대학 수업에서 인공지능 리터러시와 디지털 리터러시의 차별적 효과 분석: 역량 인식 변화를 중심으로

Differential Effect Analysis of Artificial Intelligence Literacy and Digital Literacy in a College Course: Focusing on Changes in Competence Perception

본 연구는 생성형 인공지능 시대의 핵심 역량인 인공지능 리터러시(AIL)가 기존의 디지털 리터러시(DL)와 구별되는 고유한 교육적 영역을 가지는지 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 AIL 향상을 목적으로 설계된 15주간의 대학 교양 수업을 적용하고, 단일집단 사전-사후 설계를 통해 학습자 66명의 역량 인식 변화를 측정하였다. 척도가 상이한 두 변인의 변화 양상을 객관적으로 비교하기 위해 데이터를 표준화(Z-score)하여 분석하였다. 연구 결과, 수업 후 두 역량 모두 유의하게 향상되었으나, AIL의 성장폭이 DL의 성장폭보다 통계적으로 유의미하게 컸다(t=3.97, p<.001). 이러한 차별적 효과는 AIL이 프롬프트 엔지니어링이나 확률적 사고와 같이 범용적 디지털 역량으로는 전환되지 않는 고유한 특성을 가짐을 시사한다. 본 연구는 AIL 교육이 DL 교육과 통합되기보다 독립적이고 특화된 교육과정으로 설계되어야 함을 제언한다.

This study aims to empirically verify whether Artificial Intelligence Literacy (AIL) possesses a unique educational domain distinct from existing Digital Literacy (DL). To this end, a 15-week university course designed to enhance AIL was implemented, and the changes in competence perceptions of 66 students were measured using a single-group pre-post design. To objectively compare the growth patterns of two variables with different scales, the data were analyzed using standardized scores (Z-score). The results showed that while both competencies significantly improved after the course, the standardized growth of AIL was significantly higher than that of DL (t=3.97, p<.001). This differential effect suggests that AIL has unique characteristics, such as prompt engineering and probabilistic reasoning, that cannot be reduced to generic digital competencies. The study suggests that AIL education should be designed as an independent and specialized curriculum rather than merely being integrated into existing DL education.