다차원적 생성형 AI 의존성 척도(M-GAIDS)의 개발과 타당화
Development and Validation of the Multidimensional Generative AI Dependence Scale (M-GAIDS)
이화선(성균관대학교)
30권 1호, 111~124쪽
초록
이 연구의 목적은 생성형 AI 활용이 다양한 영역으로 확장되며 일상화되어가는 환경에서, 사용자의 의존 양상을 단일 차원이 아닌 다차원적 구조로 개념화하고 이를 측정할 수 있는 다차원적 생성형 AI 의존성 척도(M-GAIDS)를 개발 및 타당화하는 데 있다. 이를 위해 LLM 의존성 관련 선행 연구와 기존 AI 과의존 척도를 토대로 초기 문항을 구성하였으며, 대학생을 대상으로 수집한 자료를 활용해 타당화 절차를 수행하였다. 분석 결과, M-GAIDS는 인지적 판단 의존, 작업 효율 의존, 습관화 의존, 정서적 관계 의존의 네 가지 요인이 도출되었으며, 각 요인은 적절한 요인부하량과 높은 내적 일관성을 보였다. 또한 확인적 요인분석 결과, 모형 적합도 지수는 수용 가능한 기준을 충족하여 척도의 구조적 타당성이 확인되었다. 이 연구는 생성형 AI 의존을 단순한 과사용이나 중독 개념이 아닌, 인지적·행동적·정서적 차원이 결합된 다차원적 의존 현상으로 제시함으로써, 인간-AI 상호작용 연구 및 교육 현장에서 생성형 AI 활용의 질적 양상을 정밀하게 진단할 수 있는 기반을 제공한다.
Abstract
This study aimed to develop and validate the Multidimensional Generative AI Dependence Scale (M-GAIDS), conceptualizing users’ reliance on generative AI as a multidimensional construct rather than a single dimension. Based on prior research on LLM dependence and existing measures of problematic or overdependent AI use, an initial item pool was developed and validated using survey data from university students. The results yielded a four-factor scale comprising cognitive decision reliance, work-efficiency reliance, habitual reliance, and emotional-relational reliance, with satisfactory factor loadings and internal consistency; confirmatory factor analysis further supported its structural validity. By framing generative AI dependence as a phenomenon encompassing cognitive, behavioral, and emotional dimensions, this study provides an assessment tool and a refined framework for examining qualitative patterns of generative AI use in human-AI interaction research and educational contexts.
- 발행기관:
- 한국정보교육학회
- 분류:
- 컴퓨터교육학