본 연구는 언어치료사가 치료에서 AI 도구를 활용하는 것에 대한 언어발달지체 아동 보호자의 인식 및 수용 의도를 기술수용모델의 확장된 틀에서 살펴보고자 하였다. LLM을 비롯한 다양한 A...

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경산 : 대구대학교 재활과학대학원, 2026
2026
한국어
경상북도
v, 38p. ; 26cm
대구대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
Caregivers’ Perceptions and Acceptance Intention Regarding the Use of AI Tools in Language & Speech Therapy for Children with Language Delay
지도교수:최양규
참고문헌: p.
I804:47009-200001028555
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다운로드본 연구는 언어치료사가 치료에서 AI 도구를 활용하는 것에 대한 언어발달지체 아동 보호자의 인식 및 수용 의도를 기술수용모델의 확장된 틀에서 살펴보고자 하였다. LLM을 비롯한 다양한 A...
본 연구는 언어치료사가 치료에서 AI 도구를 활용하는 것에 대한 언어발달지체 아동 보호자의 인식 및 수용 의도를 기술수용모델의 확장된 틀에서 살펴보고자 하였다.
LLM을 비롯한 다양한 AI 도구가 점차 일상에서 쉽게 사용되며 빠르게 변화하고 있다. 언어치료에서도 AI 도구를 치료에 활용하는 많은 시도들이 있다. 현재 대부분의 연구는 치료사를 대상으로 치료사의 수용의도나 활용에 대한 인식 조사에 머물고 있어 치료아동 보호자의 부모의 인식과 수용 의도를 살펴보는 것은 치료에서의 적용과 직결되는 것으로 매우 의미가 크다고 볼 수 있다. 이에 사설 치료기관에서 언어치료를 받았거나 받고 있는 아동의 보호자 60명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 보호자의 수용 양태, 지각된 유용성, 디지털 능숙도와 위험 인식을 분석하였다.
연구 결과, 보호자들의 전반적 인식은 평균을 상회하는 수준이었으나, ‘치료사의 보조수단’이어야 한다는 조건부 수용 양상이 가장 강하게 나타났다. 지각된 유용성과 보호자의 디지털 능숙도는 위험인식을 유의하게 낮추는 요인으로 확인되었다. 개방형 응답에서는 ‘AI에 대한 과의존과 맹신’, ‘감정소통의 결여’가 보호자의 주요 우려로 나타났으며, ‘치료사의 도구 활용 역량’, ‘아동 수준에 맞는 개별화’가 수용의 핵심 전제로 나타났다.
이러한 결과를 바탕으로, 임상 현장에서의 AI 도구를 효과적으로 도입하기 위한 보호자 소통 전략, 치료사의 역량 강화, 윤리적, 실천적 가이드 라인 마련의 기초 자료를 제공하고자 한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study explored caregivers’ perceptions and behavioral intention regarding the use of AI tools in language therapy sessions for children with language delay, within the framework of the Technology Acceptance Model (TAM). Caregivers’ overal...
This study explored caregivers’ perceptions and behavioral intention regarding the use of AI tools in language therapy sessions for children with language delay, within the framework of the Technology Acceptance Model (TAM). Caregivers’ overall perceptions were slightly above the midpoint (M = 3.42–3.70), with the strongest endorsement for ‘AI as a supplementary tool to the therapist’ (M = 4.19), reflecting a pattern of conditional rather than unconditional acceptance. Perceived usefulness was the most decisive predictor of behavioral intention (β = .812, p 〈 .001, R² = .738), while digital proficiency significantly reduced perceived risk (d = −0.65). Open-ended responses identified ‘AI overreliance’ (22.8%) and ‘lack of emotional communication’ (21.1%) as primary concerns, and ‘therapist competence in AI operation’ (31.6%) and ‘individualization for the child’ (24.6%) as key prerequisites. These findings provide foundational data for developing caregiver communication strategies, AI competency training for clinicians, and ethical guidelines for the clinical adoption of AI-based tools in language therapy.
목차 (Table of Contents)