1. 서론
최근 인공지능 기반 글쓰기 도구의 활용이 대학 현장에서 급속히 확산되고 있다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 학습자에게 아이디어 발상, 문장 구성, 자료 정리 등 다양한 측면에서 편의를 제공하지만, 동시에 표절, 창의성 저해, 의존성 심화와 같은 부정적 문제를 초래할 수 있다는 점에서 교육적 대응이 요구된다. 대학생 다수는 학습 보조 도구로서 생성형 AI를 활용하고 있으며, 생성형 AI 기반 글쓰기 교육은 비판적 사고력과 창의적 표현 역량을 신장하는 데 중요한 역할을 하고 있다(주민재, 2023; Yusuf et al., 2024; Zhang, 2025). 이에 따라 글쓰기 교육 활용 연구에서 ChatGPT는 글쓰기의 질과 효율성을 높이는 보조 교사의 역할을 수행할 수 있다. 그러나 동시에 문화적⋅언어적 한계, 표절, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제 또한 존재한다.
교양교육은 지식 습득을 넘어 비판적 사고, 윤리적 판단, 창의적 자기 표현 등을 목표로 하지만, 정규 교과만으로는 인식 전환이나 태도 변화를 충분히 다루기에 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 교양 교과와 연계된 비교과 프로그램은 심화된 경험과 적용 기회를 제공함으로써 학습자의 성찰과 적용을 돕기에 효과적이다. 선행연구에서도 교과와 비교과 연계 과정은 학생들의 전공 지식 활용 역량, 논리적 사고력 및 창의적 문제해결 역량 등 역량 향상에 긍정적인 효과를 보인 것으로 보고되며(김현우, 강선영, 2018; 최정희, 2020), 교양 교과와 연계된 비교과 프로그램은 교과의 학문적 토대를 유지하면서도 학생들에게 심화된 학습 경험과 적용 기회를 제공하기 때문에 효과적인 보완 방안이 될 수 있다. 아울러 사전⋅사후 활동지를 활용하여 교육 전후 학생들의 인식 변화를 분석한다면 이러한 비교과 프로그램의 교육적 효과를 객관적으로 검증할 수 있을 것이다. 그러나 교양 교과 연계 비교과의 효과를 실증적으로 검증한 연구는 아직 부족하며, 특히 AI 글쓰기를 대상으로 학습자의 인식 구조 변화를 사전⋅사후로 비교한 실증 연구는 찾아보기 어렵다.
생성형 AI 활용은 교수자의 입장에서도 수요가 꾸준히 증가하고 있으나, 동시에 학습자의 사고력 저하, 정보 왜곡 등 부정적 영향에 대한 우려가 제기되며, AI 윤리교육 및 제도적 지원의 필요성이 강조된다(Hesse & Helm, 2025). 이에 본 연구는 M대학의 글쓰기 교양 교과와 연계하여 운영된 AI 윤리교육 비교과 프로그램을 분석대상으로 삼아 운영 효과를 의미연결망 분석으로 규명하고자 한다. 이를 통해 교양교육 연계 프로그램이 학습자의 인식 변화에 미치는 교육적 효과를 실증적으로 확인하고 향후 교양교육 설계의 시사점을 도출하고자 한다.
2. 이론적 배경
2.1. AI 글쓰기와 교육적 쟁점
4차 산업혁명과 함께 생성형 인공지능의 급속한 발달은 대학 교육 전반에 근본적인 변화를 불러오고 있다. 특히 글쓰기 교육 분야에서 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장은 교육자와 학습자 모두에게 새로운 기회와 도전을 동시에 제시하고 있다(최진영 등, 2023).
생성형 AI의 교육적 활용에 대한 선행연구는 긍정적 효과와 잠재적 위험성 사이의 균형점을 찾는 데 초점을 맞추고 있다. 생성형 인공지능 시대의 대학 글쓰기 교육이 기능적 숙련보다는 사고 과정의 체험으로서 접근해야 한다고 강조하였다. 최진영 등(2023)의 연구에서는 ChatGPT를 활용한 고등학생의 고쳐쓰기 수업 분석을 통해 학습자들이 내용 측면의 질문을 많이 하였고, 비판적 인식을 바탕으로 AI의 답변을 수용하는 것으로 나타났다. 특히 능력 향상 집단은 단순히 AI의 제안을 수용하지 않고 적극적으로 초고를 재구조화하는 양상을 보였다. 이는 AI 글쓰기 교육이 학습자의 메타 인지적 역량과 비판적 사고력 함양에 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이명숙(2024)은 대학 교양 글쓰기 강의에서 생성형 AI를 활용한 비판적 글쓰기 지도를 운영하여 수강생들에게 아이디어 제시에 도움을 주는 유의미한 연구 결과를 도출하였다.
그러나 AI 글쓰기 교육에는 여전히 해결해야 할 과제들이 남아있다. 정보의 정확성 문제, 학문적 진정성의 쟁점, 그리고 과도한 의존으로 인한 사고 능력의 저하 우려 등이다(황용석, 2024). Dwivedi et al.(2022)은 생성형 AI의 사회적 영향과 앞으로의 과제에 대해 언급하며 AI윤리적 가이드라인 수립이 필수적이며, 교수설계의 혁신과 정책적 대응이 중요하다고 강조하였다. 오늘날 교육현장에서는 생성형 AI가 대학 글쓰기에서 시의적절한 개별 피드백을 제공하여 글쓰기 역량과 참여도를 높일 잠재력이 있지만 AI기술 활용을 위한 교수 전략이 필요함을 시사하고 있다. 또한 이러한 교육적 쟁점들은 단순히 기술적 문제가 아닌, 교육철학과 방법론의 근본적 변화를 요구하는 복합적 이슈로 인식되고 있다.
2.2. 교양교육과 비교과 프로그램의 연계
교양교육은 전인적 인간 육성과 핵심역량 함양을 목표로 하는 대학 교육의 핵심 영역이다. 최근 대학들은 교양교육의 질적 향상을 위해 정규 교과과정과 비교과 프로그램 간의 유기적 연계를 강화하고 있다(김현우, 강선영, 2018). 비교과 프로그램은 정규 교육과정에서 제공하기 어려운 학생들의 자기 계발을 위한 자발적 노력을 지원하는 교육으로 정의되며(정세영, 2023), 추상적인 학습 내용을 구체적이고 실제적인 경험과 연계함으로써 학생들의 적극적 참여와 역량 함양을 도모한다.
교육 환경이 급속히 변화하는 가운데, 미래 사회가 요구하는 역량은 정규교육과정과 비교과교육과의 협력과 연계 운영을 통해서 달성될 수 있다는 인식이 확산되고 있다(최정희, 2020). 특히 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대의 교육환경 변화는 기존의 단순 지식 전달 중심 교육에서 벗어나 창의적 문제해결력, 의사소통능력, 협업능력 등 핵심역량 중심의 교육으로의 전환을 촉구하고 있다. 이러한 맥락에서 교과 연계 비교과교육은 정규교육과정을 보완하고 심층적으로 확장하는 역할을 담당함으로써(김현우, 강선영, 2018), 학생들의 전인적 성장을 지원하는 중요한 교육 방법으로 주목받고 있다.
교양 교과와 비교과 프로그램의 연계 효과에 대한 연구들은 일관되게 긍정적 결과를 보고하고 있다. 김현우와 강선영(2018)은 서울 소재 S 대학교에서 진행한 비교과 프로그램을 연계한 교양 수업의 효과를 분석한 결과, 학생들의 소통역량, 창의성역량, 자기주도역량이 모두 유의미하게 증가하였다고 보고하였다. 특히 인터뷰를 통해 분석한 결과, 핵심역량 이외에도 학교에 대한 인식 전환, 리더십과 협동학습능력 향상, 자신감과 성취감 등 다양한 인식 변화가 있었던 것으로 나타났다. 이세윤과 곽연경(2021)은 대학 영어수업에서 비교과 활동과 연계하여 학습 동기를 강화하였다고 했으며, 김지효(2021)는 교과와 비교과를 연계하여 협력적 전략 사용과 과업응집력 향상에 유의미한 결과를 나타냈다고 하였다. 교과와 비교과를 연계하여 교육의 효과를 극대화하여 교육과정에서 배운 내용을 확장 적용하는 형태를 통한 학습효과 상승을 관찰하고 이를 통해 정규수업과 비교과 프로그램의 유기적 연계 전략의 필요성을 제언하는 선행연구를 확인하였다(강옥희, 2017; 최정희, 2020).
이러한 선행연구를 종합해 보면, 교과와 비교과 연계 교육은 학생 개개인의 특성에 맞는 역량 개발을 위한 효과적 교육 방법임을 알 수 있다. 그러나 성공적인 연계를 위해서는 연계 목적의 명확화, 체계적인 설계와 운영, 그리고 지속적인 성과관리가 필요하다는 점도 강조되고 있다. 따라서 국내 대학 교육의 혁신과 질 제고를 위해서는 다양한 분야에서 교과-비교과 연계 프로그램을 개발하여 시행함으로써 학생들에게 폭넓은 경험을 제공하고, 학습자 중심의 맞춤형 교육을 실현해야 할 것이다.
2.3. 의미연결망 분석의 교육 연구 활용
의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)은 텍스트에 존재하는 단어나 개념 사이의 의미적 관계를 네트워크로 모델링하고 분석하는 기법이다(Popping, 2000). 이 방법론은 특정 단어와 동시에 출현하는 단어들 간의 의미적 연관성에 중점을 두어 텍스트에 내재된 인지 구조와 개념 간의 관계성을 체계적으로 파악할 수 있도록 한다(최영출, 박수정, 2011). 교육 연구 분야에서 의미연결망 분석은 특정 연구분야에 대한 전체적인 지적 구조를 드러내고 연구동향을 객관적으로 분석하는 데 효과적인 도구로 활용되고 있다(감정기 외, 2016).
교육 연구에서 의미연결망 분석의 활용은 크게 세 가지 방향으로 구분된다. 첫째, 연구 동향 분석을 통한 학문분야의 지적 구조 파악이다. 홍석영(2019)은 과학교육 분야에서 태도 관련 국내 연구 578편의 키워드를 의미연결망으로 분석하여 과학적 태도, 과학에 대한 태도, 과학 관련 태도를 중심으로 한 연구 동향과 융합인재교육, 과학 탐구 능력 등과의 강한 연계성을 확인하였다. 둘째, 교육과정 및 교육 내용의 의미 구조 분석이다. 최희원(2024)은 과정 중심 평가의 연구 동향을 키워드 네트워크 분석으로 조사하여 변화된 정책에 대한 인식과 적용, 평가와 연계된 수업의 변화, 교사 전문성 등 6개 집단으로 주제를 분류하였다. 셋째, 학습자 인식과 학습효과의 의미 구조 분석이다. 이는 본 연구와 가장 밀접한 관련이 있는 활용 영역으로, 교육 프로그램 참여 전후의 인식 변화를 의미연결망을 통해 체계적으로 분석한다. 김연경(2017)은 네트워크 텍스트 분석을 통해 수행 공학 분야의 핵심어 간 의미적 관계의 강도를 과학적으로 분석하고 주요어 사이의 의미적 연결구조를 시각화하여 제시함으로써, 주요 핵심어 파악은 물론 개념 간 구조적 관계를 명확히 할 수 있음을 보여주었다. Cromley et al. (2024)은 교육 현장에서 수집된 학습자 응답을 의미연결망으로 모델링하고 중심성 지표, 연결 밀도 등을 통해 개념 이해도와 학습 성취 간의 유의한 상관관계를 확인하였다.
의미연결망 분석의 교육 연구 적용에서 주목할 점은 기존의 주관적 분석 방법에 비해 객관성과 신뢰성이 높다는 것이다. 전통적인 내용분석이 사전에 설정한 범주에 해당하는 연구 주제들의 출현 빈도를 확인하는 방법에 그쳤다면, 의미연결망 분석은 개념 간의 의미적 근접성을 근거로 하여 자주 함께 출현하는 핵심어를 군집화하거나 의미적 네트워크로 연결하여 파악할 수 있다(김혜영 외, 2011). 또한 개념의 중심성, 매개성, 근접성 등의 지표를 통해 특정 개념의 중요도와 영향력을 정량적으로 측정할 수 있어(이수상, 2013), AI 글쓰기 교육과 교과-비교과 연계 프로그램의 복합적 효과를 다층적이고 체계적으로 분석하는 데 특히 적합한 방법론적 접근이라 할 수 있다.
3. 연구방법
3.1. 연구대상
본 연구의 분석 대상은 M대학에서 교양 교과 ‘인문학 첫걸음’ 연계하여 운영한 ‘AI 글쓰기’비교과 프로그램 참여자 75명의 사전-사후 활동지이다. 과목의 수강 인원은 A반 37명, B반 38명이며, <표 1>과 같이 성별 분포는 남학생 53명(70.7%), 여학생 22명(29.3%)이다. 단과대학별로는 A 57명(76.0%), B 17명(22.7%), C 1명(1.3%)으로 참여자 전원을 표집에 포함하였다. 이러한 표집은 M대학의 단과대학 비율과 비슷하게 구성되어, 일반 교양 맥락에서의 AI 글쓰기 인식 변화를 관찰하기에 적절한 구성을 갖췄다고 볼 수 있다.
<표 1>
연구대상의 일반적 특성
| 구분 | 학생 수(명) | 비율(%) | |
|---|---|---|---|
| 성별 | 남 | 53 | 70.7 |
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| 여 | 22 | 29.3 | |
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| 전체 | 75 | 100.0 | |
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| 단과대학 | A | 57 | 76.0 |
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| B | 17 | 22.7 | |
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| C | 1 | 1.3 | |
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| 전체 | 75 | 100.0 | |
‘인문학 첫걸음’은 인문학적 사고를 바탕으로 다양한 자료를 비판적으로 해석하고, 이를 통해 자기 관점을 형성하는 것을 목표로 하는 교양 교과목이다. 글쓰기와 토론을 중심으로 사고의 다양성을 확장하도록 설계되어 있으며, 수업은 강의, 토론 중심의 학습으로 운영된다. 특히 생성형 AI 도구(chat GPT 등)의 활용에 대한 내용이 명시되어 있어, 학습자가 동시대 기술 환경을 인문학적 사고의 관점으로 해석해야 한다는 교육적 방향을 제시하고 있다. 이러한 교과의 구조적 특성은 AI 기술의 윤리성, 저작권, 출처 표기 등의 문제를 논의할 필요성을 자연스럽게 도출하며, 이에 따라 비교과 프로그램의 주제를 ‘AI 윤리와 비판적 글쓰기’로 설정하는 것이 내용상으로 타당함을 확인할 수 있다.
연계된 비교과 프로그램 ‘AI 저작권과 비판적 글쓰기’는 교과 수업에 형성된 인문학적 사고 틀을 AI 활용 맥락에 확장하는 학습으로 구성되었다. 프로그램은 AI 활용 글쓰기의 책임성, AI 생성물의 저작권 문제 등 실생활에서 발생하는 윤리 쟁점을 중심으로 사례 분석, 실습을 포함하여 운영되었다. 특히 학생들은 출처 표기, 창작물의 윤리성 등을 판단해 보는 활동을 수행하며 AI 윤리에 대한 인식 및 이해를 학습하였다.
이와 같이 교과-비교과 통합 운영은 교과에서 강조하는 비판적 성찰과 글쓰기 역량이 AI 활용 맥락에서 어떻게 적용되는지를 확인할 수 있게 하는 교육적 구조이다. 그리고 두 프로그램은 내용이나 방법적 측면에서 긴밀히 연결되어 상호 보완적으로 운영되었다. 이러한 구성은 학생들의 AI 인식 변화를 검증하기 위한 연구 목적에도 적합한 환경을 형성했다.
3.2. 연구절차
본 연구는 교양 수업과 연계된 AI 비교과 프로그램 참여 학생의 사전⋅사후 활동지를 중심으로 분석하였다. 비교과 학습 이전에 사전 활동지를 작성하게 하고, 오리엔테이션과 강의 후 사후 활동지를 제출하도록 하여, 프로그램 내용에 대한 인식 변화를 확인하였다.
사전 단계에서 학습자는 AI 사용 경험, 과제 제출 태도, 편리성 인식, 사용 불안, 창의성 고민을 기록하였다. 이후 비교과 프로그램에서는 표절의 범위와 출처 및 인용 표기, 창의성 유지 전략 등을 실생활 사례 중심으로 제시하였다. 이후 사후 단계에서는 기억에 남는 사례, 태도 변화, 준수할 윤리 기준, 창의성 구현 방안을 기술하도록 하여 경험과 이해, 실천 전략의 전이를 포착하도록 설계하였다. 이런 절차는 단순 만족도 조사가 아닌 내용 인식의 구조적 변화를 추적한다는 점에서 의의가 있다.
3.3. 자료분석
AI 글쓰기 관련 내용 인식도의 변화를 정량 및 정성적으로 파악하기 위해 의미연결망 분석을 적용하였다. 활동지 텍스트는 정제(띄어쓰기 및 오탈자 보정, 동의어 통합, 불용어 제거)를 거쳐 NetMiner 기반 의미연결망으로 구축하였다. 자세한 연구 절차는 <표 2>의 내용과 같다.
<표 2>
연구절차 개요
핵심 해석 지표는 (1) 연결 중심성(직접 연결된 단어의 수), (2) 매개 중심성(경로 매개 정도), (3) 고유벡터(위세) 중심성(영향력 있는 이웃과의 연결 가중)이다. 상위 40개 키워드를 주요 분석 단위로 삼아 사전⋅사후의 빈도 및 유사성, 단어 순위, 네트워크 구조를 비교하였다.
추가로 Google Colab(Python 3.0)에서 Louvain 커뮤니티 탐색을 수행하여 군집(주제) 구조를 확인하였다. 시각화는 노드 크기(차수 중심성), 색(군집), 엣지 두께(연결 강도)를 반영하여 핵심 개념의 응집/분산을 직관적으로 점검하였다. 이러한 복합 분석은 단순 빈도 비교를 넘어 개념 간 관계망의 재편을 확인하는 데 목적이 있다.
4. 연구결과
4.1. 핵심 주제어의 빈도 및 변화
<표 3>, <표 4>, [그림 1]을 보면 사전 활동지의 전체 단어 수는 271개, 사후는 221개로 감소하였고, 단어 빈도는 1,318회에서 1,072회로 줄었다. 이는 비교과 활동을 거치며 핵심 주제어 중심의 응축이 이루어진 결과로 해석할 수 있다.
<표 3>
사전-사후 활동지 상위 40개 단어 빈도
<표 4>
사전-사후 활동지 공통 단어 목록
상위 40개 단어 기준으로 보면, 사전에는 ‘생각’(104회), ‘글’(81회), ‘사용’(76회), ‘과제’(56회), ‘작성’(44회), ‘정보’(38회)가 빈도 상위였고, 사후에는 ‘사용’(95회), ‘생각’(86회), ‘표절’(64회), ‘글’(64회), ‘출처’(57회), ‘활용’(36회)이 상위에 위치하였다. 상위 40개 중 19개가 공통으로 유지되었고, 전체 단어 수준에서는 94개가 공통으로 사용되었다.
유사성⋅순위 지표 역시 이러한 경향을 뒷받침한다. Jaccard Index는 전체 단어 기준 0.236, 상위 40개 기준 0.311로 나타나, 전체적으로는 단어 구성이 변화했으나 빈도 상위 단어군의 연속성은 상대적으로 유지되었다. Spearman 순위상관은 전체 단어 기준 ρ=0.580 (p<.001)로 중간 정도의 양의 상관, 상위 40개 기준 ρ=0.773 (p<.001)으로 강한 양의 상관이 나타났다. 즉, 학습자들이 사용하는 어휘의 폭은 변화가 있었으나 핵심 단어군의 경우 순위 의 변동이 적다는 것을 확인할 수 있다.
<표 5>에서 단어 증감 분석에서는 ‘출처’(+57), ‘표절’(+41), ‘사용’(+19), ‘활용’(+18), ‘기억/도구/인용’(각 +15), ‘의존’(+13), ‘사례/처리’(각 +11)가 크게 증가한 반면, ‘과제’(-36), ‘작성’(-31), ‘자료’(-30), ‘걱정’(-26), ‘정보’(-25), ‘조사’(-24), ‘제출/용도’(각 -19), ‘생각’(-18), ‘정리’(-18)는 감소하였다.
<표 5>
상위 10개 단어 기준 변화
이를 주제 테마로 묶어보면 <표 6>과 같다. ‘윤리와 인용(출처, 표절, 인용, 의존)’은 +525%, ‘활용 및 도구(사용, 활용, 도구, 처리)’는 +66% 증가한 반면, ‘불안, 과제(과제, 작성, 자료, 걱정, 조사, 제출, 정리)’는 -81% 감소하였다. 이 결과는 학습자의 인식 구조가 과제 중심⋅불안 중심에서 윤리적 고려 및 활용 중심으로 전환되었음을 보여준다. 이는 ‘사용 가능 여부에 대한 불확실성’에서 ‘책임 있는 활용 방식 탐색’으로의 전환을 의미한다.
<표 6>
특성에 따른 주요 키워드 테마
| 구분 | 테마 | 내용 | 사전 | 사후 | 차이 | 변화율 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 윤리⋅인용 | ‘출처’, ‘표절’, ‘인용’, ‘의존’ | 23 | 149 | 126 | 525.00 |
|
|
||||||
| 2 | 활용⋅도구 | ‘사용’, ‘활용’, ‘도구’, ‘처리’ | 94 | 157 | 63 | 66.31 |
|
|
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| 3 | 불안⋅과제 | ‘과제’, ‘작성’, ‘자료’, ‘걱정’, ‘조사’, ‘제출’, ‘정리’ | 227 | 43 | -184 | -80.70 |
이러한 정량적 변화가 실제 학생들의 서술에서 어떻게 나타났는지를 확인해 보면 다음과 같다. 먼저, ‘출처’의 증가는 AI 생성물 사용 시 인용 방식과 그 중요성을 생각하는 방법으로 확장되었다. 예를 들어 일부학생은 “AI로 생성한 글에 출처를 남겨야 한다는 것을 알게 되었다.”, “AI가 작성한 문장을 그대로 사용하는 게 아닌 출처를 명확히 표시해야 문제가 생기지 않는다는 것을 알게 되었다.”,”AI가 만들어준 답변이라 출처를 적을 필요가 없는 줄 알았는데 아니었다.”와 같이 기술하였다. 이는 AI 활용 글쓰기의 저작권의 인식을 심어주고 글쓰기에서 출처 표기를 기본 원리로 이해하게 된 변화로 해석할 수 있다.
‘표절’의 증가 또한 표절이라는 것에 대해서 걱정만 하는 것이 아닌 개념에 대한 재인식과 성찰을 담고 있음을 보여준다. “지금보다 더 상세하게 AI에게 물어보고 표절을 조금 더 신경을 써서 사용해야겠다,”,”AI 글쓰기 도구를 활용해도 좋으나 AI가 작성한 글을 그대로 옮겨적으면 표절의 위험성이 있기 때문에 참고만 해야 한다.”,”표절은 학술적 진실성을 해치는 심각한 윤리적 문제이며 AI를 이용하여 글을 쓸 때 표절 가능성이 높으므로 주의해야 한다.”라는 답변을 볼 때, 단순 기술적 이슈를 넘어, 표절 위험성 및 윤리적 책임에 대한 인식이 확대된 것으로 해석된다.
또한 ‘활용’의 경우 사전 활동지에서는 그저 과제를 끝내기 위한 도구적 사용의 의미로 쓰였으나, “ AI가 활용도가 높지만 다른 면으로는 좋지 않다는 점을 알았다.”,”출처를 명확히 밝혀야하고 따옴표를 넣어 인용을 확실시하는 등 AI를 활용할 때 해야 하는 것을 좀 더 세부적으로 알게 된 것 같다.”, “양날의 검, 적정량의 활용은 글의 질을 높여주지만, 과도한 AI 의존은 표절을 초래한다.”, “AI를 의도에 맞게 사용할 수만 있다면 적극적으로 활용하는게 좋을 것 같다고 생각하게 되었다.”와 같은 답변을 하였다. 이는 도구의 활용에 대해서 좀 더 생각이 심화되고, 능동적으로 활용하는 등 인식의 전환이 확인되었다.
이처럼 정량 분석에서 확인된 단어 빈도와 중심성 변화는 학생들의 실제 서술에서도 일관되게 나타났으며, 학습자의 인식 구조가 윤리적 고려와 자기 주도적 활용 중심으로 옮겨간 것을 질적으로도 확인할 수 있었다.
4.2. 네트워크 연결성 비교
<표 7>의 사전 네트워크는 일부 핵심 단어인‘글’, ‘사용’, ‘과제’ 주변으로 연결이 집중되어 편중된 구조와 균등(높은 Gini)한 형태를 띄었다(노드 271, 엣지 100). 사후에는 노드 수가 221로 감소했으나, 엣지의 가중치가 강화되면서 핵심 단어 중심으로 응집되었다. 평균 차수는 감소했으나, ‘글⋅사용⋅활용⋅표절⋅참고’ 등의 고유벡터 중심성은 상승하여 네트워크 중심성의 일부 재편과 현상 유지가 동시에 관찰되었다.
<표 7>
사전-사후 상위 40개 단어 중심성 비교
[그림 2]와 [그림 3]을 세부적으로 보면, 사전 네트워크의 주요 연결 키워드(‘개인’, ‘공부’, ‘과제’, ‘작성’, ‘내용’, ‘생각’)는 사후에는 중심성이 약해져 주변으로 흩어졌고, 반면 ‘글’, ‘사용’, ‘활용’, ‘표절’, ‘참고’와 같은 축의 단어들이 주요 노드로 부상하였다. 시각적으로도 사전 네트워크의 모형은 퍼진 구조와 외곽 노드가 많은 분산 구조였으나, 사후 네트워크에서는 핵심 개념을 중심으로 응집이 강화되었다. 요컨대 단어 수⋅연결 수는 감소했지만, 중심성 지표 상승과 네트워크 응집도 증가를 근거로, 핵심 단어 중심의 연결망이 강화된 것으로 해석된다. 이는 결과적으로 교육을 통해 핵심 개념 이해 및 적용이 내면화된 것으로 해석될 수 있다.
4.3. 프로그램 목표와 활동지 문항의 정합성
본 비교과의 목표는 AI 글쓰기 도구를 윤리적으로 적절히 활용하면서, 창의적 자기표현 역량을 강화하는 데 있었다. 사전 활동지는 초기 상태(AI 사용 경험, 과제 제출 태도, 편리성 인식, 불안, 창의성 고민)를, 사후 활동지는 변화 양상(기억에 남는 사례, 태도 변화, 윤리지침, 창의성 유지 방안)을 관찰할 수 있도록 구성되었다.
문항 간 대응은 <표 8>과 같다. 첫 번째 문항은 사전에서 사용 경험, 사후에서는 기억에 남는 사례를 물어 생성형 AI사용에 관한 전반적인 질문을 하였다. 두 번째 문항은 태도 변화에 관련된 질문을 하였으며, 세 번째 문항에서는 편의성 관련 질문을 하였다. 네 번째 문항과 다섯 번째 문항은 창의성 관련 문항으로 문항과의 연계성 있게 구성하였다. 결과적으로 초기 활용 경험 및 사례, 학습 전 불안, 윤리적 고려 등의 주제를 구체적 전략을 통해 전이를 확인할 수 있었다. 이는 앞선 핵심 주제어의 빈도 및 변화 및 네트워크 연결성 비교 결과와 같이‘윤리와 인용’ 급증, ‘활용 및 도구’ 확장, ‘불안, 과제’ 영역에서 두드러진 축소와 일관된 모습을 띄었다. 즉, 문항 설계가 프로그램 목표를 효과적으로 반영하여 학습자 변화 추적에 유효하게 작동했다는 것을 반증하고 있다. 또한 이는 프로그램 목표인 윤리적⋅효율적 활용과 창의적 자기표현 강화가 문항 수준에서 실증적으로 반영되었음을 보여준다.
<표 8>
프로그램 사전 사후 활동지 문항 및 주제
분석 결과를 종합하면, 비교과 프로그램 참여 이전 학생들은 AI 활용을 주로 과제 해결의 도구로만 사용하였으나, 비교과 프로그램 참여 이후에는 윤리적 책임, 효율적 활용, 창의적 자기표현 등 보다 고차원적으로 사고가 확장되었음을 확인할 수 있었다. 특히, 표절의 범위와 기준을 학습하는 과정에서 학생들은 AI 창작물의 저작권에 대해서 알게 되었으며, 책임 있는 활용의 필요성을 자각하는 태도 변화가 나타났다. 그리고 AI가 작성한 창작물에 과도하게 의지하지 않고 본인만의 창의성 등을 유지하기 위해서 자기 언어를 사용해야겠다는 경각심이 형성되어 학습자의 글쓰기 주체성이 강화되는 효과도 있었다. 더불어 이 과정에서 윤리적 민감성이 증가하였고, 계속해서 동반되는 과제에 대한 불안 또한 활용법을 알면서 줄어드는 경향이 나타났다.
아울러 활동지 문항은 AI 윤리교육과 인식 연구에서 일반적으로 사용하는 개념 틀을 기반으로 설계되어, 학습자의 인식 변화를 효과적으로 포착할 수 있었다. 그리고 프로그램의 목표와 학습자의 응답이 높은 정합성을 보였다.
따라서 본 프로그램은 학습자들의 AI 활용 인식을 단순 기능적 차원에서 윤리 및 활용 중심의 실천적 태도로 전환하는 데 의미 있는 기여를 한 것으로 평가할 수 있다.
5. 결론 및 제언
본 연구는 교과-비교과 연계 활동이 학생들의 생성형 AI를 활용한 글쓰기 인식과 활용 태도 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 사전 단계에서는 AI 도구 사용에 대한 불확실성과 과제 해결을 위한 도구적 활용 인식이 주로 나타났다. 그러나 사전⋅사후 중심성 비교 결과에서 윤리 관련 키워드의 영향력이 상승하여 윤리적 성찰이 증가한 것으로 판단된다. 또한, 단어 빈도, 유사성, 순위상관, 네트워크 중심성 및 군집분석 모두 이러한 인식의 재편과 의미망의 응축을 일관되게 보여주었다.
교과-비교과 연계 활동으로 실시한 AI윤리교육 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 사전-사후 활동지를 활용하였으며, 그 주요 결과는 다음과 같다. 단어 사용의 변화 양상을 살펴보았을 때 사전 271개, 사후 221개로 단어의 수가 감소하였으며, 빈도의 합 또한 1318회에서 1072회로 줄어들었다. 이는 학생들이 활동을 통해 핵심 주제어 중심으로 사용 단어가 응축된 결과라고 할 수 있다. 또한 상위 40개 단어를 기준으로 유사성 지표와 순위 상관을 보면 Jaccard Index는 0.31, Spearman 순위 지수는 ρ=0.773 (p<.001)로 나타났다. 이는 전체적으로 단어 사용이 변화했으나 핵심 단어군의 순위는 비교적 일관적으로 유지되었다고 해석할 수 있다. 그리고 단어 기준 변화도 ‘윤리’, ‘인용’ 관련 단어는 급격하게 상승하였으나, 불안 과제 중심 단어는 감소하였는데, 이는 학생들의 불안 및 과제 중심 인식이 비교과 프로그램의 영향을 받아 완화된 것으로 해석된다. 그리고 네트워크 연결성을 비교 분석한 결과 사전 활동지의 네트워크는 일부 핵심 단어 ‘글’, ‘사용’, ‘과제’ 등의 연결이 집중되어 노드 간에 연결이 제한적이었고 높은 Gini계수를 보였으나, 사후 네트워크에서는 노드수가 감소하고, 엣지의 Weight가 강화되어 핵심 단어 중심의 연결망으로 응축된 것을 관찰할 수 있었다. 즉, 핵심 단어를 중심으로 네트워크 중심성 수치는 감소했으나 핵심 단어는 여전히 주요한 위치를 차지하였다. 세부적으로 보면 ‘개인’, ‘공부’, ‘과제’, ‘작성’ 등 학습 전 연결 키워드는 사후에서는 ‘글’, ‘사용’, ‘활용’, ‘표절’, ‘참고’, 등의 글쓰기 윤리와 활용 등의 키워드 중심으로 연결망이 이루어졌다. 이는 그저 과제를 수행하는 뜻의 단어 네트워크 중심에서 핵심 개념 중심으로 변경되게 영향을 줬다고 볼 수 있다.
이러한 형태는 네트워크 모형의 구조에서도 일관되게 확인되었다. 사전 활동지의 네트워크는 과제 수행 단어 중심으로 다소 분산된 구조를 보였다. 또한 군집도 비교적 분산이 되어있었다. 반면 사후 네트워크는 핵심 개념 중심으로 연결망이 좀 더 집중되었고 주변부 노드도 줄어든 것을 알 수 있었다. 즉, 핵심 단어와 주변 단어 간의 연결이 강화되어 중심 단어가 영향력이 더 커진 것으로 해석할 수 있다. 즉, 단어 수와 연결 수는 감소했으나, 중심성 지표와 응집도 증가를 통해 핵심 개념 중심으로 구조가 재편된 것으로 나타났다.
마지막으로, 이러한 영향력을 확인할 수 있는 도구로 활용된 활동지의 경우 학생들의 생성형 AI 글쓰기 인식 및 태도 변화와 높은 정합성을 보였다. 사전활동지의 초기 경험, 태도, 창의성 고민이 사후 활동지에서 윤리적 고려, 활용 중심 사고, 창의적 자기 표현의 형태로 전환이 되었는데 이는 윤리, 인용 관련 키워드 증가, AI 활용 및 도구 관련 키워드, 창의성 관련 키워드 유지라는 연구결과와 일치한다. 즉, 활동지 문항별 응답 분석을 통해 학습자들의 사고 흐름을 추적할 수 있었으며, 이는 비교과 프로그램이 단순한 체험이 아니라 구체적인 학습 성과로 이어질 수 있음을 확인시켜 주었다.
이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 제언을 제시할 수 있다. 첫째, AI 활용 교육은 단기적 인식 변화에 그치지 않고, 지속적으로 정규 교과와 연계하여 운영하는 것이 필요하다. 비교과 프로그램에서 형성된 태도와 가치가 교과 학습 속에서 지속적으로 재확인되고 강화될 때, 학생들의 역량은 강화되고 학습 목표를 달성하기에 효과적일 것이다. 둘째, 본 연구에서처럼 활동지를 활용한 사전-사후 분석은 프로그램의 효과성을 객관적으로 검증하는 유용한 방법으로 다양한 교육적 맥락에 적용이 가능하다. 다만 본 연구는 M대학에 한정된 분석 결과이므로 연구 결과를 일반화하기에는 한계가 있다. 그렇기에 향후 연구에서는 다수의 대학을 포함한 확장적 검증을 통해 외적 타당성을 높이고 설계 단계에서 교수자 피드백, 학습자 인터뷰 등을 함께 수집하여 교과-비교과 연계 모델의 교육적 효과를 보다 체계적이고 입체적으로 확인할 필요가 있다. 따라서 향후 AI 글쓰기 교육은 기술적 기능 습득뿐 아니라 윤리적 책임과 활용 맥락을 포괄하는 방향으로 설계될 필요가 있으며, 교과-비교과의 연계적 접근을 통해 학생들의 균형 잡힌 AI 활용 역량을 지원하는 체계 구축이 필요할 것이다. 그렇기에 향후 학생 개별 수준의 응답을 분석할 경우, 집단 내 이질성 및 수용 유형의 차이를 보다 정교하게 파악할 수 있어 교육적 처방의 정확성이 높아질 것으로 기대된다. 더불어 단어 분석 결과를 기반으로 포커스 그룹 인터뷰를 병행할 경우, 학습자 간 차이와 맥락적 요인을 보다 심층적으로 규명할 수 있다. 이러한 다층적 분석 접근은 프로그램의 개선 방향을 구체화하고 학습자 맞춤형 지원 전략을 수립하는 데 중요한 시사점을 제공할 것이다.
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