중학생의 기술적 사고 성향이 인공지능 기술에 대한 태도에 미치는 영향

Abstract

인공지능 기술은 여러 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 우리가 살아가는 일상의 모습을 바꾸고 있다. 또한, 현대인들은 다양한 인공지능 기술을 이용하여 편리한 삶을 추구하고 있으며, 앞으로 그 영역은 더욱 확대될 것으로 전망된다. 이러한 인공지능에 대한 논의를 하는 데 있어서 인공지능 기술은 기술이라는 커다란 분야의 한 부분이라는 것을 기반하여 논의할 필요가 있다. 인공지능 기술은 기술의 한 영역으로써 기술과 서로 긴밀한 관계이며, 그 연관성을 충분히 예상할 수 있다. 최근 인공지능 기술에 대한 중요성이 대두되면서, 각국에서는 인공지능 교육에 대한 관심이 높아졌으며, 다양한 교육적 논의가 활발히 진행되고 있다. 인공지능처럼 새로운 기술을 가르치는 교육을 진행하기 위해서는 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요하다. 하지만 실질적으로 인공지능 기술과 기술 교육에 관한 선행연구는 대부분 관련된 교육 프로그램에 관한 것이며, 본질적인 인공지능 기술과 기술 교육의 연관성에 관한 연구, 그중에서도 인공지능 기술에 대한 태도에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 기술적 사고 성향이 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 미치는 과정에서 인공지능 기술 경험의 매개 효과를 검정하는 것이다. 본 연구에는 서울에 위치하는 W중학교 1학년 학생 389명, 3학년 학생 53명, 총 442명이 참여하였으며, 총 두 번의 자기보고식 설문 조사를 실시하여 자료를 수집하였다. 기술통계 및 상관분석에는 JAMOVI 2.2.5를 사용하였으며, 기술적 사고 성향, 인공지능 기술 경험, 인공지능 기술에 대한 태도에 대한 구조적 관계는 MPLUS 7.31 프로그램을 활용하여 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling; SEM) 및 매개효과를 검정하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생의 기술적 사고 성향, 인공지능 기술 경험, 인공지능 기술에 대한 태도의 주요 변수 간의 서로 유의한 상관관계를 확인하였다. 또한, 선행연구에 따라 인공지능 기술에 대한 태도에 유의한 영향을 미치는 인공지능 교육, 성별, 로봇 교육을 통제 변수로 설정하여 연구모형에 포함함으로써 신뢰도를 높였다. 둘째, 중학생의 기술적 사고 성향이 인공지능 기술 경험을 매개로 하여 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 미친다는 연구모형은 타당하였다. 셋째, 중학생의 기술적 사고 성향과 인공지능 기술에 대한 태도의 관계에서 인공지능 기술 경험의 매개효과는 유의미했다. 중학생의 기술적 사고 성향과 인공지능 기술에 대한 태도의 관계에서 인공지능 기술 경험의 간접효과가 나타나는지 알아보기 위해 분석해본 결과, 기술적 사고 성향은 인공지능 기술 경험을 통해 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 미치는 부분매개효과가 나타났다. 이상의 연구를 종합해보면, 중학생의 기술적 성향이 높을수록 인공지능 기술을 경험을 많이 할 것이며, 이는 인공지능 기술에 대한 태도에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 주는 기술적 요인을 밝힘으로써, 앞으로 인공지능 교육 방법에 대한 여러 구체적인 방향성을 논의할 수 있다. 또한, 하나의 기술로써 인공지능 기술을 바라보는 관점에서 기술적 사고 성향과 인공지능 기술에 대한 태도의 관계를 확인한 것은 기술 교육과정 안에서 인공지능 기술을 어떻게 다룰지에 대한 방법을 제시할 수 있는 기초 자료로써 활용할 수 있다는 데 큰 의미가 있다. 즉, 다음과 같은 시사점을 논의할 수 있다. 첫째, 효과적인 인공지능 기술 교육을 위해서는 인공지능 기술에 대한 태도에 영향을 미치는 기술적 요인들을 고려해야 한다. 둘째, 기술 교육과정에서는 인공지능 기술을 다뤄야 한다. 셋째, 인공지능 기술의 경험은 인공지능 시대의 알맞은 미래인재 양성을 위하여 필요하며, 이를 위한 개인, 학교, 정책적 협력이 필요하다.;Artificial intelligence (“AI”) is becoming an integral part of numerous industries, whereby human lives are being transformed. People of contemporary societies strives for betterment of lives through AI and it is only going to expand with the passing of time. When discussing about the grand scheme of AI, it is imperative to formulate the discussion on the basis that AI Technology is a subsection of Technology. Therefore, it is obvious that there is an intricate relationship between the AI Technology and Technology. With the recent spotlight on AI Technology, there is a rise in education level across many different nations, which is followed by active discussions on the educational aspect of it. Teaching a new subject like AI requires studies on the factors that influence the Attitude towards AI Technology (“AAT”). However, existing studies only focus on the educational programs, lacking the focus on more rudimentary element of AI Technology, especially AAT. The purpose of this dissertation is to validate the mediation effect of AI Technology Experience (“ATE”) that exists in the process where Technological Thinking Disposition (“TTD”) influences a student’s AAT. Total of 442 students from W middle school, located in Seoul, participated in this study, where the group was comprised of 389 first-year students and 53 third-year students. JAMOVI 2.2.5 and MPLUS 7.31 were utilized to perform technological statistics and correlation analysis and validate the Structural Equation Modeling (“SEM”) and mediation effect of TTD, ATE, and AAT, respectively. Three major findings of this study are as follows. Firstly, a significant correlation between main variables, such as TTD, ATE, and AAT, was identified. To improve the reliability of the model, factors that have salient influence on TTD, such as exposure to AI education, sex, exposure to robotics education were included in the model as controlled variables. Secondly, the model stipulating that the TTD of middle school students affects their AAT through ATE as a mediator proved to be valid. Thirdly, a significant mediation effect of ATE on the relationship between TTD and AAT was observed. Further analysis to determine the indirect effect of ATE on TTD and the AAT showed a partial mediation effect of TTD via ATE on the AAT. In conclusion, higher TTD in a middle school student leads to higher probability of exposure to ATE, which ultimately poses positive influence on AAT. By evaluating rudimentary factors that impact AAT, this study opens the gate for the in-depth discussion on the future of AI education. Moreover, by evaluating the relationship between TTD and ATE, the study provides a guideline on how to implement AI in the Technology education. The findings leads to these implications: Firstly, factors that affect TTD should be taken into consideration to promote effective AI Technology education. Secondly, AI Technology should be covered under Technology education curriculum. Thirdly, ATE is crucial in nurturing future talent, and collaboration from personal, institutional, and governmental level is needed.