예비 중등교사의 인공지능 리터러시 진단도구 개발 및 타당화

Abstract

목적 본 연구는 예비 중등교사의 인공지능 리터러시 함양을 위한 체계적인 교육지원을 위해 이를 진단할 수 있는 진단도구를 개발하고자 하였다. 방법 선행연구 고찰 및 전문가 내용타당도 검증을 통해 예비 문항을 구성하였으며, 경남 소재 A대학 사범대학 재학생 186명을 대상으로 예비조사를 실시하였다. 이후 진단도구의 타당화를 위하여 경남, 대구, 부산, 인천 소재 사범대학생 504명을 대상으로 본조사실시 후 통계적 검증을 실시하였다. 결과 본조사 결과 전체 신뢰도는 .935이며, 모형 적합도는 CFI= .945, TLI=.937, RMSEA= .047, SRMR= .045로 양호하게나타났다. 이후 진단도구의 일반화 가능성 검증을 위한 교차타당도분석을 통해 각 집단의 모형 적합도가 CFI= .942~.954, TLI= .935~.948, SRMR= .048~.049, RMSEA= .044~.048로 양호한 수치임을 확인하였으며, 집단 간 차이 검증 결과 상⋅하 집단의 유의미한 차이를 확인하여 최종 선정된 문항의 타당도가 확보되었음을 확인하였다. 결론 예비 중등교사의 인공지능 리터러시는 총 4개 영역과 8개 하위요인인 ‘인공지능 이해(인공지능 기초지식, 인공지능의 사회적영향)’, ‘인공지능 활용(인공지능 기술 활용, 인공지능을 활용한 문제해결, 데이터 리터러시)’, ‘인공지능 개발(기초프로그래밍, 컴퓨팅 사고력)’, ‘인공지능 윤리’로 구성하였으며, 최종 진단도구는 33개 문항으로 확정하였다.