Key points are not available for this paper at this time.
서론 현재 시대는 인공지능의 발전과 생성적 AI 도구들이 개인의 인지 과제 참여 방식을 어떻게 변화시켰는지를 목격하였습니다. 이는 AI 지원 환경에서 인간 메타인지의 역할에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 전통적인 메타인지 이론은 사람들이 자신의 인지 과정을 어떻게 모니터링하고 조절하며 평가하는지를 광범위하게 조사하였지만, 이는 인간의 학습 맥락에만 해당하며 인지가 AI와 부분적으로 공유될 때 메타인지적 인식을 충분히 포착하지 못합니다. 맥락 특화 측정 도구의 부재는 연구자들이 다양한 작업에서 개인이 AI와 어떻게 의식적으로 상호작용하는지를 체계적으로 조사하는 데 제한을 둡니다. 이러한 간극을 해소하기 위해 본 연구는 GPT 지원 메타인지 인식을 측정하기 위해 설계된 심리측정 도구를 개발하고 검증합니다. 방법론 다단계 척도 개발 절차를 사용하여 고전 메타인지 이론에 기반하여 항목을 생성하였고, AI 매개 인지 맥락에 맞게 조정하였습니다. 이 척도는 전문가 내용 검증, 탐색적 요인 분석(EFA), 확증적 요인 분석(CFA) 및 개별 샘플을 사용한 신뢰도 및 구성 유효성 평가를 통해 평가되었습니다. 결과 EFA는 처음에 GPT 지원 메타인지 인식의 서로 관련된 차원을 나타내는 23개 항목으로 구성된 삼요인 구조를 확인했습니다. 그러나 후속 CFA 및 유효성 assessments는 두 요인 간의 상당한 중복이 있음을 나타내어, 우수한 구성 유효성과 간결성을 갖춘 개정된 이요인 모델로 이어졌습니다. 전체 척도는 강한 내부 일관성을 보여주었습니다. 논의 연구 결과는 GPT 지원 맥락에서 메타인지 인식이 전통적인 인간 메타인지 모델을 넘어서는 측정 가능한 인지 구성임을 시사합니다. 제안된 척도는 의식적인 AI 사용과 수동적인 AI 사용을 조사하고, AI 지원 학습에서 인지 조절을 이해하며 책임 있는 AI 통합과 관련된 교육 및 정책 논의에 도움을 주는 기초 도구를 제공합니다. 결론 검증된 측정 프레임워크를 제안함으로써, 본 연구는 생성적 AI 시대의 인간-AI 인지 상호작용 및 메타인지적 조절에 대한 연구에 기여하며, SDG 목표 3, 4 및 9를 지원합니다.
Varghese 외 (Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.