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      AI 기반 문화다양성 교육 프로그램의 개발 및 운영 사례 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A110179417

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      This study developed an experiential cultural diversity education program using generative AI for 86 industrial complex workers across six sites in South Korea. The ‘AI Filmmaking’ workshop employed ‘Collaborative Directing,’ where participants directed creative decisions, AI generated content, and facilitators provided technical support. Following Kolb’s experiential learning cycle, the program comprised seven stages: lecture, storyboard creation, image generation, motion/voice addition, music generation, editing, and sharing. Post-program surveys showed 79.0% understood cultural diversity comprehensively, 91.9% recognized organizational necessity, 94.2% overall satisfaction, and 96.5% recommendation willingness. Qualitative analysis revealed enhanced self-efficacy particularly among middle-aged participants, embodied diversity experience through collaboration, expanded understanding via human-AI interaction, and critical awareness of AI’s cultural biases. This study contributes by applying end-user computing to cultural diversity education, developing ‘Collaborative Directing’ as an AI-era pedagogical model, and providing an arts management framework linking diversity, technology, and organizational innovation.
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      This study developed an experiential cultural diversity education program using generative AI for 86 industrial complex workers across six sites in South Korea. The ‘AI Filmmaking’ workshop employed ‘Collaborative Directing,’ where participant...

      This study developed an experiential cultural diversity education program using generative AI for 86 industrial complex workers across six sites in South Korea. The ‘AI Filmmaking’ workshop employed ‘Collaborative Directing,’ where participants directed creative decisions, AI generated content, and facilitators provided technical support. Following Kolb’s experiential learning cycle, the program comprised seven stages: lecture, storyboard creation, image generation, motion/voice addition, music generation, editing, and sharing. Post-program surveys showed 79.0% understood cultural diversity comprehensively, 91.9% recognized organizational necessity, 94.2% overall satisfaction, and 96.5% recommendation willingness. Qualitative analysis revealed enhanced self-efficacy particularly among middle-aged participants, embodied diversity experience through collaboration, expanded understanding via human-AI interaction, and critical awareness of AI’s cultural biases. This study contributes by applying end-user computing to cultural diversity education, developing ‘Collaborative Directing’ as an AI-era pedagogical model, and providing an arts management framework linking diversity, technology, and organizational innovation.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 이론적 배경
      • 1. 문화다양성 개념과 문화다양성 지원 정책
      • 2. 문화다양성 경영과 산업단지
      • 3. 최종 사용자 컴퓨팅에서 AI 기반 수용자 중심 교육으로의 진화
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 이론적 배경
      • 1. 문화다양성 개념과 문화다양성 지원 정책
      • 2. 문화다양성 경영과 산업단지
      • 3. 최종 사용자 컴퓨팅에서 AI 기반 수용자 중심 교육으로의 진화
      • 4. 경험학습과 AI 매개 창작의 교육 효과
      • Ⅲ. 연구방법
      • 1. 연구개요
      • 2. 연구 참여자 및 맥락
      • 3. 프로그램 개발 및 사전 검증
      • 4. 자료 수집 및 분석
      • Ⅳ. 프로그램 설계 및 개발
      • 1. 프로그램 개발 방향
      • 2. 프로그램 구성 및 내용
      • 3. 단계별 학습 활동 설계
      • 4. 사전 검증 및 준비
      • Ⅴ. 프로그램 운영 및 결과
      • 1. 프로그램 운영
      • 2. 정량적 결과 분석
      • 3. 정성적 결과 분석
      • Ⅵ. 결론
      • 참고문헌
      • Abstract
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