K-12 환경에서 학습자 성별에 따른 AI기반 교육용 코스웨어 인식의 구조적 차이 분석

• 영문명: Analysis of Structural Differences in Perceptions of AI-Based Educational Courseware by K-12 Learner Gender
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이지은(Jieun Lee) 남선화(Sunhwa Nam) 고주은(Jueun Go) 임걸(Keol Lim) 손진영(Jinyoung Son)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제25권 12호, 133~142쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

목적 본 연구는 학습자 간 성별에 따른 AI 기반 교육용 코스웨어에 대한 인식의 구조적인 차이 분석하고, 향후 방향성을 모색하는것에 목적이 있다. 방법 선행연구에 기반하여 연구도구를 개발하고, 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 설문 응답 데이터 중 데이터 클리닝을 통해649명의 유효 데이터가 분석에 사용되었다. 수집된 자료를 바탕으로 첫째, 빈도분석 및 기술통계 분석을 통해 인구통계학적 특징을비롯하여 변수 간 상관계수, 평균 및 표준편차, 왜도 및 첨도를 산출하였다. 둘째, 확인적 요인분석을 위해 남성, 여성 집단 응답결과의 적합도 판정을 수행하였다. 셋째, 남성 및 여성 집단 간의 형태동일성, 측정동일성, 그리고 구조동일성을 순차적으로 검증하었다. 마지막으로, 집단 간 잠재요인평균 차이를 검증하였다. 결과 성별에 따른 요인구조의 기본모형은 남녀 간의 세 요인에 대한 구조에서는 유사성을 보였으나, 일부 오류 공분산과 교차부하에서 미세한 차이를 보였다. 형태동일성 검증 결과, 남녀 간의 기본적인 요인구조는 유사하였으나, 측정동일성과 구조동일성에서는두 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 잠재평균 분석 결과, 교수학습, 평가 및 분석, 학습환경 세 요인에서 성별 간 차이가 있는것이 확인되었다. 결론 AI 기반 교육용 코스웨어에 대한 학습자의 인식 연구결과, 성별에 따른 구조적 차이가 확인되었다. 이에 따라 향후 성별을 비롯한 학습자의 배경 변인을 고려한 코스웨어의 설계 시 수업방식의 적용이 요구된다.

영문 초록

Objectives This study aimed to analyze the structural differences in perceptions of AI-based educational course ware according to learners' gender and to explore future directions. Methods A research instrument developed based on prior studies was utilized to analyze the valid survey re sponses of 649 participants. The collected data were analyzed as follows: First, frequency analysis and descriptive statistics were conducted to examine the demographic characteristics of the sample, as well as the correlations, means, standard deviations, skewness, and kurtosis of the research variables. Second, the model fit of male and female group responses was assessed to apply confirmatory factor analysis. Third, configural invariance, meas urement invariance, and structural invariance between male and female groups were sequentially tested. Finally, latent factor mean differences between the groups were examined. Results The baseline factor structure model demonstrated similarity between male and female groups in terms of three factors, although minor differences were observed in error covariances and cross-loadings. The configural invariance test indicated a generally similar factor structure across genders, but differences were identified in measurement invariance and structural invariance. The latent factor mean results confirmed gender differences across the three factors: teaching and learning, assessment and analysis, and learning environment. Conclusions The study confirmed structural differences in learners' perceptions of AI-based educational course ware based on gender. These findings suggest the need to consider gender, along with other learner background variables, in the design of courseware and instructional methods.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

AI 코스웨어 학습자 인식 성별 정보격차 구조방정식 AI courseware Learner perception Gender Digital divide Structural equation modeling