예비 유아 교사의 학습자 특성과 AI 학습 지속 의도와의 관계: AI 흥미, AI 학습 기대의 이중 매개효과를 중심으로

The Relationship between Learner Characteristics and AI Learning Persistence Intention among Pre-service Early Childhood Teachers: Focusing on the Double Mediation Effects of AI Interest and AI Learning Expectancy

본 연구는 예비 유아 교사의 일반적 특성(성별, 학년, 수업 경험 등)에 따른 학습자 특성(전공 적합성, AI 자기효능감)과 AI 흥미, AI 학습 기대, AI 학습 지속 의도의 차이를 분석하고, 이들 변인 간의 구조적 관계 및 매개효과를 규명하는 데 목적이 있다. 3년제 전문대학 유아교육과 학생들을 대상으로 온라인 설문을 실시한 후, 자율적으로 응답한 설문, 251부의 자료를 분석하였다. 자료 분석은 SPSS와 PROCESS Macro(Model 6)를 활용하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 성별에 따라서는 AI 흥미에서, 학년에 따라서는 학습자 특성에서, 그리고 AI 관련 교육과정 교과 수업에 따라서는 AI 학습 지속 의도에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 둘째, 학습자 특성은 AI 학습 지속 의도에 긍정적인 영향을 주었으며, 이 과정에서 AI 흥미와 AI 학습 기대는 유의미한 부분 매개 역할을 수행했다. 셋째, 학습자 특성 → AI 흥미 → AI 학습 기대 → AI 학습 지속 의도의 경로를 통한 이중 매개효과가 유의하게 검증되었다. 본 연구는 예비 유아 교사 대상의 AI 교육에서 개인별 특성과 내적 동기, 흥미를 고려한 체계적 교육 설계가 중요함을 시사하며, 교사 양성 과정 내 AI 관련 교과 및 교육과정 재설계를 위한 이론적·실천적 기초자료를 제공할 것이다.

The purpose of this study was to analyze differences in learner characteristics (major suitability and AI self-efficacy), AI interest, AI learning expectancy, and AI learning persistence intention according to the general characteristics (gender, grade, instructional experience, etc.) of pre-service early childhood teachers, and to investigate the structural relationships and mediating effects among these variables. After conducting an online survey with students majoring in early childhood education at a three-year junior college, 251 valid responses were independently analyzed. Data were processed using SPSS and PROCESS Macro (Model 6) to examine direct and indirect effects, including the hypothesized double mediation pathway. The research results were as follows. First, statistically significant differences were identified in AI interest according to gender, learner characteristics according to grade, and AI persistence intention according to participation in AI-related courses. Second, learner characteristics had a positive effect on AI persistence intention, and in this process, AI interest and AI learning expectancy played significant partial mediating roles. Third, the double mediating effect through the path of learner characteristics → AI learning expectancy → AI persistence intention was statistically supported. This study suggests that a systematic educational design that considers individual characteristics, intrinsic motivation, and interests is important for AI education for pre-service early childhood teachers, and provides basic theoretical and practical data for redesigning AI-related courses and curricula in teacher training programs.