대학 신입생들의 AI 리터러시 수준과 교육 요구 분석

An Analysis of AI Literacy Levels and Educational Needs of University Freshmen

이 연구는 생성형 인공지능의 대중화로 인해 AI 활용 능력이 필수적 역량으로 부상한 현시대의요구를 반영하여 대학 신입생들의 AI 리터러시 수준과 교육 요구를 실증적으로 분석하는 데 목적을두었다. 이를 위해 AI 리터러시를 태도, 지식, 기술의 세 범주와 윤리, 평가, 식별, 이해, 사용, 응용, 창조의 일곱 가지 하위 요소로 개념화하고, 이를 기반으로 한 측정 도구를 활용하여 A 대학 1학년169명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 분석 결과, 신입생들의 AI 리터러시는 전반적으로 보통이상의 수준을 보였으며, 특히 AI 사용과 응용 역량은 높게 나타난 반면 모델 설계나 프로그래밍과같은 고차원 기술을 포함하는 AI 창조 역량은 낮은 수준을 보였다. 또한 전공 계열에 따라 AI 창조역량에서 유의미한 차이가 나타났으며, 인문 계열 학생이 AI 관련 전공 학생보다 낮은 수준을 보였다. AI 교육 경험과 요구 분석에서는 대다수의 학생이 AI 교육 경험을 가지고 있었으나 코딩 및 기초컴퓨터 지식 부족을 주요 어려움으로 인식했으며, 비전공자를 위한 교양 교과목과 생성형 AI 활용중심의 응용 과목에 대한 교육적 요구가 높았다. 이에 연구에서는 대학 교양교육에서 사용자 리터러시와생산자 리터러시 간 균형 있는 교육 체계 마련, AI 윤리와 평가 역량을 강화하는 태도 기반 교육과전공 계열별 맞춤형 교육 등을 제안하였다.

This study aims to empirically examine the AI literacy levels and educational needs of university freshmen in response to the increasing importance of AI competencies in an era marked by the widespread adoption of generative artificial intelligence. AI literacy was conceptualized as a multidimensional construct comprising attitudes, knowledge, and skills, and further defined by seven subcomponents: ethics, evaluation, identification, understanding, usage, application, and creation. Based on this framework, a survey instrument was developed and administered to 169 first-year students at University A. The results indicated that students’ overall AI literacy was above average, with particularly high levels in AI usage and application, while AI creation— which includes advanced abilities such as model design and programming—was notably low. Significant differences in AI creation literacy were observed across academic disciplines, with humanities students exhibiting lower levels than students in AI-related majors. Analysis of students’ educational experiences and needs revealed that most participants had prior AI learning experiences but identified insufficient coding and basic computer knowledge as major challenges. There was also strong demand for general education courses for non-majors and for applied courses focusing on generative AI utilization. Based on these findings, this study suggests the need for a balanced framework in university general education that integrates both user-oriented and producer-oriented AI literacy, reinforces attitude-based competencies such as AI ethics and evaluation, and provides discipline-specific instructional approaches.