AI 융합 에너지시스템 프로그램의 학습 효과성 분석

Analysis of the Learning Effectiveness of an AI-Integrated Energy System

본 연구는 에너지산업의 AI 융합인재에 대한 수요가 커지는 상황에서 대학원 과정의 AI 융합 에너지시스템 프로그램의 학습 효과성을 종합적으로 분석하기 위해 수행되었다. 자료수집을 위해 수강생 17명을 대상으로 Kirkpatrick 모형을 적용한 설문과 서술형의 질의응답을 온라인 방식으로 실시하였다. 수집한 자료는 SPSS 27.0 프로그램을 사용하여 수강만족도(1수준), 전이동기(2수준), AI 리터러시의 사전-사후 차이(3수준)와 창의⋅융합역량의 사전-사후 차이(4수준)를 분석하였다. 추가적으로 본 프로그램의 학습 효과에 영향을 미친 촉진요인과 방해요인도 분석하였다. 연구결과 첫째, 학습자의 수강만족도의 평균이 높게 산출되었다(M=4.82, SD=.39). 둘째, 학습자의 전이동기는 높은 편으로 나타났다((M=4.49, SD=.61). 셋째, 학습자의 AI 리터러시는 수강 전에 비해 유의하게 증가하였다(ΔM=1.98, p<.05). 넷째, 학습자의 창의⋅융합역량은 수강 전에 비해 유의하게 향상되었다(ΔM=.83, p<.05). 다섯째, 학습 효과에 영향을 미친 촉진요인은 최신기술 습득, 융합 및 전문지식 학습으로 나타났고, 방해요인은 학습자의 사전지식 및 AI 사용능력 부족, 그리고 실습시간 부족으로 도출되었다. 본 프로그램의 학습 효과성을 종합적으로 분석한 결과, 본 프로그램의 학습이 효과적이라는 것이 실증적으로 검증되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 교육의 질적 개선과 효과성 증대를 위한 시사점을 연구영역과 실무영역 측면에서 제시하였다.

This study was conducted to comprehensively analyze the learning effectiveness of a graduatelevel AI-integrated energy systems program in response to the growing demand for AI-integrated professionals in the energy industry. Data were collected from 17 participants through an online survey and open-ended questions based on the Kirkpatrick model. Using SPSS 27.0, the data were analyzed at four levels of effectiveness: learning satisfaction (Level 1), motivation to transfer (Level 2), changes in AI literacy (Level 3), and creative-convergence competency (Level 4). Additionally, the study identified facilitators and barriers that influenced the program's effectiveness. The results showed that: (a) participants reported high levels of learning satisfaction (M = 4.82, SD = 0.39); (b) they also demonstrated strong motivation to transfer (M = 4.49, SD = 0.61); (c) statistically significant improvement in AI literacy was observed after the program (ΔM = 1.98, p<.05); (d) learners’ creativity-convergence competency significantly improved compared to before the program (ΔM = 0.83, p<.05); (e) key facilitators included the acquisition of advanced skills and the learning of interdisciplinary and specialized knowledge, while barriers included learners’ limited AI proficiency, insufficient prior knowledge, and a lack of practical training time. The findings empirically validated the effectiveness of the program. Based on the results of this study, implications for both research and practical fields aimed at the qualitative improvement and effectiveness enhancement of education were presented.