 지각된 위협에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 지각된 혜택은 플랫폼 사용 의도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 지각된 위협은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 SW·AI 교육 훈련 분야에서 마이데이터 기반 플랫폼의 체계적 개발 및 활성화를 위한 시사점을 제안하였다.
본 연구는 최근 정부가 추진하는 마이데이터 기반 SW·AI 교육 훈련 플랫폼의 체계적 개발 및 활성화를 위한 주요 요소를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 가치 기반 수용모델(Value-based Adoption Model, VAM)에 기반한 연구 모형을 설정하고 SW·AI 교육훈련 프로그램에 참여한 경험이 있는 178명을 대상으로 설문조사를 실시한 후, 확인적 요인분석 및 PLS-구조모형 분석을 사용하여 연구 모형을 검증하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 첫째, 투명성과 자기결정권이 지각된 혜택에 유의미한 영향을 미쳤으며, 기술적 노력과 보안성이 지각된 위협에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 지각된 혜택은 플랫폼 사용 의도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 지각된 위협은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 SW·AI 교육 훈련 분야에서 마이데이터 기반 플랫폼의 체계적 개발 및 활성화를 위한 시사점을 제안하였다.
This study aims to explore the key factors for the systematic development and activation of a MyData-based platform for SW·AI education and training programs recently initiated by the government. To achieve this, a research model based on the Value-based Adoption Model (VAM) was established, ...
This study aims to explore the key factors for the systematic development and activation of a MyData-based platform for SW·AI education and training programs recently initiated by the government. To achieve this, a research model based on the Value-based Adoption Model (VAM) was established, and a survey was conducted with 178 participants who had experience in SW·AI education and training programs. The research model was validated using confirmatory factor analysis and Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The main findings of the study are as follows: First, transparency and self-determination significantly influenced perceived benefits, while technical effort and security significantly influenced perceived risks. Second, perceived benefits positively affected the intention to use the platform, whereas perceived risks did not show a significant impact. Based on these results, this study suggests implications for the systematic development and activation of a MyData-based platform in the field of SW·AI education and training.
This study aims to explore the key factors for the systematic development and activation of a MyData-based platform for SW·AI education and training programs recently initiated by the government. To achieve this, a research model based on the Value-based Adoption Model (VAM) was established, and a survey was conducted with 178 participants who had experience in SW·AI education and training programs. The research model was validated using confirmatory factor analysis and Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The main findings of the study are as follows: First, transparency and self-determination significantly influenced perceived benefits, while technical effort and security significantly influenced perceived risks. Second, perceived benefits positively affected the intention to use the platform, whereas perceived risks did not show a significant impact. Based on these results, this study suggests implications for the systematic development and activation of a MyData-based platform in the field of SW·AI education and training.
본 연구는 정부가 최근 추진 중인 마이데이터 기반 SW·AI 교육 훈련 프로그램 운영 플랫폼의 체계적인 개발과 활성화를 위해 고려해야 할 사항을 살펴보는 것을 목적으로 한다
본 연구는 범정부 차원에서 진행하고 있는 SW·AI 교육 훈련 프로그램을 마이데이터 기반의 플랫폼으로 운영함에 있어 고려해야 할 사항을 도출하는 것을 목표로 하고 있다
마이데이터 기반 SW·AI 교육 훈련 프로그램 서비스가 존재한다면 이 서비스를 수용할 것인지 여부를 인지된 혜택(Perceived benefit)과 인지된 위협(Perceived risk)의 관점에서 종합적으로 고려하여 사용의도 및 이에 영향을 미치는 선행 요인을 찾고자 하였다
본 연구는 SW·AI 교육 훈련 프로그램 수요자를 대상으로 마이데이터 기반의 SW·AI 교육 훈련 프로그램 연계 방안 마련을 위해 실시하였다
혜택 요인으로는 투명성(Transparency), 자기결정권(Self-Determination)으로 구성하고, 위협 요인으로는 기술적 노력(Technical Effort), 프라이버시 위협(Privacy Threat), 보안성(Security)으로 구성하였다. 또한 혜택 요인과 위협 요인이 수용의도에 영향을 미치는지 여부에 대해 지각된 혜택과 지각된 위협의 매개효과를 검증하고자 하였다.
본 연구는 학습 마이데이터 활용하는 교육 서비스에 대한 사용자의 수용 의도에 영향을 미치는 요인을 찾는 것이다. 이를 위해 가치 기반 수용모델을 기반으로 지각된 혜택과 지각된 위협이 서비스의 수용 의도에 영향을 주는지 살펴본다.
본 연구는 학습 마이데이터 활용하는 교육 서비스에 대한 사용자의 수용 의도에 영향을 미치는 요인을 찾는 것이다. 이를 위해 가치 기반 수용모델을 기반으로 지각된 혜택과 지각된 위협이 서비스의 수용 의도에 영향을 주는지 살펴본다. 구체적인 연구 모형은 Fig.
본 연구는 마이데이터 기반의 SW·AI 교육 훈련 프로그램을 구축하기 위한 사전 연구의 성격으로 수요자(교육 훈련 프로그램 대상자)를 대상으로 연구를 진행하였다.
제안 방법
이를 위해, SW·AI 교육 훈련 분야 프로그램에 참여한 경험이 있는 180명을 대상으로 한 설문 분석을 통해, 마이데이터 플랫폼의 수용 의도에 미치는 영향을 요인을 알아보고 이를 토대로 정책적 시사점을 도출한다.
SW·AI 교육 훈련 수요자의 인식 및 요구조사는 마이데이터 기반의 SW·AI 교육 훈련 프로그램 서비스 구축에 대한 인식을 파악하고 기존에 운영되는 프로그램의 현황과 문제점을 파악하기 위해 설문 문항을 새롭게 구성하였다
SW·AI 교육 훈련 수요자의 인식 및 요구조사는 마이데이터 기반의 SW·AI 교육 훈련 프로그램 서비스 구축에 대한 인식을 파악하고 기존에 운영되는 프로그램의 현황과 문제점을 파악하기 위해 설문 문항을 새롭게 구성하였다. 먼저, 마이데이터 관련 기존 연구를 참조하였으며, 초안 설문 문항을 연구진 3인(컴퓨터교육 전공 교수 2인, 경영정보시스템 전공 교수 1인)이 3회에 걸친 회의를 통해 설문 문항 초안 작성 및 검토를 거쳤으며, 유관 분야 담당 연구원 2인의 검토를 거쳐 확정하였다. 마이데이터 서비스 수용 의도 설문 문항은 8개의 영역(잠재변수)과 각 영역별 4개의 문항씩 총 32개의 설문 문항(측정변수)로 구성하였다.
마이데이터 서비스 수용 의도 설문 문항은 8개의 영역(잠재변수)과 각 영역별 4개의 문항씩 총 32개의 설문 문항(측정변수)로 구성하였다. 최종적으로 완성된 설문 문항은 담당 부처 및 기관의 협조를 받아 설문조사를 실시하였다.
본 연구는 SW·AI 교육 훈련 분야의 마이데이터 서비스 수용의도와 추가적인 인터뷰를 통해 주요 플랫폼 구축을 위해 주요 고려사항을 분석하였다
대상 데이터
설문은 SW·AI 교육 훈련 프로그램에 1회 이상 참여한 학습자를 대상으로 하였으며, 온라인 Google 설문조사를 활용해 실시하였다
비밀보장의 원칙은 개인정보보호법에 따랐다. 총 180부의 응답 중 개인정보수집에 동의하고 성실하게 응답한 178부의 설문지를 분석하였다. 최종 응답자의 인구통계학적 분석 결과는 Table 1.
데이터처리
본 연구는 SW·AI 교육 훈련 프로그램 수요자를 대상으로 마이데이터 기반의 SW·AI 교육 훈련 프로그램 연계 방안 마련을 위해 실시하였다. 교육 훈련 수요자를 대상으로 질의 개발 및 설문 응답과 통계 분석 및 종합분석을 수행하였다.
연구 모형의 검증을 위한 분석 방법으로 PLS-SEM 방법을 사용하였다. 수집된 데이터를 기반으로 기술 통계 및 측정모형의 타당도와 신뢰도를 확인하고, 구조모형을 검증하여 가설을 검증하였다. 연구모형 검증을 위한 도구로는 SmartPLS 4.
수집된 데이터를 기반으로 기술 통계 및 측정모형의 타당도와 신뢰도를 확인하고, 구조모형을 검증하여 가설을 검증하였다. 연구모형 검증을 위한 도구로는 SmartPLS 4.0을 사용하여 분석하였다.
측정모형의 집중타당도를 검증하기 위하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis: CFA)를 실시하였다.
본 연구에서 추가적으로 판별타당성(Discriminant Validity)을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 판별타당도는 두 구성개념 간의 AVE값과 상관관계의 제곱 값을 비교하였다[25, 26].
본 연구에서 추가적으로 판별타당성(Discriminant Validity)을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 판별타당도는 두 구성개념 간의 AVE값과 상관관계의 제곱 값을 비교하였다[25, 26]. 구성개념관 상관관계표에서 대각선 값은 각 변수에 대한 AVE 값의 제곱근을 의미하고, 대각선 아래 값들은 상관계수 값을 나타낸다.
다음으로 PLS-구조모형 분석(PLS-Structural Equation Modeling, PLS-SEM)을 실시하였다. Smart PLS 4.
다음으로 PLS-구조모형 분석(PLS-Structural Equation Modeling, PLS-SEM)을 실시하였다. Smart PLS 4.0을 이용한 구조모형분석을 통해 요인들 간의 인과관계를 검증하였다. 부트스트래핑 리샘플링(Bootstrapping Resampling)을 활용하여 샘플수 178, 부트스트래핑 수 5,000으로 설정하여 분석을 진행하였다.
0을 이용한 구조모형분석을 통해 요인들 간의 인과관계를 검증하였다. 부트스트래핑 리샘플링(Bootstrapping Resampling)을 활용하여 샘플수 178, 부트스트래핑 수 5,000으로 설정하여 분석을 진행하였다. 구조모형 분석에 대한 결과는 Table 5.
이론/모형
본 연구에서는 마이데이터 기반 교육·훈련 프로그램 도입을 기술수용적 관점뿐만 아니라 가치적 관점에서도 고찰하기 위해 Value-Based Adoption Model(VAM)을 사용하였다[19].
새로운 마이데이터 서비스에 대한 교육 수요자의 수용 여부를 확인하기 위하여, 본 연구는 가치기반 수용 모델(Value-based Adoption Model, VAM)을 기반으로 다음과 같이 연구모형을 설정하였다. 마이데이터 기반 SW·AI 교육 훈련 프로그램 서비스가 존재한다면 이 서비스를 수용할 것인지 여부를 인지된 혜택(Perceived benefit)과 인지된 위협(Perceived risk)의 관점에서 종합적으로 고려하여 사용의도 및 이에 영향을 미치는 선행 요인을 찾고자 하였다.
설문지에는 비밀보장의 원칙 고시와 성함, 연락처 등 응답자에 대한 기초정보를 확인할 수 있는 질의가 포함된다. 비밀보장의 원칙은 개인정보보호법에 따랐다. 총 180부의 응답 중 개인정보수집에 동의하고 성실하게 응답한 178부의 설문지를 분석하였다.
연구 모형의 검증을 위한 분석 방법으로 PLS-SEM 방법을 사용하였다. 수집된 데이터를 기반으로 기술 통계 및 측정모형의 타당도와 신뢰도를 확인하고, 구조모형을 검증하여 가설을 검증하였다.
성능/효과
가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이익에 해당하는 투명성과 자기 결정권이 지각된 혜택에 미치는 영향을 확인한 결과, 투명성과 자기 결정권 모두 지각된 혜택에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가설 H1(b=0.
343) 가설은 채택되었다. 둘째, 위협에 해당하는 기술적 노력과 프라이버시 위협 그리고 보안성이 지각된 위협에 미치는 영향을 확인한 결과, 기술적 노력과 보안성은 지각된 위협에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 프라이버시 위협은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 H3(b=0.
251) 가설이 채택되었다. 마지막으로 지각된 혜택과 지각된 위협이 수용 의도에 미치는 영향을 확인한 결과, 지각된 혜택은 수용 의도에 유의미한 영향을 미치지만, 지각된 위협은 수용 의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 H6(b=0.
먼저, 지각된 혜택에 영향을 미치는 독립변수들인 투명성과 자기결정권 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 특히 자기결정권이 투명성보다 더 큰 영향력을 보이는 것으로 나타났다. 이는 교육 분야의 마이데이터 서비스에서 개인정보가 개인의 통제하에 관리되는 것을 사람들이 선호한다는 것을 의미한다.
따라서 SW·AI 교육 훈련 분야 마이데이터 서비스 구축시 투명성과 자기결정권을 보장하는 기능을 마련할 필요가 있다. 둘째, 지각된 위험에는 보안성이 가장 큰 영향을 미치는 변수인 것으로 나타났다. 교육 훈련 이력과 관련한 개인정보를 공유하는 과정에서 마이데이터 서비스의 보안성을 크게 지각하는 것으로 확인되었다.
둘째, 지각된 위험에는 보안성이 가장 큰 영향을 미치는 변수인 것으로 나타났다. 교육 훈련 이력과 관련한 개인정보를 공유하는 과정에서 마이데이터 서비스의 보안성을 크게 지각하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 대학생이 개인정보에 대한 유출 우려 인식이 정책이나 법 등에 대한 인식 수준보다 높게 나타났다고 보고한 김주연[27] 연구와 맥락을 같이 한다.
따라서 외부에서의 정보 탈취, 인증체계, 오작동을 방지하는 기술의 연구들도 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 셋째, 프라이버시 위협이 지각된 위험에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 기각되었다. 이는 교육 훈련 분야 마이데이터는 금융이나 건강과 관련한 민감한 정보를 취급하는 분야의 개인정보보다 중요도가 낮은 것에 기인하는 것으로 추측할 수 있으며, 일반적인 개인정보보다 의학[28]이나, 금융[29] 정보에 대한 대학생의 인식 수준이 높다는 연구를 통해서도 확인할 수 있다.
이는 교육 훈련 분야 마이데이터는 금융이나 건강과 관련한 민감한 정보를 취급하는 분야의 개인정보보다 중요도가 낮은 것에 기인하는 것으로 추측할 수 있으며, 일반적인 개인정보보다 의학[28]이나, 금융[29] 정보에 대한 대학생의 인식 수준이 높다는 연구를 통해서도 확인할 수 있다. 넷째, 지각된 혜택과 지각된 위험이 수용의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 지각된 위험의 영향은 유의하지 않게 나타나 가설이 기각되었다. 프라이버시 위협이 기각된 이유와 일치하며, 위험보다는 지각된 혜택이 클수록 SW·AI 교육 훈련 분야 마이데이터 서비스를 이용할 의사가 높아진다는 것을 의미한다.
후속연구
그러나 교육 분야에서는 마이데이터를 도입한 사례가 여전히 부족한 실정이다. 이에, 마이데이터에 기반한 플랫폼 등을 개발할 때 참고하기 위한 설계 및 운영의 주요 고려 요인을 구체적으로 살펴보는 연구가 필요하다.
이에, SW·AI 교육 훈련 프로그램의 질을 높이고 수강생들의 성장을 지원하는 방안으로 마이데이터 기반 서비스의 도입을 고려할 필요가 있다.
이러한 결과는 대학생이 개인정보에 대한 유출 우려 인식이 정책이나 법 등에 대한 인식 수준보다 높게 나타났다고 보고한 김주연[27] 연구와 맥락을 같이 한다. 따라서 외부에서의 정보 탈취, 인증체계, 오작동을 방지하는 기술의 연구들도 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 셋째, 프라이버시 위협이 지각된 위험에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 기각되었다.
본 연구는 SW·AI 교육 훈련 분야의 마이데이터 서비스 수용의도와 추가적인 인터뷰를 통해 주요 플랫폼 구축을 위해 주요 고려사항을 분석하였다. 이를 통해 향후 보다 구체적인 플랫폼 구축 및 개발 과정에 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 그러나 본 연구에는 몇 가지 한계가 있다.
둘째, 보안이 위험에 영향을 미치는 선행요인으로 강조 되었지만, 구체적인 기술적 문제에 대한 분석은 충분하지 않았다. 추후 연구에서는 실용적인 보안 솔루션을 찾기 위한 심층적인 연구가 필요하다. 셋째, 연구 참여자의 표본 크기가 제한적이었다.
셋째, 연구 참여자의 표본 크기가 제한적이었다. 마지막으로, 향후 연구에서는 수강생의 선호도를 파악하기 위해 수강생을 대상으로 한 추가 인터뷰 등의 정성적인 연구를 진행할 필요가 있다.
![Fig. 1. VAM[22]](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/tkioa/CPTSCQ/2024/v29n9/CPTSCQ_2024_v29n9_269_3_f0001.png "Fig. 1. VAM[22]")
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