​이 연구는 대학 수업으로 메타버스를 이용하려는 의도에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지 탐색하고 그 요인들의 예측력을 분석하고자 하였다. 이를 위해 부분최소제곱 구조방정식(PLS-SEM)과 인공신경망(ANN)을 결합한 하이브리드 접근법을 활용했다. 연구대상자는 메타버스 기반 원격수업을 수강한 대학생 238명이었다. 이들은 메타버스 이용 의도에 관한 확장된 기술수용모형(E-TAM) 설문조사에 응답하였다. 연구 결과, 메타버스 이용 의도를 예측하는데 중요한 요인들은, 태도, 지각된 유용성, 그리고 사회적 영향으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 실천적 함의점을 지니고 있다. 첫째는 요인 예측을 위한 하이브리드 SEM-ANN 분석 방법의 소개이며, 둘째는 메타버스를 대학 수업에 적용하는데 고려해야 할 요인들의 중요도를 제시하였다.

주요어 : 메타버스, 기술수용모형, PLS-SEM, 인공신경망