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AI Literacy in K-12 and Higher Education in the Wake of Generative AI: An Integrative Review

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저자

Xingjian Gu, Barbara J. Ericson

개요

본 논문은 2020년 이후 발표된 AI 리터러시 관련 연구 124편에 대한 통합적 검토를 통해 AI 리터러시의 개념 정의와 접근 방식의 다양성을 분석합니다. AI 리터러시 개념을 기능적, 비판적, 간접적 유익의 세 가지 관점과 기술적 세부 사항, 도구, 사회문화적 관점의 세 가지 AI 관점으로 구분하여 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 AI 리터러시 담론 내에서 보다 전문화된 용어의 필요성과 특정 AI 리터러시 목표에 대한 연구 공백을 강조합니다.

시사점, 한계점

시사점: AI 리터러시에 대한 다양한 접근 방식을 체계적으로 정리하고, AI 리터러시 프레임워크를 제시함으로써 향후 연구 방향을 제시합니다. AI 리터러시 교육 및 연구의 개념적 혼란을 해소하고, 보다 명확한 목표 설정 및 전략 수립에 기여할 수 있습니다. 연구 공백을 밝힘으로써 향후 연구의 우선순위를 설정하는 데 도움을 줍니다.
한계점: 검토된 연구의 대부분이 특정 지역이나 국가에 편중되어 있을 가능성이 있습니다. AI 리터러시의 정의와 범위가 여전히 모호하며, 프레임워크 자체가 모든 AI 리터러시 현상을 포괄하지 못할 수 있습니다. 제시된 프레임워크의 실제 적용 가능성 및 효과성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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