A Study on Factors Influencing Expectations for Education Utilizing Image-Generating AI: The Moderating Effect of the Digital Divide

Kyunghwa Hwang; Xinrui Huang; Feng Gao; Ohbyung Kwon

doi:10.13088/jiis.2025.31.1.233

A Study on Factors Influencing Expectations for Education Utilizing Image-Generating AI: The Moderating Effect of the Digital Divide

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이미지 생성형AI 활용 교육의 기대감에 영향을 미치는 요인 연구: 정보격차 요인의 조절효과

Type: Academic journal

Author: Kyunghwa Hwang (경희대학교) Xinrui Huang (경희대학교) Feng Gao (경희대학교) Ohbyung Kwon (경희대학교)

Journal: Korea Intelligent Information Systems Society Journal of Intelligence and Information Systems Vol.31 No.1 KCI Accredited Journals

Published: 2025.3

Pages: 233 - 253 (21page)

DOI: 10.13088/jiis.2025.31.1.233

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A Study on Factors Influencing Expectations for Education Utilizing Image-Generating AI: The Moderating Effect of the Digital Divide

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The phenomena of aging and regional depopulation have emerged as critical societal challenges in South Korea, with the digital divide—stemming from disparities in information access between urban and rural areas and generational differences in information technology utilization—expected to deepen. Concurrently, Generative Artificial Intelligence (Generative AI) has been recognized as a transformative technology capable of democratizing creative processes across various domains, including art, design, and content creation. Its potential to mitigate economic inequality and broaden social opportunities has garnered significant academic and policy interest. However, limited research has examined the extent to which digital divide factors influence the impact of Generative AI experiences on economic expectations and cultural engagement. The present study aims to identify the key determinants of learning effectiveness in educational programs utilizing Text-to-Image (T2I) Generative AI and to empirically investigate the moderating role of the digital divide. Specifically, this study (1) examines the influence of Generative AI education on learning outcomes via learners’ self-efficacy and (2) explores whether digital divide factors, such as age and geographic location, exert a moderating effect on this relationship. To achieve these objectives, a mixed-methods approach combining experimental research and survey analysis is employed to comprehensively assess the effectiveness of AI education. Additionally, the study evaluates the impact of Generative AI’s information quality and system quality on learners’ sense of achievement and emotional engagement. The findings contribute to the academic discourse on AI education by elucidating pathways through which AI training can serve as a mechanism for reducing economic disparities. Furthermore, the study offers insights into the design of effective AI education programs and policy recommendations for equitable technology dissemination. By delineating strategies for the effective provision of Text-to-Image Generative AI education to populations affected by the digital divide, this research proposes a framework for fostering the inclusive and sustainable adoption of AI technologies.

고령화와 지방소멸 현상 등은 한국 사회의 주된 문제점으로 주목받고 있으며, 정보의 도농 간 차이와 연령별 정보기술 활용 차이로 인한 정보격차 문제가 더욱 심화할 것이다. 한편, 생성형AI(Generative AI)는 예술, 디자인, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 창작의 민주화를 촉진할 수 있는 기술로 주목받고 있으며, 특히 경제적 불평등 완화 및 사회적 기회 확대에 기여할 가능성이 있다. 그러나 생성형AI 체험이 경제적기대감 및 문화예술향유기대감에 미치는 영향에 정보격차 요인이 어떻게 작용하는지는 거의 연구된 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 이미지 생성형AI 활용 교육의 기대감을 결정짓는 주요 요인을 분석하고, 정보격차가 이에 미치는 조절 효과를 실증하는 것이다. 본 연구는 (1) 이미지 생성형AI 교육이 학습자의 자기효능감을 통해 학습성과(경제적 기대감 및 문화예술 향유 기대감)간의 관계를 분석하고, (2) 연령대와 같은 디지털 격차 요인이 이 관계에서 조절 효과를 가지는지를 검토한다. 이를 위해 실험적 연구와 설문조사를 병행하여 AI 교육의 효과를 다각도로 분석하며, 생성형AI의 정보 품질 및 시스템 품질이 학습자의 성취감과 정서적 상태에 미치는 영향을 평가한다. 연구 결과는 AI 교육이 경제적 불평등 완화에 기여할 수 있는 방안을 탐색하는 데 기여하며, 효과적인 AI 교육설계 및 정책적 시사점을 제시하는 데 활용될 수 있다. 특히, 디지털 격차가 존재하는 학습자들에게 이미지 생성형AI 교육을 효과적으로 제공하는 방법을 도출함으로써, AI 기술이 포용적이고 지속 가능한 방식으로 활용될 수 있도록 하는 전략적 방향을 제안한다.

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1. 서론
2. 이론적 배경
1. 서론
3. 방법
2. 이론적 배경
4. 결과
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5. 토의 및 결론
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