Large Language Model Usage Frequency and Self-Directed Learning Competence: Moderating of AI Literacy (SEM Analysis)

본 연구는 생성형 AI 기반 학습환경에서 대학생의 대규모 언어모델(LLM) 사용 빈도가 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대학생 201명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고, 구조방정식모형(SEM)과 부트스트래핑 기법을 활용하여 변인 간 인과관계를 검증하였다. 분석 결과, LLM 사용 빈도는 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 학업 자기효능감은 LLM 사용과 자기주도적 학습역량 간 관계에서 매개효과를 나타냈다. 반면 AI 리터러시의 조절효과는 통계적으로 유의하지 않아, 일정 수준 이상의 LLM 활용 경험을 가진 학습자에게는 조절 기능이 제한될 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 LLM 사용이 학습자의 자기효능감과 자기주도성을 강화하는 데 긍정적으로 기여할 수 있음을 보여주는 동시에, 과도한 의존으로 인한 부정적 가능성을 예방하고 비판적 AI 리터러시 교육을 병행할 필요성을 시사한다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of Digital Contents Society
Published
2025-08-31
DOI
https://doi.org/10.9728/dcs.2025.26.8.2281
Primary Topic
Diverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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Large Language Model Usage Frequency and Self-Directed Learning Competence: Moderating of AI Literacy (SEM Analysis)

Jaehee Cho, Hyun-Young Bae
Journal of Digital Contents Society
Diverse Approaches in Healthcare and Education Studies
article

Large Language Model Usage Frequency and Self-Directed Learning Competence: Moderating of AI Literacy (SEM Analysis)

Jaehee Cho, Hyun-Young Bae
article en

Abstract

본 연구는 생성형 AI 기반 학습환경에서 대학생의 대규모 언어모델(LLM) 사용 빈도가 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대학생 201명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고, 구조방정식모형(SEM)과 부트스트래핑 기법을 활용하여 변인 간 인과관계를 검증하였다. 분석 결과, LLM 사용 빈도는 학업 자기효능감과 자기주도적 학습역량에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 학업 자기효능감은 LLM 사용과 자기주도적 학습역량 간 관계에서 매개효과를 나타냈다. 반면 AI 리터러시의 조절효과는 통계적으로 유의하지 않아, 일정 수준 이상의 LLM 활용 경험을 가진 학습자에게는 조절 기능이 제한될 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 LLM 사용이 학습자의 자기효능감과 자기주도성을 강화하는 데 긍정적으로 기여할 수 있음을 보여주는 동시에, 과도한 의존으로 인한 부정적 가능성을 예방하고 비판적 AI 리터러시 교육을 병행할 필요성을 시사한다.

Journal of Digital Contents SocietyVol. 26(8)
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