디지털 리터러시를 통일교육에 접목한 디지털시민성과 통일시민성 함양 방안

박형빈 한국통일교육학회 2026 통일교육연구 Vol.23 No.1

AI 기술은 교육과 사회 전반에 편리함을 제공하는 동시에 정보 편향, 알고리즘의 불투명성, 개인정보 침해 등 윤리적·사회적 문제를 수반한다. 이에 따라 학생들은 기술숙련을 넘어 디지털 시민성과 통일시민성의 함양이 요구된다. 특히 남북 분단이라는 특수한 맥락에서 통일교육은 민주적·세계시민적 가치를 통합하여 현재의 분단 상황을평화적으로 관리하고 실질적인 통일 준비 역량을 기르는 것을 핵심 과제로 삼아야 한다. 본 연구는 디지털 리터러시와 AI 리터러시, 디지털 시민성과 통일시민성을 연계한교육 모형을 제안하고, 이를 통해 학생들의 통일시민, 세계시민 역량 함양 방안을 탐색하고자 하였다. AI 활용 교육은 정보 접근에서 나아가 허위 정보, 알고리즘 편향, 혐오표현에 대한 비판적 사고를 가능하게 하며, 디지털 공간에서부터 남북 간 소통과 공존을 모색하고 공동체 책임과 평화의 가치를 실천하는 시민 양성에 기여할 수 있다. 이를위해 다양한 교육 이론과 수업 모형을 결합하여 AI 시대에 적합한 통일교육 전략을 제안하였다. 이 연구는 다음의 세 가지 연구 문제를 탐구하였다. 첫째, 유네스코(UNESCO)의 AI 역량 프레임워크와 AI 리터러시는 통일교육의 목표 및 지향점과 어떠한 상호보완적 연계성을 갖는가? 둘째, 디지털 리터러시와 디지털 시민성을 접목할 때, 통일시민성의 개념은 이론적으로 어떻게 확장 및 재구성될 수 있는 가? 셋째, AI 시대 디지털 시민성과 통일시민성을 통합적으로 함양하기 위한 구체적인 교육 전략과 실천적 수업 모형은 무엇인가? While AI offers benefits to education and society, it also presents ethical and social challenges such as information bias, algorithmic opacity, and privacy infringement. Consequently, there is a growing demand for students to cultivate digital citizenship and unification citizenship beyond mere technical proficiency. Particularly within the unique context of the division of the Korean Peninsula, unification education must prioritize integrating democratic and global citizenship values to peacefully navigate the division and foster practical competencies for unification preparation. This study proposes an education model that integrates digital literacy, AI literacy, digital citizenship, and unification citizenship, aiming to foster students’ competencies as unification and global citizens. AI-based education enables critical thinking about misinformation, algorithmic bias, and hate speech, beyond simple information access. Furthermore, it contributes to cultivating citizens who seek inter-Korean communication and coexistence within digital spaces while practicing community responsibility and the value of peace. To this end, this study proposes unification education strategies suitable for the AI era by combining educational theories and instructional models. Specifically, this study examines the following three research questions: First, what are the complementary linkages between UNESCO’s AI competency framework (including AI literacy) and the goals of unification education? Second, how can the concept of unification citizenship be theoretically expanded and reconstructed when incorporating digital literacy and digital citizenship? Third, what are the specific educational strategies and practical teaching models for integrally fostering digital citizenship and unification citizenship in the AI era?

AI챗봇에 대한 인지된 개인화가 고객시민행동에 미치는 영향:인지된 공감과 프라이버시 침해우려의 조절된 매개효과

원지영,김영찬 한국유통학회 2025 流通硏究 Vol.30 No.2

Purpose: AI and big data have transformed customer behaviors and marketing strategies, with businesses using customer data for personalized services that improve efficiency and reduce workload. For customers, AI enhances convenience by automating tasks. Post-COVID, AI adoption accelerated, with 42% of businesses using chatbots that leverage natural language processing and machine learning. In banking, 51.4% of representatives acknowledge chatbots’ effectiveness, while retail implementation has increased 31% since 2021, now reaching 73% of global companies. Current research limitations include focus on functional rather than intelligent features, limited empirical research on personalization and psychological responses, insufficient research on empathy’s influence, minimal privacy concern research, and poor understanding of interaction factors. This study examines chatbot personalization’s impact on perceived empathy, how empathy affects customer citizenship behavior, and privacy concerns’ moderating effect. The research draws on CASA theory, AI Job Replacement Theory, AI Device Use Adoption model, and Information Boundary Theory. Based on this theoretical background, the study developed the following hypotheses: [H1] Perceived personalization of AI chatbot services will increase customer citizenship behavior. [H2] Perceived empathy will mediate the effect of perceived personalization of AI chatbot services on customer citizenship behavior. [H3] Privacy concerns will moderate the mediating pathway where perceived personalization of AI chatbot services affects customer citizenship behavior through perceived empathy. Research design, data and methodology: This study surveyed Korean adults who had used AI chatbots, following Hair et al.’s (2010) guidelines recommending 5–15 responses per observed variable for structural equation modeling. With 14 variables, they targeted 140–210 responses. The online survey ran February 1–15, 2024, through a domestic panel agency, screening for those who had used AI chatbot customer service within the past year. From 234 participants, 24 were excluded for short response times or irrelevant answers, leaving 210 respondents. The sample was 64% male with an average age of 32.1 years, distributed across age groups: 30s (39%), 20s (31%), 40s (23%), and 50s (7%). For chatbot service frequency, 41.1% reported “less than 10 times,” 21.9% “20+ times,” 19.4% “less than 5 times,” 10.6% “less than 15 times,” and 7.0% “less than 20 times.” With 81.6% having used chatbots at least 5 times, the sample confirmed their widespread use. Measurement items used a 5-point scale, with perceived personalization measured by four items, perceived empathy by three items, customer citizenship behavior by four items, and privacy concerns by three items. Results: Using Hayes’ PROCESS MACRO Model 4, the total effect of perceived personalization on perceived empathy was significant (b=0.671, p<0.001), supporting Hypothesis 1. Bootstrapping analysis (n=1,000) showed a significant indirect effect of perceived empathy (0.273, 95% CI=[0.186, 0.371]) and significant direct effect (95% CI=[0.282, 0.514]), confirming perceived empathy partially mediates the influence of perceived personalization on customer citizenship behavior, supporting Hypothesis 2 (show <Table 1>). To verify whether privacy concerns moderate the indirect effect of perceived personalization of AI chatbot services on customer citizenship behavior through perceived empathy, Hayes' PROCESS MACRO Model 7 was used. The analysis showed a statistically significant interaction effect between perceived personalization and privacy concerns on perceived empathy (b=–0.160, p<0.001). This confirms that the influence of perceived personalization on perceived empathy varies depending on the level of privacy concerns (see <Table 2>). A conditional effect analysis examined the moderating effect of privacy concerns, which were classi...

AI 시민성 교육에 대한 시론

변순용 ( Byun Sunyong ) 한국초등도덕교육학회 2020 초등도덕교육 Vol.0 No.67

현재 세계적으로 제시되고 있는 인공지능을 위한 윤리 가이드라인의 내용을 살펴보면 AI 시대에 살아갈 시민에게 요청하고 있는 역량을 추출해 볼 수 있다. 대체로 3가지 능력이 기본적으로 강조되고 있으며, 이러한 역량을 중심으로 AI 시민성 교육의 내용 체계를 구성해 볼 수 있다. 우선, AI 시스템하에서 인간의 존엄성과 자율성이 존중될 수 있도록 시스템과 운용을 관리할 수 있는 능력을 요청한다. 둘째, AI 시스템이 인간에게 미칠 수 있는 해악을 예방하고 사후에는 그러한 AI 시스템의 개발, 제작, 관리, 사용에 대한 책임을 묻고 실현하기 위해 AI 시스템의 투명성 내지 설명가능성을 사회가 제도적으로 보장할 수 있는 절차와 기준을 정립할 수 있는 능력이 필요하다. 끝으로, 최근에 제기되는 빅데이터의 편향성과 이로 인한 편견의 문제를 의식하고 여기서 생길 수 있는 불평등의 문제를 해결할 수 있는 공정성의 능력을 강조해야 한다. 최근까지 인공지능에 대한 윤리인증에서 중요한 기준으로 제시되고 있는 것을 살펴보면, 책임성(Responsibility/Accountability), 투명성(Transparency), 최소편향성(Minimum Algorithmic Bias) 이 있지만, 이외에도 제어 가능성(Controllability), 안전성(Safety), 보안성(Security), 인권존중(Respect for Human Right), 공동선(Common Good)을 들 -수 있다. 이러한 내용이 AI 시민성의 중요한 내용으로 부가되어야 한다. 현재 이러한 내용이 유럽의 신뢰 가능한 AI, 중국의 책임 있는 AI 뿐만 아니라 투명성과 더불어 논의되는 설명 가능한 AI 등에서도 강조되고 있으므로, 이러한 요소들로 인해 파생될 수 있는 권리와 책임이 AI 시민성 교육에 포함되어야 한다. AI citizenship education, unlike digital citizenship education, requires three competencies. First, the ability to manage systems and operations so that human dignity and autonomy are respected under AI systems is emphasized in future societies. Second, in order to prevent the harm that AI systems can cause to humans in advance, and afterwards to hold and realize the responsibility for the development, production, management, and use of such AI systems, the ability to establish appropriate procedures and standards to systematically guarantee the transparency or explainability of AI systems is needed. Finally, the emphasis is on the ability of fairness to address the problems of bias and the inequality that can arise from the recent bias of big data. Factors that have been suggested as important criteria in ethics certification for AI until recently are Responsibility / Accoutability, Transparency and Minimum Algorithmic Bias. In addition, controllability, safety, security, respect for human rights, and common good are emphasized in the ethical guidelines. This should be added as an important part of AI citizenship. As these issues are now emphasized in Europe's reliable AI, China's responsible AI as well as in explainable AI, the rights and responsibilities that can be derived from these factors should be included in AI citizenship education.

디지털 포용 관점에서 AI 디지털 시민성 핵심역량 프레임워크 탐색

김인숙 한국미래융합교육학회 2025 미래융합교육연구 Vol.3 No.2

This study aims to develop a core competency framework for AI digital citizenship from a digital inclusion perspective and to provide implications for supporting diverse learners. A comprehensive literature review was conducted to define AI digital citizenship and its core competency domains, followed by two rounds of Delphi surveys to validate and refine the framework. As a result, the core competencies of AI digital citizenship were organized into three overarching domains—Foundational Understanding, Practice and Collaboration, and Reflection and Growth—each comprising two core competencies. The Foundational Understanding domain includes competencies in data understanding and utilization as well as AI digital literacy. The Practice and Collaboration domain encompasses competencies related to AI-enabled collaboration and communication, along with ethical, safe, responsible, and trustworthy use of AI. The Reflection and Growth domain consists of competencies in creating public and social value through AI and in continuous learning and growth in AI-driven digital environments. The proposed framework is significant in that it systematically conceptualizes AI digital citizenship competencies through a cyclical structure of understanding, practice, and reflection from a digital inclusion perspective, thereby enabling the expansion of civic competencies in AI-mediated environments. The framework is expected to serve as a foundational reference for public education systems, educational institutions, policymakers, and other stakeholders engaged in digital inclusion education, supporting the design of strategies and practical approaches for developing AI digital citizenship competencies

AI 시대의 디지털 세계시민성: 세계시민성의 디지털 시민성과의 융합과 개념 재정의 시도

오고은 한국사회과교육연구학회 2025 사회과교육 Vol.64 No.3

This study explores the need to reconceptualize citizenship education in the AI era, where the traditional notion of global citizenship alone is insufficient to address emerging challenges. While prior research has typically treated digital citizenship as a supplementary dimension of global citizenship, the current technological and social transformations call for their fundamental fusion. Drawing on an analysis of integration discourses in existing studies, this research identifies the direction of such fusion and redefines the concept of AI-era digital global citizenship based on the shared premise of human-centeredness. The study proposes four core principles and six key elements, which extend beyond conventional values and behaviors by incorporating AI ethics, data justice, critical technology understanding, empathy, and solidarity. These findings highlight the necessity of a paradigm shift in social studies citizenship education—from emphasizing technical skills toward fostering proactive and ethical agency in AI-driven societies. Moreover, the study suggests concrete strategies for teacher education, curriculum development, and classroom practice that reflect this integrative approach, thereby offering pathways to cultivate holistic global citizenship in the digital age.

AI 편향과 시민의 자질

박기범 한국사회과교육연구학회 2022 사회과교육 Vol.61 No.2

The purpose of this study was to identify the phenomenon, meaning, and cause of AI bias in the digital network era to derive the qualities of a citizen in preparation for the AI era. AI, deeply embedded in the lives of citizens, is rapidly spreading in the digital network society. The causes of AI bias are the result of data bias as intrinsic and extrinsic attributions such as algorithms. This can be said to be inevitable, like human bias. But the continuous use of certain AI services can solidify the bias of citizens. The qualifications of citizens to prepare for such AI bias are as follow. First, education to cultivate flexible bias is necessary. If the bias of AI is inevitable, citizens who use AI need must use AI reflectively rather than being immersed in AI. For this, selfregulation- based metacognitive ability to think and act critically about one’s thinking and judgment is required. The self-regulation-based metacognitive ability can contribute to a flexible bias, that can weaken the bias of citizens by AI and make rational decisions by linking situation-related information and knowledge. Second, as an AI consumer, users must be aware of the rights of citizens. AI is based on respect for the fundamental rights of citizens in data processing and interpretation. Then, it is essential to critically evaluate if the interpretation and decision of AI meets the basic rights of citizens. Citizens’ right to know about AI’s learning algorithms and learning data is the fulfillment of accountability for developers. If so, citizens have the right to demand accountability from AI developers. Third, there is a need for citizen literacy in understanding and using AI. Understanding AI is a civic quality as a user who responds to the developer’s accountability. Understanding AI algorithms and data is the basis for citizens to critically understand if AI is on the same track as citizens’ pursuit of basic rights. In terms of the desirable use of AI, future citizens must independently perform rational interpretations and decisions by using various AI services, rather than being mechanically projected on the biased interpretations and decisions of AI. The bias in AI data collection and processing is inevitable. Then, as users, citizens must perceive AI as a reference tool and environment that supports their interpretation and decision-making, rather than looking at AI as perfect beings such as God. 본 연구의 목적은 디지털 네트워크 시대에 AI 편향의 현상과 의미 및 원인을 파악하여 AI 편향을 대비한 시민의 자질을 도출하는 것이다. 시민의 삶에 스며들고 있는 AI는 디지털 네트워크 사회에서 급격히 확산되고 있다. AI 편향의 원인은 내적 귀인으로서 알고리즘과 외적 귀인으로서 데이터 편향의 결과이다. AI 편향은 인간의 편향처럼 필연적이라 할 수 있는데, 특정 AI 서비스의 지속적 사용은 시민의 편향성을 고착화시킬 수 있다. 이러한 AI 편향에 대비하는 시민의 자질을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 유연한 편향성(flexible bias) 함양 교육이 필요하다. 유연한 편향성은 자신의 사고틀과 외부의 현상을 연결하여 자신의 편향을 유연하게 조절할 수 있는 마음가짐이다. AI의 편향성이 필연적이라면, AI를 활용하는 시민은 AI에 매몰되기보다는AI를 성찰적으로 활용할 필요가 있다. 유연한 편향성은 AI 편향에 대한 시민의 맹목적 추종을 약화시키는 필요조건이다. 그것은 자신의 사고와 행동에 대해서 비판적으로 사고하는 자기조절 기반 메타 인지와 상호작용한다. 둘째, AI 소비자로서 시민의 권리 의식이 필요하다. AI는 데이터 처리 과정과 해석에서 시민의 기본권존중을 바탕으로 한다. 그렇다면 AI의 해석과 결정이 시민의 기본권을 실현하는가에 대해서 사용자인 시민의 비판적 평가는 필수적이다. AI의 학습 알고리즘과 학습 데이터에 대한 시민의 알권리는 개발자에게는 설명 책임(accountability)의 이행을 의미하며, 시민은 AI 개발자에게 설명 책임을 요구할 권리가 있다. 셋째, AI 의 이해와 활용에 대한 시민의 리터러시가 필요하다. AI에 대한 이해는 개발자의 설명 책임에 대응하는 사용자로서 시민의 자질이다. AI 알고리즘과 데이터에 대한 이해는 시민이 AI가 시민의 기본권 추구와 궤적을 같이 하는지를 비판적으로 이해할 수 있는 기초가 된다. 또한, AI의 바람직한 활용 측면에서, 미래 시민들은 편향된 AI의 해석과 결정을 기계적으로 투사 받기보다는, 다양한 AI 서비스를 교차적으로 활용하여 합리적 해석과 결정을 주체적으로 수행할 필요가 있다. AI의 데이터 수집 및 처리과정의 편향성은 필연적이다. 그렇다면사용자로서 시민은 AI를 신과 같은 완벽한 존재로 바라보기보다는, 시민의 해석과 의사결정을 지원하는 참조도구와 환경으로 인식할 필요가 있다.

AI 시민성 교육의 방향과 과제 - 행위주체성 관점의 수업 사례를 중심으로 -

김래영 한국윤리학회 2025 윤리연구 Vol.151 No.-

This study explores the directions of AI-era citizenship education from an agency perspective, recognizing generative AI as a pervasive environmental condition intervening in citizens' judgment and actions. To examine pedagogical implications in practice, an eight-week program for pre-service teachers was conducted, featuring AI-assisted writing, self-reflection, collaboration, and citizenship narratives. Findings include: (1) learners re-evaluated judgment criteria while addressing ethical issues and information reliability; (2) sharing AI experiences and collaborating facilitated co-constructing shared meanings and adjusting perspectives; (3) citizenship narratives enabled reinterpreting personal experiences within social-temporal contexts as transformable practices; and (4) while some viewed AI as a cognitive assistant for thought expansion, most still perceived it as an external tool. These results suggest that AI citizenship must expand into a complex practice encompassing autonomous thinking, social relationships, and human-nonhuman entanglement, transcending technical proficiency. It further underscores the importance of designing specific experiences to facilitate such awareness in pre-service teacher education.

디자인씽킹 기반 생성형 AI 미니 해커톤이 중학생의 AI 자기효능감, 지역 이해도, 글로벌 시민의식에 미치는 영향

윤명희,김정준,박수홍 부산대학교 지역혁신역량교육연구센터 2026 교육공동체연구와실천 Vol.8 No.1

Purpose: This study examined the effects of a program integrating generative AI, hackathons, design thinking, place-based learning, and global citizenship education on middle school students' AI self-efficacy, local knowledge, and global citizenship. Method: A total of 43 first-year middle school students in Ulju-gun, Ulsan participated in a 3-session (135-minute) program, and retrospective pre-post surveys and open-ended responses were analyzed. Results: Statistically significant improvements were found in AI self-efficacy (d=0.621), local knowledge (d=0.507), and global citizenship (d=0.768). The decrease in post-test standard deviations suggests that generative AI contributed to reducing technical gaps among learners. Qualitative analysis revealed that 58.1% of respondents identified AI-powered app prototyping as their most meaningful learning experience. Conclusion: This program holds significance as an integrated educational model that realizes the digital literacy, community-connected learning, and civic competencies emphasized in the 2022 Revised National Curriculum, while suggesting the potential of generative AI-based education for bridging the digital divide.

생성형 AI 시대의 연구윤리 쟁점 탐색 : AI 시민성을 중심으로

김정희,이병환 한국국제문화교류학회 2025 문화교류와 다문화교육 Vol.14 No.5

생성형 인공지능(Generative AI)은 아이디어 구현과 지식 생산을 자동화함으로써연구 생산성을 높이는 동시에, 저자성, 투명성, 책임성과 같은 기존 연구윤리의 핵심 원칙에 새로운 도전을 제기한다. 본 연구는 AI 시민성(AI citizenship)의 관점을 도입하여, 생성형 AI가 학문 연구 환경과 연구윤리에 미치는 영향을 분석하고, 이러한 변화에부합하는 재구성된 윤리적 틀을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내외 학술지, 정책보고서, 대학 및 기관의 연구윤리 지침을 비교·분석하고, 생성형 AI의 특성과윤리적 쟁점을 비판적으로 고찰하였다. 연구 결과, 생성형 AI는 연구 생산성을 높이는동시에 저자성의 모호화, 데이터 편향, 신뢰성 저하 등 다양한 윤리적 위험을 수반하는것으로 나타났다. 이에 따라 기존의 정직성·투명성·책임성·공정성에 주체성과 성찰성, 협력성 등 AI 시민성 요소를 통합할 것을 제안한다. 본 연구는 행위주체성, 규범거버넌스, 사회참여의 세 영역(주체성·성찰성·안전성·책임성·공정성·공공성·협력성·포용성) 으로 AI 시민성의 핵심 가치를 체계화하고, 이를 연구윤리 하위 영역 강화의 원리로 연결하였다.

플립러닝 기반 <디지털 시민성> 교양 교과목 운영사례 및 수업효과 분석

주소영(So-Young Joo), 정연재(Yeon-Jae Jeong) 순천향대학교 인문학연구소 2026 순천향 인문과학논총 Vol.45 No.2

본 연구는 플립러닝 기반으로 설계된 디지털 시민성 교양 교과목의 단계적 학습 구조와 교수학습 운영 방식을 체계화하고, 해당 수업이 대학생의 디지털 시민성(인지, 정의, 행동)에 미치는 교육적 효과와 생성형 AI 활용 방식에 따른 학습 효과의 차이를 분석함으로써 디지털 시민성 교육에서 AI 활용의 교육적 의미를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 인천광역시 소재 I 대학교의 2024학년도(AI 사용 제한)와 2025학년도(AI 적극 활용) 디지털 시민성 교과목 수강생을 대상으로 사전·사후 검사를 실시하고, 혼합설계 분산분석(Mixed ANOVA)을 통해 수업 효과와 집단 간 차이를 분석하였다. 그 결과 해당 교과목은 디지털 시민성의 인지, 정의, 행동의 모든 영역에서 유의한 향상을 나타내어 전반적으로 디지털 시민성 함양에 효과적인 것으로 확인되었다. 또한 생성형 AI 활용 방식에 따른 차이는 인지, 정의, 행동 영역 중 인지 영역에서만 유의하게 나타났으며, AI 활용을 제한한 집단에서 인지적 향상 폭이 더 크게 나타났다. This study explored the educational significance of AI in digital citizenship education by examining the educational effects of a flipped learning-based digital citizenship general education course on college students’ digital citizenship (cognitive, ethical, and behavioral domains) and differences in learning outcomes according to generative AI utilization methods. Pre- and post-tests were conducted with students at University I in Incheon, Korea, during the 2024 (AI-restricted) and 2025 (AI-utilization) academic years, and the data were analyzed using mixed-design ANOVA. The results showed significant improvements across all domains, confirming the overall effectiveness of the course. Differences by AI usage approach were significant only in the cognitive domain, with greater improvement observed in the AI-restricted group.