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AI반도체 교육을 위한 학생들의 인식 및 학습 지속 의사에 미치는 영향 요인 분석 (Analysis of Factors Influencing Students' Perception and Intention to Continue Learning for AI semiconductor Education)

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최초등록일 2025.05.07 최종저작일 2024.09
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AI반도체 교육을 위한 학생들의 인식 및 학습 지속 의사에 미치는 영향 요인 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국에듀테인먼트학회
    · 수록지 정보 : 에듀테인먼트연구 / 6권 / 3호 / 1 ~ 15페이지
    · 저자명 : 백수진

    초록

    AI반도체 분야의 고급 인력 육성이 중요한 상황에서 고급인력의 성장체제에 대한 이해를 높이기 위해서는 명확한 이론적 틀을 이해하고 학생들의 인식과 학습 지속 의사에 미치는 요인들을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 AI시스템반도체학 학생들을 대상으로 AI와 AI반도체에 대한 인식을 분석하고, 학습 지속 의사가 어떤 요인의 영향을 받는지 파악하였다. 영향 요인들을 검증하기 위해 기술수용모델을 기반으로 외부 변수를 추가하여 연구모형 설정하고, 9가지 가설을 세워 요인들 간의 상관관계를 검증하였다. 연구 결과로는 AI와 AI반도체 인식이 개인의 혁신성, 자기효능감에 유의한 영향을 미치며, 개인의 혁신성이 자기효능감, 인지된 사용의 유용성에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 개인의 혁신성, 인지된 사용의 유용성, 자기효능감 순으로 학습지속의사에 중요한 요인임을 파악할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 최근 확대 및 운영되고 있는 AI반도체 분야 학과 학생들의 지속적인 학습의 효과 증진을 위한 교육과정 설계 및 방향성 설정에 시사점을 제언한다.

    영어초록

    In a situation where nurturing high-skilled human resources in the AI ​​semiconductor field is important, in order to improve understanding of the growth system of high-skilled human resources, it is necessary to understand a clear theoretical framework and analyze factors that affect students' perception and intention to continue learning. This study analyzed the perception of AI and AI semiconductors among AI system semiconductor students and identified what factors influenced their intention to continue learning. To verify the influencing factors, a research model was set up by adding external variables based on the technology acceptance model, and nine hypotheses were established to verify the correlation between factors. The research results showed that awareness of AI and AI semiconductors had a significant impact on an individual's innovativeness and self-efficacy, and that an individual's innovativeness was a factor affecting self-efficacy and perceived usefulness of use. In addition, it was found that individual innovativeness, perceived usefulness of use, and self-efficacy were important factors in the intention to continue learning. Based on these research results, we suggest implications for curriculum design and direction setting to improve the effectiveness of continuous learning for students in the recently expanded and operated AI semiconductor field.

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