AI 교육 기술에 대한 교사의 신뢰는 무엇으로 설명되는가?

1. 연구의 목적

(1) AI 기반 교육 기술(AI-EdTech)은 학생 학습과 교사 역량 강화를 위해 도입이 활발함. 이 기술이 교육 현장에 성공적으로 안착하려면 교사의 적극적인 수용이 필수적이며, 이는 교사가 AI-EdTech를 얼마나 신뢰하는지에 달려 있음. 하지만 AI-EdTech에 대한 교사의 신뢰에 영향을 미치는 요인에 대한 체계적이고 대규모의 국제적 연구는 부족한 실정임.

(2) 이 연구는 6개국(브라질, 이스라엘, 일본, 노르웨이, 스웨덴, 미국) K-12 교사들을 대상으로 AI-EdTech에 대한 교사의 신뢰와 그 선행 요인(지각된 이점 및 우려)을 형성하는 주요 교사 특성(인구통계학적/전문적 특성, AI 자기효능감 및 이해도, 문화적 가치, 지리적 위치)을 파악하고 설명하는 것을 목표로 함.

2. 연구의 방법

(1) 이 연구는 6개국 K-12 교사 총 508명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 데이터를 수집했음. 설문조사 항목은 AI-EdTech에 대한 신뢰, 지각된 이점, 지각된 우려, AI-EdTech 자기효능감, AI 이해도, Hofstede의 문화 모델을 기반으로 한 개인의 문화적 가치(권력 거리, 불확실성 회피, 집단주의, 장기 지향성, 남성성), 그리고 인구통계학적/전문적 특성(연령, 성별, 교육 수준, 교육 경력, 기술 활용 교육 경력, 교과목)으로 구성됨. 수집된 데이터는 다중 회귀 분석을 사용하여 교사의 AI-EdTech 신뢰에 영향을 미치는 요인들을 체계적으로 분석했음.

(2) 주요 분석 대상은 6개국 K-12 교사들의 AI-EdTech에 대한 신뢰 수준과 그 신뢰를 형성하는 지각된 이점 및 지각된 우려였음. 이 세 가지 핵심 변인이 교사의 어떤 개인적, 전문적, 문화적, 지리적 특성에 따라 달라지는지 비교 분석했음.

3. 주요 발견

이 연구는 교사의 AI-EdTech 신뢰가 AI-EdTech의 지각된 이점과 지각된 우려에 의해 크게 영향을 받으며, 이러한 이점과 우려는 다시 교사의 자기효능감, AI 이해도, 문화적 가치, 그리고 지리적 위치와 같은 다양한 특성에 의해 형성됨을 보여줌.

(1) AI-EdTech 자기효능감 및 AI 이해도 교사의 AI-EdTech 자기효능감 (AI-EdTech 사용 및 논의 능력에 대한 믿음)과 AI 이해도 (AI를 일반적인 용어로 얼마나 잘 이해하는지)가 높을수록, 교사는 AI-EdTech의 이점을 더 많이 인식하고 우려를 덜 느끼는 경향을 보였음. 이는 결과적으로 AI-EdTech에 대한 더 높은 신뢰로 이어졌음. 이들의 영향은 지각된 이점과 우려를 통해 신뢰에 간접적으로 작용함.

(2) 개인의 문화적 가치 교사의 개인적인 문화적 가치는 AI-EdTech의 지각된 이점, 우려, 그리고 신뢰에 유의미한 영향을 미쳤음.

• 불확실성 회피 성향이 높은 교사는 AI-EdTech에서 더 많은 이점을 인식하고 더 높은 신뢰를 가졌음. 이는 불확실성이 적은 환경을 선호하는 경향이 AI-EdTech의 예측 가능성 및 안정성에 대한 기대로 이어질 수 있음을 시사함.
• 장기 지향성이 강한 교사 또한 AI-EdTech에서 더 많은 이점을 인식하고 더 높은 신뢰를 보였음. 이는 기술의 장기적인 효용성과 발전을 긍정적으로 평가하는 성향과 관련이 있음.
• 남성성이 높은 교사는 AI-EdTech의 이점을 덜 인식하고 우려를 더 많이 가졌음.
• 집단주의가 높은 교사는 AI-EdTech에 대한 우려가 더 높았음.
• 주목할 점은 문화적 가치(특히 불확실성 회피, 남성성, 집단주의)는 지각된 이점과 우려를 통제한 후에도 AI-EdTech 신뢰에 직접적인 영향을 미 미치는 것으로 나타났는데, 이는 그 영향이 더 근본적임을 의미함.

(3) 지리적 위치(국가) 교사들의 AI-EdTech에 대한 신뢰와 지각은 국가별로 차이를 보였음. 브라질, 이스라엘, 일본의 교사들은 노르웨이, 스웨덴, 미국의 교사들보다 AI-EdTech의 이점을 더 많이 인식하고 전반적으로 더 높은 신뢰를 가졌음. 반면, 이스라엘, 노르웨이, 스웨덴, 미국 교사들은 브라질과 일본 교사들에 비해 AI-EdTech에 대한 우려가 더 높았음.

(4) 인구통계학적 및 전문적 특성

• 교사의 나이, 성별, 교육 수준, 가르치는 교과목은 AI-EdTech의 지각된 이점, 우려, 그리고 신뢰에 유의미한 영향을 미치지 않았음. 즉, 이러한 요소들은 AI-EdTech에 대한 교사의 태도를 설명하는 데 중요하지 않았음.
• 교육 경력이 긴 교사는 AI-EdTech에 대한 우려가 더 적었지만, 이점 인식에는 유의미한 차이가 없었음.
• 기술 활용 교육 경력은 AI-EdTech에 대한 신뢰와 직접적인 관계가 없었음.

4. 결론 및 시사점

(1) 이 연구는 K-12 교사의 AI-EdTech 신뢰가 지각된 이점과 우려에 의해 크게 좌우되며, 이 이점과 우려는 다시 교사의 AI 자기효능감, AI 이해도, 개인의 문화적 가치에 의해 형성됨을 밝혔음. 특히 연령, 성별, 교육 수준 등 인구통계학적 특성보다는 AI에 대한 실제적인 이해와 문화적 배경이 신뢰 형성에 더 중요함을 입증했음.

(2) 교육 현장에서는 AI-EdTech 도입을 촉진하기 위해 교사 연수 및 전문성 개발 프로그램이 AI에 대한 현실적인 이해와 AI-EdTech 자기효능감을 높이는 데 초점을 맞춰야 함. AI가 무엇이고, 어떻게 작동하며, 어떤 이점을 주는지, 그리고 어떤 한계와 우려가 타당한지에 대한 명확한 정보를 제공하여 막연한 환상이나 불필요한 공포를 줄이는 것이 중요함. 이는 AI 기술 발전 단계와 무관하게 모든 교사에게 적용될 수 있는 보편적인 시사점임.

(3) AI-EdTech 설계 및 정책 수립 시 개인의 문화적 가치를 고려한 문화 민감형 접근이 필수적임. 예를 들어, 불확실성 회피 성향이 높은 문화권에서는 AI-EdTech의 투명성과 설명 가능성을 강조하고, 시스템의 오작동 가능성 및 한계에 대한 솔직하고 상세한 정보를 제공하여 교사들의 불안감을 줄여야 함. 또한, 장기 지향성 가치가 강한 문화권에서는 AI-EdTech의 장기적인 학습 및 교수 개선 효과를 강조하는 커뮤니케이션 전략이 효과적일 수 있음.

5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기

(1) 이 논문에서 가장 주목할 지점은 AI-EdTech 수용에 있어 문화적 가치의 영향을 대규모 교사 설문조사를 통해 실증적으로 밝혀냈다는 점임. 기존 기술 수용 연구들이 주로 기술의 유용성, 사용 용이성, 자기효능감 등 개인의 심리적, 기능적 측면에 초점을 맞췄던 것과 달리, 이 연구는 호프스테데의 문화적 차원을 개인 수준으로 적용하여 문화적 가치가 기술에 대한 근본적인 신뢰 형성, 특히 지각된 이점과 우려를 넘어 신뢰 그 자체에 영향을 미침을 보여줬음. 이는 AI와 같이 불확실성이 크고 윤리적 논쟁의 여지가 있는 기술의 경우, 사용자의 심층적인 문화적 배경까지 고려해야 한다는 인간 중심 AI 설계의 중요성을 강력히 뒷받침하는 지점임.

(2) 이 연구 결과는 교육 분야를 넘어 AI 시스템 설계 및 도입 전반에 더 넓은 의미를 가짐. 자율주행, 의료 진단 AI, 금융 AI 등 인간의 삶에 직접적인 영향을 미치는 AI 기술들이 다양한 문화권에 적용될 때, 단순히 기술의 성능이나 사용자 교육만으로는 충분하지 않음을 시사함. AI 시스템이 특정 문화권의 사용자에게 신뢰를 얻으려면, 그 문화권의 불확실성 회피 성향, 장기 지향성, 집단주의적 특성 등을 이해하고, 이를 반영한 인터페이스, 설명 방식, 위험 고지 전략 등을 개발해야 함. 이는 글로벌 AI 윤리 원칙이 각 지역의 문화적 맥락에서 어떻게 구체화되고 실천되어야 하는지에 대한 중요한 실마리를 제공하며, AI의 보편적 수용을 위한 다학제적 접근의 필요성을 강조함.

(3) 이 연구를 발전시킬 구체적인 아이디어는 다음과 같음.

• AI 유형별 문화 민감도 비교 연구: 교사들이 사용하는 AI-EdTech를 단순히 ‘AI’로 뭉뚱그리기보다, 예를 들어 점수 자동 채점과 같은 의사결정 지원 AI와 프롬프트를 통해 학습 자료를 생성하는 생성형 AI 등으로 세분화하여 각 AI 유형에 대한 신뢰 형성 과정에 문화적 가치가 어떻게 다르게 작용하는지 비교 연구할 수 있음. 특히 생성형 AI의 ‘환각(hallucination)’ 현상이 불확실성 회피 성향이 높은 문화권 교사들의 신뢰에 미치는 영향을 심층적으로 탐구할 수 있음.
• 문화 민감형 AI-EdTech 디자인 및 효과 검증: 이 연구 결과를 바탕으로 특정 문화적 가치를 반영한 AI-EdTech 프로토타입을 개발하고, 실제 교육 환경에서 그 효과를 검증하는 실험 연구를 수행할 수 있음. 예를 들어, 불확실성 회피 성향이 높은 문화권의 교사들을 위해 AI의 작동 원리, 데이터 출처, 잠재적 오류 등에 대한 투명하고 상세한 정보를 제공하는 AI-EdTech와 그렇지 않은 AI-EdTech를 비교하여 교사의 신뢰도 및 수용도 변화를 측정할 수 있음.

6. 추가 탐구 질문

(1) 생성형 AI의 급격한 확산과 상용화가 AI에 대한 교사들의 ‘AI 이해도’ 및 ‘자기효능감’에 어떤 구체적인 변화(예: AI의 능력을 과대평가하거나, 학습 보조 도구로서의 오개념 형성)를 가져왔으며, 이러한 변화가 AI-EdTech에 대한 교사의 신뢰에 어떤 영향을 미치는가?

(2) K-12 교사가 아닌 대학 교수나 기업 교육 전문가 등 성인 학습 환경의 교육 전문가들은 AI-EdTech에 대해 어떤 문화적 가치 기반의 신뢰 양상을 보이는가? 학생들의 학습 목표나 교육 환경의 복잡성이 달라지는 맥락에서, 이 연구에서 밝혀진 요인들이 여전히 주요하게 작용하는가?

(3) AI-EdTech의 ‘설명 가능성(Explainable AI, XAI)’을 높이려는 기술적 노력이 교사들의 ‘불확실성 회피’ 성향과 ‘신뢰’ 간의 관계를 긍정적으로 조절하는 데 얼마나 효과적인가? 이를 위한 기술적 구현 방법과 함께, 교사가 AI의 설명을 어떻게 받아들이고 해석하는지에 대한 교육철학적, 인지과학적 측면에서의 심층적 연구는 무엇이 필요한가?

<출처> - Viberg, O., Cukurova, M., Feldman-Maggor, Y., Alexandron, G., Shirai, S., Kanemune, S., Wasson, B., Tømte, C., Spikol, D., Milrad, M., Coelho, R., & Kizilcec, R. F. (2024). What Explains Teachers’ Trust of AI in Education across Six Countries?. *arXiv preprint arXiv:2402.16272*.