4차 산업혁명이 도래함에 따라 대한민국을 포함한 세계 각국은 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)을 국가 발전 동력으로 인식하고 있으며, 이에 우리 정부에서도 유 · 초 · 중등교육에 인공지능을 적극적으로 도입하려고 시도하고 있다. 교육부와 교육청에서는 인공지능 교육 중장기 발전 계획을 수립하였으며, 2024년까지 인공지능과 빅데이터가 접목된 K-에듀 통합플랫폼을 구축하겠다는 계획을 수립하여 개발을 추진하고 있다. 인공지능에 대한 관심과 함께 첨단 기술을 바탕으로 하는 '맞춤형 교육'을 미래 학교 교육의 주요 특징이자 궁극적인 지향점으로 보고 있다.
그럼에도 불구하고 인공지능을 활용한 맞춤형 교육은 여전히 현장에서 생소하게 인식되고 있는 실정이다. 학교 현장에서 인공지능 활용 맞춤형 교육이 활용되기 위해서는 교사를 대상으로 한 인공지능 기반 맞춤형 교육 시스템 사용 방법에 대한 교육이 우선시 되어야 하며, 이는 교사가 소속된 학교 급이나 교사가 담당하고 있는 교과목에 따라 교육이 다양하게 운영될 필요가 있다. 이에 따라 국내 인공지능 관련 교육 정책과 현장 상황을 고려하여 중학교 교사들의 인공지능 기반 맞춤형 교육의 수용에 영향을 미치는 요인들의 구조적 관계를 연구할 필요가 있을 것으로 판단하였다.
사용자가 인공지능과 같은 새로운 기술을 능동적으로 수용하고 활용할 것인가 그렇지 않을 것인가를 설명할 수 있는 다양한 이론들 중 통합기술수용 이론(UTAUT)을 적용할 수 있다. 통합기술수용이론은 수용의도 및 사용행동에 70% 이상의 높은 설명력을 가지며, 새로운 정보기술의 수용의도를 설명하기에 높은 신뢰도를 보이기 때문에 많은 연구자들이 새로운 기술의 수용 연구를 수행하는데 있어 통합기술수용이론을 기반으로 연구를 하고 있다. 따라서 이 연구에서는 통합기술수용이론을 적용하여 중학교 교사의 인공지능 기반 맞춤형 교육의 수용의도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 변인들 간의 인과관계를 통합적인 구조모형 속에서 검증하였다.
연구는 총 8단계로 진행되었으며 단계별 내용은 다음과 같다. 첫 번째, 선행연구 분석을 통해 수용의도에 영향을 주는 요인을 선정하고, 추출한 요인들을 기반으로 연구모형 개발 및 연구가설을 설정하였다. 두 번째, 관련된 선행연구의 연구도구를 본 연구의 목적에 맞게 수정 및 보완하여 재구성하였다. 세 번째, 내용타당도가 확보된 설문지를 2022년 10~12월에 걸쳐 중학교 교사 115명을 편의표집 하여 예비조사를 실시하였다. 네 번째, 예비조사 자료를 신뢰도 분석, 상관분석, 다중회귀분석, 확인적 요인분석, 구조모형 적합도 검증을 실시하여 신뢰도, 변인 간의 관계, 요인 간 연관성, 모형의 적합도를 확인하였다. 다섯 번째, 예비 조사 후 타당도가 떨어지는 측정도구를 검증된 도구로 재구성한 다음 교육공학 박사 5인, 현직 중학교 교사 5인에게 내용타당도를 검증받아 최종적으로 문항을 확정하였다. 여섯 번째, 2023년 1~3월 약 두 달간 중학교 교사 226명을 대상으로 본조사를 실시하였으며, 불성실한 응답 3부를 제외한 223부를 최종 분석자료로 사용하였다. 수집된 자료는 Excel 형식의 파일로 코딩한 후, SPSS와 R을 활용하여 분석하였다. 일곱 번째, 본 조사에서 수집된 자료를 활용하여 기술통계, 신뢰도 분석, 상관분석, 다중회귀분석 시행한 후 확인적 요인분석을 실시하여 관측변수들이 설정된 잠재 변인들과 어느 정도로, 어떻게 연결되어 있는지 분석하였다. 측정모형의 변인별 표준요인 적재치, 개념 신뢰도(CR), 평균분산추출지수(AVE) 등을 산출하여 구조방정식 모델을 이루고 있는 관찰 변인과 잠재 변인 간의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 여덟 번째, 변인들의 인과관계를 살펴보기 위해 구조방정식모델 분석을 실시하였으며, 이를 통해 모형의 적합도와 변인 간의 경로와 영향력을 분석하고 가설을 검증하고 결과를 해석하였다.
연구에서 제시된 구조방정식 모델의 적합도 검증 결과 χ² : 239.050(.002), CFI = .984, TLI = .981, RMR = .049, SRMR = .049, RMSEA = .039, GFI = .908, AGFI = .882, NFI = .938로 나타났다. χ² 을 제외한 적합도 지수가 전반적으로 수용 기준에 적합한 것으로 분석되었다. 구체적인 연구 결과는 다음과 같다.
첫 번째, 연구 결과 중학교 교사들이 지각한 성과기대는 인공지능 기반 맞춤형 교육 수용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 인공지능 기반 맞춤형 교육의 활용이 자신의 수업을 효과적으로 향상시킬 것이라는 기대가 커질수록 인공지능 기반 맞춤형 교육을 활용하고자 하는 수용의도를 높인다는 것을 의미한다. 따라서 교사가 교육내용을 구성하고 수업을 진행할 때 수업 준비와 학습자들의 학습에 도움이 된다는 점을 인식할 수 있도록 인공지능 기반 맞춤형 교육 성공 사례를 제공 할 필요가 있다.
두 번째, 연구 결과 중학교 교사들이 지각한 노력기대는 인공지능 기반 맞춤형 교육 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 교사들이 인공지능 기반 맞춤형 교육 시스템의 활용이 불편하거나 어렵다고 느낄 때 그것이 사용을 주저하게 되는 것으로 이어질 수 있음을 의미한다. 따라서, 인공지능 기반 맞춤형 교육을 실행하기 위해서는 중등교사가 인공지능에 대한 기본적인 지식을 습득할 수 있는 기회를 제공해야 한다는 것을 의미한다. 따라서 교사가 교육내용을 구성하고 수업을 진행할 때 수업 준비와 학습자들의 학습에 도움이 된다는 점을 인식할 수 있도록 인공지능 기반 맞춤형 교육 성공 사례를 제공 할 필요가 있다.
세 번째, 연구 결과 중학교 교사들이 지각한 사회적 영향은 인공지능 기반 맞춤형 교육 수용의도에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 교육 환경에서 중학교 교사가 교수 도구로서 인공지능 기반 맞춤형 교육을 활용하고자 하는 의지에 자신이 속한 집단이 영향을 미친다는 것을 의미한다. 즉, 중학교 교사의 경우, 동료 교사나 학부모, 관리자 등과 같이 업무와 관련된 사람들이 새로운 기술을 사용할 필요성과 유용성을 인식하고 지지한다면, 교사도 그 기술을 적용하려는 의지가 강해질 수 있다는 것이다. 따라서 인공지능 기반 맞춤형 교육을 도입하려면, 이러한 중학교 교사의 업무와 관련된 구성원들의 인식과 태도를 개선하는 것이 중요하다.
네 번째, 연구 결과 중학교 교사들이 지각한 촉진조건은 인공지능 기반 맞춤형 교육 수용의도에 정의 영향을 주는 것으로 밝혀졌으며, 이는 중등 교사들이 인공지능 기반 맞춤형 교육에 대한 상세한 안내를 받고, 이와 관련된 교육을 이수하고, 지도 시 어려움에 대한 지원을 제공받는다고 인식할 경우 인공지능 기반 맞춤형 교육을 활용하고자 하는 의지를 갖는 다는 것을 의미한다. 따라서 인공지능 기반 맞춤형 교육이 학교 교육에 적용되기 위해서는 다양한 교육적 지원이 필요하며, 이러한 교육 자원은 교사나 학생들이 필요할 때 쉽게 검색하고 다운로드할 수 있어야 한다.