초등교사의 AI활용교육 수용에 영향을 미치는 변인들 간의 구조적 관계 규명

Abstract

The time has come when we need AI education for everyone. Familiarity with AI is essential for everyone, and school education is changing in line with this to nurture talents who can adapt to the future society by equipping themselves with AI literacy. The Ministry of Education is implementing an education policy to implement a policy to convert SW education to AI education based on SW mandatory education. However, despite various policy supports, AI education is still insufficient in overall areas such as AI-related curriculum composition and environment creation. The conversion of AI-based education is actively progressing even in the elementary school field. The study that analyzed success cases emphasized the need for technology-related education from elementary school, which means that the effect can be maximized when AI-based education is applied from elementary school. In the field of education, many studies on AI have focused on the development and research of curriculum and models for AI education contents, and research on acceptance of potential audiences was insufficient before the full-scale introduction of AI. Although there were studies investigating the perception of elementary school teachers on AI education and AI use, there was no study on the acceptance of AI-using education. This study tried to study the acceptance intention and actual acceptance of elementary school teachers' AI-using education by using the Unified Technology Adoption Model (UTAUT). Therefore, this study tried to verify the causal relationship among the variables of performance expectation, effort expectation, social influence, and facilitation condition that are expected to affect the acceptance intention and actual acceptance of AI-based education of elementary school teachers in an integrated structural model. . Based on the results of this study, it was expected that it would be possible to provide meaningful implications on the system and policy support, teaching strategy and environment creation that can enhance the acceptance of AI-based education by elementary school teachers in the future. Specific research questions for this purpose are as follows. [Research Problem 1] Do elementary school teachers' perceptions of AI-using education, performance expectations, effort expectations, social influences, and facilitation conditions of UTAUT affect acceptance intentions? [Research Problem 2] Do elementary school teachers' perceived acceptance of AI-based education affect actual acceptance? In order to achieve the purpose of this study, a study was conducted with 190 elementary school teachers in the metropolitan area. Structural equation analysis method was used as the research analysis method, and data analysis was performed using SPSS and AMOS. Frequency analysis was performed to find out the demographic characteristics of the study subjects. Reliability tests were performed on each variable, and principal component analysis was performed as a validity analysis. Correlation analysis was performed to examine the relationship between each variable. Regression analysis was performed to determine the causal relationship between each variable. Confirmatory factor analysis was performed on the measurement model to confirm whether the results of the validity of the survey tool were supported, and the structural equation model was analyzed to determine the causal relationship. The results of this study derived through this are as follows. Performance expectations, social influence, and facilitation conditions were analyzed to have a positive effect on the intention to accept AI-using education. On the other hand, in the case of effort expectation, it was found that there was no significant effect on acceptance intention. In addition, it was found that the intention to accept AI-using education has a positive effect on acceptance behavior. Based on the conclusion of this study, the significance and implications of the study are divided into theoretical and practical aspects as follows. In terms of theory, first, this study is meaningful in that it investigated the structural relationship between acceptance intention and acceptance intention, unlike previous studies that only investigated elementary school teachers' perceptions of AI-using education. Second, this study is meaningful in that it revealed that UTAUT's expectation of effort has no effect on the intention to accept technology. From a practical point of view, first, in this study, performance expectations were the most powerful variable influencing acceptance intention, so elementary school teachers can think that it will be useful to improve class performance and increase efficiency when teaching AI-based education. You will have to seek a way out. Second, since the influence of social influence on the acceptance intention of AI-using education was proven in this study, when elementary school teachers instruct AI-using education, it is possible to raise the overall awareness of AI-using education among school members to which each teacher belongs. A support policy is needed. In addition, it is necessary to build a more teacher-friendly and accessible interface so that teachers who are ahead of AI-using education can operate teacher learning communities or clubs so that teachers can increase their knowledge of AI-using education in an easy and friendly atmosphere. Third, since it was found in this study that the facilitation condition affects the acceptance intention of AI-using education, the contents related to the facilitation condition factor for elementary school teachers, that is, detailed guidance in implementing AI-using education, and other systems and Acceptance intention can be increased by providing support for compatibility, instruction related to instruction, and support for difficulties during instruction. The limitations of this study and suggestions for follow-up studies are discussed as follows. First, the quantitative approach to technology acceptance and utilization has limitations as it is self-reporting in the survey. Second, this study has a limitation in that it used the design of a kind of case study that collected data from elementary school teachers' intention to use AI in the metropolitan area and their perception of actual use. Third, this study has a limitation in that the survey was conducted in April-May 2021, and the intention to accept a specific period was identified. It is necessary to capture all the mechanisms for the acceptance intention and actual acceptance of AI-using education to lead to continued use. Therefore, it is suggested to design a longitudinal study on AI-using education. Fourth, with the advent of the AI ​​era, AI education is about to be implemented in the education field. As mentioned earlier, AI education is divided into 'education about AI' and 'education using AI'. In this study, there will be specialities in educational engineering research. The determined AI application education was the subject of study. Therefore, it is suggested that comprehensive acceptance of AI education can be identified when further research on acceptance of 'education for AI' is conducted. ;모두를 위한 AI교육이 필요한 시대가 왔다. AI에 친숙해지는 것은 모두에게 필수적으로 AI리터러시를 갖추어 미래사회에 적응할 수 있는 인재를 양성하기 위해 학교 교육이 이에 발맞추어 변화되고 있다. 교육부는 SW필수교육을 바탕으로 SW교육을 AI교육으로 전환하는 정책을 시행하기 위한 교육 정책을 펼치고 있다. 그러나 다양한 정책적 지원에도 불구하고, 아직까지 AI 관련 교육과정 구성 및 환경 조성 등 전반적인 부분에서 AI교육은 미흡한 실정이다. AI가 자연스레 교육 환경에 들어옴에 따라 AI 관련 교육에 대한 정의가 이루어졌다. 교육에서의 AI(AIEd)는 ‘AI에 대한 교육’과 ‘AI 활용 교육’으로 구분되며, 이 두 가지 유형을 포괄하는 개념이다. 특히, AI활용교육의 발전이 중요한 이유는 AI가 속한 ICT 관련 교육의 궁극적 지향점이 기계와 인간의 ‘협업 지성’(Collaborative Intelligence)의 함양을 기르는 교육으로의 ‘AI 기반 교육’(AIBE)의 확장에 있음이다. AI활용교육의 활발한 연구가 진행될 때에 도구적 영역을 넘어 AI 자체가 반드시 갖추어져 자연스럽게 학습 환경의 근간을 이루어 교육의 주요 요소로 활용되는 AIBE가 되는 미래의 청사진을 그릴 수 있다. 초등학교 현장에서도 AI활용교육의 환산은 활발하게 진행되고 있다. 성공 사례를 분석한 연구에서 초등교육에서부터 테크놀로지 관련 교육의 필요성을 강조했으며, 이는 AI활용교육이 초등학교에서부터 적용될 때에 그 효과가 극대화될 수 있음을 뜻한다. 그간 교육 분야에 있어 AI에 대한 많은 연구들이 AI교육 내용을 연구 대상으로 교육과정 및 모델 등의 개발연구에 주력하였으며, 본격적인 AI도입 이전에 잠재 수용자들의 수용에 대한 연구를 미비하였다. AI교육 및 AI활용에 대한 초등교사의 인식을 조사한 연구는 있었지만, AI활용교육의 수용에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 통합기술수용모델(UTAUT)를 활용하여 초등학교 교사의 AI활용교육에 대한 수용의도와 실제수용을 연구하고자 하였다. 따라서 본 연구는 초등학교 교사의 AI활용교육의 수용의도 및 실제수용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 변인들 간의 인과관계를 통합적인 구조모형 속에서 검증하고자 하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 초등학교 교사의 AI활용교육의 수용을 증진시킬 수 있는 제도 및 정책적 지원, 교수전략 및 환경 조성에 관한 유의미한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대하였다. 이를 위한 구체적인 연구문제는 다음과 같다. [연구 문제 1] AI활용교육에 대해 초등교사들이 지각한 UTAUT의 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건은 수용의도에 영향을 미치는가? [연구 문제 2] AI활용교육에 대해 초등교사들이 지각한 수용의도는 실제수용에 영향을 미치는가? 본 연구의 목적을 달성하기 위해 수도권 지역의 초등교사 190명을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구 분석 방법으로는 구조 방정식 분석 방법을 활용하였으며, 자료분석은 SPSS와 AMOS를 사용하여 분석하였다. 연구대상자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 각 변인들에 대한 신뢰도 검사를 실시하였으며 타당도 분석으로 주성분 분석을 실시하였다. 각 변인간의 관계를 살펴보기 위해 상관관계분석을 하였다. 각 변인 간의 인과관계를 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 조사도구의 타당도의 결과가 지지되는지 확인하기 위해 측정모형에 대한 확인적 요인분석을 실시하였고 인과관계를 파악하기 위해 구조방정식 모형을 분석하였다. 이를 통해 도출한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건은 AI활용교육 수용의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면, 노력기대의 경우 수용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 AI활용교육 수용의도는 수용행동에 정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결론을 바탕으로 연구의 의의와 시사점을 이론적 측면과 실천적 측면으로 나누어 보면 다음과 같다. 이론적 측면으로 첫째, 본 연구는 초등교사의 AI활용교육에 대한 인식 조사에 그쳤던 기존의 선행연구와 달리 수용의도에 대한 구조적 관계를 규명하였다는 데 그 의의가 있다. 둘째, 본 연구는 테크놀로지 수용의도에 UTAUT의 노력기대가 영향력이 없음을 밝혀내었다는 데에 그 의의가 있다. 실천적 측면으로 첫째, 본 연구에서 성과기대가 수용의도에 영향을 주는 가장 강력한 변인이었으므로 초등교사들이 AI활용교육을 지도할 때 수업의 성과를 향상시키며 효율성을 높이는 데에 유용할 것이라 생각할 수 있게 하는 방안을 간구해야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서 사회적 영향이 AI활용교육의 수용의도에 대한 영향력이 입증되었으므로 초등교사들이 AI활용교육을 지도할 때 개개 교사가 소속된 학교 구성원의 AI활용교육에 대한 전반적인 인식을 함께 키울 수 있는 지원 정책이 필요하다. 또한 AI활용교육에 앞서있는 교사들이 교사학습공동체나 동아리를 운영하여 교사들이 쉽고 친근한 분위기 속에 AI활용교육에 대한 지식을 늘릴 수 있도록 보다 교사 친화적이고 접근 가능한 인터페이스를 구축할 필요가 있다. 셋째, 본 연구에서 촉진조건이 AI활용교육의 수용의도에 영향을 주는 것으로 밝혀졌으므로 초등교사를 대상으로 촉진조건 요인과 관련된 내용들 즉, AI활용교육을 실행하는 데 있어서 상세한 안내, 다른 시스템과의 호환, 지도와 관련된 교육, 지도 시 어려움을 위한 지원 등을 한다면 수용의도를 높일 수 있다. 본 연구의 한계점과 후속 연구의 제언을 논하면 다음과 같다. 첫째, 테크놀로지 수용 및 활용에 대한 양적 접근 방식은 설문조사에서 자체보고식이라는 한계를 지닌다. 둘째, 본 연구에서는 수도권 지역의 초등교사의 AI활용교육의 사용의도과 실제사용에 대한 인식에서 데이터를 수집한 일종의 사례 연구의 설계를 사용했다는 한계를 지닌다. 셋째, 본 연구는 2021년 4-5월에 설문 조사가 시행되었는데 특정 시기에 관한 수용의도를 파악했다는 한계를 지닌다. AI활용교육의 수용의도와 실제수용이 지속적인 사용으로 이어지기 위한 모든 매커니즘을 포착할 필요가 있다. 따라서 AI활용교육에 대한 종단적 연구 설계를 할 것을 제언한다. 넷째, AI 시대가 도래함에 따라 교육 분야에서 AI교육이 실행을 앞두고 있는데 앞서 언급한 것처럼 AI교육은 ‘AI에 대한 교육’과 ‘AI활용교육’으로 나뉘는데 본 연구에서는 교육공학적 연구의 특수성이 있을 것이라 판단한 AI활용교육을 연구 대상으로 하였다. 따라서 ‘AI에 대한 교육’의 수용 연구가 추가적으로 시행될 때 AI교육에 대한 포괄적인 수용을 파악할 수 있음을 제언한다. 다섯째, 본 연구는 초등교사의 AI활용교육의 수용의도 및 실제수용 분산의 일부만 설명했다. 누락된 분산을 설명하는 다른 요인이 있을 수 있음을 의미한다. 따라서 더 많은 분산을 설명할 수 있는 다른 요인을 확인하기 위해 초등교사를 대상으로 AI활용교육 수용에 대한 광범위한 조사를 수행할 것을 제언한다. 여섯째, 본 연구에서는 연구 대상자가 중립을 선택할 수 있도록 5점 Likert 척도를 사용했다. 물론 ‘중립’ 옵션으로 통찰을 제공받을 수 있지만 연구 대상자의 정확한 인식을 파악하는 데에는 한계가 존재한다. 척도는 중립을 포함하는 5점 혹은 7점 Likert 척도로 수많은 연구에서 사용되지만 추가 연구에서 중립을 옵션으로 포함하지 않을 수 있는 더 나은 척도를 사용할 것을 제언한다. 일곱째, 본 연구는 노력기대의 영향력을 입증하지 못하였다. 좀 더 심층적인 고찰을 위해 다른 연구대상 및 방법을 사용하거나 설문 문항을 수정 및 보안하여 신뢰도와 타당도를 검증하여 추가연구를 진행할 것을 제언한다.