유아용 AI활용 학습콘텐츠 사용의도와 구매의도에 관한 부모 인식 연구

Abstract

인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 도입과 보편화로 교육 분야에서도 혁신적인 시도를 통한 교육적 활용 방안이 모색되고 있다. 특히 COVID-19로 인하여 2020년부터 이루어진 온라인 개학 이후 우려되고 있는 학습 결손과 교육 격차의 해결을 위해 학습자별 맞춤형 지원이 현실적인 당면 과제가 되며 AI의 활용은 더욱 주목받고 있다. 교육부에서는 학생 별 학습 수준 파악과 1:1 학습 지원을 위해 AI활용 학습시스템의 확대 개발과 보급에 중점을 두고 있으며(교육부, 2021) 이상과 현실적인 공교육 간의 차이를 AI가 좁혀줄 수 있을 것으로 기대한다. 하지만 AI에 대한 교육 분야의 높은 관심과 정책적 지원에도 불구하고 공교육 맥락에서의 AI 관련 교육 과정 구성이나 환경 조성은 미흡한 상황이며(이은경, 2020), 교육 기업에서 주도하는 사교육 시장에서의 AI활용 학습이 급부상하고 있다. 교육 기업들은 기존에 보유하고 있던 콘텐츠를 디지털화하고 AI 기술을 적용한 교육 서비스를 제공하고 있으며, 그 대상을 중학생에서 초등학생으로, 초등학생에서 유아로 점차 확대해가고 있다. 이와 같은 AI활용 학습콘텐츠는 교육 기업에서 제공하는 전용 학습기기나 태블릿, 스마트폰과 같은 스마트기기를 활용하여 학습을 진행한다. 스마트기기를 활용한 학습은 학습자의 몰입과 학습에 대한 만족도를 증가시켜 지속적인 학습 의도에 영향을 미치는 긍정적인 효과도 있지만, 급격한 발달이 이루어지는 유아와 같은 저연령 학습자에게는 부정적인 영향을 미친다는 연구도 다수 이루어졌다. 저연령 학습자의 스마트기기 활용에 대한 우려의 시선도 존재하지만 AI활용 학습콘텐츠의 서비스 대상 연령은 점점 낮아지고 있는 실정이다. 유아용 AI활용 학습콘텐츠는 부모가 자녀를 위해 콘텐츠를 구매하고 스마트기기에 설치하여 제공함으로써 이루어진다. 부모의 영향을 많이 받는 유아기의 특성과 스마트기기를 보유하고 있기 어려운 점을 고려했을 때, 사용자는 유아이지만 최종 구매자는 부모인 상황이다. 부모는 스마트기기를 활용한 유아의 학습에서 학습콘텐츠의 구매에서부터 사용까지 상당한 영향을 미치고 있으며 유아의 실제 사용에서도 다양한 중재자의 역할을 수행하기 때문에 공동 사용자라고 볼 수 있다. 한편, 새로운 테크놀로지에 대한 잠정적 사용자의 인식과 태도를 파악하는 것은 기술의 도입 취지와 기대에 부합되기 위한 필수적인 과정이다(Serholt & Barendregt, 2014). 더욱이 유아를 대상으로 하는 AI활용 학습콘텐츠는 최근 들어 교육 기업을 중심으로 유행처럼 번지고 있는 초기 확산 단계에 있으므로 잠정적 사용자의 인식과 태도에 관하여 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다. 또한 유아를 대상으로 한 학습콘텐츠의 경우에는 콘텐츠의 사용과 구매를 실질적으로 행하는 공동 사용자인 부모를 대상으로 한 연구가 필요하다. 본 연구는 확장된 통합기술수용모델(Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT2)을 바탕으로, 유아용 AI활용 학습콘텐츠를 자녀를 위해 구매하고 공동으로 사용하는 부모를 대상으로 교육에 적용된 AI의 수용 과정을 사용의도와 구매의도로 구분하여 분석해보고자 한다. 또한, 자녀의 콘텐츠 사용을 중재하는 부모의 사용 관점에서 부모가 AI활용 학습콘텐츠를 수용하고자 하는 의도와, 콘텐츠로 학습을 진행하는 자녀의 사용 관점에서 부모가 AI활용 학습콘텐츠를 수용하고자 하는 의도로 나누어 두 가지 관점에서 조사해보고자 한다. 이를 위한 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. [연구 문제 1] 부모 사용 관점에서 부모가 지각하는 유아용 AI활용 학습콘텐츠의수용 요인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 가격효용)은 부모의 사용의도에 어떠한 영향을 미치는가? [연구 문제 2] 부모 사용 관점에서 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 부모의 사용의도는 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가? [연구 문제 3] 자녀 사용 관점에서 부모가 지각하는 유아용 AI활용 학습콘텐츠의수용 요인(성과기대, 노력기대, 오락적 동기, 습관, 인지된 위험)은 부모의 사용의도에 어떠한 영향을 미치는가? [연구 문제 4] 자녀 사용 관점에서 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 부모의 사용의도는 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가? 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 만 3~5세 유아 자녀를 둔 부모를 유의표집하여 온라인으로 자료수집을 진행하였다. 수집된 407명의 자료분석을 위해 SPSS를 활용하여 신뢰도 분석, 탐색적 요인분석, 기술통계분석, 상관분석을 진행하였으며, AMOS를 활용하여 확인적 요인분석을 실시하여 측정모형의 적합도와 타당도를 검증한 후 구조방정식 모형을 분석하였다. 부모 사용 관점에서 연구 문제에 따른 가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 성과기대는 사용의도에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 노력기대는 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 셋째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 사회적 영향은 사용의도에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 촉진조건은 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 다섯째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 가격효용은 사용의도에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 사용의도는 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 성과기대, 사회적 영향, 가격효용은 사용의도를 매개로 구매의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 자녀 사용 관점에서 연구 문제에 따른 가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 성과기대는 부모 사용 관점에서와 마찬가지로 사용의도에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 노력기대는 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 오락적 동기는 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 습관은 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 다섯째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 인지된 위험은 사용의도에 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 유아용 학습콘텐츠에 대한 사용의도는 부모 사용 관점과 동일하게 구매의도에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 마지막으로, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 성과기대, 인지된 위험은 사용의도를 매개로 구매의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 바탕으로 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 부모를 연구대상으로 선정하였다. 이에 자녀 사용 관점의 경우 실제 자녀의 인식과는 차이가 있을 수 있다. 후속연구에서는 직접 사용하는 유아의 모습을 실험하거나, 직접 응답이 가능하도록 연령을 높여 실제 학습자가 인식하는 수용요인과 사용의도와의 관계를 도출하는 연구 또한 의미가 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 유아용 AI활용 학습콘텐츠를 특정 콘텐츠로 한정 짓지 않고 포괄적인 수용에 대한 연구를 진행하였다. AI가 활용되는 범위에 대해 설명을 제공한 후 설문을 진행하였지만 연구자와 연구 대상이 생각하는 AI의 기능에 차이가 있을 수 있으므로 이를 일반화하는 것은 한계가 있을 수 있다. 따라서 특정 AI활용 학습콘텐츠에 초점을 맞추어 사례 연구를 진행하며 사용의도를 살펴보고 각 요인간의 구조 관계를 파악해보는 연구도 의미 있을 것이다. 셋째, 사용의도의 경우 2문항을 분석에 사용하였다. 잠재변인이 2개 이상인 모델의 경우 관측변인은 최소 2개 이상으로 구성되어야 한다고 밝히고 있기 때문에(Kline, 2015) 문제가 없다고 판단하였으나, 표본의 크기가 작을수록 분석 시 문제가 발생할 수 있기 때문에 최소 3문항 이상으로 측정하는 것이 필요하다. 넷째, 상관관계 분석 시 자녀 사용 관점의 인지된 위험과 성과기대, 구매의도는 유의하지 않은 것으로 나타났으나 개념신뢰도 기준치를 충족하였기 때문에 분석에 활용하였다. 후속연구에서는 인지된 위험과 다른 변인 간의 상관관계를 밝히거나, 유의하지 않을 경우 제외하고 분석하는 것이 더 정확한 연구 결과를 가져올 수 있을 것이다. 다섯째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠의 사용 경험이 있는 부모와 없는 부모를 하나의 집단으로 연구를 진행하였다. 사용 경험이 있는 부모의 경우 구매를 진행한 상황인데, 사용 경험이 없는 부모와 함께 분석하였다는 점이 결과에 영향을 미쳤을 수 있을 것이다. 후속연구에서는 집단을 나누어 분석하거나, 사용 경험이 있는 부모의 경우 지속 사용에 대한 의도를 분석해 보는 것 또한 의미 있을 것이다. 여섯째, 본 연구에서는 구조적 모델에 영향을 주는 조절효과를 검증해보지 않았다. 기존 UTAUT 모델의 조절 변인인 성별, 연령, 경험을 바탕으로 사용의도와 구매의도에 유의미한 차이가 있는지에 대한 연구가 추가로 이루어져야 할 것이다. 일곱째, 유아용 AI활용 학습콘텐츠에 대한 부모들의 인식을 알아보기 위하여 설문에 개방형 질문을 포함시켜 질적 데이터를 확보하고자 하였다. 하지만 설문의 특성상 단답으로 응답이 이루어져 있어 깊이 있는 내용을 얻는 것에는 한계가 있었다. 따라서 후속 연구에서는 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 의미 있는 질적 데이터를 포함하는 연구가 될 수 있도록 하는 것을 제언한다. 마지막으로, 본 연구는 2022년 1~2월에 설문 조사를 진행하였는데 이 시기에 부모가 인식하고 있는 사용의도와 구매의도를 파악했다는 한계를 지닌다. 또한 실제로 유아용 AI활용 학습콘텐츠를 수용했는지에 대한 조사가 진행되지 않았다. 후속 연구에서는 유아용 AI활용 학습콘텐츠의 사용의도와 구매의도가 실제 사용 및 지속 사용으로 이어지는지에 대한 종단적 연구를 설계하여 수용에서부터 지속 사용으로 이어지는 모든 매커니즘을 파악해볼 것을 제언한다. 이러한 제한점에도 불구하고, 본 연구는 소비자 맥락에서 기술수용에 관하여 높은 설명력을 보이는 UTAUT2 변인들을 바탕으로 유아용 AI활용 학습콘텐츠를 수용하여 자녀에게 제공하는 부모의 사용 관점과, 실제 학습을 진행하는 자녀의 사용 관점을 모두 살펴보았다는 점에서 의의가 있다. 또한 유아의 맥락에서 테크놀로지 수용에 대해 진행된 선행연구가 없었다는 점과, 실제 수용을 결정하는 부모의 요구를 반영한 유아용 AI활용 학습콘텐츠 기획 및 운영 전략을 제시하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.;With the introduction and generalization of Artificial Intelligence (AI), the field of education is exploring innovative measures for the educational utilization of AI. In particular, to address the challenges of growing gaps in education due to online learning as a result of the COVID-19 pandemic. The Ministry of Education is seeking to expand and distribute AI-based learning systems to identify learning levels by each student and support 1-on-1 learning (Ministry of Education, 2021), and expects AI to narrow the gap between ideal customized education and realistic public education. However, despite heightened interest and policy support for AI in education, the composition of AI-related curriculum and environment in the context of public education are still insufficient (Lee, 2020), and learning using AI in the private education market led by educational companies is rapidly emerging. Companies in the education industry digitize existing content and provide educational services applying AI technology, and the target audience continues to expand to include middle school students, elementary school students, and now even younger children, including toddlers. Such AI-based learning content facilitates learning by using dedicated learning devices such as tablets and smart devices provided by educational companies. Although using smart devices increases students' immersion and satisfaction with learning and affects continuous learning intentions, many studies have also shown that it negatively affects rapidly developing child audiences. AI-based learning content is accessed through parents purchasing the content for their children and installing it on smart devices. Considering the significant influence parents have on a child’s development and the fact that access to smart devices are controlled by the parents, while the recipient of learning content may be the child, the final buyer is the parent. Therefore, parents can be seen as co-users because they have a significant impact on their child’s learning through smart devices from the purchase to actual use of learning content, and mediate the extent of exposure to this type of learning and content. On the other hand, identifying tentative users' perceptions and attitudes toward new technologies is an essential process to meet the purpose and expectations of introducing a certain technology (Serrholt & Baendregt, 2014). Moreover, AI-based learning content targeting children is in the early stages and has been trending in recent years, mainly in educational companies, so it is necessary to study the perceptions and attitudes of these tentative users. In addition, in the case of AI-based learning content for children, research on parents who are co-users who purchase and use this type of content is necessary. Based on Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2), this study aims to analyze the acceptance process of AI applied to education for parents who purchase and jointly use AI for their children. In addition, we will investigate parents’ intention to accept AI-based learning content from two perspectives: the perspective of parents' use mediating children's content and from the perspective of children’s use. Specific research questions for this study are as follows: 1. From the perspective of parent use, how does the acceptance factor of AI-based learning content for children perceived by parents (Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Price Value) affect parents' Usage Intention? 2. From the perspective of parent use, how does the parents’ Usage Intention for AI-based learning content for children affect Purchase Intention? 3. From the perspective of child use, how does the acceptance factor of AI-based learning content for children perceived by parents (Performance Expectancy, Effort Expectancy, Hedonic Motivation, Habit, Perceived Risk) affect parents' Usage Intention? 4. From the perspective of child use, how does the parent's Usage Intention for AI-based learning content for children affect Purchase Intention? In order to achieve the objective of this study, data collection was conducted online by sampling parents with children aged 3-5. For the data analysis of 407 people collected, reliability analysis, Exploratory Factor Analysis (EFA), descriptive statistical analysis, and correlation analysis were conducted using IBM’s SPSS, and Confirmatory Factor Analysis (CFA) was conducted using IBM’s AMOS to verify the suitability and validity of the measurement model, and then the Structural Equation Model (SEM) was analyzed. From the perspective of parent use, the results verifying the hypothesis according to the research problems are as follows: First, it was found that Performance Expectancy for AI-based learning content for children had a significant positive effect on Usage Intention. Second, it was found that Effort Expectancy for AI-based learning content for children did not significantly affect Usage Intention. Third, it was found that Social Influence on AI-based learning content for children had a significant positive effect on Usage Intensity. Fourth, it was found that Facilitating Conditions for AI-based learning content for children did not significantly affect Usage Intention. Fifth, it was confirmed that the Price Value for AI-based learning content for children had a significant positive effect on Usage Intention. Finally, it was confirmed that Performance Expectancy, Social Influence, and Price Value for AI-based learning content for children from the perspective of parent use had an indirect effect on Purchase Intention through Usage Intention. The results verifying the hypothesis according to the research problems from the perspective of child use are as follows: First, it was found that Performance Expectancy for AI-based learning content for children had a significant positive effect on Usage Intention, just as it did for parent use. Second, it was found that Effort Expectancy for AI-based learning content for children did not significantly affect Usage Intention. Third, it was found that Hedonic Motivation for AI-based learning content for children did not significantly affect Usage Intention. Fourth, it was found that Habit for AI-based learning content for children did not significantly affect Usage Intention. Fifth, it was found that the Perceived Risk for AI-based learning content for children had a significant negative effect on Usage Intention. Finally, it was confirmed that Performance Expectancy, Perceived Risk for AI-based learning content for children from the perspective of child use indirectly affects Purchase Intention through Usage Intention. Based on these research results, suggestions for follow-up studies are as follows: First, this study selected parents who are co-users of AI-based learning content for children and mediate the learning of toddlers as research subjects. Therefore, it will be meaningful to expand the study target to experiment with children directly using AI-based learning content, or to derive the relationship between acceptance factors perceived by actual children users and Usage Intention by increasing the age to directly respond to the survey. Second, in this study, a study on comprehensive acceptance was conducted without limiting AI-based learning content for children to specific content. Although the survey was conducted after providing an explanation of the scope of AI utilization, there may be a difference in the function of AI-based learning content that researchers think, so there may be limitations in generalizing them. Therefore, it would be meaningful to conduct a case study focusing on specific AI-based learning content, examine Usage Intention, and grasp the structural relationship between each factor. Third, In the case of Usage Intention, only two indicators were used for analysis. While two indicators are acceptable in the case of a model with two or more factors, (Kline, 2015), the smaller the sample size, the more technical problems may occur during analysis, so it is necessary to measure it with three to five indicators. Fourth, in the correlation analysis, Perceived Risk and Performance Expectance and Perceived Risk and Purchase Intention from the perspective of child use were found to be statistically insignificant. Since Construct Reliability met the standard value, it was not excluded and used for analysis. In subsequent studies, revealing the correlation between Perceived Risk and other variables, or analyzing it except if it is not significant, will lead to more accurate research results. Fifth, the study was conducted as a group, including both parents who had experience using AI-based learning content for children and parents who did not. Parents with experience in use have already purchased learning content, but the fact that they investigated their perceptions of Usage Intention and Purchase Intention with parents without experience may have affected the research results. In subsequent studies, it will also be meaningful to divide and analyze groups according to use experience or analyze Continuous Usage Intention for parents with use experience. Sixth, in this study, the moderating effect affecting the structural model was not verified. Additional research should be conducted on whether there are significant differences in Usage Intention and Purchase Intention based on gender, age, and experience in the existing UTAUT model. Seventh, in order to find out parents' perception of AI-based learning content for children, this study attempted to secure qualitative data by including open questions in the survey. However, due to the nature of the questionnaire, there was a limit to obtaining in-depth content because short answers were made. Therefore, subsequent studies should conduct focus group interviews in order to contain meaningful qualitative data. Finally, this study conducted a survey in January and February 2022 and has a limitation in grasping the Usage Intention and Purchase Intention recognized by parents at this time. In addition, no investigation has been conducted into whether AI-based learning content for children have actually been accepted. A follow-up study should design a longitudinal study on whether the Usage Intention and Purchase Intention of AI-based learning content for children lead to actual and continuous use, identifying all mechanisms from acceptance to continuous use. Despite these limitations, this study is meaningful in that it examines both the perspective of parents' use of AI-based learning content for children and the perspective of children's use in actual learning based on UTAUT2 variables that show high explanatory power in the consumer context. In addition, the significance of this study was that there have not been prior studies conducted on technology acceptance in the context of children and that the planning and operation strategy of AI-based learning content for children was presented reflecting the parents' needs to actually accept and use this type of educational technology.