Borich 요구도와 The Locus for Focus model을 활용한 대학생의 챗GPT 현 수준 및 중요도 분석

• 영문명: Analysis of University Students' Current Level and Importance in ChatGPT Using Borich Needs and The Locus for Focus Model
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 조혜영(Hyeyoung Jo) 오세원(Sewon Oh)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 9호, 1~16쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.05.15

국문 초록

목적 본 연구는 Borich 요구도와 The Locus for Focus model을 활용한 대학생의 챗GPT 수준을 분석하는데 목적이 있다. 방법 이를 위해 수도권 A대학교 재학생 199명을 대상으로 SPSS 25.0과 엑셀 프로그램을 이용하여 연구를 진행하였다. IPA 분석과 현재 수준 및 중요도 간의 차이를 t검정으로 통계적 유의성을 분석하였다. Borich 요구도와 The Locus for Focus Model은 2×2의 매트릭스를 활용한 4사분면으로 확인하였다. 결과 주요결과는 첫째, IPA 분석결과, 강화유지 영역은 챗GPT 이해 2개, 챗GPT 원리와 응용 5개, 데이터 및 기계학습 1개의 항목으로 나타났다. 집중관리 영역은 챗GPT 원리와 응용 1개, 데이터 및 기계학습 3개로 나타났다. 낮은 우선순위 영역은 챗GPT 이해 개1, 챗GPT 원리와 응용 2개, 사회적 영향 4개로 나타났다. 과잉영역은 사회적 영향 항목의 데이터 편향으로 나타났다. 둘째, 중요도와 현재 수준 간의 차이는 데이터 편향 항목을 제외한 모든 항목에서 중요도가 더 높고, 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. Borich 요구도의 우선순위는 ‘구조화 및 비구조화 데이터’, ‘센서와 인식’, ‘컴퓨터비전’, ‘AI에이전트의 개념’, ‘기계의 개념과 응용학습’ 순으로 확인되었다. 셋째, The Locus for Focus model 분석결과, 1사분면 영역은 9개(음성인식 및 언어이해, 문제해결 및 탐색, 정보의 표현 및 추리, 기계의 개념과 응용학습, 인공 신경망의 개념과 응용, 데이터속성, 구조화 및 비구조화 데이터, 분류모델, 기계학습 모델구현) 항목으로 나타났다. 넷째, ‘음성인식 및 언어이해’, ‘정보의 표현 및 추리’, ‘기계의 개념과 응용학습’, ‘인공 신경망의 개념과 응용’, ‘구조화 및 비구조화 데이터’, ‘분류모델’의 총 6개 항목에서 공통적으로 높게 나타나 최우선순위로 요구된다. 결론 본 연구결과는 챗GPT를 교육에 응용하여 활용할 수 있는 방안 모색이 필요하다는 점을 시사하는 것이며 챗GPT의 사회적 영향력에 대한 인식제고를 위한 중장기적인 교육계획과 챗GPT의 학습 적용방안을 제시하였다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to analyze the perception level of university students regarding ChatGPT using the Borich Needs and The Locus for Focus model. Methods For this purpose, a total of 199 undergraduate students from University A in the metropolitan area were selected as participants, and the research was conducted using SPSS 25.0 and Excel software programs. Statistical significance was analyzed using t-tests to examine the differences between the current level and im-portance in IPA analysis.Borich'sNeeds and The Locus for Focus Model were examined in a 2x2 matrix, divided into four quadrants. Results The key findings of this study are as follows: First, in the IPA analysis, the reinforcement and maintenance area(HH) revealed 2 items related to understanding ChatGPT, 5items related to ChatGPT principles and applica-tions, and 1 item related to data and machine learning. The concentration management area(HL) included 1 item related to ChatGPT principles and applications, and 3 items related to data and machine learning. The low priority area(LL) consisted of 1 item related to understanding ChatGPT, 2 items related to ChatGPT principles and applica-tions, and 4 items related to social impact. The excessive area(LH) was characterized bybiaseddata in the social impact category. Second, it was found that the differences between importance and current level were higher in terms of importance for all items, except for those related to data bias. This difference was statistically significant. The priority order according to Borich's needs includes 'structuredand unstructured data', 'sensorsand perception', 'computer vision', 'concepts of AI agents' and 'conceptsand application learning of machines'. Third, The Locus for Focus model analysis revealed that the HH area consisted of 9 items, including 'speech recognition and language understanding', 'problem solving and exploration', 'representation and deduction of information', 'concepts and ap-plication learning of machines', 'concepts and application of artificial neural networks', 'data attributes', 'structured and unstructured data', 'classification models', and 'machine learning model implementation'. Fourth, a total of 6 items, including 'speech recognition and language understanding', 'representation and deduction of information', 'concepts and application learning of machines', 'concepts and application of artificial neural networks', 'structured and unstructured data', and 'classification models' were consistently rated as high priority and demanded the high-est attention. Conclusions The findings of this study indicate the need to explore ways to apply ChatGPT in education. Furthermore, it proposes a long-term education plan to enhance awareness of the social impact of ChatGPT and provide practical strategies for learning and applying it.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

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