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영어

This study aims to diagnose the AI educational competencies of pre-service health teachers and to explore, on an empirical basis, the priorities for educational interventions in order to suggest directions for program design. The analysis was conducted on 32 fourth-year students who were enrolled in a teacher education program within the College of Nursing at University A, where no formal AI-related courses were offered. Four domains of AI educational competencies were examined: understanding of basic concepts, understanding of human–AI relationships, AI utilization competencies, and AI ethics awareness. The analysis employed both the Borich Needs Assessment model and the Locus for Focus framework to identify competency gaps and to structurally derive areas requiring educational intervention. Results indicated that, across all domains, perceived importance scores were significantly higher than performance scores. In particular, ‘AI ethics awareness’ showed the largest gap and highest need score, suggesting it as a priority area for educational intervention. Other competencies such as ‘understanding of AI basic concepts,’ ‘understanding of neural networks,’ ‘human–AI collaboration,’ and ‘understanding of social structural impacts of AI’ were also identified as key areas for consideration. By structuring pre-service health teachers’ AI educational competencies and presenting data-driven insights into intervention priorities, this study provides foundational evidence that may inform future program design and contribute to the improvement of teacher education curricula in the field of health education.

한국어

본 연구는 예비 보건교사의 AI 교육역량을 진단하고, 교육적 개입의 우선순위를 실증적으로 탐색하여 교육 프로그램의 설계 방 향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 A대학교 간호대학에서 교직과정을 이수 중인 4학년 학생 32명을 분석 대상으로 하 여, AI 교육역량의 네 가지 영역(기본 개념 이해, 인간–AI 관계 이해, AI 활용 역량, AI 윤리 인식)에 대해 중요도와 수행 수준을 조 사하였다. 분석에는 Borich 요구도 분석과 Locus for Focus 모형을 병행 적용하여, 각 역량 요소 간의 격차와 교육적 개입 필요성을 구조적으로 도출하였다. 그 결과, 모든 영역에서 중요도가 수행 수준보다 유의하게 높게 나타났으며, 특히 ‘AI 윤리 인식’은 가장 큰 격차와 높은 요구도 점수를 보여 우선적 교육 개입이 필요함을 시사하였다. 또한 ‘AI의 기본 개념 이해’, ‘인공신경망의 의미 이해’, ‘AI와 인간의 협력’, ‘사회 구조적 영향 이해’ 등도 핵심적인 고려 영역으로 도출되었다. 본 연구는 예비 보건교사의 AI 교육역량을 체계적으로 구조화하고, 실증적 데이터를 기반으로 교육적 개입의 우선순위를 제시함으로써, 향후 보건교사 양성과정에 통합 가능 한 프로그램 설계를 위한 기초적 자료로 활용될 수 있을 것이다.