"대학생들, AI 잘 활용하면 자신감 높아진다"

미국 퍼듀대학교와 독일 뮌헨공과대학교 공동 연구진이 발표한 최근 연구에 따르면, 인공지능(AI) 교육에서 학습자의 태도와 관심도가 기술 이해도보다 더 중요한 것으로 나타났다. 연구진은 미국, 영국, 독일의 대학생 1,465명을 대상으로 AI 자기효능감과 관련 요인들을 분석했다. 이들 국가는 AI 혁신과 도입을 선도하는 국가들로서 서구 사회의 다양한 교육 시스템과 문화, 규제 환경을 대표한다. 응답자의 68.9%인 1,010명이 학부생이었으며, 석사과정생이 393명(26.8%), 박사과정 등 기타 과정이 61명(4.2%)이었다. 응답자들의 평균 연령은 28.4세(표준편차 10.3)였다.

AI 자신감 형성의 핵심은 긍정적 태도와 사용 경험

연구 결과, AI에 대한 긍정적인 태도와 실제 사용 경험이 AI에 대한 관심도를 높이는 주요 요인으로 밝혀졌다. AI 사용 경험은 관심도에 0.434의 강한 영향을 미쳤으며, 긍정적 태도는 0.618의 매우 높은 영향력을 보였다. 특히 주목할 점은 AI 리터러시(기술 이해도)와 AI 사용 간에 유의미한 상관관계가 없다는 것이다. 이는 학생들이 AI를 사용하면서도 그 기본 개념을 이해하지 못할 수 있음을 시사한다. AI 리터러시는 자기효능감에 0.144의 제한적인 영향만을 미쳤다. 연구진은 2022년 말 ChatGPT 출시 이후 구글에서 'artificial intelligence' 검색량이 6-10배 증가한 사실을 언급하며, 실제 AI 사용 경험이 관심도 증가에 직접적인 영향을 미친다고 설명했다.

대학생들의 AI 수용도는 세 그룹으로 구분된다

연구진은 대학생들을 'AI 옹호파'(47.99%), '신중파'(20.82%), '관망파'(31.19%) 세 그룹으로 분류했다. AI 옹호파는 높은 AI 리터러시와 자기효능감, 긍정적 태도를 보였으며, 주로 공학 및 기술 계열(38.69%) 남학생(62.78%)이 많았다. 반면 신중파는 낮은 AI 리터러시와 부정적 태도를 보였고, 주로 인문예술 계열(30.16%) 여학생(61.97%)이 많았다. 관망파는 대부분의 변수에서 중간값을 보이며 균형잡힌 분포를 보였다. 전체 표본에서는 공학기술(29.42%), 사회과학(25.94%), 인문예술(20.00%) 순으로 분포했으며, 이러한 그룹별 특성은 MANOVA 분석을 통해 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 확인되었다(F=53.44, p<.01).

AI 관련 변수들의 상호관계 분석 결과

연구진은 AI 관련 주요 변수들 간의 상관관계를 분석했다. AI 관심도는 긍정적 태도(0.65)와 AI 사용(0.56)과 강한 양의 상관관계를 보였다. 특히 AI에 대한 긍정적 태도와 부정적 태도 사이에는 강한 음의 상관관계(-0.44)가 나타났는데, 이는 긍정적 태도가 증가할수록 부정적 태도가 감소함을 의미한다. 주목할 만한 점은 AI 리터러시가 다른 대부분의 변수들과 약한 상관관계만을 보였으며, AI 사용과는 전혀 상관관계가 없다는 것이다(p=.86). 이는 AI를 실제로 사용하는 것이 반드시 AI에 대한 이해도 향상으로 이어지지는 않음을 시사한다.

AI 교육의 현실과 과제

현재 많은 학생들이 AI 교육과정에 대해 불확실성을 느끼고 있다. 전체 응답자의 32.63%가 AI 강좌 제공 여부를 모른다고 답했으며, 27.85%는 강좌가 부족하다고 응답했다. 특히 신중파의 55.41%가 AI 강좌 존재 여부를 모른다고 답했고, 15.08%만이 강좌가 충분하다고 평가했다. 반면 AI 옹호파의 34%는 현재 강좌에 만족하지만, 30.01%는 여전히 더 많은 강좌가 필요하다고 응답했다. 각국의 대학들은 AI 교육 프로그램을 확대하고 있지만, 학생들의 인식과 접근성 면에서 여전히 격차가 존재하는 것으로 나타났다.

효과적인 AI 교육을 위한 제언

연구진은 AI 교육이 단순한 기술 전수를 넘어 학습자의 태도와 관심을 고려한 통합적 접근이 필요하다고 강조했다. 특히 AI 옹호파에게는 윤리적, 사회적 함의에 대한 비판적 시각을, 신중파에게는 접근하기 쉽고 실용적인 AI 콘텐츠를, 관망파에게는 더 깊은 참여를 유도할 맞춤형 콘텐츠가 필요하다고 제안했다. 또한 여성과 인문계열 학생들의 AI 교육 참여를 높이기 위해 의료, 교육, 사회 서비스 등 해당 분야에서의 AI 활용 사례를 강조하는 것이 효과적일 것이라고 조언했다.