서울 거주 중장년의 AI·디지털 역량 유형 탐색 및 결정요인 분석

Exploring AI·Digital Competency Types and Analyzing Determinants among Middle-aged People Living in Seoul

본 연구는 중장년층의 AI·디지털 역량 유형을 탐색하고 유형 결정요인을 분석함으로써 이들의 AI·디지털 역량 함양 교육에 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 2023년 서울시민 디지털 역량 실태조사 자료를 활용하여 서울에 거주하는 만 40세 이상 55세 미만의 중장년층을 대상으로 잠재계층 분석을 하였다. 분석결과, 중장년의 AI·디지털 역량 유형은 크게 4가지, 즉, AI·디지털 고역량 집단(14.3%), AI·디지털 중역량 집단(6.1%), AI·디지털 저역량 집단(26.4%), AI 저·디지털 고역량 집단(53.2%)으로 나타났다. 그리고 유형 분류에 영향을 주는 요인은 월평균소득, 디지털 효능감, 디지털 성과, 디지털 이용 조절, 모바일 앱 서비스 이용 경험, 메타버스 이용 경험, 키오스크 능숙도, 디지털 교육 경험 여부, 디지털 교육 참여 희망이었다. 마지막으로 중장년층의 디지털 역량 유형별로 디지털 문제를 마주하였을 때 스스로문제를 해결하는 유형으로 분류될 확률에 차이가 있음을 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 중장년의 AI·디지털 역량 향상을 위한 교육적 시사점 및 후속 연구를 제언하였다.

The purpose of this study was to explore the types of AI and digital competencies among middle-aged adults and analyze the determinants of these types, thereby providing implications for competency-building education. To this end, a Latent Class Analysis (LCA) was conducted using data from the 2023 Seoul Citizens’ Digital Competency Survey, targeting middle-aged adults aged 40-54 years residing in Seoul. The analysis identified four distinct types of AI and digital competency: High AI–Digital Competency (14.3%), Medium AI–Digital Competency (6.1%), Low AI–Digital Competency (26.4%), and Low AI–High Digital Competency (53.2%). The factors influencing classification into these groups included average monthly income, digital self-efficacy, digital outcomes, regulation of digital use, experience with mobile app services, experience with the metaverse, kiosk proficiency, prior digital education experience, and willingness to participate in digital education. Finally, the analysis revealed significant differences across groups in the likelihood of independently solving digital problems when confronted with them. Based on these findings, we suggest educational implications and directions for future research on enhancing AI and digital competencies among middle-aged adults.