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

인공지능융합교육 설계를 위한 교사 역량

허희옥,강신천 한국컴퓨터교육학회 2023 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.26 No.2

This study aims to identify teachers' competencies in designing artificial intelligence(AI)-integrated education. As society demands a change in the educational system to adapt current movements toward AI-centered digital transformation, teachers as a key driver for the educational transformation need to enhance their competencies in educational practices. In this study, artificial intelligence-integrated education includes AI literacy and AI-assisted education. In order to identify teachers’ competencies, this study conducted a Delphi study. First of all, we derived a set of teacher competencies including two domains, eight competencies, and 65 behavioral indicators based on the analysis of existing studies, and then developed a questionnaire of the 1st Delphi round. 30 experts in computer science and education fields were participated in the three rounds of Delphi study. As a result, two domains, eight competencies, and 52 behavioral indicators were identified. The domain of AI literacy includes three core competencies: understanding AI, practicing AI ethics, and solving problems based on computing thinking skills, and 15 behavioral indicators in total. The AI utilization/convergence domain includes five core competencies: AI class design, AI education data development, AI class execution, AI education management, and AI educational evaluation, and a total of 39 behavioral indicators. The teacher competency set can be used to investigate teachers’ educational needs for AI convergence education, and to guide teachers designing AI convergence education. A few further studies were suggested as follows: development of an instrument for evaluating teachers’ competencies for AI convergence education, and a follow-up study to validate the instrument. 본 연구의 목적은 인공지능융합교육을 실행하는 교사의 역량을 규명하는 것이다. 인공지능(AI) 기술을 기반으로 하는 디지털 대전환 사회는 교육의 혁신을 강조하고, 그 변화의 주역인 교사의 역할 변화와 핵심 역량 증진을 요구하고 있다. 이러한 요구에 부응하여 본 연구는 AI융합교육을 AI소양과 AI활용교육을 포괄하는 의미로 정의하고 이를 실행하는 데에 필요한 교사 역량을 규명하였다. 우선, 본 연구는 선행연구를 분석하여 교사 역량의 초안을 마련하였다. 초안에는 2개 영역, 8개 역량, 65개 행동지표가 포함되었고, 이를 이용하여 1차 델파이 조사를 위한 도구를 만들었다. 델파이 연구는 총 3차로 진행되었고, 컴퓨터와 교육 분야 전문가 30명이 참여하였다. 그 결과, 최종적으로 2개 영역, 8개 역량, 52개 행동지표를 확정하였다. AI소양 영역은 AI 이해, AI 윤리 실천, 컴퓨팅사고력 기반 문제해결의 3가지 역량으로 구성하였고 행동지표는 총 15개이다. AI 활용/융합 영역의 역량은 AI 수업 설계, AI 교육자료 개발, AI 수업 실행, AI 교육 관리, AI 교육 평가로 총 5가지이며, 총 39개의 행동지표로 규명하였다. 본 연구의 결과는 AI융합교육을 위한 교육요구도 조사의 기초 자료로 활용될 수 있으며, AI융합교육 수업을 계획하는 교사들에게 하나의 지침이 될 수 있다. 끝으로 본 연구는 교원의 AI융합교육을 설계하는 역량 측정을 위한 평가도구 개발과 이를 타당화하는 후속 연구를 제안하였다.

UX 디자이너의 생성형 AI 활용 핵심 역량 도출 및 타당도 검증: 사용자 여정 지도 단계를 중심으로

한용연(Yongyeon Han),강수진(Jeannie Kang) 한국디자인학회 2025 디자인학연구 Vol.39 No.2

연구배경 : 본 연구는 생성형 AI의 도입이 UX 디자인 분야의 패러다임에 가져온 변화에 능동적으로 대응하기 위해, 생성형 AI 환경에서 UX 디자이너에게 요구되는 핵심 역량을 도출하고 그 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다.<BR/>연구방법 : 문헌 고찰을 통해 생성형 AI 활용 맥락에서 요구되는 UX 디자이너의 잠재적 역량 요소를 도출하였다. 이후 UX 실무 디자이너 6인을 대상으로 생성형 AI 도구를 활용한 사용자 여정 지도 설계 과정을 관찰하고 심층 인터뷰를 실시하였으며, 수집된 자료는 질적 내용 분석을 통해 정리하였다. 마지막으로 UX 디자인 분야 전문가 9인을 대상으로 델파이 조사를 실시하여 도출된 역량 요소의 타당성을 검증하였다.<BR/>연구결과 : 그 결과 ‘맥락’, ‘상호작용’, ‘신뢰’의 3가지 상위 역량을 중심으로 총 13개의 하위역량이 도출되었다. 첫째, ‘맥락’ 역량은 사용자 이해가 도출되었다. 둘째, ‘상호작용’ 역량은 9개의 하위역량으로 AI와의 창의적 협업, AI 기반 아이디어 생성, AI 프롬프트 활용, 디자인 혁신, 사용자 경험 최적화, 의사소통, AI 도구 숙련도, 적응력, UX 프로젝트 관리가 도출되었다. 셋째, ‘신뢰’ 역량에서는 사용자 피드백 수용, 지속적 학습, 자기성찰을 포함한 3개의 하위역량으로 구성되었다.<BR/>결론 : 본 연구는 생성형 AI의 확산이라는 기술 환경 변화 속에서 UX 디자이너가 갖추어야 할 필수 역량을 정의하였다는 점에서 학술적 의의가 있다. 실무적으로는 역량 기반 AI-UX 교육과 인재 양성을 위한 활용 가능성을 제공할 것이다. 나아가 UX 디자이너가 생성형 AI 도구 활용 과정에서 전략적 설계자이자 감성적 해석자로서 기능하기 위해 요구되는 통합적 역량 요소를 제시함으로써, 기존 연구와의 차별성과 실천적 기여를 지닌다. Background : The present study aims to identify and validate the key competencies required for user experience (UX) designers within the context of generative artificial intelligence (GenAI), to proactively address paradigm shifts in the UX design field.<BR/>Methods : First, a comprehensive literature review was conducted to identify preliminary competency elements required for UX designers within the context of GenAI. Second, six UX designers were observed while utilizing GenAI tools to design user journey maps, followed by in-depth interviews. The collected data were then analyzed through qualitative content analysis. Third, a Delphi study was conducted with nine domain experts to validate the relevance and appropriateness of the competency elements derived.<BR/>Results : The findings revealed that the core competencies for leveraging GenAI in UX design are structured around three overarching dimensions: contextual understanding, interaction, and trust, comprising a total of thirteen sub-competencies. First, the contextual understanding dimension includes user insight emerged as a core sub-competency. Second, the interaction domain comprises nine sub-competencies, including creative collaboration with AI, AI-based ideation, prompt engineering, design innovation, user experience optimization, communication skills, AI tool proficiency, adaptability, and UX project management. Third, the trust dimension encompasses three sub-competencies of receptiveness to user feedback, continuous learning, and self-reflective capacity.<BR/>Conclusions : The current work holds academic significance in that it offers a theoretically grounded framework for defining the essential competencies of UX designers in the era of proliferating GenAI technologies. From a practical perspective, this work contributes foundational guidelines for the development of AI-integrated UX education and professional training. Furthermore, the results of this study should provide a comprehensive competency model that enables UX designers to function as both strategic designers and emotional interpreters in collaboration with AI.

생성형 AI 활용 기반 학습활동에서 성인학습자의 DELTA 역량 변화와 학습성과

박종선 한국비즈니스학회 2026 비즈니스융복합연구 Vol.11 No.4

본 연구는 생성형 AI 활용 기반 학습활동에 참여한 사이버대학 성인학습자의 DELTA(Digital Empowerment for Lifelong Learning and Transformative Andragogy) 역량 변화를 확인하고, DELTA 역량과 학습성과 간의 관계를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2026학년도 1학기 A사이버대학교 「00 학습방법코칭」 교과목 수강생을 대상으로 자료를 수집하였으며, DELTA 역량의 사전·사후 변화 분석에는 두 시점의 설문에 모두 참여한 332명의 자료를 활용하였다. DELTA 역량은 디지털 학습 활용, 미디어·정보 비판, 자기주도학습 관리, 성찰적·변혁적 학습의 네 하위영역으로 측정하였으며, 학습성과는 생성형 AI를 활용한 토론과 과제 수행결과를 활용하였다. 분석 결과, 생성형 AI 활용 기반 학습활동 참여 이후 DELTA 전체 역량과 네 하위역량이 모두 유의하게 향상되었으며, 성찰적·변혁적 학습 역량의 변화가 가장 크게 나타났다. 학습 종료 시점의 DELTA 전체 역량과 네 하위역량은 모두 학습성과와 유의한 정적 관계를 보였으며, 미디어·정보 비판 역량이 학습성과와 수치상 가장 높은 상관을 나타냈다. 반면 DELTA 변화량과 학습성과 간의 관계는 상대적으로 제한적이었으며, 네 하위역량의 변화량을 투입한 회귀모형도 유의하지 않았다. 이러한 결과는 생성형 AI 기반 성인학습에서 AI 활용 자체뿐 아니라 생성된 정보를 비판적으로 검토하고, 학습과정을 자기주도적으로 관리하며, 자신의 학습경험을 성찰하는 역량을 함께 개발할 필요가 있음을 시사한다. This study examined changes in DELTA (Digital Empowerment for Lifelong Learning and Transformative Andragogy) competencies among adult learners participating in generative AI-based learning activities at a cyber university and analyzed the relationships between DELTA competencies and learning outcomes. Data were collected from adult learners enrolled in the course “Learning Method Coaching” at a Korean cyber university during the first semester of 2026. The pre-post analysis of DELTA competencies was based on 332 learners who completed both assessments. DELTA competencies were measured across four subdomains: digital learning utilization, media and information critique, self-directed learning management, and reflective and transformative learning. Learning outcomes were assessed using students’ discussion and assignment performance. The results showed significant improvements in overall DELTA competencies and all four subdomains following participation in generative AI-based learning activities, with the greatest change observed in reflective and transformative learning. Post-learning DELTA competencies and all four subdomains were significantly and positively associated with learning outcomes, with media and information critique showing the numerically strongest correlation. In contrast, the relationships between changes in DELTA competencies and learning outcomes were relatively limited, and the regression model including changes in the four subdomains was not statistically significant. These findings suggest that adult learning in generative AI environments should foster not only the use of AI but also learners’ competencies to critically evaluate AI-generated information, self-direct their learning processes, and reflect on their learning experiences.

진로전담교사의 발달특성과 AI 연수 효과의 관계 분석: AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도의 이중 매개효과

어윤경 고려대학교 교육문제연구소 2025 교육문제연구 Vol.38 No.4

이 연구는 진로전담교사의 AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도의 이중 매개효과를 검증하여 교사 발달특성, AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도가 순차적으로 AI 연수 효과에 영향을 미치는 방향성을 검증하는 데 목적이 있다. 중등학교 진로전담교사 총 102명을 대상으로 분석하였으며, 중다회귀분석과 Process Macro를 활용하여 간접효과 유의성을 검증하였다. 연구 결과는 첫째, 교사 발달특성 중 성장특성 수준이 높을수록 AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도, AI 연수 효과가 유의미하게 높게 나타났다. 둘째, 성장특성과 AI 연수 효과의 관계에서 AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도의 이중 매개효과가 검증되었다. 성장특성과 AI 연수 효과의 관계에서 AI 진로지도 역량의 매개효과가 유의하지 않았고, AI 학습수용의도의 매개효과도 유의하지 않았다. 반면에 AI 진로지도 역량과 AI 학습수용의도의 이중 매개효과가 유의하게 나타났다. 이 결과는 교사의 성장특성이 강하고 AI 진로지도 역량이 높아도 새로운 기술 학습에 대한 의지와 욕구가 수반되지 않으면 AI 연수 프로그램의 효과가 충분히 발휘되기 어렵다는 점을 의미한다. 본 연구결과는 AI 연수 프로그램 만족도와 연수 효과에 차이를 가져오는 변인을 규명함으로써 연수 운영시 개인의 발달특성과 AI 진로지도 역량, AI 학습수용의도 등 사전 준비도를 고려한 정교한 교사 연수설계가 필요함을 시사하고 있다. This study aims to examine the double mediating effects of AI career guidance competence and AI learning acceptance intention on the relationship between secondary school career guidance teachers’ developmental competencies and the effectiveness of AI training. It proposes a framework to enhance AI training outcomes by investigating the cognitive effects according to individual emotional factors in the sequence of teacher competencies, AI career guidance competence, and AI learning acceptance intention. An online survey was conducted with 102 secondary school career guidance teachers. The study utilized scales measuring teacher developmental competencies, AI training satisfaction, AI career guidance competence, and AI learning acceptance intention. Multiple regression analysis and the Process macro were employed to test the significance of indirect effects. The results revealed that first, among developmental competencies, growth competencies—considered temperamental traits of teachers—showed positive correlations with AI career guidance competence, AI learning acceptance intention, and AI training effectiveness. Second, the double mediating effect of AI career guidance competence and AI learning acceptance intention was confirmed between growth competencies and AI training effectiveness. Neither AI career guidance competence nor AI learning acceptance intention alone showed significant mediating effects; however, their sequential mediation was significant. These findings suggest that teachers with strong AI career guidance competence tend to have higher AI learning acceptance intention, which leads to greater satisfaction with AI training programs and improved training outcomes. The study highlights the importance of considering individual developmental competencies, AI career guidance competence, and AI learning acceptance intention as critical factors for designing more effective and tailored AI training programs, addressing variations in training satisfaction and effectiveness.

초·중등학교 교사의 AI·디지털 공통역량에 관한 행동지표 개발

신형석,김희규,황영식,주영효 한국교육방법학회 2023 교육방법연구 Vol.35 No.4

The purpose of this study is to examine the key elements of AI/digital competencies focused on the teaching activities of K-12 teachers and to develop behavioral indicators for determining whether individual competencies are achieved. To this end, we identified key elements of AI/digital competencies through an analysis of prior research, and conducted a Delphi survey with a group of 40 experts, including in-service K-12 teachers, scholars and educational researchers to identify behavioral indicators for AI/digital competencies related to K-12 teachers' teaching activities. The essential elements of AI-digital competencies consisted of four common competencies, including ① understanding of AI/digital, ② educational use of AI/digital, ③ professional development of AI/digital utilization, ④ ethical utilization of AI/digital, and 18 sub-competencies, and 51 behavioral indicators were derived. The key elements and behavioral indicators of AI-digital competencies derived from this study are expected to be used to identify the actual AI-digital competencies of K-12 teachers and to improve teachers' AI/digital competencies and AI/digital classes.

현직 초등교사의 AI⋅디지털 역량 수준 및 교육적 활용 실태 연구

안지은,윤택남 제주대학교 산학협력단 부설 지능소프트웨어교육연구소 2025 지능정보융합과 미래교육 Vol.4 No.8

본 연구는 현직 초등교원을 대상으로 AI 및 디지털 역량의 현황을 조사하기 위해 AI⋅디지털 기본 역량, 전문적 참여 역량, 교육 실천 역량이라는 세 가지 세부 영역 간의 관계를 탐색하였다. 연구 결과, 교사들은 AI 및 디지털 기술의 기본 개념과 윤리적 활용에 대해 높은 수준의 인식을 보였으나, AI를 교수-학습의 파트너로 활용하거나 AI 기반 수업을 설계 및 평가하는 실천적 역량은 비교적 미흡한 것으로 나타났다. 회귀분석 결과, AI⋅디지털 기본 역량과 전문적 참여 역량 모두 교육 실천 역량을 유의미하게 예측하는 것으로 나타났으며, 특히 AI⋅디지털 기본 역량이 더 강력한 예측 변수로 확인되었다. 이러한 결과는 AI 기술에 대한 기초적 이해가 교사의 효과적인 AI 기반 교수 실천을 뒷받침하는 핵심 요인임을 시사한다. 이러한 결과를 바탕으로, 본 연구는 교사들의 AI⋅디지털 기본 역량 강화를 위한 체계적이고 심화된 교원 전문성 개발 프로그램을 마련할 필요가 있다고 제안한다. The present study aims to investigate the current status of AI and digital competencies among in-service elementary school teachers. To this end, the relationships between three sub-domains of AI·digital basic competency, professional engagement competency, and educational practice competency were explored. The findings revealed that teachers demonstrated a high level of awareness regarding fundamental AI and digital technology concepts, including their ethical use. However, their practical skills, such as integrating AI as a teaching partner and designing/evaluating AI-based instruction, were comparatively less developed. Regression analysis showed that both basic AI⋅digital competency and professional engagement competency significantly predicted educational practice competency, with the former emerging as the stronger predictor. These results underscore the importance of a solid foundational understanding of AI technologies in supporting effective AI-based instructional practices. Based on these findings, the study recommends the establishment of systematic and advanced professional development programs to enhance teachers' basic AI and digital competencies.

중국 교원의 AI·디지털 역량 지원 정책 동향 및 시사점 탐색

이수진(SuJin Lee),김상철(SangCheol Kim),주영효(YoungHyeo Joo),김희규(HeeKyu Kim) 서원대학교 사범대학 부설 교육연구소 2023 교육발전 Vol.43 No.2

본 연구에서는 중국에서 AI·디지털 역량을 제고하기 위한 정책과 AI·디지털 역량 제고와 관련한 사례 분석을 통해 우리의 AI·디지털 역량 제고에 제공 가능한 시사점을탐색하고자 한다. 먼저 중국 교원의 AI·디지털 역량 지원 정책 추진 배경과 중국의AI·디지털 역량에 관한 개념적 정의를 살펴보고, 중국의 AI·디지털 역량 유형을 구체적으로 탐색하였다. 이를 바탕으로 현재 중국 학교 현장의 교수(teaching) 상황에서나타난 중국 교원의 AI·디지털 역량 관련 지원 및 활용 실제를 살펴보고, 교원의 AI· 디지털 역량 지원을 위한 중국의 교육 정책을 탐색하였다. 이러한 탐색은 중국의 교육부 발표자료, 중국 학술지, 중국 웹사이트, 중국 언론 등 중국어 원문으로 발간된문헌을 바탕으로 심도 있게 접근 및 분석하였다. 이를 통해 중국의 AI·디지털 역량교육이 한국에 시사하는 바와 향후 한국의 AI·디지털 역량 지원 정책이 나아가야 할방향을 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 정부와 민간의 역량을 결집한 교원양성 모델을구축할 필요가 있다. 둘째, 교수학습 과정에서 AI·디지털 자원이 충분히 활용되도록해야 한다. 셋째, 예비교원의 교육 강화 및 현직교원의 연수를 확대하여 추진해야 한다. This study explored implications for improving our AI and digital competencies by analyzing policies to enhance AI and digital competencies in China and case studies related to AI and digital competencies. First, the background of policy promotion related to China's AI and digital competencies and the conceptual definition of China's AI and digital competencies were examined, and the types of AI and digital competencies in China were specifically explored. Based on this, we looked at the actual support and use of Chinese teachers' AI and digital competencies in the current teaching situation in Chinese schools, and explored Chinese education policies to support teachers' AI and digital competencies. This search was in-depth approach and analysis based on literature published in the original Chinese language, such as announcements from the Ministry of Education of China, Chinese academic journals, Chinese websites, and Chinese media. Through this, the implications of China's AI/digital competency training for Korea and the future direction of Korea's AI/digital competency support policy were suggested as follows. First, it is necessary to establish a teacher training model that combines the capacities of the government and the private sector. Second, AI and digital resources must be fully utilized in the teaching and learning process. Third, it is necessary to strengthen the education of prospective teachers and expand the training of incumbent teachers.

인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량 및 연수 과제 도출

이동국,이봉규,이은상 한국교육정보미디어학회 2022 교육정보미디어연구 Vol.28 No.2

At elementary and middle schools, teachers are trying efforts to seek ways to raise learning effect and improve performance ability by using AI. In this respect, this study aims to identify competencies and training tasks for teachers in education using AI. To achieve this, this study developed competence and behavioral indexes through literature analysis, behavior event interview, and expert review. Based on the competences and behavioral indexes, this study drew training tasks, had experts review them, and applied them into the actual field. Our research results are as follows. Teacher’s competencies using AI was classified into 5 competency groups and further sub-classified into total 15 competencies and 41 behavioral indexes. Teachers’ competency for education using AI includes 1) AI comprehension competence, 2) AI searching and selection competence, 3) AI ethical assessment competence, 4) AI educational environment preparation competence, 5) Curriculum reconstruction competence for AI integration, 6) Individualized learning design competence using AI, 7) Practical learning design competence using AI, 8) Data-driven assessment design competence using AI, 9) AI and EduTech utilization competence, 10) Learning promotion competence using AI, 11) AI and EduTech technical problem solving competence, 12) Data interpretation competence using AI, 13) Data-driven feedback competence using AI, 14) Educational expertise development competence for AI integration, and 15) Education research competence for AI integration. 73 teacher training tasks were drawn and then classified into 30 modules for operating training courses. This study is expected to provide implications for creating an environment for developing teacher professionalism and displaying competence in the AI & EduTech policy enforcement process and coming up with relevant strategies.

예비특수교사의 AI⋅디지털 역량에 대한 인식 및 우선순위 분석

나경은(Kyong-Eun Na),허유성(Yu-Sung Heo),서유진(You-Jin Seo) 한국학습장애학회 2024 학습장애연구 Vol.21 No.1

본 연구는 예비특수교사를 대상으로 AI⋅디지털 역량에 대한 인식을 조사하고 AI⋅디지털 하위역량별 중요도와 실행도를 분석함으로써 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 AIEDAP 프로젝트를 통해 개발된 예비⋅현직 교원의 AI⋅디지털 역량체계를 활용하여 95명의 예비특수교사들에게 설문조사를 실시하였다. 자료 분석을 위해 IPA 분석과 Borich 요구도를 산출하였으며, LF 모델 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 예비특수교사의 AI⋅디지털 역량에 대한 인식은 초급에서 중급 수준으로 나타났으며, 수업실행 하위영역의 역량에 대한 인식 수준이 다소 낮게 나타났다. 둘째, LF 모델 분석 결과, HH영역에 위치하고 높은 Borich 요구도를 보인 우선 순위군에 해당하는 요구역량은 총 8가지로 나타났다. 셋째, 우선순위가 높은 역량들은 주로 교육실천 영역에 해당했고, 특히 교육맥락분석, 수업 실행역량 영역에서 많이 나타났다. 연구결과의 시사점을 예비특수교사의 AI⋅디지털 역량 수준에 대한 진단, AI⋅디지털 역량 제고를 위한 프로그램의 필요성 및 프로그램 구성 시 고려사항을 중심으로 제시하였다. 연구의 제한점과 함께 추후 연구를 위한 제언이 논의되었다. The purpose of this study was to derive priorities by investigating the awareness of AI⋅digital competencies for pre-service special education teachers and analyzing the importance and performance of each AI⋅digital sub-competence. To achieve the purpose of the study, a survey was conducted on 95 pre-service special education teachers using the AI⋅digital competence system of pre-service and in-service teachers developed through the AIEDAP project. IPA analysis was performed for data analysis, Borich needs analysis was calculated, and LF model analysis was performed. Results were as follows; First, the AI⋅digital competencies of pre-service special education teachers were shown to be at the beginner or intermediate level, and the competencies in the areas of teaching performance were somewhat low. Second, as a result of the LF model analysis, there were 8 required competencies in the highest priority group that were located in the HH quadrant and showed high Borich needs. Third, high-priority competencies mainly corresponded to education practice areas, especially, the areas of education-context analysis and teaching performance. The implications of the research results were discussed focusing on the diagnosis of the AI⋅digital competencies of pre-service special education teachers, the necessity of programs to enhance AI⋅digital competencies, and considerations when constructing programs. The limitations of the study and suggestions for future research were discussed.