학술 저널 Computers in Human behavior: Artificial Humans에 게재된 연구에 따르면, AI 챗봇의 교육적 활용이 증가하는 가운데 대학생들의 AI 챗봇 사용 강도에 영향을 미치는 요인들이 새롭게 밝혀졌다. 이 연구는 5일간의 일일 다이어리 연구를 통해 개인 간 차이와 개인 내 변화를 구분하여 분석했다.
대학생들의 AI 챗봇 활용 현황과 수용 양상
첫 번째 연구에서는 72명의 대학생이 참여했으며, 이 중 79.2%가 여학생이었고 평균 연령은 21.88세였다. 참여자의 대다수인 79.2%가 사회과학 전공자였으며, 컴퓨터 공학(9.7%), 경영법학(6.9%) 순이었다. 두 번째 연구에는 153명이 참여했는데, 이들 중 52.3%가 여학생이었고 평균 연령은 27.57세였다. 전공별로는 공학(19.4%), 경영법학(19.4%), 컴퓨터 공학(17.8%), 의학보건(12.4%) 순으로 분포했다. AI 챗봇 사용에서는 두 연구 모두 챗지피티(ChatGPT)가 가장 높은 점유율(각각 61.9%, 46.2%)을 보였다.
대학생들의 AI 챗봇 활용 목적과 유형
연구진이 밝힌 바에 따르면, 학생들은 AI 챗봇을 다양한 교육적 목적으로 활용하고 있다. 주요 활용 영역은 튜터링과 언어 학습 연습, 에세이 초안 작성, 창의적 글쓰기, 연구 요약 등이다. 특히 주목할 만한 점은 많은 학생들이 AI 챗봇 활용이 자신들의 미래 경력에 도움이 될 것이라고 인식하고 있으며, 대학 커리큘럼에 AI 챗봇을 통합해야 한다고 주장한다는 것이다.
AI 챗봇 불안감과 사용성의 상관관계
이 연구는 다수준 구조방정식 모델링(Multilevel SEM)을 활용하여 데이터를 분석했으며, 연구 결과는 지각된 사용 용이성(PEOU)과 지각된 유용성(PU)의 상관관계를 명확히 보여줬다. 첫 번째 연구에서 이 두 변수는 0.61의 높은 상관관계를 보였으며, 사용 강도와도 각각 0.20과 0.45의 상관관계를 나타냈다. 두 번째 연구에서는 PEOU와 PU가 0.63의 상관관계를 보였고, 사용 강도와는 각각 0.34와 0.40의 상관관계를 보였다. 특히 AI 챗봇 불안감은 PEOU와 각각 -0.33(연구1), -0.54(연구2)의 부정적 상관관계를 보여, 불안감이 높을수록 사용 용이성 인식이 낮아지는 것으로 나타났다.
기술적 지원과 사회적 영향력의 중요성
연구는 다수준 구조방정식 모델링을 통해 변수들 간의 관계를 분석했다. PEOU가 PU를 매개로 사용 강도에 미치는 영향은 첫 번째 연구에서 더 뚜렷했다. 개인 내 수준에서 PEOU와 PU의 관계는 0.735(연구1), 0.304(연구2)의 계수를 보였으며, PU와 사용 강도의 관계는 0.424(연구1), 0.295(연구2)로 나타났다. 특히 두 번째 연구에서는 촉진 조건과 주관적 규범이 각각 0.270과 0.078의 계수로 PEOU와 PU에 영향을 미치는 것으로 확인됐다.
두 연구 그룹 간 주목할 만한 차이점
연구진은 두 연구 그룹 간의 변동성 차이를 연속적 차이의 평균 제곱근(RMSSD) 분석을 통해 살펴보았다. 흥미로운 점은 첫 번째 연구 그룹에서 지각된 사용 용이성과 유용성의 일간 변동성이 더 크게 나타난 반면, 두 번째 연구에서는 사용 강도의 변동성이 더 높게 나타났다는 것이다. 이러한 차이는 두 그룹의 AI 챗봇 친숙도 차이에서 비롯된 것으로 분석됐다.
두 번째 연구의 참여자들은 첫 번째 그룹에 비해 AI 챗봇 친숙도가 더 높았으며(차이값 0.72), AI 챗봇에 대한 불안감은 더 낮았고(차이값 -0.43), 지각된 사용 용이성(차이값 0.57)과 유용성(차이값 0.97)은 더 높게 나타났다. 이는 AI 챗봇 사용 경험이 많은 사용자들의 경우 기술에 대한 인식이 더 안정적이지만, 실제 사용 패턴은 일상적인 학업 요구사항에 따라 더 크게 변동할 수 있음을 시사한다.
미디어 인식과 AI 챗봇 수용도
연구는 미디어의 AI 챗봇 관련 보도에 대한 인식이 수용도에 미치는 영향도 분석했다. 두 번째 연구 그룹은 첫 번째 그룹에 비해 AI 챗봇 관련 미디어 보도를 더 긍정적으로 인식했으며, 이는 더 낮은 불안감과 더 높은 사용 강도로 이어졌다. 긍정적인 미디어 인식은 지각된 유용성 및 사용 의도와 유의미한 상관관계를 보였다.
연구의 한계와 향후 연구 방향
이 연구는 몇 가지 중요한 한계점을 가지고 있다. 첫째, 첫 번째 연구의 표본 크기(72명)가 상대적으로 작고, 특정 지역과 전공(독일의 사회과학 전공자)에 편중되어 있어 결과의 일반화에 제한이 있다. 둘째, 사용 강도를 자기보고식 측정에 의존함으로써 실제 사용 행태와 차이가 있을 수 있다. 연구진은 향후 연구에서 AI 챗봇의 실제 사용 시간이나 프롬프트 빈도를 직접 측정하는 방식을 도입할 것을 제안했다. 또한 과제 복잡성이나 과제-기술 적합성과 같은 상황적 요인들이 일간 사용 패턴에 미치는 영향을 조사할 필요성도 제기했다. 이러한 한계점들을 보완한 후속 연구는 교육 환경에서 AI 챗봇의 효과적인 활용을 위한 더욱 풍부한 통찰을 제공할 것으로 기대된다.
실제적 교육 환경에서의 시사점
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이 연구 결과는 교육기관의 AI 챗봇 도입 전략에 중요한 시사점을 제공한다. 기술적 지원과 교육이 PEOU를 매개로 사용 강도에 긍정적 영향을 미친다는 점에서, 교육기관은 충분한 기술적 인프라와 지원 시스템을 구축해야 한다. 또한 불안감 감소를 위한 프로그램과 동료 학습 환경 조성이 중요하며, 이는 결과적으로 학생들의 AI 챗봇 활용도를 높이는 데 기여할 것으로 전망된다.
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)