생성형 AI에 대한 대학생들의 인식 활용방안 연구

A Study on the Application of University Students' Perception of Generative AI

[연구 목적] 본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 학생모니터링 인식 결과를 바탕으로, 미래 교육에서 활용 가능한 방안을 제시하는 것이다. [연구 내용] 본 연구에서는 생성형 AI 유형에 따른 활용 사례를 분석하고, 귀납적 내용분석 (inductive content analysis) 방법을 통해 학생들의 인식을 모니터링 하였다. 그리고 이를 기반으로 생성형 AI 모델이 미래 교육에서 활용할 수 있는 가능성과 방안을 제시하였다. [결론] 연구의 결론은 다음과 같다. 강점 측면에서는 교육 확대를 위해 AI에 대한 접근성 강화와 경험 중심의 학습을 제안했다. 또한 맞춤형 학습 지원을 위해 대상별 교육 및 AI를 활용한 난이도 조절을 제안했다. 기회 측면에서는 언어적 문제를 해결하기 위하여 다국어 지원 강화를 강조했으며, 교육을 통한 신체적, 정신적, 심리적 안정을 제공할 수 있는 카운슬링 역할을 AI가 도와줄 수 있도록 접근성을 확대하도록 제시했다. 그러나 약점 측면에서는 정보의 정확성 부족과 AI 인프라 개발의 시급하고, 인력 양성의 시간과 비용 문제, 기준의 불일치로 인한 윤리적 문제 등을 고려해야 한다는 점을 제시하였다.

[Objective] The purpose of this study is to propose possible approaches for utilizing AI in education based on students' monitoring perception of generative AI. [Contents] In this study, we analyzed use cases according to the types of generative AI and monitored students' perceptions through inductive content analysis. Based on this, we proposed possibilities and strategies for the utilization of generative AI models in future education. [Conclusions] The conclusion of the study is as follows. From a strengths perspective, it proposes enhancing accessibility to AI and promoting experiential learning for educational expansion. Additionally, it suggests tailored education and difficulty adjustment utilizing AI support. On the opportunity side, the study emphasizes strengthening multilingual support to address language issues. It also advocates expanding accessibility for AI to play a counseling role in providing physical, mental, and psychological stability through education. However, from a weaknesses standpoint, the study highlights considerations for challenges such as lack of accuracy in information, urgent need for AI infrastructure development, issues related to the time and cost of workforce training, and ethical concerns arising from inconsistent standards.