직업상담사의 생성형 AI 활용경험 및 인식 = Job Counselor＇s Experience and Perception of Generative?AI

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 직업상담사의 생성형 AI의 활용경험 및 인식을 확인하여
직업상담에서 생성형 AI의 활용방안과 생성형 AI 역량 강화 교육에 관한
기초자료를 제공하기 위해 수행하였다. 본 연구에서 연구문제는 다음과 같다.
첫째, 직업상담사들의 생성형 AI에 대한 활용경험은 어떠한가? 둘째, 직업상담사들은
생성형 AI에 대해 인식은 어떠한가? 셋째, 직업상담사의 특성(연령, 직업상담 경력)에 따라
생성형 AI 인식에 차이가 있는가? 넷째, 직업상담사의 생성형 AI 활용경
험에 따른 생성형 AI 인식에 차이가 있는가?
이를 위해 예비조사와 본조사로 구분하여 진행하였다. 예비조사는 현직
직업상담사 4명을 대상으로 FGI를 진행하여 설문지 구성을 위한 자료를
확보하였다. 본조사는 293명의 직업상담사를 대상으로 온라인 설문조사를
실시하여 생성형 AI에 대한 직업상담사들의 활용경험 및 인식을 확인하
고, 직업상담사들의 특성과 생성형 AI 활용경험에 따른 생성형 AI 인식
차이를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업상담사의 생성형
AI 활용경험을 살펴본 결과, 생성형 AI 활용경험이 있는 직업상담사(40%)보다
생성형 AI 관련 경험이 없는 직업상담사(60%)가 많았다. 생성형 AI를 활용하는
직업상담사는 ‘ChatGPT 3.5버전(무료) (72%)’을 가장 많이 활용하였으며
주로 ‘직업상담 기획 직무(15%)’, ‘취업상담(8%)’, ‘비대면 직업상담
(7%)’ 순으로 활용하고 있었다. 생성형 AI를 활용하지 않는 직업상담사
의 사용하지 않는 이유로는 ‘필요성을 못 느껴서(28%)’ 이유가 가장 높
게 나타났다. 또한, 생성형 AI 관련 교육경험을 확인한 결과, 교육경험이
있는 직업상담사(20%)보다 교육경험이 없는 직업상담사(80%)가 많았으며,
교육에 참가한 이유는 ‘직업상담 직무에 적용하기 위해서(43%)’가 가장
높게 나타났으며, 생성형 AI 교육이 직업상담 업무에 도움이 되는 것으로
확인하였다. 둘째, 직업상담사의 생성형 AI 인식에 대해 살펴본 결과, 생성형 AI에
대한 인지 정도는 ‘들어는 봤지만, 정확히는 모르는 정도(M=2.77)’의 수
준이며, 가장 잘 알고 있는 생성형 AI 종류는 ‘ChatGPT’, 가장 잘 알고
있는 생성형 AI 기능은 ‘텍스트 생성’으로 나타났다. 그리고 직업상담
사들은 업무에 생성형 AI 활용이 필요하다고 인식하고 있으며, ‘직업정
보 분석(M=3.77)’, ‘직업정보 수집(M=3.73)’, ‘직업정보 제공(M=3.6
9)’, ‘직업정보 체계화(M=3.68)’ 직무에서 생성형 AI 유용성이 높은 것
으로 인식하였다. 직업상담사가 인식하는 생성형 AI의 장점으로 ‘많은
직업정보를 요약 및 정리할 수 있음(33%)’, 생성형 AI의 단점으로 ‘생
성형 AI가 만든 정보가 정확한지 파악하기 어려움(38%)’이 가장 높게 나
타났다. 또한, 직업상담사는‘직업정보 수집, 분석, 제공(29%)’ 업무에서
생성형 AI 활용계획을 가지고 있었으며, 생성형 AI 시대에 직업상담사에
게 필요한 역량으로 ‘도구(컴퓨터 등) 역량(26%)’, ‘정보처리 역량(2
6%)’, ‘전문상담 역량(24%)’으로 인식하였다. 생성형 AI 활용을 위한
교육내용으로 주로 ‘생성형 AI 활용 방법(26%)’, ‘정보 처리(수집, 분
석, 체계화) 방법(16%)’, ‘도구 활용(컴퓨터, 애플리케이션 등) 방법(12
%)’ 의견을 확인하였다. 셋째, 직업상담사의 특성(연령, 직업상담 경력)에 따른
생성형 AI 인식에 대한 차이를 분석한 결과, 연령에 따른 생성형 AI 인지
정도(F=14.214, p<.001)에서는 30대 이하 직업상담사가 40대 이상
직업상담사보다 더 많이 알고 있었다. 연령에 따른 직업상담 직무 중 생성형
AI 활용에 관한 유용성에서는 ‘직업적응상담(F=4.266, p<.05)’, ‘다문화직업상담
(F=3.838, p<.05)’, ‘재활직업상담(F=3.741, p<.05)’, ‘심층`직업상담
(F=3.205, p<.05)’, ‘직업상담연구(F=3.311, p<.05)’ 직무에서 50대 이상
직업상담사가 40대 직업상담사보다 생성형 AI 활용 유용성을 높게 인식하였다.
그리고 직업상담 경력에 따른 생성형 AI 인식에 대한 차이를 분석한 결과, 생성
형 AI 인지 정도(F=8.993, p<.001) 문항에서 3년 이상~5년 미만 및 5년 이
상~10년 미만 경력을 가진 직업상담사가 3년 미만 및 10년 이상 경력을
가진 직업상담사보다 더 많이 알고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 직업상담사의
생성형 AI 활용경험에 따른 인식 차이를 분석한 결과, 생성형 AI 활용경험이 있는
직업상담사는 생성형 AI 활용경험이 없는 직업상담사보다 직업상담 업무에서
생성형 AI 활용 유용성과 미래 직업상담에서 생성형 AI의 활용 가능성에 대해
높게 인식하였다.
이를 통해, 직업상담사들에게 생성형 AI 활용 기회가 제공되어야 하며, 직업상담사의
연령을 고려한 직업정보 처리 직무와 행정업무 직무 중심의 교육이 제공되어야 함을
시사하였다. 또한, 직업상담사의 생성형 AI를 활용방안 및 테크놀로지 활용 상담역량
강화를 위한 교육 프로그램 개발 연구에 기초 자료를 제공하여 생성형 AI 시대 직업상담
분야의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to examine the experiences and perceptions of career
counselors in utilizing generative AI. It seeks to provide foundational data
for the application of generative AI in career counseling and for the dev
elopment of education programs to enhance generative AI competencies.
The research questions are as follows: First, how do career counselors
experience the use of generative AI? Second, what are their perceptions
of generative AI? Third, do these perceptions vary according to their ag
e and career counseling experience? Fourth, is there a difference in thei
r perceptions based on their experiences with generative AI?
To address these questions, the study was divided into a preliminary a
nd a main survey. The preliminary survey involved focus group intervie
ws (FGI) with four active career counselors to gather data for questionn
aire development. The main survey was conducted online with 293 caree
r counselors to assess their experiences and perceptions of generative AI
and to analyze the differences in perceptions based on their characterist
ics and experiences with generative AI.
The findings of the study are as follows: First, an examination of the
career counselors' experiences with generative AI revealed that more co
unselors lacked experience with generative AI (60%) than those who had
it (40%). Those using generative AI primarily employed 'ChatGPT version
3.5 (free)' (72%), focusing on 'career counseling planning (15%)', 'employ
ment counseling (8%)', and 'remote career counseling (7%)'. The main re
ason for not using generative AI among counselors was 'not feeling the
need (28%)'. Additionally, it was found that more career counselors lacke
d training in generative AI (80%) compared to those who had undergone
training (20%). The primary motivation for participating in the training w
as 'to apply it in career counseling tasks (43%)', and the training was de
emed beneficial for career counseling work.
Second, regarding the career counselors' perceptions of generative AI,
the level of awareness was at 'I've heard of it, but don’t know precise
ly (M=2.77)'. The most familiar type of generative AI was 'ChatGPT', and
the most recognized function was 'text generation'. The counselors ackn
owledged the necessity of using generative AI in their work, perceiving i
ts usefulness in 'job information analysis (M=3.77)', 'job information colle
ction (M=3.73)', 'job information provision (M=3.69)', and 'job information
systematization (M=3.68)'. The identified advantage of generative AI was
'the ability to summarize and organize vast amounts of job information
(33%)', while the main disadvantage was 'difficulty in verifying the accur
acy of information generated by generative AI (38%)'. Moreover, the cou
nselors planned to use generative AI in 'collecting, analyzing, and providi
ng job information (29%)', and recognized the necessity of competencies
in 'tool usage (computers, etc.) (26%)', 'information processing (26%)', an
d 'professional counseling (24%)' in the era of generative AI. Suggestions
for training content focused on 'methods of utilizing generative AI (26%)
', 'information processing techniques (collection, analysis, systematization)
(16%)', and 'tool usage (computers, applications, etc.) (12%)'.
Third, analyzing the differences in perceptions of generative AI based
on the characteristics of career counselors (age, career counseling experi
ence), the level of awareness of generative AI varied by age (F=14.214,
p<.001), with those in their 30s or younger being more knowledgeable th
an those in their 40s or older. In terms of the usefulness of generative
AI in specific career counseling roles by age, those in their 50s or older
recognized greater usefulness in 'job adaptation counseling (F=4.266, p<.0
5)', 'multicultural job counseling (F=3.838, p<.05)', 'rehabilitation job coun
seling (F=3.741, p<.05)', 'in-depth career counseling (F=3.205, p<.05)', and
'career counseling research (F=3.311, p<.05)' than those in their 40s. Add
itionally, in examining the differences in recognition of generative AI bas
ed on career counseling experience, career counselors with 3 to less tha
n 5 years of experience and those with 5 to less than 10 years of exper
ience showed greater awareness of generative AI than those with less th
an 3 years or more than 10 years of experience.
Fourth, in analyzing the perception differences based on career counse
lors' experiences with generative AI, those with experience in using gene
rative AI had a higher recognition of its usefulness in career counseling
work and its future applicability than those without such experience.
The study suggests that opportunities for career counselors to utilize g
enerative AI should be provided, and education focusing on job informati
on processing and administrative tasks, considering the age of the couns
elors, is necessary. Furthermore, it is anticipated that the study will cont
ribute to the advancement of the career counseling field in the era of g
enerative AI by providing foundational data for developing educational pr
ograms to enhance counseling capabilities through technology use.