취업 준비생이 바라본 AI 면접 도구: Q-방법론을 통한 심층 분석 = Understanding AI Interview Tools Through Job Seekers’ Eyes: An In-Depth Q Methodology Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 취업 준비생들이 AI 면접 학습 도구에 대해 가지는 인식을 파악하고, 보다 효과적인 도구 개발 방안을 모색 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다양한 학습 배경을 가진 대학생들의 의견을 Q-방법론을 통해 심층적으로 분석하였다. 연구 결과, AI 면접 학습 도구에 대한 인식은 네 가지 유형으로 나뉘었다. 첫 번째 그룹(G1)은 AI 도구의 한계를 인식하면 서도 편안함과 심리적 안정을 중시하는 그룹이다. 두 번째 그룹(G2)은 제공하는 정보와 피드백의 신뢰도가 부족하며, AI 기술에 대한 친숙도가 낮은 그룹이다. 세 번째 그룹(G3)은 전반적인 기술 성능에 회의적이고, 명확한 검증을 필요로 하는 엔지니어 그룹이다. 네 번째 그룹(G4)은 기술의 실제 사용 가능성과 한계를 동시에 인식하여, 학습을 통해 자신만을 위한 면접관처럼 활용하려는 그룹이다. 연구를 통해 AI 면접 학습 도구의 장점으로 시간과 장소의 제약 없이 접근성이 높고, 맞춤형 피드백과 다양한 조건 설정이 가능하다는 점이 확인되었다. 반면, 자연스러움 부족, 비언어적 표현 개선의 한계, 창의적인 질문 제시의 한계 등이 지적되었고, 일부 사용자들은 도구의 신뢰성과 정확도에 의구심을 가지고 있었다. 따라 서 본 연구는 AI 면접 학습 도구의 개발 및 개선 방향에 중요한 시사점을 제공하며, 사용자들의 불편함과 한계를 극복하 고, 신뢰할 수 있는 피드백과 자연스러운 상호작용을 제공하는 도구로 발전시키기 위한 노력이 필요함을 강조한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to understand job seekers’ perceptions of AI interview training tools and explore effective development strategies. To achieve this, opinions of college students with diverse educational backgrounds were analyzed using Q-methodology. The findings revealed four types of perceptions. The first group (G1) is a group that values comfort and psychological stability while recognizing the limitations of AI tools. The second group (G2) is unfamiliar with AI technology and perceives the provided information and feedback as unreliable. The third group (G3) consists of engineers skeptical of the tools’ technical performance, requiring clear validation. The fourth group (G4) recognizes both practical use and limitations, using the tools as an interview coach. The study identified key advantages of AI tools, such as high accessibility, personalized feedback, and various condition settings. However, limitations included lack of naturalness, challenges in improving non-verbal expressions, and difficulty in presenting creative questions. Some users also doubted the tools’ reliability and accuracy. Therefore, this study provides insights into developing and improving AI interview tools, emphasizing the need to overcome user discomfort and develop reliable and natural interaction tools.

참고문헌 (Reference)

• 1 한형종, "인공지능 기술 기반 교육용 도구에대한 학습자 인식에 관한 연구" 24 (24): 2363-2372, 2023
• 2 이은주 ; 윤지찬 ; 이준식 ; 박도형, "생성형 인공지능 초기 단계의 사용자경험(UX) : Q-방법론을 통해 살펴본 30-40 대 직장인의편의와 우려" 33 (33): 1-30, 2024
• 3 오인수, "구조화된 역량기반 채용면접 체계 : 이론적 고찰과 개발 사례" 4 (4): 49-75, 2002
• 4 유성훈 ; 박도형, "고객경험 개선을 위한고객여정지도 기반 Q-방법론 통합 고객경험관리 프로세스 제안 : CX-Q" 32 (32): 201-221, 2023
• 5 윤지찬 ; 박도형, "가상 인간에 대한 우리들이 원하는 모습 : Q 방법론을 기반으로한 연령대에 따른 소비자 기대 가치 분류" 24 (24): 137-159, 2023
• 6 Moran, N., "“Can AI really help me land a job?” Student reactions to the use of artificial intelligence in career preparation" 99 (99): 103-112, 2024
• 7 Sun, D., "Would ChatGPT-facilitated programming mode impact college students’ programming behaviors, performances, and perceptions? An empirical study" 21 (21): 14-, 2024
• 8 Stănică, I. C., "Virtual reality training system for improving interview performance" “Carol I” National Defence University 2 : 262-267, 2018
• 9 Rezwana, J., "Understanding user perceptions, collaborative experience and user engagement in different human-AI interaction designs for co-creative systems" 38-48, 2022
• 10 배성덕 ; 박도형, "The effect of mobile advertising platform through big data analytics : Focusing on advertising, and media characteristics" 24 (24): 37-57, 2018
• 11 Zawacki-Richter, O., "Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?" 16 (16): 1-27, 2019
• 12 Barry, J., "Seeking sustainability discourses with Q methodology" 28 (28): 337-345, 1999
• 13 Stephenson, W., "Q-methodology, interbehavioral psychology, and quantum theory" 32 (32): 235-, 1982
• 14 McKeown, B., "Q methodology (Vol. 66)" Sage publications 2013
• 15 Brown, T., "Language models are few-shot learners" 33 : 1877-1901, 2020
• 16 Fulk, H. K., "Doing more with less : Using AI-based Big Interview to combine exam preparation and interview practice" 23 (23): 2022
• 17 Watts, S., "Doing Q Methodological Research: Theory, Method & Interpretation" SAGE 2012
• 18 이승준 ; 서봉군 ; 박도형, "Development of music recommendation system based on customer sentiment analysis" 24 (24): 197-217, 2018
• 19 김건우 ; 박도형, "Design evaluation model based on consumer values : Three-step approach from product attributes, perceived attributes, to consumer values" 23 (23): 57-76, 2017
• 20 Bates, T., "Can artificial intelligence transform higher education?" 17 : 1-12, 2020
• 21 Koechling, A., "Can I show my skills? Affective responses to artificial intelligence in the recruitment process" 17 (17): 2109-2138, 2023
• 22 Hosseini, S., "Avatar-based feedback in job interview training impacts action identities and anxiety" 2024
• 23 김혜경 ; 한수미, "AI 기반 영작문 학습도구에 대한 대학생 학습자 인식 : Google Translate, Naver Papago, 그리고 Grammarly 를 중심으로" 22 (22): 90-100, 2021