1. 서론
21세기의 메가트렌드로 여겨지는 세계적인 이주 현상은 한국 사회에도 많은 영향을 주고 있다. 2024년 말 기준으로 한국에 체류하는 외국인이 260만 명을 넘으며 인구 대비 5%를 최초로 넘겼고(법무부, 2024), 2025년 7월 말을 기준으로는 약 273만 명에 이르렀다(법무부, 2025). 나아가 ｢제4차 외국인 정책 기본계획(2023-2027년)｣에서는 한국의 이민자 수가 2030년까지 300만 명 이상이 될 것으로 전망한다. 이와 같은 국내 이민자의 증가 추세 속에서 ｢제4차 외국인 정책 기본계획｣이 비전(vision)으로 제시하는 “국민과 이민자가 함께 도약하는 미래지향적 글로벌 선도국가”(법무부, 2023)가 되기 위해서는, 이민자 및 다문화사회에 대한 국민의 이해가 필요하다. 이민자의 지속적인 유입에 대한 무조건적인 찬성이나 반대 대신, 선주민들이 비판적 관점으로 사안을 생각하고 주체적으로 상황에 대비할 수 있게 해야 한다. 이를 실현할 수 있는 가장 현실적인 방안은 교육이다.
이에 교육부는 2006년부터 매년 다문화교육 지원계획의 발표를 통해 초⋅중등학교 다문화교육의 방향을 제시해 왔다. 교육부가 제시하는 학교 다문화교육에는 이주 배경 학생의 학습지원을 위한 교육과 함께, 전체 학생의 다문화 역량 함양을 위한 교육과정 전반에 걸친 ‘다문화이해 교육’도 포함되어 있다. 특히 2015년 개정 교육과정에서 모든 유⋅초⋅중⋅고교가 범교과 학습 주제로 연간 2시간 이상의 다문화교육을 실시하도록 권고함에 따라, 학생들이 학교에서 다문화교육을 접할 수 있는 기회는 늘어나고 있다(경기도교육청, 2023).1) 그러나 다문화 역량은 직업적⋅생활적 요구에 따라 전 생애에 걸쳐 지속적으로 요구되는 핵심 역량이다. 따라서 다문화교육은 청소년기에 국한되지 않고 성인기에도 이루어져야 하며, 평생교육의 관점에서 논의될 필요가 있다(김진희, 윤한수, 2016; 배영주, 2009).
성인을 대상으로 하는 다문화교육의 대표적 형태 중 하나는 대학에서 이루어지는 다문화 관련 강좌이다. 2009년 교육과학기술부가 추진한 ｢초등교원 양성대학 다문화교육 강좌 개설 지원 사업｣을 계기로 전국의 교육대학과 사범대학에서 다문화 관련 강좌가 정규 교과과정으로 자리 잡았다. 또한 일반종합대학에서도 자율적으로 다문화 관련 과목을 개설 및 운영하고 있는데, 이는 어성연 외(2010:273)의 전망대로 “다문화사회를 살아가는 교양인”을 양성하기 위한 교양교육의 일환으로 주로 이루어지고 있다. 대학에서의 교양교육은 비판적 사고와 융복합적 사고 역량을 기르는 것이 핵심이며, 이를 성취하기 위해서는 교육 방법도 차별화되어야 한다(이진희, 2025). 따라서 대학 교양과목으로 개설되는 다문화 강좌 역시 국내외의 다문화 현상을 비판적으로 이해하고, 다문화사회에서의 공존 방안을 융합적으로 모색할 수 있는 능력을 함양할 수 있는 방향으로 설계되어야 할 것이다. 교육 방법의 측면에서도 단순하고 일방적인 지식 전달 방식은 가장 지양해야 하며, 참여적 학습과 창의적 결과물을 생산하는 교수전략을 마련할 필요가 있다. 이는 배영주(2013)가 제시한 다문화교육의 세 가지 영역 중 ‘창조적 문화재현 학습’과도 일맥상통한다. 글, 그림, 사진, 음악 등 매체를 활용하여 자신의 문화를 창의적으로 표현하고 공유 및 소통할 수 있는 창조적 문화재현 학습은 학습자가 주체적으로 문화⋅다문화를 표현할 수 있는 것이며, 다문화교육의 중요한 차원임이 틀림없다.
이러한 상황에서 최근 빠르게 발전하고 있는 인공지능(AI) 기술에 주목할 필요가 있다. 특히 생성형 AI는 학습자의 창의력과 창의적 문제해결 능력의 향상을 향상시켜 줄 것으로 기대된다(Boussioux et al., 2024; Oktradiksa et al., 2021; Urban et al., 2024 등). 국내의 대학 교양교육에서의 AI 기술 활용 수업 사례는 주로 글쓰기나 외국어 수업을 중심으로 논의되었으나(황지온, 2024), 최근에는 AI를 활용하여 고전 희곡을 각색한 영상을 제작한 융복합 희곡 수업 사례(이현정, 2025) 등 새로운 교육적 시도 및 그에 대한 긍정적 효과가 보고되고 있다. 이를 다문화 주제의 교양강좌의 맥락에서 생각해보면, 생성형 AI는 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 콘텐츠 제작을 지원하여 학습자가 과제 활동에서 다문화사회의 공존 방안을 창의적으로 표현하고, 팀 기반 협업 프로젝트를 수행하는 데 효과적으로 활용될 수 있음이 예상된다. 이러한 과정은 단순한 정보 습득을 넘어, 다문화사회에서의 문제 해결을 위한 융복합적 사고를 강화하는 데 기여할 수 있으며, 창의적인 문화 표현력을 강화할 수 있다. 또한 다문화교육의 목표라고 할 수 있는 다문화 역량 증진에도 긍정적 영향을 줄 것으로 기대된다. 이에 본 연구는 대학에서 진행되는 교양 다문화교육에 생성형 AI의 활용을 접목한 강좌를 개설하여 수업을 진행하고, 그 효과와 의의를 탐색하고자 한다.
2. 선행연구 검토
문화진(2019)은 2010년부터 2019년까지 수행된 한국 대학생 대상의 다문화교육에 대한 연구 49편을 분석하였다. 이를 통해 교육부의 ‘다문화교육 강좌 개설 지원 사업’ 수립 이후 본격적으로 시작된 대학 다문화교육의 10여년 간의 실천을 유추할 수 있다. 문화진(2019)의 분석 결과, 교육 프로그램의 개발과 효과 검증에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌으며, 특히 전공과 관계없이 교양교육과 민주시민교육의 차원에서 이루어진 교육에 대한 연구가 많음이 보고되었다. 또한, 대학의 다문화교육이 대부분 단발성⋅일회성 프로그램에 머무르고 있으며, 초⋅중⋅고등학교에서 학습된 다문화교육과의 연계성이 부족한 점이 문제점으로 지적하였다. 특히 초⋅중⋅고등학교와 마찬가지로 대학에서도 ‘다문화에 대한 지식 구성’을 가장 중요한 교육 내용으로 다루고 있기에 대학 다문화교육은 보다 실천적으로 이루어질 필요가 있음을 주장하였다. 이유정(2022)의 연구도 2008년부터 2022년까지 발표된 대학의 다문화교육 관련 연구 동향을 보고하고 있다. 문화진(2019)의 분석 결과와 달리 특정 전공(교육 계열) 대학생 대상의 다문화교육에 대한 연구가 가장 많았다는 차이가 있으며, 강좌를 통한 다문화교육의 효과를 검증한 양적연구가 많음은 문화진(2019)의 결과와 동일했다. 이유정(2022) 또한 대학에서 실시되는 다문화교육은 보다 상호작용적이며 실천적으로 이루어져야 함을 역설하였다.
문화진(2019)과 이유정(2022)의 분석대로, 대학생 대상의 다문화교육에 대한 국내 연구에서 가장 많이 이루어진 연구 유형은 대학에서 강좌를 개발하여 실행한 후 그 효과성을 분석한 실천적 연구들이다. 이와 같은 연구들은 다문화교육이 수강생들의 다문화에 대한 이해, 인식, 태도 등에 긍정적 효과를 미친다는 점에서 대부분 공통된 결론을 보인다. 예를 들어, 강진구(2008)는 2008년도에 서울의 한 대학교에 개설된 다문화 주제의 교양수업을 수강한 학생들과 일반 학생을 비교하여, 다문화 강의를 수강한 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 한국 사회를 보다 다문화적인 사회로 인식하고 있음을 보고하였다.2) 박균열, 박진환(2010)은 경상남도 소재의 한 국립 사범대학에서 실시한 다문화이해 강좌 수강을 통해 예비교사 대학생의 다문화 인식과 태도 점수가 상승함을 보여주었다. 염미경(2012) 또한 제주대학교의 다문화 교양교과목 수강 학생들을 대상으로 분석한 결과, 강좌 수강 후 다문화 관련 활동 참여 의사와 다문화 인식이 유의미하게 향상되었다고 밝혔다. 충북지역 대학의 사례를 보고한 정명희, 박외병(2014)의 연구에서는 다문화교육 경험이 사회적 거리감을 감소시키고, 다문화 수용성(인지적⋅정의적⋅행동경향적 차원)을 향상시키는 효과가 있음을 보여주었다.
다문화 주제의 교양수업을 위한 특정한 교수⋅학습 방법과 수업 전략 및 그 효과에 대한 연구도 진행되고 있다. 김은희, 김영순(2022)은 토론 기반의 다문화 교양수업이 대학생의 세계관 확장, 다양성에 대한 공감 태도 및 상호문화성의 함양에 효과적임을 확인하였으며, 서현주 외(2022)는 교육연극을 활용한 다문화 교양수업이 다문화 공존 경험을 촉진하고 실천적 윤리로 이어진다고 분석하였다. 황윤아, 오영섭(2024)도 다문화 교양수업의 소집단 토의⋅토론 활동을 통해 대학생들이 타자에 대한 공감과 공존의 태도를 형성하게 된다고 보고하였다.3) 테레사 편, 김수영(2016)은 수강생들의 성찰일지 분석을 통해 팀 프로젝트 기반의 다문화교육 수업이 다문화사회에 대한 인식을 개선시키는 데 효과적임을 보여주었다. 구체적으로는, 팀 프로젝트 기반의 교육 방식이 학생들이 다문화와 관련된 실제 문제를 탐구하고 해결책을 적극적으로 모색하도록 함으로써 인지적, 정의적, 실천적 의지의 변화를 유도하였으며, 사고의 확장을 촉진하였음이 분석되었다. 그러나 다른 한편으로, 일부 학생들에게는 스스로 문제를 찾고 협력하여 문제를 해결하는 생소한 방식의 팀 프로젝트 기반 수업이 쉽지 않은 도전이었으며, 팀원과의 소통에 있어서 어려움 및 갈등도 겪었음이 지적되었다.
박선옥, 박혜숙(2024)은 서울 소재의 H 대학교에서 <다문화 여행과 세계시민성> 과목을 수강한 학생들의 역량이 전반적으로 향상되었음을 보고하였다. 이 연구에서 사용한 설문조사의 문항은 문화다양성 인지적 역량, 문화다양성 감수성 역량, 문화다양성 실천적 역량, 창의융합 역량으로 구성되어 있다. 해당 조사도구로 강좌 전후에 수집된 자료를 분석한 결과, 2022년 2학기에는 인지적 역량과 창의융합 역량에서 유의한 차이를 보였고, 2023년 2학기에는 인지적 역량, 실천적 역량, 창의융합 역량에서 유의한 차이를 보였다. 인지적 역량과 함께 창의융합 역량의 유의미한 향상이 있었다는 것은 본 연구에도 시사하는 바가 크다. 본 연구에서는 다문화 주제의 교양수업을 위한 특정한 교수⋅학습 방법으로 생성형 AI를 활용한 창작활동을 포함시켰으며, 이는 창의융합역량과 연관되기 때문이다. 한편 박선옥, 박혜숙(2024)의 연구에서는 성별에 따른 차이 분석도 시행하였는데 두 집단 간 유의미한 차이는 발견되지 않았다. 전연홍(2023) 또한 다문화 교양교육 수강자의 교육 전후 다문화 감수성 차이를 비교한 결과, 전공과 학년에 따른 차이는 발견되었지만 성별에 따른 차이는 없음을 보고하였다.
이상 살펴본 것처럼, 대학에서 이루어지는 다문화교육은 대학생의 다문화에 대한 태도와 역량 변화를 이끌어내는 효과적인 수단으로 지속적으로 보고되고 있다. 또한 상호문화성에 기초한 참여적 교수⋅학습 방법과 수업 전략이 성공적으로 개발 및 실천되고 있음을 확인할 수 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 다문화 주제를 다루는 대학 교양교육에서 사용할 수 있는 새로운 교수⋅학습 방법을 제안하고자 하며, 이는 생성형 AI 기반 과제의 협력적 수행을 활용한 다문화교육 방법이다. 구체적으로, 본 연구는 이러한 교수⋅학습 활동을 실제 수업에 적용하여 학습자의 다문화 역량 변화를 중심으로 그 효과를 분석하고, 이를 통해 생성형 AI를 활용한 다문화교육의 가능성과 시사점을 탐색하고자 한다.
3. 연구방법
3.1. 수업운영 및 설문조사
<공존과 문화다양성>, <디지털 다문화사회와 AI>, <다문화 이해와 문화콘텐츠 기획>은 서울에 소재한 D 대학교에서 2025년 1학기에 학부생을 대상으로 개설 및 운영된 교양 교과목이다. 다문화를 주제로 한 정규 교양강좌인 이 강좌들은 15주차 동안 국내외의 이주 및 다문화 현상에 대한 전반적인 내용을 다루었다. 또한 다양한 생성형 AI 도구를 소개하고, 사용 방법을 안내 및 시연하는 내용이 1차시 포함되어 있으며,4) 수강생들이 이를 바탕으로 생성형 AI를 활용하여 협업 과제를 수행하여 제출한 것이 공통점이다. 주차별 세부적인 수업 내용에는 차이가 있지만, 세 개의 수업에서 공통적으로 학생들은 3-5명으로 구성된 팀 프로젝트를 통해 생성형 AI를 활용하여 다문화사회의 공존⋅통합 방안을 모색하거나 다문화사회에서의 문제를 해결하는 과제를 수행하였다.5) 이와 같이 수업 중 강의 및 과제를 통해 학생들은 다양한 생성형 AI를 사용해 봄으로써 이를 이해하고 활용하는 능력을 키우는 기회를 가졌다. 강의계획서에 제시된 각 수업의 강의 개요는 <표 1>과 같다.
<표 1>
강의 개요
| 과목명 | 강의계획서에 기술된 강의 개요 |
|---|---|
| 공존과 문화다양성 | 이 수업은 국내외 이주 현상과 그로 인한 선주민과 이주민의 서로 다른 요구를 살펴보고 다문화사회인 한국에서 문화다양성을 존중하여 다양한 문화적 배경을 가진 사람들이 공존하기 위한 방안을 모색한다.7) 또한 이 수업은 생성형 인공지능을 활용한 교실활동이 포함되어 있다. |
|
|
|
| 다문화 이해와 문화콘텐츠 기획 | 본 강의는 국제 및 한국사회의 이주다문화현상을 이해하고, 특히 고령화 및 유학생 현황을 이해⋅분석하여 문제점을 찾고 이를 해결하기 위한 프로젝트를 수행한다. 특히 여기서는 Gen. AI를 활용하여 반편견과 반차별, 한국문화 및 다양한 한국 속의 이주다문화, 고령화, 유학생 지원 등의 문제를 해결하기 위한 정책 제안, 프로그램 개발 등 프로젝트를 계획하여 해결안을 모색하고, 이에 대한 콘텐츠를 기획⋅제작하여 그 결과물을 팀별 발표한다. |
|
|
|
| 디지털 다문화사회와 AI | 본 강의는 4차산업혁명과 AI를 이해하고, 국제이주 및 한국 다문화사회의 현황, 고령화 등을 이해하여, 편견과 차별을 감소시키고 바람직한 사회통합 방안을 모색하는 데 있어서 메타버스, 생성형 AI 등을 활용하여 디지털 리터러시를 함양한다. |
교육을 통한 다문화 역량 변화를 살펴보기 위해, <공존과 문화다양성>, <디지털 다문화사회와 AI>, <다문화 이해와 문화콘텐츠 기획>을 듣는 수강생을 대상으로 강좌 전과 후에 설문조사를 실시하였다. 강좌가 시작된 1주차 첫 시간의 오리엔테이션 시 설문조사의 목적, 정보 수집과 보호 및 활용, 성적과의 무관함 등에 대해 충분히 설명하였고, 참여를 원하는 학생들만 자율적으로 참여하면 된다는 점을 안내하였다. 조사는 구글 폼 링크를 통한 온라인 방식으로 진행되었다. 또한, 15주차의 강좌가 종료된 후 학생들에게 동일한 방식으로 설문조사를 안내하였으며, 원하는 학생들만 자율적으로 사후 설문조사에 참여하였다. 3개 수업의 전체 수강생 88명 중에서 사전 및 사후 설문에 모두 응답한 학생은 총 46명이었다.6)
3.2. 다문화 역량 측정도구
대학생들의 수업 전후 다문화 역량 변화를 살펴보기 위해 본 연구에서는 D 대학교 I 연구소가 개발한 다문화 역량 척도(한동균, 권순구, 2022)를 사용하였다. 이 도구는 이슬기 외(2021)가 다문화 전문가 패널 대상 델파이조사를 통해 정립한 다문화 역량 연구를 기반으로 하여, 모두를 위한 다문화교육의 효과를 측정하기 위해 개발된 것이다. 이슬기 외(2021:131)는 다문화 역량을 “다양한 문화적 배경을 가진 사람들과 더불어 살아가기 위해 요구되는 보편적이고 통합적인 능력”으로 개념화하고, 자기 이해 역량, 상황 이해 역량, 비판적 사고 역량, 창의적 문제해결 역량, 의사소통 역량, 공동체 역량을 6개의 하위 역량으로 제시하였다. 이 중 “다문화사회에서 발생하는 다양한 문제를 새로운 방법으로 해결하거나 상황을 변화시킬 수 있는 능력(창의성, 융합적 사고력 등)”으로 정의되는 창의적 문제해결 역량(이슬기 외, 2021: 134)은 본 연구와 밀접한 관련이 있는 핵심 역량으로 볼 수 있기에 해당 연구에 기반한 측정도구를 사용하였다.
이어, 한동균, 권순구(2022)가 후속연구로 6개 역량과 연계된 문항 개발 연구를 진행하여 총 24문항의 다문화 역량 척도를 개발하여 타당화시켰으며, 이를 다문화교육의 효과를 측정하는 연구(권순구, 2023; 권순구, 박애스더, 2024)에 사용한 바 있다. 본 연구에서 사용한 한동균, 권순구(2022)의 다문화 역량 측정도구는 자기 이해 역량 3문항, 상황 이해 역량 5문항, 비판적 사고 역량 4문항, 창의적 문제해결 역량 5문항, 의사소통 역량 3문항, 공동체 역량 4문항, 총 24문항으로 구성되어 있다. 설문 참여자들은 각 문항에 대해 5점 척도(1:전혀 그렇지 않다~5:매우 그렇다)로 응답하였다. 수집한 데이터의 분석은 통계프로그램 SPSS 25를 사용하였다.
먼저, 측정 도구의 내적 일관성을 검증하기 위해 사전 검사 자료를 바탕으로 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 연구에서 도출된 Cronbach’s α 값은 역량별로 0.56~0.85 범위에 분포하였다. 구체적으로, 상황 이해 역량은 α = 0.79, 비판적 사고 역량은 α = 0.81, 창의적 문제해결 역량은 α = 0.85로 나와 양호한 수준이었다. 반면, 자기 이해 역량은 α = 0.70, 의사소통 역량은 α = 0.56, 공동체 역량은 α = 0.62로 상대적으로 낮게 나타났다(<표 2>).
<표 2>
측정도구 신뢰도(N = 46)
| 6개 다문화 역량 | 문항수 | Cronbach’s α | 항목 간 상관 평균(MIC) |
|---|---|---|---|
| 자기 이해 역량 | 3 | 0.70 | 0.43 |
|
|
|||
| 상황 이해 역량 | 5 | 0.79 | 0.44 |
|
|
|||
| 비판적 사고 역량 | 4 | 0.81 | 0.51 |
|
|
|||
| 창의적 문제해결 역량 | 5 | 0.85 | 0.54 |
|
|
|||
| 의사소통 역량 | 3 | 0.56 | 0.31 |
|
|
|||
| 공동체 역량 | 4 | 0.62 | 0.32 |
하위요인의 문항수가 적을 경우 Cronbach’s α가 낮게 나올 수 있다는 점을 고려하여, 역량별 항목 간 상관관계 평균(mean inter-item correlation, MIC)을 추가로 확인하였다. 그 결과, Cronbach’s α가 다소 낮게 나온 의사소통 역량과 공동체 역량을 포함한 모든 역량별 MIC는 0.31 ~ 0.54로 나타났다. 특히, 의사소통 역량(MIC = 0.31)과 공동체 역량(MIC = 0.32)의 경우 Cronbach’s α 값은 다소 낮았으나 MIC 값이 권장 범위인 0.15 ~ 0.50(Clark & Watson, 1995)에 포함되어 있어 수용 가능한 수준으로 판단하였다. 따라서, 본 연구에서 사용한 다문화 역량 측정도구는 전체적으로 신뢰도를 갖춘 것으로 볼 수 있다.
4. 연구 결과
4.1. 다문화 역량 변화
강좌 전후의 다문화 역량 변화를 살펴보기 위한 대응표본 t-검정을 시행하기에 앞서, Shapiro-Wilk 검정을 통해 차이값의 정규성을 검토하였다. 그 결과, 일부 항목에서 정규성 가정이 위배되었으며(<표 3>), 이는 표본 크기의 한계, 척도 데이터의 특성 등에 따른 현상으로 해석된다. 따라서 대응표본 t-검정과 함께 Wilcoxon 부호순위 검정(Wilcoxon Signed-Rank Test)을 병행하여 차이를 검정하였다.
<표 3>
Shapiro-Wilk 정규성 검정 결과(N = 46)
| 구분 | 통계량(W) | 자유도(df) | 유의확률(p) | |
|---|---|---|---|---|
| 자기 이해 역량 | 사전 | 0.94 | 46 | 0.01* |
|
|
||||
| 사후 | 0.95 | 46 | 0.05 | |
|
|
||||
| 상황 이해 역량 | 사전 | 0.94 | 46 | 0.02* |
|
|
||||
| 사후 | 0.91 | 46 | 0.00** | |
|
|
||||
| 비판적 사고 역량 | 사전 | 0.95 | 46 | 0.06 |
|
|
||||
| 사후 | 0.91 | 46 | 0.00** | |
|
|
||||
| 창의적 문제해결 역량 | 사전 | 0.97 | 46 | 0.26 |
|
|
||||
| 사후 | 0.97 | 46 | 0.23 | |
|
|
||||
| 의사소통 역량 | 사전 | 0.90 | 46 | 0.00** |
|
|
||||
| 사후 | 0.90 | 46 | 0.00** | |
|
|
||||
| 공동체 역량 | 사전 | 0.89 | 46 | 0.00*** |
|
|
||||
| 사후 | 0.93 | 46 | 0.01** | |
다문화교육 전후의 다문화 역량 변화에 대한 기술통계 결과는 <표 4>와 같다. 사전 점수 대비 사후 점수에서 6개의 다문화 역량이 모두 상승하였다.
<표 4>
다문화 역량 변화 기술통계(N = 46)
대응표본 t-검정과 Wilcoxon 부호순위 검정을 통해 교육 전후 점수 차이의 통계적 유의성을 검토하였다(<표 5>). 그 결과, 자기 이해 역량(t = -4.76, p < .001; Z = -3.87, p < .001), 비판적 사고 역량(t = -3.30, p < .01; Z = -2.84, p < .01), 창의적 문제해결 역량(t = -5.07, p < .001; Z = -4.17, p < .001)에서 유의한 향상이 나타났으며, 두 검정 모두에서 일관된 결과가 확인되었다.
<표 5>
다문화교육 전후 점수 차이 검정 결과 (N = 46)
| 구분 | ΔM | t(45) | Z |
|---|---|---|---|
| 자기 이해 역량 | +0.53 | -4.76*** | -3.87*** |
|
|
|||
| 상황 이해 역량 | +0.16 | -1.73 | -1.74 |
|
|
|||
| 비판적 사고 역량 | +0.36 | -3.30** | -2.84** |
|
|
|||
| 창의적 문제해결 역량 | +0.58 | -5.07*** | -4.17*** |
|
|
|||
| 의사소통 역량 | +0.03 | -0.29 | -0.23 |
|
|
|||
| 공동체 역량 | +0.09 | -0.96 | -0.89 |
특히 창의적 문제해결 역량은 교육 전(3.31, SD = 0.72)보다 교육 후(3.89, SD = 0.66) 평균이 0.58점 증가하여 가장 큰 향상을 보였다. 이 차이는 통계적으로 유의하였으며, 대응표본 t-검정(t = -5.07, p < .001)과 Wilcoxon 부호순위 검정(Z = -4.17, p < .001) 모두에서 동일하게 확인되었다. 반면, 상황 이해 역량, 의사소통 역량, 공동체 역량은 두 검정 모두에서 유의한 변화가 나타나지 않았다(p > .05).
한편, <공존과 문화다양성> 수업의 경우 별도의 문항으로 ‘다문화’라는 단어를 들었을 때 연상되는 이미지가 무엇인지 개방형으로 질문하였다. 해당 수업에서 사전-사후 설문조사에 모두 참여한 11명의 응답 텍스트를 정제하여 워드 클라우드로 시각화한 결과는 [그림 1]과 같다.8) 강좌 전에는 ‘문화(빈도수 5)’를 중심으로 ‘다른(3)’, ‘다양(3)’, ‘다문화가정(3)’ 등이 중심에 배치되었는데, 강좌 후에는 ‘다문화가정’에 대한 언급이 아예 사라지고, ‘문화’를 중심으로 ‘다양’, ‘공존’, ‘나라’, ‘양식’, ‘인종’, ‘깨달음’, ‘어울림’ 등의 단어가 배치된 것이 눈에 띈다. 즉, 강좌를 수강하기 전에는 ‘다문화’가 주로 차이⋅가정⋅다름과 같은 특정 집단이나 현상에 한정된 이미지로 인식되었던 반면, 강좌 이후에는 ‘공존’, ‘깨달음’, ‘어울림’ 등과 같이 보다 확장된 의미와 긍정적 가치를 담아내는 단어들로 전환되었다. 비록 11명의 응답 텍스트에 기반한 해석이기는 하지만, 학생들이 다문화를 단순히 ‘다문화가정’과 같은 범주로 이해하는 수준을 넘어서, 문화 간 상호 존중과 공존의 맥락에서 바라보게 되었다고 할 수 있다.
4.2. 수업 만족도 및 과제활동 결과물
세 개의 다문화교양 강좌에서 15주 강의가 끝난 후 실시된 사후 설문조사에는 다문화 역량 조사 외에도 수업 전반에 대한 만족도 조사가 포함되어 있었다. 학생들이 수업에 대해 어떻게 인식했는지 파악하고 이를 연구 및 개선하기 위한 목적이었다. 만족도 조사 문항은 5점 척도(1:전혀 그렇지 않다~5:매우 그렇다)로 제시되었으며, 점수가 높을수록 긍정적으로 평가했음을 의미한다. 만족도 조사는 수업의 유용성, 이해 및 태도 변화, 역량 강화(대처 능력), 향후 참여 의향 등을 묻는 8개 문항으로 구성되었다.9) 구체적인 문항 구성 및 결과는 <표 6>과 같다. 수업 만족도는 모든 문항에서 4.0 이상의 점수가 나와, 학생들이 수업에 만족하였음을 확인할 수 있었다. 특히 8개의 문항 중에서 다문화에 대한 관심의 증가(4번 문항) 및 다문화 변화 대처 능력의 향상(7번 문항)에 대한 평가 점수가 가장 높게 나왔다.
<표 6>
다문화교육 후 만족도 조사 결과 (N = 46)
이와 같은 교육의 효과는 학생들의 과제 결과물에서도 찾아볼 수 있다. <표 1>에서 제시된 수업 기획과 같이 각 강좌의 수강생들은 학습자 중심의 협업 과정을 통해 팀별로 창의적이고 다양한 문화콘텐츠를 최종 결과물로 산출하였다. 세 개의 강좌에서 모든 수강생들은 팀별 과제로 생성형 AI를 활용하여 다문화 사회의 공존 방안을 탐구하고, 마지막 주차에 결과물을 발표하는 흐름으로 강의가 구성된 것이다.
예를 들어, <공존과 문화다양성> 수업에서 학생들은 “인공지능 및 팀원과 협업하여 우리 사회의 조화로운 공존과 문화다양성을 위한 방안 제시하기”의 과제를 수행하기 위해, 다문화교육 축제 프로그램 구안, 인구감소와 다문화를 위한 방안 마련, 다문화 주제의 동화책 제작, 이주민들의 한국 적응을 위한 교육 게임 구안, 호주 비자 검토를 통한 한국형 지역 특화 비자 개선 방안 제시, 학교 다문화교육을 위한 다문화교육 자료 제작, 노션을 활용한 북한이탈주민 이해 교육 플랫폼 제작, 유학생을 위한 AI 챗봇 개발 등 다양한 주제를 탐구하고 그 결과를 발표하였다. 또한 수업 기획에 맞추어 모든 과제 결과물에는 생성형 AI가 활용될 수 있도록 지도하였기에 학생들은 생성형 AI를 적극적으로 사용하였다. 예를 들어, ‘다문화교육 축제 프로그램 구안’이나 ‘세계 식문화를 소개하는 동화책 제작’과 같은 주제에서 학생들은 이미지 생성형 AI를 활용하여 동화 삽화를 제작하고, 프로그램 포스터와 안내 브로셔 이미지를 완성하였다. ‘인구감소와 다문화를 위한 방안 마련’과 같은 정보전달형 주제에서는 생성형 AI를 활용하여 설명 동영상 콘텐츠를 제작하였고, 다문화 주제의 동화 역시 생성형 AI를 활용하여 애니메이션 동영상으로 구현하기도 했다(그림 2).
<다문화 이해와 문화콘텐츠 기획> 강좌에서도 학습자 중심의 기획 과정을 통해 각 팀은 창의적이고 다양한 문화콘텐츠를 최종 결과물로 산출하였다. 학생들의 기획 주제는 다문화 인식 개선, 한국 사회 내 다문화 이해, 다문화 수용성 향상, 초고령 사회 및 다음 세대에 대응하는 전략 등 한국 사회가 직면한 다문화와 고령화 문제를 중심으로 구성되었다. 학생들은 다양한 생성형 AI 도구를 적극적으로 활용하여 자료를 수집하고 콘텐츠를 설계하였으며, 일부는 메타버스를 활용한 콘텐츠 제작, e-book 제작, 파이썬 기반의 Ren’py 엔진을 사용한 게임 제작까지도 확장하였다. 이를 통해 강좌의 기획 의도 및 핵심 목표가 효과적으로 실현되었음을 확인할 수 있었다.
<디지털 다문화사회와 AI> 강좌는 과목명에서 명시적으로 드러나는 것처럼, AI가 다문화와 함께 중요한 축을 이루고 있기에, 교육의 내용과 과제활동에 있어서 생성형 AI 사용을 중요하게 포함하고 있다. 이 강좌 또한 학생들이 생성형 AI를 활용하여 “문화다양성과 사회통합 방안 모색”을 모색하고 팀별 발표를 통해 마지막 주차에 결과물을 발표하는 흐름으로 강의가 구성되었으며 학생들은 다양한 주제의 과제물을 산출하였다. 특히, 이 강의의 만족도에 대한 자유기술 평가 중 “기술과 사회, 문화 간의 관계에 대해 다시 생각해보게 해준 매우 의미 있는 시간이었습니다. 평소 AI 기술에 관심이 있었지만, 이 기술이 단순한 효율성과 편의성만이 아니라 다문화 사회의 문제 해결과 문화 간 소통의 가교 역할을 할 수 있다는 점은 이 강의를 통해 처음 깊이 있게 고민해볼 수 있었습니다.”라고 쓴 한 학생의 소감은 세 과목이 공통적으로 추구하는 교육 목표와 성과를 집약적으로 보여주며, 생성형 AI가 다문화교육의 학습 경험을 확장하는 매개가 될 수 있음을 시사한다.
5. 결론
본 연구는 대학의 다문화 교양교육 현장에서 생성형 AI를 활용한 수업을 실행하고, 수업 전후 학습자의 다문화 역량 변화를 살펴보았다. 2025년 1학기에 개설된 세 개의 다문화 교양강좌에서 수강생들은 공통적으로 다문화사회에서의 조화로운 공존을 도모하고 문화다양성을 촉진할 수 있는 방안을 팀별로 모색하였으며, 이를 마지막 주차에 발표하였다. 또한 세 개의 수업은 공통적으로 결과물을 제작함에 있어 학생들이 생성형 AI를 활용하도록 하였다. 학생들은 생성형 AI를 활용하여 텍스트, 이미지, 음성, 음악, 영상 등을 제작⋅융합하며 동화책, 책자, 게임, 동영상 콘텐츠 등 다양한 결과물을 창작하였다. 대학 교양교육에서는 비판적 사고와 융복합적 사고 역량 함양을 위한 차별화된 교수방법의 필요성이 강조되며(이진희, 2025), 이에 따라 대학의 다문화 교양교육 분야에서도 토의⋅토론 기반 수업(김은희, 김영순, 2022; 황윤아, 오영섭, 2024), 팀 프로젝트 기반 수업(테레사 편, 김수영, 2016), 교육연극 활용 수업(서현주 외, 2022) 등 다양한 교수⋅학습 방법이 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 기존의 시도들에 더해 생성형 AI를 활용한 팀별 과제물 제작 활동이라는 또 하나의 새로운 방법을 제시하였다는 데 의의를 지닌다. 또한 15주차 강좌 전후에 다문화 역량을 측정하는 설문조사를 실시 및 분석한 결과, 강좌 후 학생들의 다문화 역량이 전반적으로 향상되었음을 확인하였다. 이는 생성형 AI를 접목한 새로운 방식의 대학 다문화교육이 긍정적인 효과를 지니고 있음을 보여준다.
본 연구에서 사용한 다문화 역량 척도는 6개의 하위역량으로 구성되어 있는데, 이중에서 특히 다문화사회에서 발휘될 수 있는 창의성 및 융합적 사고력과 직접적으로 연관되는 다문화 역량인 ‘창의적 문제해결 역량’의 상승 폭이 가장 컸다는 점이 흥미롭다. 창의적 문제해결 역량의 경우 강좌 전에는 6개 하위역량 중 3.31점으로 가장 낮은 점수였으나 강좌 후에는 3.89점으로 개선되었다. 이는 다른 역량에 비해서 여전히 낮은 편이긴 하지만, 강좌 전후 변화의 정도가 가장 컸고, 통계적으로도 유의미하다는 점에 주목을 요한다. 세 개의 강좌에서 학생들은 팀별 과제 수행을 통해 다문화사회에서의 공존과 문화다양성 증진 방안을 도출하였고, 특히 이를 생성형 AI 도구를 활용하여 창의적으로 표현하는 과정을 거침으로써 학생들의 창의적 문제해결 역량이 가장 크게 향상된 것으로 유추된다. 강의 만족도 조사에서도 ‘다문화에 대한 관심의 증가’와 더불어 ‘다문화 변화 대처 능력의 향상’에 대한 점수가 가장 높았던 점도, 강좌를 통해 다문화 상황에 대한 학생들의 문제 대처 및 창의적 해결 능력이 강화되었음을 시사한다.
그러나, 본 연구에서는 대조군이 없기 때문에 창의적 문제해결 역량을 포함한 다문화 역량의 향상이 생성형 AI를 활용한 과제 수행으로 인한 직접적 결과임을 보장할 수 없으며, 강좌에 포함된 다문화 관련 내용의 학습 등 다른 변인이 영향을 주었을 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 본 연구 결과는 생성형 AI를 활용한 과제가 창의적 문제해결 역량을 포함한 전반적인 다문화 역량의 향상에 기여했을 가능성을 시사하는 수준에서 해석해야 한다는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, 강의평가 서술형 답변에 나타난 학생들의 일부 소감을 통해 생성형 AI를 활용한 수업 방식이 긍정적으로 수용되었으며, 이러한 인식이 다문화 역량 향상으로 연결됐음을 유추할 수 있었다. 향후 연구에서는 생성형 AI를 활용한 수업의 효과를 보다 명확하게 검증하기 위해 대조집단을 설정한 실험 설계를 적용할 필요가 있다. 성찰일지, 인터뷰, 포트폴리오 등의 수집 및 분석을 통해 질적 연구를 보강하는 것도 추후 실험 설계에서 개선할 수 있는 부분이다. 나아가 소표본 검증의 한계도 고려해야 한다. 사전⋅사후 설문에 모두 응답한 인원이 46명인 점이 본 연구의 해석에 제한이 되기에, 향후 연구에서 보다 충분한 설문 응답자를 확보한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 충분한 인원을 확보한 후에는 성별⋅전공⋅학년 등 다양한 배경 변인에 따른 응답 차이를 비교⋅분석하여 보다 구체적인 시사점을 도출하는 연구로 확장하는 것을 제안한다.
다문화 역량 척도의 한계도 존재하기에 이에 대한 개선도 요구된다. 본 연구에서 사용한 한동균, 권순구(2022)의 다문화 역량 척도는 고등학생용으로 만들어진 측정도구이다. 해당 척도의 문항 내용과 수준이 성인 집단에도 충분히 적용 가능한 요소들로 구성되어 있기에 대학생을 대상으로 한 본 연구에서도 무리가 없는 것으로 판단하여 사용하였다. 특히 이 척도에는 6개의 하위역량 중 생성형 AI의 사용과 직접적으로 연결될 수 있는 ‘창의성’, ‘융합적 사고력’과 관계된 ‘창의적 문제해결 역량’이 포함되어 있어서 본 연구의 성격에 부합한다고 판단하였다. 그러나 이 척도를 대학생에게 실제 적용하여 문항 신뢰도를 검증한 결과, 6개 역량 중 일부 역량이 Clark & Watson(1995)이 제시한 항목 간 상관관계 평균값 기준으로는 신뢰도를 확보하였으나 Cronbach’s α 기준으로는 신뢰도가 떨어짐을 확인했기 때문에 이에 대한 재검증 및 개선이 필요하다. 추후 보다 정교한 대학생용 다문화 역량 척도가 개발 및 타당화되어야 하며, 본 연구는 이때 참고할 수 있는 실증적 근거를 제공했다는 데 의의를 찾을 수 있다.
무엇보다도 본 연구는 대학 교양교육에서 다문화와 생성형 AI를 접목하여 실제 수업에 적용한 최초의 시도라는 점에서 의의를 지닌다. 이 과정에서 얻은 결과는 향후 다문화 교양교육에서 보다 정교한 생성형 AI 기반 교수⋅학습 모델을 개발하는 데 필요한 기초 자료가 될 수 있다. 또한 교육 전후 설문 분석을 통해 수강생들의 다문화 역량이 향상된 사실을 확인하였다. 이러한 성과는 대학 교양교육에서 생성형 AI를 활용한 교수⋅학습 설계와 운영에 중요한 시사점을 제공하며, 다문화 역량 강화를 목표로 한 대학 다문화 교양교육의 질적 향상과 새로운 가능성을 여는 계기가 될 것으로 기대된다.
PDF Links
PubReader
ePub Link
Full text via DOI
Download Citation
