청소년 AI리터러시 개념 델파이 분석: 교육학적 관점에서

A Study on the Concept of Adolescent AI Literacy: An Educational Perspective

본 연구는 청소년을 위한 AI 리터러시의 정의와 하위 요인을 도출하기 위해 교육 분야 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시하였다. 최근 AI 기술이 청소년의 일상과 학습 환경에 빠르게 확산되고 있으나, 기존의 기술 중심이나 윤리 중심 접근은 청소년 발달 단계를 반영한 교육적 리터러시 개념을 충분히 포괄하지 못하고 있다. 이를 보완하기 위해 교사들을 대상으로 초점집단면접(FGI)을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 전문가 집단을 대상으로 두 차례의 델파이 조사를 진행하였다. 전문가 합의에 따라 ‘AI 리터러시’는 “인공지능 기술을 비판적으로 이해하고 학습과 생활에서 자기 주도적으로 활용하며, 윤리적이고 책임 있는 방식으로 AI와 상호작용하는 능력”으로 정의하였다. 또한 하위 요인으로 ‘기술적 이해’, ‘비판적 사고’, ‘윤리적 판단’, ‘실질적 응용’, ‘자기 주도성’ 다섯 가지 요소를 도출하였다. 각 하위 요인은 AI 구조적 이해, 사회적 영향에 대한 비판적 성찰, 윤리적 책임, 실생활 적용 능력, 자율적 조절을 포괄하여 AI 시대의 교육적 요구에 대응할 수 있도록 구성하였다. 본 연구는 청소년 발달 특성을 반영한 AI 리터러시 교육과정 및 평가 체계 개발의 기초 자료를 제공하며 AI 교육의 방향성과 실천적 함의를 제시한다는 점에서 학문적·정책적 의의를 지닌다.

This study aimed to define the concept of AI literacy for adolescents and identify its core components by conducting a Delphi survey with experts in counseling and education. Although AI technologies are increasingly integrated into adolescents’ daily lives and learning environments, existing approaches—mainly technical or ethics-focused—do not fully reflect educational literacy concepts aligned with youths’ developmental needs. To address this gap, a focus group interview (FGI) with practicing school teachers was conducted, and the insights informed two rounds of Delphi surveys. Expert consensus defined AI literacy as “the ability to critically understand and utilize AI technologies in a self-directed way, while interacting with AI in an ethical and responsible manner.” Five key components were identified: technical understanding, critical thinking, ethical judgment, practical application, and self-directedness. Together, these components encompass structural understanding of AI, critical reflection on its social impact, ethical responsibility, real-life application, and autonomous regulation—addressing the diverse educational demands of the AI era. This study provides foundational insights for developing AI literacy curricula and assessment frameworks, offering both theoretical and policy implications for adolescent-focused AI education.