생성형 AI 의존도가 창의적 사고 효능감에 미치는 영향

국문 초록 (Abstract)

재진술, 분류 아이디어 생성 주제 발상, 대안 생성 문제 정의, 제약 설정, 아이디어 평가 발상 촉진, 조합 제안 글쓰기, 표현 문장 생성, 교정 주장 구성, 논리 점검, 표현 선택 초안 생성, 표현 수정 문제해결 코딩, 과제 풀이 목표 설정, 해법 검증, 오류 수정 절차 제안, 해법 후보 생성 창작 이미지 생성 스토리 제작 미적 판단, 콘셉트 설정 시각 서사 산출물 생성 〈표 Ⅱ-1〉은 생성형 AI 활용 유형과 각 과정에서 요구되는 인지 활동 을 정리한 것이다. 생성형 AI는 정보 탐색, 아이디어 생성, 글쓰기, 문제 해결 등 다양한 인지 활동에 활용된다. 일부 과정에서는 사용자의 사고 단계를 직접 대신하기도 한다. 그렇다고 인간의 사고를 완전히 대체하는 것은 아니다. 실제 활용 장면에서는 사용자의 판단과 선택이 함께 작동 한다. 이런 점에서 생성형 AI는 협력적 인지 도구에 가깝다. 활용 방식에 따라 사용자의 사고 참여 수준은 달라진다. 문제 인식, 아 이디어 구상, 내용 수정 같은 과정을 반복적으로 AI에 기대기 시작하면, 사용자가 직접 사고하는 비중은 줄어든다. 단순한 작업 보조가 아니라, 사고 과정의 일부를 기술에 넘기는 구조로 바뀌는 것이다. 이 지점이 생 성형 AI 의존과 인지적 위임 논의의 출발점이다. 2） 기술 의존 논의의 확장과 생성형 AI 의존 기술 의존 연구는 인터넷과 스마트폰 사용이 급증하던 시기에 본격화 됐다. 초기에는 사용 빈도, 통제 상실, 금단, 일상생활 장애 같은 행동적· 정서적 특성에 집중했다. Kwon et al.（2013）은 스마트폰 중독 척도를 개 발하며 통제 곤란, 심리적 몰입, 사용 중단 시 불편감을 기술 의존의 주 요 요인으로 제시했다. Morales-García et al.（2024）는 생성형 AI에 대한 과도한 의존이 인지 기능 저하와 학습 동기 감소로 이어진다는 점을 확 인했다. 이 연구들은 디지털 기술 사용이 개인의 정서와 행동에 미치는 영향을 이해하는 데 필요한 이론적 토대를 마련했다. 그런데 생성형 AI 앞에서는 기존 개념만으로는 부족하다. 기존 디지털 기술이 정보 접근과 소비 중심으로 작동했다면, 생성형 AI는 문제 정의, 구조 설계, 아이디어 생성 같은 고차 인지 과정에까지 관여한다. 정보를 소비하는 도구가 아니라, 사고의 형성과 전개 과정 자체에 영향을 미치 는 기술이다. 이 차이가 생성형 AI를 기존 기술과 질적으로 구별 짓는 다. Goh et al.（2025）은 이 지점을 정확히 짚었다. 생성형 AI 의존을 단순 한 사용 빈도가 아닌 동기적·행동적·심리적 특성이 복합적으로 얽힌 다 차원적 개념으로 설명한 것이다. 과사용 현상에 그치지 않고, 사용자의 사고 과정과 심리적 반응 전반을 아우르는 개념이다. 국내 연구들도 같 은 방향을 가리킨다. 채송화（2024）는 산업 현장에서 생성형 AI 과의존 문제를 제기했고, 류은서（2025）는 AI의 설명 방식 자체가 사용자의 의존 행동에 영향을 준다고 밝혔다. 이화선 외（2024）는 대학생을 대상으로 생 성형 AI 의존이 창의적 자기 신념, 학생 주도성, 심리적·인지적 특성과 관련된다는 점을 확인했다. 결국 생성형 AI 의존은 기술을 많이 쓰는 현상이 아니다. 사용자의 사 고 참여 방식과 인지 전략이 어떻게 변화하는가의 문제다. 기존 행동 중 심 의존 개념만으로는 이를 설명하기 어렵다. 인지적 위임을 함께 고려 해야 하는 이유가 여기에 있다. 2. 생성형 AI 의존과 인지적 위임 인지적 위임은 새로운 개념이 아니다. 계산기, 검색엔진, 내비게이션을 쓰면서 인간은 이미 오래전부터 기억, 정보 검색, 판단, 문제해결 과정의 일부를 외부 도구에 맡겨왔다. 생성형 AI는 여기서 한 단계 더 나아간 다. 단순히 정보를 제공하는 데 그치지 않고, 사고 구조를 제안하고 결과 물을 직접 만들어낸다. Gilbert（2023）는 인간이 인지적 부담을 외부 기술 에 위임하는 과정을 설명하며, 이러한 위임이 사고 과정과 판단 방식에 실질적인 영향을 미친다고 밝혔다. 생성형 AI 환경에서는 아이디어 초안 작성, 구조 설계, 표현 수정 같은 고차 사고 단계까지 기술이 관여한다. 인지적 위임의 범위가 그만큼 넓어진다. 사용자가 AI의 제안을 반복적으로 수용하고 핵심 판단을 습관적으로 AI에 넘기면, 사고 참여 수준은 달라진다. 본 연구에서 생성형 AI 의존 과 인지적 위임은 서로 관련되지만 동일한 개념이 아니다. 생성형 AI 의 존이 AI 활용 전반에 대한 의존 경향을 가리킨다면, 인지적 위임은 문제 정의, 정보 검토, 판단, 문제해결 과정의 일부를 AI에 맡기는 경향에 초 점을 둔다. 인지적 위임이 반드시 나쁜 것은 아니다. AI를 보완적 도구로 활용하 면서 핵심 판단은 스스로 유지할 때, 사고는 오히려 확장되고 효율도 높 아진다. 문제는 그 반대의 경우다. 문제 정의, 아이디어 생성, 판단 과정 을 충분한 검토 없이 AI에 넘기는 비중이 커질수록, 사용자의 사고 참여 는 줄어든다. 이 변화는 창의적 사고와 자기효능감 인식에도 영향을 미 친다. 결과는 사용자의 자기조절 수준과 활용 방식에 달려 있다. 생성형 AI

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성과 목적 1
• 2. 연구 문제 6
• 3. 용어의 정의 8
• Ⅱ. 이론적 배경 11
• 1. 생성형 AI의 활용과 기술 의존 논의 11
• 2. 생성형 AI 의존과 인지적 위임 15
• 3. 창의적 사고 효능감 18
• 4. 생성형 AI 의존, 인지적 위임과 창의적 사고 효능감의 관계 19
• Ⅲ. 연구 방법 21
• 1. 연구 대상 21
• 2. 측정 도구 24
• 3. 자료 분석 29
• Ⅳ. 연구 결과 30
• 1. 주요 변수의 기술 통계, 상관관계 및 신뢰도 분석 30
• 2. 인구통계학적 특성에 따른 차이 34
• 3. 인지적 위임이 창의적 사고 효능감에 미치는 영향 38
• Ⅴ. 논의 및 결론 43
• 1. 논의 43
• 2. 결론 45
• 참고문헌 47
• 부록(설문지) 52