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

국문 초록 (Abstract)

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.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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.