본 연구는 예비음악교사가 생성형 인공지능 도구인 챗지피티(ChatGPT)를 활용하여 음악수업안을 설계하는 과정에서 나타나는 기대, 확인, 만족, 지속적 사용 의도 간의 구조적 관계를 탐색적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 서울 소재 두 개 대학의 예비음악교사 29명을 대상으로 6주간 ChatGPT 기반 수업설계 실습을 실시하였다. 설문을 통하여 양적 자료를 수집하였고, 이를 보완하기 위하여 반성적 저널을 보조적 질적 자료로 활용하여 분석하였다. 연구 분석 결과, 기대는 확인과 만족 모두에 유의미한 영향을 미쳤으며, 확인은 만족에 경계적 수준에서 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 만족은 지속적 사용 의도의 핵심 변인으로 확인되었으나, 사회적 영향과 촉진 조건은 지속적 사용 의도에 대해 유의미한 직접 효과를 보이지 않았다. 보조적 질적 자료 분석 결과, 예비교사들은 ChatGPT가 아이디어 생성과 교수전략 확장에 유용하다고 인식하는 한편, 음악적 정확성 부족과 활동 제안의 맥락 부재, AI 생성 콘텐츠의 신뢰성 문제를 함께 경험한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 생성형 AI를 활용한 수업 설계를 위해서는 기술 활용 능력과 더불어 AI 결과물을 비판적으로 해석하고 교육적으로 재구성할 수 있는 판단 역량을 강화하는 교사교육의 필요성을 시사한다.
This study investigated how pre-service music teachers engaged with ChatGPT when designing music lessons, using an integrated framework of Expectation-Confirmation Theory (ECT) and the Technology Acceptance Model (TAM). 29 pre-service music teachers from two universities in South Korea participated in a six-week practicum. Quantitative data were collected through structured surveys, complemented by qualitative insights from reflective journals. The results revealed that expectation significantly influenced both confirmation and satisfaction, while confirmation marginally affected satisfaction. Satisfaction emerged as the strongest predictor of sustained usage intention, whereas social influence and facilitating conditions did not show significant direct effects. Qualitative findings indicated that ChatGPT supported creative idea generation and instructional exploration. Participants also expressed raised concerns about musical accuracy and the reliability of AI-generated content. These results highlight the need for teacher education programs to cultivate critical pedagogical judgement alongside technical proficiency in AI-supported lesson design.
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 Ⅲ. 연구 방법 Ⅳ. 연구 결과 Ⅴ. 결론 및 제언 References
