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영어

This study aims to explore teachers’ perceptions of AI-based personalized education based on the Concerns-Based Adoption Model (CBAM). A survey was conducted with 2,048 elementary, middle, and high school teachers in Seoul, and their perceptions were quantitatively analyzed across the Stages of Concern (SoC). The results indicated that teachers’ concerns were primarily concentrated in Stages 0 to 3, with Stage 3 (Management) being the most prominent, indicating a general tendency toward the “inexperienced user” profile. Additionally, a Negative One–Two Split—where Stage 2 (Personal) exceeded Stage 1 (Informational)—and a Tailing Up pattern at Stage 6 (Refocusing) were observed, suggesting that teachers experience both a sense of burden and critical engagement with AI-based personalized education. No significant differences were found across teachers’ background such as gender and age, while prior experience with AI-related training, research school participation, or graduate-level AI convergence programs was associated with significantly lower levels of Stage 0 (Unconcerned). This study contributes to a more nuanced understanding of teachers’ perceptions by segmenting their SoC profiles and offers practical implications for the design of policy-driven training programs and implementation-focused support strategies.

한국어

본 연구는 AI 기반 맞춤형 교육에 대한 교사의 인식을 관심기반수용모형(Concerns-Based Adoption Model; CBAM)을 활용하여 살펴보는 데에 목적이 있다. 서울 지역의 초·중등 교사 2,048명을 대상으로 설문조사를 실시하고, AI 기반 맞춤형 교육에 대한 관심단계(Stages of Concern)에 따른 인식 분포를 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 0~7단계로 구분되는 교사들의 관심은 주로 0~3단계에 집중되어 있었으며, 특히 운영(3단계)이 가장 높게 나타나 전반적으로 ‘초보적 사용자’ 유형으로 확인되었다. 또한 정보(1단계)보다 개인(2단계)이 높은 역전현상 (Negative One–Two Split) 구조와, 재조정(6단계)에 대한 관심이 다시 상승하는 꼬리 올리기 (Tailing Up) 현상이 함께 관찰되었다. 또한 교사 배경에 따라 교원 인식을 살펴본 결과, 성별 과 연령대와 같은 일반적 특성은 유의한 차이를 보이지 않았으나, AI 기반 맞춤형 교육 관련 경험(연수 및 연구학교 참여, 교육대학원 AI융합교육 전공) 여부에 따라 유의한 차이가 나타 났다. 특히 AI 기반 맞춤형 교육 관련 경험이 있는 교사일수록 무관심(0단계)의 비중이 낮은 것으로 확인되었다. 본 연구는 CBAM을 활용하여 교사 인식 구조를 세분화하고, AI 기반 맞 춤형 교육 관련 교원 연수 설계와 실행 중심의 지원 방안 마련에 중요한 정책적 시사점을 제공한다.