원문 제목: Evaluating AI literacy of secondary students: Framework and scale development (Computers & Education, 227, 105230, 2025)
한눈에 보기
Zhong·Liu(2025)는 중등학생의 AI 리터러시를 재는 48문항 척도(AILS)를 개발·타당화했다. 척도는 AI 지식(Knowledge)·AI 정의적 태도(Affectivity)·AI 사고(Thinking)의 'KAT' 3차원 프레임워크에 기반하며, 피아제의 발생적 인식론과 블룸 분류학을 이론적 토대로 삼는다. 중국 중등학생 1,392명을 두 하위표본(720명, 672명)으로 나눠 Rasch 분석·탐색적 요인분석과 확인적 요인분석으로 검증해 양호한 신뢰도·타당도를 보고했다.
연구 질문과 설계
연구는 "중등학생의 AI 리터러시를 이론적으로 근거 있고 심리측정적으로 타당한 척도로 잴 수 있는가"를 물었다. 먼저 KAT 3차원 프레임워크를 세우고 문항을 개발한 뒤, 전체 표본 1,392명을 720명과 672명으로 무선 분할했다. 720명 자료로 Rasch 분석과 탐색적 요인분석을 통해 문항을 축소하고, 672명 자료로 확인적 요인분석을 실시해 3요인 구조를 검증했다.
핵심 결과
척도는 초기 57문항에서 전문가 검토로 56문항으로, 최종적으로 48문항으로 정련됐다. 세 요인은 AI 지식(AI 기초·AI 기술 요소·AI 기술 응용), AI 정의적 태도(AI와 인간·AI와 사회), AI 사고(공학적 설계 사고·컴퓨팅 사고)로 구성된다. 확인적 요인분석에서 3요인 구조가 확인됐고 양호한 신뢰도·타당도가 보고됐다. 저자들은 남학생이 AI 지식에서, 여학생이 AI 정의적 태도에서 상대적으로 높은 경향을 함께 보고했다.
교육 현장에 주는 의미
이 척도는 AI 리터러시를 '아는 것(지식)'으로 좁히지 않고 태도와 사고까지 함께 측정한다. AI 리터러시 수업의 사전·사후를 지식 문항만으로 재면 정의적·사고적 성장을 놓칠 수 있음을 시사한다. 다차원 구조는 교사가 목표 역량을 선택해 평가 문항을 구성할 때 참고할 수 있는 틀을 제공한다.
한계와 읽기 주의
표본이 중국 중등학생이라 국내 적용 시 문항 표현과 문화적 맥락의 조정·재타당화가 필요하다. 자기보고식 척도이므로 실제 수행이 아니라 인식·태도를 측정한다. AI 윤리·사회적 영향은 주로 '정의적 태도' 차원의 'AI와 사회'에 위치하는 것으로 보이나 정확한 배치와 구체적 신뢰도 계수(예: Cronbach's alpha, CFA 적합도 지수)는 원문에서 확인이 필요하다[확인 필요].
인용 맥락 메모
중등학생의 AI 리터러시를 이론 기반 다차원 척도로 조작화·타당화한 실증 근거로 쓸 수 있으며, AI 리터러시를 지식·태도·사고의 다차원으로 측정해야 한다는 주장의 근거가 된다.
APA 7판
Zhong, B., & Liu, X. (2025). Evaluating AI literacy of secondary students: Framework and scale development. Computers & Education, 227, 105230. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105230