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      한국판 인공지능에 대한 태도 척도(ATTARI-12)의 타당화: 긍․부정 문항 방법효과에 따른 쌍요인 모형 검증 = Validation of the Korean Version of the Attitudes Toward Artificial Intelligence Scale (ATTARI-12)

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      https://www.riss.kr/link?id=A109733485

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 인공지능에 대한 태도를 인지적, 정서적, 행동적 측면에서 포괄적으로 측정하고자 Stein 등(2024)이 개발한 인공지능에 대한 태도 척도(ATTARI-12)를 국내 성인을 대상으로 타당화하였다. ATTARI-12는 세 가지 심리적 구성 요소를 반영하여 문항이 개발되었으나, 척도의 구조는 단일 요인을 이루도록 설계되었다. 본 연구에서는 원 척도를 한국어로 번안한 후, 전국의 만 19~69세 성인 남녀 223명을 대상으로 문항 분석 및 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 긍정적 표현 문항과 부정적 표현 문항이 각각 독립된 요인으로 나뉘는 2요인 구조로 나타났다. 이를 검증하기 위해 별도의 독립된 223명을 대상으로 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였다. 분석에서는 탐색적 요인분석 결과에 기반한 2요인 모형, 부정적 표현 문항의 방법효과를 반영한 쌍요인 S-1 모형, 그리고 수정지수를 사용한 수정 쌍요인 S-1 모형 간의 경쟁 모형 비교를 수행하였다. 그 결과, 구조적으로는 원 척도와 동일한 형태인 쌍요인 S-1 모형이 한국어판에서도 가장 우수한 적합도를 보였으며, 수정지수를 반영한 분석을 통해 이를 더욱 정교화한 수정 쌍요인 S-1 모형을 최종 측정 모형으로 확정하였다. 이후 수렴 타당도, 변별 타당도를 검증한 결과 모두 양호한 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구 결과의 의의와 시사점, 제한점 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
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      본 연구에서는 인공지능에 대한 태도를 인지적, 정서적, 행동적 측면에서 포괄적으로 측정하고자 Stein 등(2024)이 개발한 인공지능에 대한 태도 척도(ATTARI-12)를 국내 성인을 대상으로 타당화...

      본 연구에서는 인공지능에 대한 태도를 인지적, 정서적, 행동적 측면에서 포괄적으로 측정하고자 Stein 등(2024)이 개발한 인공지능에 대한 태도 척도(ATTARI-12)를 국내 성인을 대상으로 타당화하였다. ATTARI-12는 세 가지 심리적 구성 요소를 반영하여 문항이 개발되었으나, 척도의 구조는 단일 요인을 이루도록 설계되었다. 본 연구에서는 원 척도를 한국어로 번안한 후, 전국의 만 19~69세 성인 남녀 223명을 대상으로 문항 분석 및 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 긍정적 표현 문항과 부정적 표현 문항이 각각 독립된 요인으로 나뉘는 2요인 구조로 나타났다. 이를 검증하기 위해 별도의 독립된 223명을 대상으로 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였다. 분석에서는 탐색적 요인분석 결과에 기반한 2요인 모형, 부정적 표현 문항의 방법효과를 반영한 쌍요인 S-1 모형, 그리고 수정지수를 사용한 수정 쌍요인 S-1 모형 간의 경쟁 모형 비교를 수행하였다. 그 결과, 구조적으로는 원 척도와 동일한 형태인 쌍요인 S-1 모형이 한국어판에서도 가장 우수한 적합도를 보였으며, 수정지수를 반영한 분석을 통해 이를 더욱 정교화한 수정 쌍요인 S-1 모형을 최종 측정 모형으로 확정하였다. 이후 수렴 타당도, 변별 타당도를 검증한 결과 모두 양호한 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구 결과의 의의와 시사점, 제한점 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study aimed to validate the Korean version of the Attitudes Toward Artificial Intelligence Scale (ATTARI-12), which measures attitudes toward AI across cognitive, emotional, and behavioral dimensions. Although ATTARI-12 was developed to reflect three psychological components, it was originally designed with a unidimensional structure. The scale was translated and administered to 223 Korean adults aged 19 to 69. Exploratory factor analysis showed a two-factor structure separating positively and negatively worded items. To verify this, confirmatory factor analysis was conducted with another independent sample of 223 adults. Competing model analysis was performed, comparing the two-factor model according to the exploratory factor analysis, a bifactor S-1 model reflecting method effects of negative wording, and a modified bifactor S-1 model based on modification indices. The bifactor S-1 model, structurally consistent with the original model, showed the best fit, and the modified version of the bifactor S-1 model was confirmed as the final model. Both convergent and discriminant validity were found to be acceptable. Implications, limitations, and future directions are discussed.
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      This study aimed to validate the Korean version of the Attitudes Toward Artificial Intelligence Scale (ATTARI-12), which measures attitudes toward AI across cognitive, emotional, and behavioral dimensions. Although ATTARI-12 was developed to reflect t...

      This study aimed to validate the Korean version of the Attitudes Toward Artificial Intelligence Scale (ATTARI-12), which measures attitudes toward AI across cognitive, emotional, and behavioral dimensions. Although ATTARI-12 was developed to reflect three psychological components, it was originally designed with a unidimensional structure. The scale was translated and administered to 223 Korean adults aged 19 to 69. Exploratory factor analysis showed a two-factor structure separating positively and negatively worded items. To verify this, confirmatory factor analysis was conducted with another independent sample of 223 adults. Competing model analysis was performed, comparing the two-factor model according to the exploratory factor analysis, a bifactor S-1 model reflecting method effects of negative wording, and a modified bifactor S-1 model based on modification indices. The bifactor S-1 model, structurally consistent with the original model, showed the best fit, and the modified version of the bifactor S-1 model was confirmed as the final model. Both convergent and discriminant validity were found to be acceptable. Implications, limitations, and future directions are discussed.

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