간호사의 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식 및 인공지능 리터러시가 윤리적 간호역량에 미치는 영향 = Effects of Nurses’ Professional Self-Concept, Artificial Intelligence Ethics Awareness, and Artificial Intelligence Literacy on Ethical Nursing Competence

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to examine the effects of nurses’ professional self-concept, artificial intelligence ethics awareness, and artificial intelligence literacy on their ethical nursing competence. The purpose of this study was to provide foundational data for developing AI ethics education and AI-based clinical application strategies to improve ethical nursing competence in clinical settings.
Data collection for this study was conducted from September 18 to October 20, 2025, after obtaining approval from the Institutional Review Board of Ulsan University Hospital. A total of 243 nurses participated in this study. Participants were recruited from six hospitals, including three tertiary hospitals and three general hospitals located in U, B, and D metropolitan cities, and data were collected using self-administered questionnaires. The questionnaires consisted of 124 items assessing participants’ general characteristics and AI-related characteristics, professional self-concept, AI ethics awareness, AI literacy, and ethical nursing competence. The collected data were analyzed using IBM SPSS Statistics 29.0.2 for frequency, percentage, mean, standard deviation, independent t-tests, one-way ANOVA with Scheffé post-hoc tests, Pearson’s correlation coefficients, and multiple linear regression analyses.


The results of this study are as follows.
1. The mean score for professional self-concept was 2.82±0.28 out of 4 points. Among the subdomains, “Ethics” showed the highest mean score (3.39±0.45), followed by “Self-development and leadership” (2.89±0.35), “Professional practice” (2.76±0.31), and “Satisfaction” (2.69±0.34). The mean score for AI ethics awareness was 3.34±0.32 out of 5 points. “Responsibility” was the highest (4.09±0.43), followed by “Transparency and Explainability” (3.99±0.54), “Employment” (3.89±0.58), “People centric service” (3.32±0.61), “Permit and limit” (3.19±0.61), “No Discrimination” (2.85±0.57), “Stabilityand Reliability” (2.75±0.67), and “AI rights” (2.64±0.73). The mean score for AIliteracy was 3.01±0.54 out of 5 points. Among the subdomains, “AI Utilization” had the highest score (3.41±0.61), followed by “AI Understanding” (3.08±0.65), “AI Ethics”(3.06±0.73), and “AI development” (2.48±0.62). The mean score for Ethical nursingcompetence was 3.13±0.32 out of 4 points. In the subdomains, “Ethical behavior” was the highest (3.21±0.39), followed by “Ethical decision making and action” (3.15±0.35), “Ethical sensitivity” (3.09±0.40), “Ethical knowledge” (3.07±0.43), and “Ethical reflection” (2.96±0.50).
2. Ethical nursing competence showed significant differences according to the participants’ general characteristics in terms of gender (Z = −3.03, p = .002), marital status (t = 3.02,p < .001), education level (χ² = 11.92, p = .039), type of workplace (t = 2.15, p = .032), and total clinical experience (F = 5.49, p = .001). Regarding AI-related characteristics, Ethical nursing competence showed significant differences based on completion of AI ethics education (t = 1.69, p = .028) and the timing of AI ethics education (t = 3.40, p = .003).
3. Ethical nursing competence was positively correlated with professional self-concept (r = .572, p < .001), AI ethics awareness (r = .256, p < .001), and AI literacy (r = .351, p < .001). AI literacy was also positively correlated with professional self-concept (r = .346, p < .001) and AI ethics awareness (r = .188, p = .004), whereas AI ethics awareness did not show a statistically significant correlation with professional self-concept (r = .095, p = .148).
4. Hierarchical multiple regression analysis was conducted to identify factors influencing ethical nursing competence. In Model I, which included only general characteristics and AI-related characteristics, the explanatory power was 11.4%, and the regression model was statistically significant (F = 4.272, p < .001). Ethical nursing competence was higher among male nurses (β = .131, p = .044) and among those with a master’s degree or higher compared to those who completed a four-year nursing university program (β = .193, p = .009).
In Model II, which added the main variables—professional self-concept, AI ethics awareness, and AI literacy—the explanatory power increased to 43.3%. This regression model was also statistically significant (F = 15.568, p < .001), and the change in the explanatory power of the model was also significant (△R² = .314, p < .001). Professional self-concept (β = .528, p < .001), AI ethics awareness (β = .144, p = .006), less than 3 years of clinical experience (β = .192, p = .033), and being male (β = .107, p = .041) were identified as significant factors influencing ethical nursing competence in Model II.
This study identified professional self-concept and AI ethics awareness as influencing factors of ethical nursing competence. Therefore, to strengthen nurses’ ethical decision-making capabilities within clinical environments where AI utilization is expanding, educational programs focusing on professional values and AI ethics are required. In addition, such programs should be tailored to clinical practice to enhance their applicability and effectiveness in real-world nursing settings.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 간호사를 대상으로 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식 및 인공지능 리터러시가 윤리적 간호역량에 미치는 영향을 확인함으로써, 복잡하고 예측 불가능한 임상 현장에서 근무하는 간호사의 윤리적 간호역량을 향상시키기 위한 인공지능 윤리 교육 및 인공지능 활용 전략수립에 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구의 자료수집은 울산대학교병원 기관생명윤리위원회의 심의를 받은 후 2025년 9 월 18일부터 10월 20일까지 U, B, D 3개 광역시에 소재한 3개의 상급종합병원과 3개의 종합병원에 근무하고 있는 간호사를 대상으로 하였으며, 근무 기간 6개월 미만 또는 외래 근무 간호사는 제외하였다. 대상자 수는 총 243명으로, 자기 보고식 설문지를 이용하여 자료수집을 시행하였다. 설문지는 대상자의 일반적 특성(연령, 성별, 학력 등)과 인공지능과 관련된 특성, 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식, 인공지능 리터러시, 윤리적 간호역량과 관련된 124문항으로 이루어졌다. 수집된 자료를 분석하기 위해 IBM SPSS statistics 29.0.2 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 표준편차, t-test, ANOVA를 실시하였다. 사후 검정은 Scheffe test를 적용하였으며 변수 간 상관관계는 Pearson’s correlation coefficient, 윤리적 간호역량에 미치는 영향요인은 Hierarchical multiple regression으로 분석하였다.

본 연구 결과는 다음과 같다.

1. 본 연구 결과 전문직 자아개념은 4점 만점에 2.82±0.28이었다. 하위 영역 중 ‘윤리’가 평균 3.39±0.45점으로 가장 높았으며, ‘자기 개발 및 리더십’이 2.89±0.35, ‘전문직 실무’ 가 2.76±0.31, ‘만족감’이 2.69±0.34점 순으로 나타났다. 인공지능 윤리의식은 5점 만점에 3.34±0.32이며 각 하위 영역 중 ‘책임성’이 4.09±0.43으로 가장 높았고, ‘투명성 및 설명 가능성’이 3.99±0.54, ‘고용’이 3.89±0.58, ‘사람 중심 서비스’가 3.32±0.61, ‘허용 및 한계’가 3.19±0.61, ‘차별금지’가 2.85±0.57, ‘안정성 및 신뢰성’이 2.75±0.67, ‘인공지능의 권리’가 2.64±0.73점 순으로 나타났다. 인공지능 리터러시는 5점 만점에 3.01±0.54이며 하위영역은 ‘인공지능 활용’이 3.41±0.61으로 가장 높았고, ‘인공지능 이해’가 3.08±0.65, ‘인공지능 윤리’가 3.06±0.73, ‘인공지능 개발’이 2.48±0.62점 순 으로 나타났다. 윤리적 간호역량은 4점 만점에 3.13±0.32이었다. 하위 영역별로는 ‘윤리적 태도’가 3.21±0.39으로 가장 높았으며, ‘윤리적 의사결정과 행동’ 3.15±0.35, ‘윤리적 민감성’ 3.09±0.40, ‘윤리적 지식’ 3.07±0.43, ‘윤리적 성찰’ 2.96±0.50점 순이었다.
2. 대상자의 일반적 특성에 따른 윤리적 간호역량은 성별(Z=-3.029 p=.002), 결혼 상태(t=3.018 p<.001), 학력(χ²=1.192, p=.039), 근무병원 유형(t=2.153, p<.032), 근무 경력(F=5.486, p=.001)에서 유의한 차이를 보였다. 대상자의 인공지능 관련 특성에 따른 윤리적 간호역량은 인공지능 윤리교육 이수여부(t=1.694 p=.028), 인공지능 윤리교육 이수시기(t=3.396 p=.003)에서 유의한 차이가 있었다.
3. 대상자의 윤리적 간호역량은 전문직 자아개념(r=.572, p<.001), 인공지능 윤리의식(r=.256, p<.001), 인공지능 리터러시(r=.351, p<.001)과 모두 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 인공지능 리터러시 또한 전문직 자아개념(r=.346, p<.001), 인공지능 윤리의식(r=.188, p=.004)과 유의한 양의 상관관계를 보였으나, 인공지능 윤리의식은 전문직 자아개념과 통계적으로 의미 있는 관련성이 확인되지 않았다 (r=.095, p=.148).
4. 대상자의 윤리적 간호역량의 영향 요인은 위계적 다중 회귀분석을 통해 분석하였으며, 일반적 특성 및 인공지능 관련 특성만을 투입한 Model Ⅰ의 설명력은 11.4%이고, 해당 모형은 통계적 유의수준을 충족하였다(F=4.272, p<.001). 성별이 남성인 경우(β=.131, p=.044)와 학력이 4년제 간호대학 졸업에 비해 대학원 석사 이상인 경우(β=.193, p=.009) 윤리적 간호역량이 유의하게 높았다. 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식, 인공지능 리터러시가 투입된 Model Ⅱ의 설명력은 43.3%였으며, 회귀모형은 통계적으로 유의하였고(F=15.568, p<.001), 회귀모형의 설명력 변화량도 유의하였다(△R²=.314, p<.001). Model Ⅱ에서 전문직 자아개념(β=.528, p<.001), 인공지능 윤리의식(β=.144, p=.006), 근무경력 3년 미만(β=.192, p=.033), 성별이 남성인 경우(β=.107, p=.041)가 윤리적 간호역량의 영향요인으로 나타났다.
본 연구를 통해 윤리적 간호역량에 영향을 미치는 요인은 전문직 자아개념과 인공지능 윤리의식으로 확인되었다. 따라서 인공지능의 활용이 확대되는 임상 환경에서 간호사의 윤리적 의사결정 역량을 강화하기 위해서는 전문직 인식과 인공지능 윤리를 중심으로 한 교육 프로그램 개발이 필요하다. 또한 이러한 교육 프로그램은 간호 실무에 맞게 특화되 어 임상 활용성을 높일 수 있도록 고안되어야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약 ⅰ
• 목차 ⅲ
• List of Tables Ⅴ
• Ⅰ. 서론
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구 목적 4
• 3. 용어 정의 5
• Ⅱ. 문헌고찰
• 1. 윤리적 간호역량 7
• 2. 전문직 자아개념 9
• 3. 인공지능 기반 역량
• 1) 인공지능 윤리의식 11
• 2) 인공지능 리터러시 14
• Ⅲ. 연구방법
• 1. 연구 설계 16
• 2. 연구 대상 16
• 3. 연구 도구 17
• 4. 자료 수집 19
• 5. 자료 분석 20
• 6. 윤리적 고려 20
• Ⅳ. 연구결과
• 1. 간호사의 특성 21
• 2. 간호사의 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식, 인공지능 리터러시 및 윤리적 간호역량 25
• 3. 간호사의 일반적 특성 및 인공지능 관련 특성에 따른 윤리적 간호역량의 차이 27
• 4. 간호사의 전문직 자아개념, 인공지능 윤리의식, 인공지능 리터러시 및 윤리적 간호역량의 상관관계 30
• 5. 윤리적 간호역량에 미치는 요인 32
• Ⅴ. 논의 34
• Ⅵ. 결론 및 제언 40
• 참고문헌 42
• 부록
• 1. 연구 참여 설명문 및 동의서 47
• 2. 연구 도구 50
• 3. 도구 승낙서 63
• 4. IRB 심의 결과 통지서 65
• Abstract 66