고령자 기술수용모델(STAM)에 기반한 예비 노인의 AI 인식 예측 요인

Predictors of AI Perception among Pre-Elderly: Based on the Senior Technology Acceptance Model (STAM)

본 연구는 예비 노인의 AI 인식에 대한 예측 요인을 밝혀 고령사회로의 이행에 대비한 AI 활용 기반 마련과 디지털 포용 정책 설계를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 고령자 기술수용모델(STAM)에 근거하여 예비 노인의 인식에 대해 인구사회학적 요인, 디지털 기술역량 요인, 심리적 요인(디지털 태도, 디지털 효능감), 사회적 요인(사회적 자본)으로 연구모형을 구성하였다. 연구모형 검증을 위해 한국지능정보화진흥원의 2023년 디지털격차실태조사 자료에서 1,061명의 예비 노인의 자료를 추출하여 위계적 회귀분석을 통해 검증하였고 각 변인의 상대적 영향력을 검토하였다. 분석 결과, 예비 노인의 AI 인식에 대해 디지털 태도가 가장 강한 예측력을 보였고, 모바일 사용 역량, 사회적 자본이 유의미한 정적 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 통해 예비 노인의 AI 인식 증진을 위해서는 스마트폰 교육을 통한 디지털 리터러시 증진과 사회적 상호작용과 지지를 활용한 AI 교육 프로그램의 필요성을 확인할 수 있었다. 그러므로 예비 노인의 심리·사회적 특성을 반영한 맞춤형 교육과정 개발과 함께, 지역사회 중심의 집단 기반 프로그램을 통해 AI에 대한 긍정적 인식을 유도할 수 있는 실천 전략이 요구된다.

This study aims to identify the factors that predict artificial intelligence (AI) perception among Korea’s pre-elderly population, thereby providing foundational evidence to support the development of AI utilization strategies and digital inclusion policies in preparation for a super-aged society. Based on the Senior Technology Acceptance Model (STAM), the research model was constructed with four categories of factors: sociodemographic characteristics, digital competencies, psychological factors (including digital attitude and digital self-efficacy), and social factors (social capital). To validate this model, data were drawn from the 2023 Digital Divide Survey conducted by the National Information Society Agency, comprising responses from 1,061 individuals aged 55 to 64. The analysis examined the relative influence of each factor on how the pre-elderly perceive AI, using a hierarchical regression approach. The results show that digital attitude emerged as the most significant predictor of AI perception, followed by mobile usage skills and social capital, both of which had statistically significant positive effects. The results point to a need for enhancing digital literacy through smartphone education and suggest that AI training programs that promote social interaction and support can be effective for this demographic. Accordingly, the study emphasizes the need for practical strategies that include tailored curricula reflecting the psychosocial characteristics of the pre-elderly and community-based, group-oriented programs to foster more positive perceptions of AI.