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목적 본 연구는 예비 중등교사의 인공지능 리터러시 함양을 위한 체계적인 교육지원을 위해 이를 진단할 수 있는 진단도구를 개발하고자 하였다. 방법 선행연구 고찰 및 전문가 내용타당도 검증을 통해 예비 문항을 구성하였으며, 경남 소재 A대학 사범대학 재학생 186명을 대상으로 예비조사를 실시하였다. 이후 진단도구의 타당화를 위하여 경남, 대구, 부산, 인천 소재 사범대학생 504명을 대상으로 본조사실시 후 통계적 검증을 실시하였다. 결과 본조사 결과 전체 신뢰도는 .935이며, 모형 적합도는 CFI= .945, TLI=.937, RMSEA= .047, SRMR= .045로 양호하게나타났다. 이후 진단도구의 일반화 가능성 검증을 위한 교차타당도분석을 통해 각 집단의 모형 적합도가 CFI= .942~.954, TLI= .935~.948, SRMR= .048~.049, RMSEA= .044~.048로 양호한 수치임을 확인하였으며, 집단 간 차이 검증 결과 상⋅하 집단의 유의미한 차이를 확인하여 최종 선정된 문항의 타당도가 확보되었음을 확인하였다. 결론 예비 중등교사의 인공지능 리터러시는 총 4개 영역과 8개 하위요인인 ‘인공지능 이해(인공지능 기초지식, 인공지능의 사회적영향)’, ‘인공지능 활용(인공지능 기술 활용, 인공지능을 활용한 문제해결, 데이터 리터러시)’, ‘인공지능 개발(기초프로그래밍, 컴퓨팅 사고력)’, ‘인공지능 윤리’로 구성하였으며, 최종 진단도구는 33개 문항으로 확정하였다.
Objectives The purposes of this study were to develop a scale that can diagnose it for systematic educational support for fostering AI literacy of prospective secondary teachers Methods To achieve the goal, previous studies were reviewed and expert content validity was conducted. And then A preliminary survey was conducted on 186 students from the College of Education at universities located in Gyeongnam, and a main survey was conducted on 504 university students located in Gyeongnam, Busan, Daegu, and Incheon. Results As a result of this survey, the reliability of the scale was high(.939) and model fit is found that those extracted constructs were valid by showing good fit indices(CFI=.945, TLI=.937, RMSEA=.047, SRMR= .045). In addition, it was confirmed that the validity of the finally selected item was secured through cross-validation analysis and differences verification between groups. Conclusions The components of AI literacy of pre-secondary school teachers consisted of four areas and eight sub-factors ‘AI understanding, AI use, AI development, and AI ethics’. and the diagnostic tool was confirmed with a total of 33 items.
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Pre-secondary school Teacher, AI, AI Literacy, scale development & validation
