Stakeholder perceptions of ethical considerations, inclusivity and societal impact of artificial intelligence in Philippine higher education

기술 요약: 필리핀 고등 교육 내 AI의 윤리적 고려사항, 포용성 및 사회적 영향에 대한 이해관계자 인식

문제 제기
인공지능(AI)이 생성형 도구, 학습 분석, 자동화된 의사결정 지원을 통해 고등 교육을 빠르게 재편하고 있는 가운데, 실증적 연구는 종종 채택 의도나 기술적 성능에 초점을 맞출 뿐, 다양한 기관 이해관계자들의 생생한 경험에는 주목하지 않는다. 동일한 기관 내의 학생, 교수진, 행정가가 윤리적 고려사항, 포용성, 그리고 인지된 사회적 영향을 어떻게 서로 다르게 평가하는지에 대한 이해에는 결정적인 격차가 존재한다. 이는 급격한 AI 도입과 함께 불균형한 인프라, 디지털 리터러시, 기관의 준비도가 공존하는 필리핀 맥락에서 특히 중대한 문제이다. 기존 문헌은 역할 기반의 판단이 기관의 전략과 교실의 현실 사이의 상당한 간극을 드러낼 수 있음을 시사하지만, 참여적 거버넌스를 위한 정보를 제공하기 위해 단일 기관 내의 이해관계자 그룹 간 관점을 비교하는 연구는 거의 없다.

연구 방법론
본 연구는 남부 필리핀의 공공 고등 교육 기관인 미나다오 주립대학교-일리간 공과대학교(MSU-IIT)를 대상으로 정량적 횡단적 설문 조사 설계를 채택하였다.

• 참여자: 표본은 의도적 표집법으로 모집된 290명의 이해관계자로 구성되었다: 학생 185명(63.8%), 교수진 65명(22.4%), 행정가 40명(13.8%).
• 도구: 설문지는 5점 척도로 측정되는 14개의 폐쇄형 문항을 포함하며, 사전 정의된 세 가지 복합 지표로 구성되었다:
  1. 윤리적 고려사항 (4개 문항): 자율성, 위해 방지, 공정성 및 책임성에 초점.
  2. 포용성 (5개 문항): 접근성, 다양한 능력 간의 사용성 및 의미 있는 참여 평가.
  3. 인지된 사회적 영향 (5개 문항): 교육적 형평성, 공적 신뢰 및 교육의 미래에 대한 기여 평가.
• 신뢰도 및 타당도: 내부 일관성은 Cronbach's alpha를 통해 평가되었다. 포용성($\alpha = .829$)과 사회적 영향($\alpha = .083$) 지표는 양호한 일관성을 보였다. 윤리적 고려사항 지표는 낮은 내부 일 consistency($\alpha = .581$)를 보였으며, 이에 따라 저자들은 이 지표를 검증된 잠재 척도가 아닌 탐색적 기술 복합체로 취급하였다.
• 통계 분석: 불균등한 분산을 고려하여 Welch의 이분산성 강건 옴니버스 테스트와 Games-Howell 쌍체 비교를 활용하였다. 지표 간의 연관성을 조사하기 위해 역할 조절 일반 최소 제곱(OLS) 회귀 분석(HC3 이분산성 강건 표준 오차 적용)과 Pearson 상관관계를 계산하였다.

주요 결과

• 기술 통계: 세 가지 지표 모두 전반적인 인식은 중간 정도의 긍정성을 보였다 (윤리: $M=3.47$, 포용성: $M=3.62$, 사회적 영향: $M=3.73$).
• 이해관계자 차이:
  • 윤리적 고려사항: 학생, 교수진, 행정가 간에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않았다 ($p = .135$). 저자들은 이 지표의 낮은 신뢰도가 통계적 정밀도를 낮추었을 수 있다고 언급했다.
  • 포용성: 유의미한 차이가 관찰되었다 ($p = .004$). 학생들은 교수진보다 포용성을 유의미하게 높게 평가했다 (평균 차이 = 0.41, $p = .002$). 행정가는 두 집단과 유의미한 차이를 보이지 않았다.
  • 인지된 사회적 영향: 유의 значительно한 차이가 발견되었다 ($p = .003$). 행정가는 학생($p = .008$)과 교수진($p = .004$) 모두보다 유의미하게 더 긍정적인 평가를 보고했다. 학생과 교수진 사이에는 유의미한 차이가 없었다.
• 연관성 및 회귀 분석:
  • 세 지표는 모두 정적 상관관계를 보였다 ($p < .001$). 윤리적 고려사항은 포용성($r = .539$) 및 사회적 영향($r = .459$)과 상관관계가 있었다.
  • 포용성에 대한 역할 조절 회귀 모델에서, 윤리적 고려사항은 유의미한 정적 예측 변수였다 ($\beta = .517, p < .001$). 교수진은 학생보다 유의미하게 낮은 포용성 평가를 보였다 ($\beta = -.165, p = .002$).
  • 인지된 사회적 영향 모델에서는 포용성($\beta = .466, p < .001$)과 윤리적 고려사항($\beta = .213, p = .001$)이 모두 독립적으로 결과에 연관되어 있었다. 모델은 분산의 39.3%를 설명했다 ($R^2 = .393$). 행정가는 다른 지표들을 통제한 후에도 학생들보다 높은 사회적 영향 평가를 유지했다 ($\beta = .192, p < .001$).

주요 기여
본 연구는 필리핀 공립 대학교 내 AI에 관한 전략적 관점과 교실 현장의 관점 사이의 괴리에 대한 실증적 증거를 제공한다. 본 연구는 다음을 강조한다:

1. 역할 기반의 격차: 행정가는 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적인 견해를 가진 반면, 교수진은 포용성에 대해 더 많은 유보적 태도를 보이는데, 이는 접근성 장벽, 가변적인 AI 리터러시, 그리고 평가상의 과제에 대한 직접적인 인식을 반영할 수 있다.
2. 차원의 상호의존성: 윤리적 고려사항과 포용성은 별개이면서도 관련된 차원이며, 사회적 영향에 대한 인식을 공동으로 형성한다. 연구 결과, AI를 윤리적으로 책임 있다고 보는 이해관계자들은 AI를 더 포용적이라고 보는 경향이 있다.
3. 맥락적 관련성: 결과는 필리핀 환경에서 포용성이 인프라 및 기관 역량과 분리될 수 없음을 보여준다. 학습자마다 연결성, 기기, 디지털 리터러시가 다르기 때문에 혜택은 불균등하게 나타난다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구를 검증된 국가 대표 추정치가 아닌 탐색적 연구로 규정한다. 저자들은 횡단적 설계와 단일 기관의 의도적 표본 추출로 인해 본 결과를 인과적 증거로 해석하는 것에 대해 명시적으로 주의를 준다.

본 논문은 그 주요 의의가 참여적 기관 거버넌스를 지원하는 데 있다고 주장한다. 연구 결과는 효과적인 AI 통합을 위해 기술적 성능 지표를 넘어 윤리적 안전장치, 접근성, 인프라 준비도, 그리고 이해관계자 협의를 통합해야 함을 시사한다. 구체적으로, 저자들은 기관의 AI 정책이 단일 이해관계자의 관점(예: 행정적 전략)에 기초해서는 안 되며, 교수진과 학생의 생생한 교육 경험과 일치해야 한다고 주장한다. 본 연구는 윤리적 안전장치, 포만적 구현, 그리고 실증적 평가가 함께 발전해야 하는 반복적인 접근 방식을 옹호하며, 이는 특히 자원 제약이 있는 맥락에서 중요하다.

저자들은 윤리적 고려사항 지표에 대한 추가적인 개발과 검증이 필요하지만, 관찰된 패턴은 광범위한 윤리적 원칙을 구체적이고 맥락에 민감한 교육 기술 결정으로 전환하기 위한 거버넌스 메커니즘의 필요성을 뒷받침한다고 결론짓는다.