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Artificial Intelligence Competence of K-12 Students Shapes Their AI Risk Perception: A Co-occurrence Network Analysis

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저자

Ville Heilala, Pieta Sikstrom, Mika Setala, Tommi Karkkainen

개요

본 연구는 핀란드 고등학생(n=163)을 대상으로 인공지능(AI) 능력에 대한 인식과 AI 관련 위험 간의 관계를 공기 분석을 통해 조사했습니다. 학생들은 AI 능력에 대한 자기 인식을 보고하고 시스템, 제도, 개인적 영역에서 AI 관련 우려를 보고했습니다. 연구 결과는 낮은 능력 학생들은 창의성 감소, 비판적 사고 부족, 오용 등 개인적, 학습 관련 위험을 강조한 반면, 높은 능력 학생들은 편견, 부정확성, 부정 행위 등 시스템적, 제도적 위험에 더 집중했습니다. 이러한 차이는 학생들의 AI 능력에 대한 자기 보고가 AIED(AI in Education)와 관련된 위험과 기회를 평가하는 방식과 관련이 있음을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점:
학생들의 AI 능력에 대한 인식이 AI 관련 위험에 대한 인식에 영향을 미칩니다.
교육 기관은 AI 교육과정을 통합하고, 교사 지침을 제공하며, 정책 개발에 참여하여 AI의 공정하고 효과적인 통합을 보장해야 합니다.
학생 개개인에게 맞춤형 AI 활용 기회를 제공해야 합니다.
한계점:
연구 대상이 핀란드 고등학생으로 제한되어 일반화에 한계가 있습니다.
자기 보고 설문 방식을 사용하므로 응답의 주관성이 개입될 수 있습니다.
AI 능력과 위험 인식 간의 인과 관계를 명확히 밝히지 못했습니다.
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