대학생 대상 지능적 문제해결학습 척도개발 = Development of the Intelligent Problem-Solving Learning Scale for University Students

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 AI 시대에 요구되는 핵심 역량으로 대두되는 지능적 문제해결학습(Intelligent Problem Solving Learning, IPSL)의 개념을 측정 가능한 척도로 개발하는 것을 목적으로 한다. IPSL은 개념적 원리와 모형 제안 수준에 머물러 있으며 이를 교육 현장에 적용하기 위해서는 학습자의 IPSL을 구체적으로 진단하고 평가할 수 있는 체계적인 측정 도구 개발이 필요하다. 이에 이 연구는 IPSL을 실질적으로 수행할 수 있는 인지적 성숙도와 주체성을 갖추고 전공지식, 실제 삶, AI 기술을 융합하여 문제를 해결할 수 있는 대학생을 연구 대상으로 선정하였다.
이 연구에서는 IPSL을 인간 고유의 존재 가치를 중심에 두고 AI와 협업을 통해 예측 불가능한 복잡한 문제를 해결하는 미래지향적 능력(capability)으로 정의하였다. 이를 토대로 연결주의(connectivism), 확장된 마음 이론(extended mind theory), 증강지능(augmented intelligence), capability 기반 교육 등 이론적 기반을 활용하여 IPSL의 개념적 구조를 체계화하고 척도 개발을 위한 이론적 틀을 마련하였다.
예비 문항은 총 159문항으로 개발되었으며, 전문가 타당도 검토(CVI, IRA)를 통해 내용 타당성을 확보하고 예비조사를 통해 문항의 적절성과 표현을 수정 및 보완하였다. 대학생을 대상으로 탐색적 요인분석(EFA)을 실시한 결과, 이론적 구조와 부합하는 8개 요인이 도출되었다. 도출된 요인 구조의 타당성을 검증하기 위해 확인적 요인분석(CFA)을 수행한 결과, χ²/df, CFI, TLI, RMSEA 등 주요 적합도 지수가 일반적 수용 기준을 충족하였다. 또한 표준화 회귀계수(.50 이상), 평균분산추출(.50 이상), 개념신뢰도(.70 이상)가 기준치를 충족하여 수렴타당도가 확보되었으며, 평균분산추출 값이 상관계수 제곱값보다 높고 상관계수의 신뢰구간이 1을 포함하지 않아 판별타당도 또한 충족된 것으로 확인되었다. 이는 IPSL 척도의 상위요인 3개와 하위요인 8개 요인이 이론적 구조를 안정적으로 반영하고 있음을 의미한다.
이러한 결과는 기존의 문제해결학습에서 주로 다루어져 온 인지적 수행 중심 접근을 확장하여 인간의 가치와 정서, AI 협업 요소를 통합함으로써 AI시대에 요구되는 미래지향적 문제해결 역량의 개념적 범위를 확장한다. 이 연구는 IPSL 척도가 학습자의 문제 정의, 가치 판단, AI 활용 양상을 진단하고 교수자가 학습자의 내적 사고 과정을 이해하는 데 활용될 수 있음을 시사한다. 또한 후속 연구에서는 교수자 대상 IPSL 측정도구 개발과 IPSL 기반 교수·학습 모델의 실제 수업 적용 및 효과 검증을 통해 AI 시대 교육의 질 향상에 기여할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to develop a valid and reliable measurement scale for Intelligent Problem Solving Learning (IPSL), which has emerged as a core competency required in the age of artificial intelligence. Although IPSL has been discussed at the level of conceptual principles and model proposals, the lack of an empirically validated measurement tool has limited its application in educational practice. To address this gap, the present study seeks to operationalize IPSL as a measurable construct that enables systematic diagnosis and evaluation of learners’ capabilities.
University students were selected as the target population, as they are expected to possess sufficient cognitive maturity and learner agency to integrate disciplinary knowledge, real-life contexts, and AI technologies in problem-solving processes. In this study, IPSL is defined as a future-oriented capability that places intrinsic human values at its core and enables learners to collaboratively engage with AI to solve unpredictable and complex problems. Based on this definition, the conceptual structure of IPSL was theoretically grounded in connectivism, extended mind theory, augmented intelligence, and capability-based education, forming a coherent framework for scale development.
An initial pool of 159 items was generated, and content validity was established through expert review using the Content Validity Index(CVI) and Inter-Rater Agreement(IRA). A pilot study was conducted to refine item wording and appropriateness. Exploratory factor analysis(EFA) with university student samples yielded an eight-factor structure consistent with the proposed theoretical model.
Confirmatory factor analysis(CFA) further supported the validity of the factor structure, with major fit indices (χ²/df, CFI, TLI, RMSEA) meeting commonly accepted criteria. Convergent validity was confirmed through standardized factor loadings (≥ .50), average variance extracted (AVE ≥ .50), and composite reliability (CR ≥ .70). Discriminant validity was also established, as AVE values exceeded the squared inter-factor correlations and confidence intervals of the correlations did not include 1. These results indicate that the three higher-order factors and eight lower-order factors of the IPSL scale reliably and stably reflect the intended theoretical structure.
The findings extend traditional cognitively oriented approaches to problem-solving learning by integrating human values, affective dimensions, and human–AI collaboration, thereby broadening the conceptual scope of future-oriented problem-solving competencies required in the AI era. This study suggests that the IPSL scale can be used to diagnose learners’ approaches to problem definition, value-based judgment, and AI utilization, as well as to help educators better understand learners’ internal cognitive and reflective processes.
Future research should focus on developing an IPSL measurement instrument for educators and empirically examining the effectiveness of IPSL-based instructional models through classroom implementation. Such efforts will contribute to enhancing the quality of education in the AI era by aligning assessment practices with human-centered and capability-oriented learning goals.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구과제 5
• 3. 용어의 정의 6
• II. 이론적 배경 7
• 1. AI 시대 인재와 미래 학습자의 학습 특성 7
• 2. 교육의 패러다임 전환: Competency에서 Capability로 10
• 3. 문제해결학습과 지능적 문제해결학습 13
• III. 연구 방법 23
• 1. 연구절차 23
• 2. 연구과제 별 연구방법 25
• IV. 연구 결과 39
• 1. IPSL 구성 요인 도출 39
• 2. 예비 문항 개발 44
• 3. 지능적 문제해결학습(IPSL) 척도 완성 58
• V. 논의 82
• 1. 연구과제 1에 따른 IPSL 구성 요인의 도출 82
• 2. 연구과제 2에 따른 예비 문항 개발 86
• 3. 연구과제 3에 따른 IPSL 측정도구의 타당도 및 신뢰도 86
• Ⅵ. 결론 및 제언 88
• 참고문헌 90
• Abstract 108