예비유아교사의 인공지능 활용 수업 의도에 미치는 영향: 기대-가치-비용 이론을 중심으로 = Factors Predicting Pre-Service Early Childhood Teachers' Intentions to Teach Artificial Intelligence: A Study Based on Expectancy-Value-Cost Theory

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As Artificial Intelligence (AI) technology is increasingly being applied throughout society, its importance in primary and secondary education has been emphasized, including the introduction of AI education into regular curricula and pre-service teacher training programs. This study sought to explore the motivational factors that influence pre-service early childhood teachers' intentions to use AI in their teaching, based on a survey of 206 students majoring in early childhood education from five universities in South Korea. For this purpose, the study developed an analytical model based on the expectancy-value-cost model of motivation. The study examined the relationship between pre-service early childhood teachers' perceptions of self-efficacy, intrinsic value, utility value, and cost of effort in AI-enhanced learning and their intentions to use AI in teaching using a path analysis approach. The results showed that the intrinsic value and utility value of AI-enhanced learning are predictors of the intention to use AI in teaching. These findings suggest that the intrinsic enjoyment and interest in AI-enhanced learning, as well as the perceived utility of AI-enhanced learning for their future careers, may help motivate pre-service early childhood teachers to implement AI-enhanced instruction. Based on these findings, the study emphasizes the need to provide various opportunities for pre-service early childhood teachers to discover the intrinsic value of AI-enhanced learning during their teacher education and to enhance their understanding of the need for and utility of AI-enhanced learning. Finally, this study recognizes the limitations of interpreting results based on cross-sectional data and suggests directions for future research.

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