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표제지 1

논문 게재 출처 4

초록 5

목차 7

제I장 서론 12

1. 연구의 배경 12

2. 연구의 목적 13

제II장 이론적 배경 15

1. 생성형 인공지능(AI) 15

1.1. 생성형 인공지능(AI)이란? 15

1.2. 생성형 인공지능의 구조와 작동 원리 15

2. 기술수용모델(TAM, Technology Acceptance Model) 17

3. 생성형 인공지능의 기술 혁신 18

3.1. 생성형 인공지능의 산업 활용 18

3.2. 생성형 인공지능으로 인한 인간-기계 상호작용 패러다임 22

4. 생성형 인공지능의 기술수용 23

5. 생성형 인공지능과 교육 24

6. 연령, 기술 채택, 그리고 디지털 문해력(Digital Literacy) 24

7. 인공지능(AI)과 학업 성과 27

제III장 연구내용 및 방법 30

1. 연구 방법 32

2. 연구 설계 및 가설 설정 33

3. 연구 대상 34

4. 자료수집 및 기간 35

5. 설문내용 35

제IV장 분석 결과 38

1. 응답자의 연령 분포와 특징 38

2. 생성형 인공지능(AI) 도구의 학습 지원 효과에 대한 인식 39

2.1. 생성형 인공지능(AI) 도구의 사용 용이성 40

2.2. 학업 성과 향상 41

2.3. 학업 성공에 대한 기여도 41

2.4. 복잡한 개념 이해 지원 42

2.5. 시간 절약 효과 42

3. 연령과 생성형 인공지능(AI) 도구의 사용 용이성에 대한 인식 43

4. 연령과 생성형 인공지능(AI) 도구의 중요성 인식 46

제V장 2개 논문에 대한 MESA 기반 종합적 고찰 50

1. Mechanism-Based View(SER-M Analysis) 50

2. 연구 윤리(Ethic) 52

3. System Dynamics 인과지도 53

4. 인공지능(AI) 접목시의 변화점 55

제VI장 결론 및 시사점 57

1. 결론 57

2. 시사점 59

참고문헌 61

부록 68

Abstract 72

표목차 10

〈표 1〉 생성형 인공지능(AI)별 기능 및 사용 분야 21

〈표 2〉 설문 문항 구성 37

〈표 3〉 응답자 연령 분포 39

〈표 4〉 연령과 생성형 인공지능(AI) 도구의 사용 용이성 인식 40

〈표 5〉 연령대와 생성형 인공지능(AI) 도구 사용 용이성 인식 간의 관계 45

〈표 6〉 연령대와 생성형 인공지능(AI) 도구의 중요성 인식 48

그림목차 11

〈그림 1〉 LLM & Generative AI 관계 다이어그램 16

〈그림 2〉 연구 설계 31

〈그림 3〉 SER-M Flow Chart 50

〈그림 4〉 생성형 인공지능(AI) 연구의 인과지도(Causal Loop Diagram) 53

초록보기

 본 논문은 생성형 인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에서 어떻게 활용되고 있는지를 분석하고 이를 통해 교육 분야에서의 적용 가능성을 탐구하였다. 특히, 연령에 따라 생성형 AI 도구의 사용 용이성과 중요성에 대한 인식 차이에 초점을 맞추었다.

이를 위해 연구Ⅰ에서는 생성형 AI의 응용 사례를 중심으로, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하며 운영 효율성과 생산성을 향상시키는 기술적 가능성을 분석하였다. 생성형 AI는 플랫폼 기업에서 다양한 서비스 제공에 활용되고 있으며, 산업계에서는 운영 효율성 극대화를 위해 적극적으로 적용되고 있다. 이러한 분석을 통해 생성형 AI가 미래에 기술적 특이점을 실현할 수 있는 잠재력을 가진 도구임을 확인하였다.

연구Ⅱ에서는 고등교육을 중심으로 연령별 생성형 AI 도구의 사용에 대한 인식 차이를 조사하였다. 연구 결과, 젊은 세대는 높은 디지털 리터러시와 기술 적응력을 바탕으로 생성형 AI 도구를 보다 쉽게 사용하며, 학업적 가치도 높게 평가하였다. 반면, 중장년층은 기술에 대한 낮은 친숙도와 디지털 리터러시 부족으로 인해 생성형 인공지능 AI 사용에 어려움을 겪었으며, 학업적 중요성에 대한 인식도 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 연령에 따라 생성형 AI 활용 경험과 기술 접근성에서 큰 차이가 있음을 보여준다.

특히, 젊은 세대가 생성형 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있는 배경에는 기술 도입 시기의 차이와 디지털 네이티브로서의 경험 축적이 영향을 미친 것으로 보인다. 반대로 중장년층에서는 교육과 기술 훈련 기회의 부족이 주요한 장벽으로 작용하고 있었다. 따라서 본 연구는 이러한 연령별 차이를 극복하기 위해 맞춤형 지원 프로그램과 체계적인 디지털 역량 강화 교육이 필요함을 강조한다.

이 연구는 연령이 기술 채택의 주요 요인임을 밝히며, 인공지능 기반 교육에서 연령별 차이를 고려한 정책적 접근과 실천 방안을 마련하는 데 기여한다.

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