대학생의 AI 학습 활용 여부에 영향을 미치는 요인 판별분석: 기술수용모델(TAM)을 중심으로

A multivariate discriminant analysis of university students' adoption of AI assisted learning: a technology acceptance model (TAM) perspective

이 연구는 대학생들의 AI 학습 활용 실태를 파악하고, 기술수용모델(TAM)의 주요 변인들을 기반으로 대학생의 AI 활용 여부를 예측할 수 있는 판별함수식을 제시하여 AI 학습 활용 활성화 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구를 위해 AI 활용 여부에 영향을 주는 변인으로 지각된 용이성, 지각된 유용성, 수용태도, 사용의도, 자아 효능감, 시스템 접근성, 주관적 규범 등을 설정하였다. 서울 소재 K 대학의 재학생 476명을 대상으로 설문 조사를 실시한 결과, 응답자 중 266명(55.88%)이 AI 도구를 이용하여 학습을 수행한 경험이 있다고 응답하였다. 연구 도구의 타당도는 요인분석을 통해 확인하였으며, 대학생의 학습 시 AI 활용 여부를 판별하기 위해 수행한 판별분석에서 Eigenvalue=.282(F=14.52, p<.0001)가 유의미한 결과를 보였고, 정준상관관계(.4224)가 유의한 것으로 확인하였다. 판별적재계수를 통해 접근성, 자아 효능감, 지각된 용이성이 AI 활용 학습 여부에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었으며, 판별함수식은 학습에서 AI 사용 그룹과 비사용 그룹 간 약 70%의 분류 정확도를 보였다.

The purpose of this study is to examine the current status of AI assisteded learning utilization among university students and to propose a discriminant function that can predict whether students will use AI, based on the main variables of the Technology Acceptance Model (TAM), in order to suggest strategies for promoting AI utilization in their learning. The study set perceived ease of use, perceived usefulness, acceptance attitude, intention to use, self-efficacy, system accessibility, and subjective norms as variables influencing AI utilization. A survey was conducted among 476 students at K University in Seoul, with 266 respondents (55.88%) reporting that they had used AI tools for learning. The validity of the research tool was confirmed through factor analysis, and discriminant analysis revealed that the Eigenvalue of .282 (F=14.52, p<.0001) was significant, as was the canonical correlation (.4224). The discriminant loadings indicated that system accessibility, self-efficacy, and perceived ease of use significantly influenced AI utilization in students’ learning. The multivariate discriminant function was appropriate for discriminating students’ AI utilization and its predictive accuracy was relatively high according to hit ratio, about 70%.