생성형 AI와 대학생: 인구통계학적 요인과 성격 특성이 사용 패턴에 미치는 영향

본 연구는 미국 대학생 363명을 대상으로 생성형 AI 사용 실태와 인구통계학적 요인 및 성격 특성의 상관관계를 분석했습니다. 고학년, 비영어권 학생, 특정 인종 학생들이 GAI를 더 많이 사용하는 경향을 보였으며, 성격 특성 또한 GAI 사용 및 인식에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 대학은 학생들의 개별적 특성을 고려한 맞춤형 AI 교육 및 윤리적 사용 가이드라인을 제공해야 합니다.

최근 생성형 AI(GAI)의 대학생들 사이에서의 사용이 급증하고 있지만, 실증적인 연구는 부족한 실정입니다. 미국 대학생 363명을 대상으로 한 Newnew Deng, Edward Jiusi Liu, Xiaoming Zhai 연구팀의 최근 연구는 이러한 간극을 메우는 중요한 발걸음을 내딛었습니다. 이 연구는 GAI 사용과 인구통계학적 변수 및 빅 파이브 성격 모델(외향성, 친화성, 성실성, 정서적 안정성, 지능/상상력)의 관계를 분석했습니다.

주요 발견: 학년, 언어, 인종의 영향

연구 결과는 놀라운 통찰력을 제공합니다. 먼저, 고학년 학생일수록 GAI 사용이 많고 기존 자료보다 GAI를 선호하는 경향을 보였습니다. 이는 고학년 학생들이 더욱 복잡한 과제를 해결하고 효율성을 높이기 위해 GAI를 적극적으로 활용함을 시사합니다. 또한, 비영어권 학생들이 영어권 학생들보다 GAI를 더 쉽게 사용하고 채택하는 것으로 나타났습니다. 이는 언어 장벽을 극복하는 데 GAI가 유용한 도구임을 보여줍니다.

인종에 따른 차이도 주목할 만합니다. 아시아계 학생들은 백인 학생들보다 GAI 사용률이 높고 학업적 이점을 더 크게 인지하며 GAI를 더 선호했습니다. 마찬가지로, 흑인 학생들도 GAI가 학업 성적에 긍정적인 영향을 미친다고 보고했습니다. 이러한 결과는 GAI 접근성과 활용 방식에 있어 인종적 편향이 존재할 수 있음을 시사하며, 공정한 접근성 확보를 위한 정책적 고려가 필요함을 보여줍니다.

성격 특성이 GAI 사용에 미치는 영향: 숨겨진 변수

인구통계학적 요인을 통제한 후에도 성격 특성은 GAI 사용과 태도를 유의미하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 성실성이 높은 학생들은 GAI를 덜 사용하는 경향이 있었고, 친화성이 높은 학생들은 GAI의 학업적 효과에 대해 덜 긍정적이며 윤리적 우려를 더 많이 표명했습니다. 반대로, 정서적 안정성이 높은 학생들은 GAI의 학습 효과에 대해 더 긍정적이며 학업적 사용에 대한 우려가 적었습니다. 외향성이 높은 학생들은 기존 자료보다 GAI를 더 선호했지만, 지능/상상력이 높은 학생들은 기존 자료를 더 선호하는 경향을 보였습니다.

시사점: 개인 맞춤형 지도의 중요성

이 연구는 대학이 학생들이 학업에서 GAI를 효과적이고 윤리적이며 공정하게 사용할 수 있도록 개인 맞춤형 지도를 제공해야 할 필요성을 강조합니다. 학생들의 개별적인 특성과 필요에 맞춘 교육과 지원을 통해 GAI가 학습의 긍정적 도구로 활용될 수 있도록 해야 합니다. 특히, 윤리적 문제에 대한 교육과 토론을 강화하고, 다양한 배경을 가진 학생들의 GAI 접근성을 보장하기 위한 노력이 필요합니다. 앞으로 GAI 활용에 대한 더욱 심도있는 연구와 정책적 지원이 절실합니다.