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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 139 - 159 (21page)
- DOI
- 10.23839/kabe.2024.39.1.139
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[연구목적] 본 연구는 과제 및 보고서 작성에 있어 경영대학 학생들의 생성형 인공지능 사용 의도와 윤리적 정당화 메커니즘의 패턴을 이해하고 그 상대적 영향력의 크기를 질적 및 양적 방법론을 활용해 밝히고자 하였다.
[연구방법] 국내 대학 경영학 전공 학생 179명에게 온라인 설문을 통해 주관식과 객관식 응답을 받아, 의무론적, 상대주의적, 상황 윤리적, 공정성 정당화 인식 및 인공지능 사용 의도 등을 수집했다. 요인분석, 회귀분석, relative weight 분석을 수행하였다.
[연구결과] 양적 분석에서 공정성 정당화와 상대주의 정당화 인식은 생성형 인공지능 사용 의도에 유의한 양의 효과를 보였다. 의무론적 정당화와 상황 윤리 정당화에서는 유의한 효과가 관찰되지 않았다. Relative weight 분석 결과, 공정성 정당화와 상대주의 정당화가 생성형 인공지능 사용 의도에 약 80%의 주도적인 영향력을 갖는 것으로 드러났다. 질적 분석에서는 학생들의 인공지능 도입 지지, 부정행위 우려와 규제 필요, 의사소통과 학교 가이드라인 지정 요구가 있었다.
[연구의 시사점] 경영대학 내 생성형 인공지능의 윤리적 사용이 강조되는 상황에서 본 연구는 그 사용 의사에 대한 학생들의 윤리 정당화 인식을 양적 및 질적 방법을 사용해 실증 고찰한 선도적 연구이다. 이에 경영대학 내 인공지능 교육 및 윤리 문제의 시사에 대해 논했다.
[연구방법] 국내 대학 경영학 전공 학생 179명에게 온라인 설문을 통해 주관식과 객관식 응답을 받아, 의무론적, 상대주의적, 상황 윤리적, 공정성 정당화 인식 및 인공지능 사용 의도 등을 수집했다. 요인분석, 회귀분석, relative weight 분석을 수행하였다.
[연구결과] 양적 분석에서 공정성 정당화와 상대주의 정당화 인식은 생성형 인공지능 사용 의도에 유의한 양의 효과를 보였다. 의무론적 정당화와 상황 윤리 정당화에서는 유의한 효과가 관찰되지 않았다. Relative weight 분석 결과, 공정성 정당화와 상대주의 정당화가 생성형 인공지능 사용 의도에 약 80%의 주도적인 영향력을 갖는 것으로 드러났다. 질적 분석에서는 학생들의 인공지능 도입 지지, 부정행위 우려와 규제 필요, 의사소통과 학교 가이드라인 지정 요구가 있었다.
[연구의 시사점] 경영대학 내 생성형 인공지능의 윤리적 사용이 강조되는 상황에서 본 연구는 그 사용 의사에 대한 학생들의 윤리 정당화 인식을 양적 및 질적 방법을 사용해 실증 고찰한 선도적 연구이다. 이에 경영대학 내 인공지능 교육 및 윤리 문제의 시사에 대해 논했다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 시사점 및 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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