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    KCI등재

    대학생용 학습역량 진단도구 개발: 생성형AI활용 역량을 포함하여 = Development of a Learning Competency Diagnostic Tool for University Students: Including Generative AI Competency

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    https://www.riss.kr/link?id=A109912684

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 전통적인 학습역량의 개념 및 구성요인을 고려하면서 생성형 AI 역량을 추가적으로 개발하여 N대학교 학습자의융합적 역량을 진단할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 관련 선행연구 고찰 및 타 대학사례분석 등을 통해 3개 역량군(학습행동융합, 자기주도적협업, 생성형AI활용), 9개 하위역량 요인으로 구성된 잠정적 학습역량 진단도구를 구안하였다. 학습역량 진단도구의 문항양호도를 검증하기 위해 2025년 4월에 N대학교 재학생을 대상으로 웹 설문조사를 실시하였으며, 수집된 데이터를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과,9개 학습역량이 7개로 축소되었으며, 확인적 요인분석 결과, 학습역량군별 모형의 적합도가 양호하여 최종적으로 3개 역량군을 유지하면서 7개 하위역량, 40문항을 확정하였다. 또한 확정된 학습역량 요인의 집중타당도를 분석한 결과 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 학습역량 진단도구는 학습자의 전통적인 학습역량뿐만 아니라 생성형AI활용 역량을 측정할 수있어 다양한 프로그램 개발의 근거로 활용될 수 있다.
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    본 연구는 전통적인 학습역량의 개념 및 구성요인을 고려하면서 생성형 AI 역량을 추가적으로 개발하여 N대학교 학습자의융합적 역량을 진단할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. 이러한 ...

    본 연구는 전통적인 학습역량의 개념 및 구성요인을 고려하면서 생성형 AI 역량을 추가적으로 개발하여 N대학교 학습자의융합적 역량을 진단할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 관련 선행연구 고찰 및 타 대학사례분석 등을 통해 3개 역량군(학습행동융합, 자기주도적협업, 생성형AI활용), 9개 하위역량 요인으로 구성된 잠정적 학습역량 진단도구를 구안하였다. 학습역량 진단도구의 문항양호도를 검증하기 위해 2025년 4월에 N대학교 재학생을 대상으로 웹 설문조사를 실시하였으며, 수집된 데이터를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과,9개 학습역량이 7개로 축소되었으며, 확인적 요인분석 결과, 학습역량군별 모형의 적합도가 양호하여 최종적으로 3개 역량군을 유지하면서 7개 하위역량, 40문항을 확정하였다. 또한 확정된 학습역량 요인의 집중타당도를 분석한 결과 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 학습역량 진단도구는 학습자의 전통적인 학습역량뿐만 아니라 생성형AI활용 역량을 측정할 수있어 다양한 프로그램 개발의 근거로 활용될 수 있다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The purpose of this study is to develop a learning competency diagnostic tool for university students, considering educational changes such as the emergence of generative AI and the trend of expanding usability. To achieve this research objective, a learning competency diagnostic tool consisting of three competency groups (learning behavior convergence, self-directed collaboration, generative AI compe tency) and nine subcompetencies factors was established through a review of previous studies and analysis of cases from other universi ties. In order to verify the reliability and validity of the provisional learning competency diagnostic tool, an online survey was conducted on students at N University in April 2025, and the survey data was organized to perform exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. As a result of the exploratory factor analysis, the nine subcompetencies included in the three competency groups were reduced to seven. As a result of the confirmatory factor analysis, the fit of the model for each of the three competency groups was found to be good, so the three competency groups, nine subdomains, and 40 items were finally confirmed. The learning competency diagnostic tool developed through this study can be used as a basis for establishing the direction of university education policy, evaluating the ef fectiveness of various programs conducted by non-curricular departments, and developing new programs.
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    The purpose of this study is to develop a learning competency diagnostic tool for university students, considering educational changes such as the emergence of generative AI and the trend of expanding usability. To achieve this research objective, a l...

    The purpose of this study is to develop a learning competency diagnostic tool for university students, considering educational changes such as the emergence of generative AI and the trend of expanding usability. To achieve this research objective, a learning competency diagnostic tool consisting of three competency groups (learning behavior convergence, self-directed collaboration, generative AI compe tency) and nine subcompetencies factors was established through a review of previous studies and analysis of cases from other universi ties. In order to verify the reliability and validity of the provisional learning competency diagnostic tool, an online survey was conducted on students at N University in April 2025, and the survey data was organized to perform exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. As a result of the exploratory factor analysis, the nine subcompetencies included in the three competency groups were reduced to seven. As a result of the confirmatory factor analysis, the fit of the model for each of the three competency groups was found to be good, so the three competency groups, nine subdomains, and 40 items were finally confirmed. The learning competency diagnostic tool developed through this study can be used as a basis for establishing the direction of university education policy, evaluating the ef fectiveness of various programs conducted by non-curricular departments, and developing new programs.

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