Continuance Intention toward Generative AI Tools among Animation Students in the Era of Human-AI Collaboration -A Dual-Path Validation Using SEM and ANN -

생성형 인공지능(Gen AI) 기술이 교육 및 창작 분야에서 빠르게 확산됨에 따라, 점차 많은 애니메이션전공 학생들이 창작 효율성과 혁신성을 제고하기 위한 도구로 이를 활용하고 있다. 그러나 생성형 AI가 지닌 높은 잠재력에도 불구하고, 실제 사용 과정에서 학습자들은 도구 신뢰, 사용 경험, 정서적 인지 등 다양한 문제에 직면하며, 이는 지속사용의도 형성에 직접적인 영향을 미친다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 애니메이션 전공 학생을 대상으로 ‘기술수용–정서경험–창작지원’ 통합모형을 구성하여, 생성형 AI 도구가 창의 교육에서 지속적으로 사용되는 메커니즘을 규명하고자 하였다. 연구 방법으로는 구조방정식모형(SEM)과 인공신경망(ANN)을 결합한 이중 경로 분석을 적용하여, 선형적 인과 추론과 비선형적 예측 분석을 통합적으로 수행하였다. 연구 결과, 지각된 유용성, 창작지원, 기술적 자기효능감, 향락적 경험은 지속사용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가적으로 수행된 ANN 분석에서는 정서적 경험과 창작지원이 지속사용의도 예측에서 상대적으로 높은 중요도를 보였다. 본 연구는 생성형 AI의 예술⋅창작 교육적용에 관한 기술수용모형을 이론적으로 확장하였으며, 애니메이션 교육자와 AI 도구 개발자에게 실질적인 설계 및 교수⋅학습 방안을 제시한다. 또한 SEM과 ANN을 통합한 분석 전략을 도입함으로써 지속사용의도 영향 요인에 대한 설명력과 예측 타당도를 향상시킨다는 방법론적 기여도 갖는다. 연구는 애니메이션 교육에서 Gen AI 활용의 이론적 틀과 실증적 근거를 제시하며, 학생의 지속적 사용 행동을 이해하기 위해 기술적 요인과 정서적 요인을 동시에 고려해야 함을 강조한다.