논문 872편

최근 공개된 ChatGPT가 전문가뿐 아니라 일반 대중의 큰 관심을 끌고 있다. 다양한 분야에서 ChatGPT의 사용에 대해 기대와 우려의 시각이 공존한다. 교육 분야에서 첨단 기술을 무조건 배제하기보다, 본 연구진은 장점을 충분히 활용하고 단점을 보완하여 학습의 효율성을 높이는 것을 지향한다.
 이를 위해서는 우선 그 특성과 성능을 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 연구에서는 ChatGPT-3.5의 프랑스어->한국어 기계번역 성능을 알아보기 위해, 구글신경망 기계번역 시스템(GNMT)과의 비교를 시도했다. 객관적인 비교를 위해, 선행연구에서 GNMT의 성능평가에 적용했던 동일한 방법론과 기준 및 평가말뭉치를 사용했다. ChatGPT의 주요 목적은 번역이 아니지만, 3.5 버전은 GNMT에 거의 근접하는 성능을 보였다. 몇 가지 오류 유형이 GNMT보다 ChatGPT-3.5에서 많이 발견되었는데, 원문에 없는 내용이 추가되거나 동일한 표현이 반복되는 현상이다. 한국어 번역문이 어색한 경우도 더 빈번했다. 이런 문제점은 생성형 모델의 특성에 기인한 것으로 보이는데, ChatGPT를 기계번역에 활용할 때 강화학습이나 미세조정을 통해 개선될 수 있을 것이다.
 ChatGPT 류의 인공지능 시스템은 인간 삶의 양태를 변화시킬 것으로 보인다. 프랑스어 교육에서도 이러한 환경 변화를 충분히 고려하여 방향성을 모색하고, 첨단 기술을 능동적으로 적용하기 바란다.

2023년 1학기에 진행된 세 개의 독일문학 강의에서 챗지피티의 활용 경험을 바탕으로 한 이연구는, 인공 지능 AI을 교육 환경에 적용함으로써 학생들의 이해도 향상과 과제 수행에 미치는영향을 관찰하였다. 대화형 인공 지능과의 상호작용이 학생들의 학습 참여도와 비판적 사고력을강화하는지, 그리고 학생들이 자체적으로 작가와 작품 속 인물들에 대한 깊이 있는 질문을 할수 있는지를 중점적으로 살펴보았다.
 챗지피티와의 가상 인터뷰 방식을 이용한 대화는 문학 작품 이해를 위한 신속하고 집중적인정보를 제공한다는 장점을 보였다. 이는 기존 검색 엔진 사용 시 발생할 수 있는 정보의 비효율성을 해소하고, 획일적인 답변이 아니라 사용자의 맥락에 맞춘 정보 탐색을 가능하게 하였다.
 더불어 학생들의 능동적이고 적극적인 참여를 통해 인공 지능 도구가 의미 있는 교육 경험을 제공할 수 있다는 잠재력을 확인할 수 있었다.
 그럼에도 불구하고 챗지피티의 답변에는 불완전함과 신빙성의 문제가 있어, 사용자가 정보를독립적으로 검증해야 하는 필요성도 드러났다. 특히 한국어 자료 접근의 제한으로 인해 제기된문제점을 해결하기 위한 추가 기술의 필요성이 제기되었다. 본 연구는 챗지피티와 같은 텍스트생성형 인공 지능을 활용한 문학 교육의 가능성을 탐색하는 초기 단계로서, 이 분야에서의 지속적인 연구와 교육 방법론의 발전이 진행된다면, 앞으로 교육 현장에서 인공 지능이 학습자 중심의 문학 교육의 도구로서 폭넓게 활용 될 수 있을 것이다.

The present paper aimed to examine the patterns of refusal speech acts in response to unethical questions from both humans and ChatGPT and strategically assess whether ChatGPT's responses reached a level of similarity to human responses. To conduct the research, refusal speech act strategies of humans and ChatGPT were analyzed and compared in the context of unethical questions. The research findings revealed differences in the refusal speech act strategies of humans and ChatGPT, and these differences were found to diminish ChatGPT's level of humanization.

본 연구는 글쓰기 과제에 챗GPT를 활용한 대학생 경험을 탐색하고 인공지능 시대의 글쓰기 교육 방안을 논의하는 데 목적이 있다. 글쓰기 수업을 수강하는 대학생들에게 과제를 수행할 때 챗GPT를 활용하도록 지도하고, 활용 경험을 조사하였다. 설문에 참여한 59명의 학생 중 45명(76%)이 글쓰기 과제 수행 시 챗GPT를 활용하였는데, 학생들은 글쓰기 과정에서는 ‘구상하기’ 단계에서 챗GPT가 가장 도움이되었다고 하였다. 특히 논제와 관련된 정보를 탐색하는 데 도움이 되었으나, 문단 이상의 긴 글을 작성하는 데에서의 활용은 어려워하였다. 학생들은 챗GPT 활용 글쓰기 과제를 통해 새로운 기술과 사회적변화를 인식하고, 챗GPT와 협력적으로 오류를 점검하고 수정하는 경험을 하였으며, 이 과정에서 배경지식, 비판적 읽기, 질문하기 전략 등의 능력이 필요성과 주체적인 필자로서 역할을 고민한 것으로 나타났다.

(연구 배경 및 목적) 본 논문은 생성형 인공지능을 사용하여 지역의 아이덴티티를 기반으로 건물의 파사드 디자인 이미지를 생성하는 접근방법을 제안한다. AEC-FM(Architecture, Engineering, Construction, and Facility Management) 프로젝트의 영역에서 건축가 및 클라이언트의 디자인 요구사항 및 설계 개념은 전통적으로 시각적 표현과 구두 설명의 조합 등을 통해 초기 디자인 커뮤니케이션에 반영되었다. 이러한 전통적인 방식은 컴퓨팅 기술의 발전과 함께, 3D 모델링, 렌더링 기술 및 인공지능 기술과 함께 응용되어 보다 단순하고 효율적인 프로세스의 작업으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 최근 ChatGPT와 같은 대규모 언어모델 기반의 생성형 인공지능을 활용하여 초기 디자인 커뮤니케이션에서 응용할 수 있는 실사 이미지와 같은 건물의 파사드 디자인 생성 방안을 제시하고자 한다. 또한 이는 파사드 디자인 시 고려되는 사항 중 지역 아이덴티티를 반영할 수 있도록 건축 지식을 접목하여 그 응용성을 증대시키고자 한다. (연구 방법) 이의 연구 방법은 다음과 같은 순으로 진행된다. 첫째, 가용한 생성형 인공지능 모델을 활용하기 위해 기존의 공개된 모델 및 플랫폼을 기반으로 이미지 생성 테스트를 진행한다. 둘째, 해당 테스트 결과를 통해 생성형 인공지능 기반으로 Fine-tuning을 진행한다. 이에 대한 프로세스는 1) 이미지데이터 수집 및 텍스트 데이터와의 페어링을 통한 학습 데이터세트 구축, 2) 하이퍼파라미터 조정, 3) Fine-tuned 모델 파일 생성 순으로 수행한다. 최종적으로, 생성된 Fine-tuned 모델 파일을 적용할 수 있는 활용 방안을 제시한다. (결과) Fine-tuned 모델 파일을 생성하고 해당 파일을 적용하여 다양한 파사드 이미지 시각화를 진행한 결과, 기존의 고성능 PC를 요구하는 GPU 렌더링을 통한 건물의 파사드 시각화와 비교하였을 때, 보다 짧은 시간 안에 실사와 같은 다양한 파사드 디자인 이미지를 생성할 수 있는 것을 확인하였다. 생성되는 이미지들은 기존에 공개된 모델 및 플랫폼의 테스트에서 생성되지 않던 성수동 지역의 파사드 디자인 아이덴티티가 담긴 이미지들로, 성수 지역의 실제 건물들과 유사하도록 생성되는 것을 확인하였다. 더 나아가 해당 방법론을 적용하여 성수 지역의 파사드 디자인 스타일 반영의 가중치를 조정함으로써 창의적인 지역의 파사

2022년 12월, ChatGPT 서비스가 출시된 이래, 이른바 생성형 인공지능(Generative AI)에대한 관심이 높아지고 있다. 하나의 인격체처럼 대화하고, 인간보다 빠르게 글을 쓰고, 심지어는 미술, 작곡 등 예술 분야에서까지 인간의 능력을 위협하는 생성형 인공지능에 대하여 사람들은 큰 기대와 깊은 우려를 동시에 갖게 되었다.
 기존의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 인공지능은 주어진 특정 데이터를 기초로 어떠한 결과를 예측하는 수준에 머물렀지만, 딥러닝 생성 모델을 기반으로 하는 생성형 인공지능은 과거에 보지 못한 글과 음성, 영상 등 완전히 새로운 데이터를 생성해낼수 있다는 점에서 기존의 인공지능과는 확연히 구별되는 새로운 형태의 인공지능이다.
 한편, 생성형 인공지능으로 인한 다양한 문제가 발생하기 시작했다. 타인의 사진을이용하여 딥페이크 포르노나 조롱거리가 될 만한 영상을 제작하는 사례부터, 챗봇에 정서적으로 의존한 나머지 챗봇의 자살 권유에 따라 자살에 이르는 사례까지 생성형인공지능은 무한히 활용 가능한 만큼, 무한히 오용가능하다는 점이 드러나고 있다. 생성형 인공지능의 생성물은 실제와 구별하기 어려울 정도로 정교하기 때문에 오용에따른 위험이 현저함에도 불구하고, 우리 현행법은 이에 대응하는 데에 한계가 있다.
 생성형 인공지능에 대한 포괄적 규제는 초기 성장 단계에 있는 인공지능 기술의 발전을 저해시킬 수 있다는 점에서 성급히 도입되어서는 안 된다. 그러나 현재 발생하고있는 문제상황에 대응하기 위한 과도기적 규제는 필요하다. 첫째, ‘이용자’에게는 명예훼손 목적, 범죄이용목적 등으로 생성형 인공지능 시스템을 활용하는 행위를 금지할필요가 있다. 둘째, ‘제공자’에게는 인공지능 생성물에 대하여 인공적인 방법으로 제작된 것임을 나타내는 표시를 하게 할 필요가 있다. 셋째, 생성물의 위험의 정도에 따라규제의 정도를 차등하고, 규제 위반에 대한 형사벌과 행정벌을 혼용하는 등 과도기적상황에 유연하게 대처할 수 있어야 한다.

본 연구는 최근 등장한 AI 기반 이미지 생성 도구가 컴퓨터 디자인 과업수행에 미치게 될 영향과 디자인 교육에 대한 시사점을 논의하고자 한다. 이를 위해 본고는 첫째, AI 기반 이미지 생성 기술 네 가지인 생성적 적대 신경망(GANs), 디퓨전(Diffusion), 이미지 분할 기술(SAM), 그리고 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 구현된 여덟 가지 AI 디자인 툴(PhotoRestore, DragGAN, StyleDrop, Dreamfusion, Lasco.ai, Cesium JS, Pictory.ai, VisionPro)의 기능성을 분석하였다. 둘째, 이러한 AI 기반 디자인 툴이 디자인 유형별(2D 그래픽 디자인, 사용자 경험 디자인, 웹 디자인, 그리고 3D 모델링 및 애니메이션)로 어떤 활용성과 한계성을 가지는지 분석하였다. 분석결과 디자인 과업 수행 및 교육에 생성형 AI 기술이 도입되면 학습 자료의 시각적 표현을 통한 학습 효과 증진, 텍스트를 이미지로 쉽게 변환하여 복잡한 개념의 시각화, 3D 모델로의 이미지 변환을 통한 복잡한 개념의 깊은 이해, 그리고 동영상 이미지나 객체 생성 기술을 통한 가상현실의 활용 등에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 이러한 생성형 AI 기술의 등장이 디자인 과업수행과 교육에 미치게 될 영향력과 유의사항에 대해 논의하였다.

본 연구의 목적은 Chat GPT를 수업 상황에서 실제로 활용한 이후, 대학생들의 자기주도학습 역량과 인식에 어떠한 변화가 나타났는지를 살펴보는 것이다. 경기 소재 K대학의 학생 33명을 대상으로 사전-사후 설문을 시행하고, 사용자들의 Chat GPT 경험 이후의 인식 및 역량의 변화를 분석 및 검증하였다. 연구 결과, Chat GPT 활용 및 도입 시기에 대한 대학생들의 인식은 사용경험 이후 긍정적으로 바뀌었고, 통계적으로도 유의미하였다. 반면 학습자의 자기주도학습 역량 변화는 통계적으로 유의미하지 않았으며, 역량의 평균만 소폭 상승하였다.
 사전-사후 개방형 설문 결과, 사전에는 신뢰성과 타당성 검증의 부족 및 부정적 영향의 가능성 때문에 인공지능의 활용에 반대하는 의견이 있었고, Chat GPT의 교육적 활용에 대한 의견이 다양하게 나타났다. 그러나 사후에는 활용 및 도입에 대한 부정적 의견이 사라지고, 정보 제공과 편리성 등으로 인해 적극적 활용 및 도입을 주장하는 의견이 증가하였다. 사전에는 인공지능의 안정성이나 효과성에 관한 확인이 필요하므로 상황을 지켜보며 적용해야 한다는 의견이 지배적이었으나, 사후에는 시대적 흐름과 변화에 대응하기 위해 적극적으로 활용해야 한다는 주장이 증가하여 학습자의 인식이 긍정적으로 변화한 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 Chat GPT의 교육적 활용 가능성과 시사점을 도출하였다.

딥러닝 기반의 AI 기술, 특히 생성형 AI는 최근 급격한 발전으로 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 이로 인해 AI 교육 및 정보교육이 강조되고 학생들의 역량을 기르기 위한 많은 교육 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구는 프로그래밍 교육을 위한 교수학습 환경 개선을 위해 생성형 AI의 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 특히 생성형 AI의 텍스트 생성 기능을 활용하여 코드 및 교수학습 자료를 생성하기 위해 교수학습 전략과 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용한 프롬프트를 개발하였다. 그 결과, 개발된 프롬프트는 교수학습 환경에 적합한 응답 결과를 도출하고 학습자 수준을 고려한 코드와 연습 문제를 생성할 수 있었으며, 일반적인 프롬프트와 비교하여 전체적으로 유사도가 높은 양질의 코드를 생성함을 확인하였다. 본 연구의 결과가 생성형 AI를 활용하여 다양한 수준의 학습자에게 개별 교육이 필요한 AI교육 및 정보교육 환경을 개선하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.

연구배경 UX 라이팅(Writing) 분야에서 A/B 테스트는 사용자에게 제공할 문구의 효과를 객관적으로 검증할 수 있도록 하여 적극적으로 활용되고 있다. 본 연구는 A/B 테스트에서 발견되는 주요 한계점에 주목하여 이를 보완하기 위한 방법으로 ChatGPT와 BARD로 대표되는 생성형 AI 챗봇의 활용 가능성을 탐색하고, 챗봇 간 결과를 비교하고자 하였다. 연구방법 먼저, 사용자 대상 및 생성형 AI 챗봇 대상으로 A/B 테스트를 진행하기 위해 테스트에 사용할 문항을 연구자가 작성하였다. 다음으로, 각각의 대상별로 A/B 테스트를 진행하여 응답을 수집하였다. 이후, 사용자 응답과 생성형 AI 챗봇의 답변을 분석하였다. 마지막으로, 두 대상의 응답을 비교하여 생성형 AI 챗봇의 사용자 선호 예측률을 확인하였고, 나아가 ChatGPT와 BARD의 결과를 비교하여 두 챗봇 간 차이 발생 여부를 살펴보았다. 연구결과 ChatGPT과 BARD 중 BARD의 사용자 선호 예측률이 더 높게 나타났고, 이러한 예측률의 차이는 기반 모델의 학습 과정의 미세 조정(fine-tuning)의 차이에서 비롯되었음을 짐작할 수 있었다. 한편 두 챗봇 모두 사용자가 선호하는 이유로 작성한 내용들을 포괄하여 예측 이유로 설명함을 확인할 수 있었다. 결론 본 연구는 실증적인 조사를 통해 생성형 AI 챗봇이 사용자가 선호하는 문구를 어느 정도 예측하고, 그 이유를 사용자 입장에서 충분히 설명할 수 있다는 것을 보여주었다. 따라서 생성형 AI 챗봇은 A/B 테스트의 보조 도구로 활용되어 UX 라이팅 과정에서 유용한 정보를 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 예측된다.

AI의 급속한 발전으로 데이터의 가치와 중요성이 더욱 커지면서 산업계를 중심으로 데이터 수집이용을 위한 저작권 면책 규정의 신설, 공정이용 범위 확대를 비롯한 법제도의 개선이 요구되고 있다. 최근 생성형 AI의 등장으로 AI로 만든 생성물에 저작권이 인정되어야 할지, 저작권은 누구에게 귀속되어야 할지, 새로운 법인격의 개념이 필요한지 등 여러 법적 쟁점이 논의되고 있다. 특히 미드저니, 스테이블 디퓨전과 같은 이미지 생성형 AI는 적법한 이용허락 없이 저작물이 포함된 학습데이터를 이용하여 원저작물과 유사한 효용을 가진 생성물을 만들어 내고 있다. 이에 대해 저작권자는 자신의 저작물이 아무런 대가나 보상 없이 AI의 학습과 성능향상에 이용되는 점에 문제를 제기하고 있다.
 AI 기술 발전과 산업진흥은 공공의 이익에 부합할 수 있으므로 학습데이터로 사용되는 저작물에 대하여 공정이용 규정을 적용하는 것은 적절해 보일 수 있다. 그러나 저작재산권은 헌법상 보장되는 재산권의 일종이므로, 저작권을 제한하는 공정이용 규정을 적용하기 위해서는 합리적인 법익의 균형이 이루어져야 한다. 이 논문에서는 공정이용 규정의 적용으로 저작권이 제한될 때 발생할 수 있는 외부효과를 살펴봄으로써 공익과 사익의 비교형량 과정에서 누락되는 요소가 없는지 검토해보고자 한다. 이를 통해 AI의 발전으로 인한 공익과 저작권자 개인의 이해관계가 조화를 이룰 수 있는 법제도 개선에 도움이 되길 바란다.

In the era beyond the Fourth Industrial Revolution, one of the crucial issues in future society is the collaboration between humans and artificial intelligence (AI). This study aims to theoretically propose the structural relationship between exploration and exploitation, the transactive memory system(TMS), and team performance using generative AI from the perspective of learning behavior, at a time when the value of AI is being recognized as necessary. In addition, this study seeks to empirically verify the influence relationship between exploration and exploitation, the transactive memory system, and team performance. Based on the theoretical proposal, empirical research will be conducted to identify the impact of learning behavior using generative AI on team performance, and the role of transactive memory systems in the process. Through this, it is expected to contribute to smoother collaboration between humans and AI as artificial intelligence technology continues to develop in the future.

본 연구는 대학 글쓰기 시 학부생의 생성형AI활용 현황과 윤리 인식을 살펴보고, 생성형AI를 활용한 글쓰기 관련 윤리 교육 요구도를 파악하는 것을 목적으로 하였다.
 이를 위해A대학에서 대학 글쓰기 과목을 수강하는 학부생 895명을 대상으로 설문조사를 실시하였다.
 먼저 생성형AI를 활용하여 대학 글쓰기 과제를 수행해 본 경험이 있는 학부생들은ChatGPT를 가장 많이 사용하고 있었으며,일반보고서를 작성할 때 아이디어 생성및 자료 수집 과정에서 많이 활용하는 것으로 나타났다.또한 경험자의 반수 이상이사용 경험에 대해 만족하였다.
 학부생들은 평소 대학 글쓰기 과제 수행 시 글쓰기 윤리를 잘 준수하고 있으며 생성형AI를 활용했을 때의 문제도 잘 인식하고 있지만,생성형AI를 활용했을 때 글쓰기에서의 인용 방법에 대한 인식이 낮은 것으로 확인되었다.그리고 생성형AI를 활용하여 글쓰기를 수행할 때의 인용 방법 및 글쓰기 윤리에 대한 높은 교육 요구도를 확인할 수 있었다.또한 학부생의 전공계열 및 생성형AI사용 경험 유무에 따라서 현재의 인식 수준과 교육 요구에 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.
 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 대학 글쓰기 교과목에서 생성형AI를 글쓰기에 활용할 때의 글쓰기 윤리 준수와 인용 방법이 교육되어야 하고,수강생의 전공계열별 인식과 교육 요구의 차이를 반영한 교육이 마련되어야 하며,보고서 작성법 교육 시 아이디어 생성 및 자료 수집에서ChatGPT를 활용하는 교육이 이루어질 수 있음을 제언하였다.

본고는Chat-GPT를 비롯한 생성형AI가 인간의 글쓰기를 대신해줄 수 있는 가능성이 논의되는 상황 속에서 교양교육으로서 글쓰기 교육의 변화 가능성과 리터러시역량에 대해 논의한다.
 생성형AI는 단순한 정보처리를 넘어서,대용량의 데이터 학습을 바탕으로 다양한글을 손쉽게 작성할 수 있다는 특징을 지닌다.이에 따라 글쓰기 교육에서는 생성형AI를 적극적으로 활용한다는 전제를 바탕으로,이것의 효율적인 활용과 문제점(인간의 주체성 상실,데이터의 신뢰도 등)을 보완할 수 있는 방안이 제시된다.하지만 이러한글쓰기 교육에서는 인간의 글쓰기 경험을 통해 학습할 수 있는 리터러시 역량은 간과된다.이에 따라 본고는 궁극적으로 생성형AI와 인간의 공존 속에서 교양교육으로서글쓰기 교육이 ‘글’이라는 ‘결과물의 생산’이 아니라 ‘글쓰기 경험’에 초점을 두고 설계되어야 할 필요성과 이를 통해 학습되는 리터러시 역량에 대해 논의한다.글쓰기 교육의 지향점을 리터러시 역량이라고 할 때,이는 인간의 사고를 반성·조작하는 쓰기의 메타언어적 인지의 성격으로 인해 글쓰기 과정에서 학습된다.본고는 이러한 모습을 2022년 2학기와 2023년 1학기에H대학에서 진행한 글쓰기 교과와 비교과 활동결과물 및 학습자 인터뷰를 통해 설명한다.이상의 논의를 통해 본고는Chat-GPT를비롯한 생성형AI를 쓰기가 아닌 읽기의 도구로 활용하면서,학습자의 글쓰기 경험을통해 리터러시 역량을 학습할 수 있는 가능성을 주장한다.

헨리 A. 키신저 등이 공동 집필한 『AI이후의 세계』에서 챗GPT는 인쇄술 발명 이래 흔들린 적 없는 인간의 인지 과정을 바꾸는 지적 혁명을 일으키는 신기술이라고 했다. 근대는 “인간은 책을 만들고, 책은 인간을 만든다.”로 성립한 문명이다. 책의 저자는 인간이고, 책은 저자의 원고를 대량 복사한 상품으로 존재한다. 인쇄기는 인간이 쓴 원고를 책으로 대량 복사하는 기계다. 반면 챗GPT는 인간이 생산한 여러 지식을 ‘훔쳐서’ 문장을 생성한다. 스티브 잡스가 즐겨 인용한 피카소가 했다는 명언이 “좋은 예술가는 복사하고, 위대한 예술가는 훔친다.”이다. 그러면 인쇄술이 좋은 예술가였다면, 생성형 AI는 훌륭한 예술가의 수준으로 진화할 것인가? 생성형 AI는 인간 집단기억과 집단학습으로 이뤄지는 문화적 진화의 ‘기본 값(default value)’을 리셋(reset) 하는 파괴력을 가진다. 앞으로 문명의 주역은 더는 인간이 아니라 “인간과 기계의 협응”을 어떻게 하느냐로 운명이 바뀌는 포스트휴먼 시대가 도래 할 전망이다. 그렇다면 포스트휴먼 시대 인간이란 무엇인가? “하나의 유령이 전 세계를 휩쓸고 있다. 챗GPT라는 유령이!” 이 유령에 맞서 “포스트 휴먼 인문학(post-human Humanities)”에 대해 생각해 보아야 할 때다.

본 연구는 대학 교육에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 방법을 정리하고 국내 문헌정보학 수업에서 도입할 수 있는 방안을 모색하였다. 챗GPT와 PlaygroundAI라는 생성형 AI를 활용하여 각각 1차시의 수업 모형을 설계하였다. 수업 전개 후 개선점을 파악하기 위해 문헌정보학과 2학년과 3학년 강의에 적용한 뒤 학생들이 느끼는 생성형 AI의 교육적 효과, 우려점, 한계를 분석하였다. 학생들의 성찰일지 분석을 통해 수업 후 교육 효과를 분석하고 추후 수정사항을 수렴하였다. 학생들은 생성형AI의 신뢰도와 프롬프트 작성에 대한 어려움을 토로하였다. 생성형 AI의 결과를 향상시키기 위해 학생들은 대부분 프롬프트를 수정하거나 가이드를 활용하는 등의 노력을 기울였다. 생성형 AI를 통해 제작된 결과물에 대한 윤리적/법적 우려를 표명하기도 하였다.본 연구를 통해 추후 미래 교육을 위한 출처 확인과 보강, 핵심 질문 설계, 중간 산출물의 메타적 읽기 등의 글쓰기 교육이 제안되었다.

본 연구의 목적은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 시대를 맞아 이와 같은 언어모델에 대해 소개하고, 이를 활용한 도서관의 데이터 리터러시 교육 구성요소를 고민하고 방향을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 문제를 제시하였다. 먼저 ChatGPT 유사 언어모델의 기술적 특징을 살펴보고, 이후 생성형 인공지능 기술 기반 서비스 플랫폼을 활용하여 적합한, 정확한 정보를 유용하게 활용하기 위한 이용자의 데이터 리터러시 역량 교육의 필요성을 주창하였다. 마지막으로 ChatGPT 시대 도서관 데이터 리터러시 교육을 위해 데이터에 대한 이해, 데이터 생성, 데이터 수집, 데이터 검증, 데이터 관리, 데이터 이용 및 공유, 데이터 윤리와 같은 7개 구성항목을 포함한 데이터 리터러시 교육 구성안을 제안하였다. 결론적으로 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 기술이 이용자의 정보 활용에 많은 영향을 미치게 될 것이라 예상되는 만큼 도서관은 이러한 기술의 장단점, 문제점 등에 대해 한발 먼저 고민하고 이를 통해 도서관의 정보서비스를 한층 개선할 수 있는 토대로 삼아야 할 것을 강조하며 마무리했다.

With the popular uptake of ChatGPT, the interpreter community is set to undergo significant changes in its discussion and directions on topics related to machine translation. This study investigates the features and differences of ChatGPT, a natural language processing (NLP) tool, in comparison to Google Translate’s translation engine, specifically between the Korean and Japanese language pair, with the purpose of exploring means to leverage ChatGPT’s capabilities in the context of interpreter training in said pair. For this purpose, we will first analyze ChatGPT’s translation of idioms and proverbs to identify whether it is capable of paraphrasing polysemous connotations and implications. We will next analyze ChatGPT’s ability to translate unstructured colloquial utterances. Finally, we will analyze whether ChatGPT’s translation output displays translation universals such as simplification and clarification. Based on these analyses, this study will discuss how ChatGPT may be used toward interpreter training.

디지털 전환시대 읽기 매체가 변화하며 읽는다는 것의 의미 역시 달라지고 있다. 언제든지 무엇이든지 찾아볼 수 있는 읽기의 유토피아에는 읽기를 도와줄 친절한 조력자들이 포진해 있다. 정보를 재구성하여 압축된 형태로 쉽게 전달해주는 지식콘텐츠가 독서의 대체재로 선택된다. 대화를 유창하게 생성할 수 있는 챗GPT는 읽기의 강력한 대행자로 등장하여 읽기의 외주화를 더욱 촉진하고 있다.
 읽기의 외주화는 매체 변화에 따른 소통의 새로운 양상이다. 따라서 이를 정확하게 진단하고 그 특성을 활용하여 읽기의 범주를 조정하거나 확장하는 것이 필요하다. 지식콘텐츠를 흥미를 촉발하고 기본적인 독해와 이해를 돕는 조력자로 활용하여 읽기의 대체재가 아닌 매개재 혹은 보완재로서의 활용해볼 수 있다. 이해, 분석, 확장을 연결하는 읽기의 전 과정을 활성화시켜 줄 수 있는 새로운 대화자로서 챗GPT를 이용하는 방안도 구체적으로 고안되어야 한다. 디지털 기술은 골방의 고독한 읽기를 활동적인 세계로 이끌어 냈으며, 고전은 다양한 매체를 타고 더 쉽고 더 재미있게 전달된다. 그러나 변화를 수용하고 그 유용성을 인정하는 것과 별개로, 기술의 향상이 고전 읽기가 계승해온 정서와 태도, 가치를 생성하는 능력을 위축시킨다는 점도 고려해야 한다. 읽기의 외주화는 고전을 범용지식으로 확산시키는 반면, 전통적인 읽기에 동반되었던 고독한 몰입의 시공간을 위축시킨다. 인간의 고유성을 구성하는 토대가 약화되는 것이다. 고전 읽기는 인간이 자신과 세계를 이해하는 입체적인 과정이었다. 이를 기반으로 하여 인간과 기술이 협업하는 새로운 읽기 과정을 구성해 나가야 한다.

이 연구는 챗GPT로 대표되는 생성 인공지능 기술의 특성을 개관하고, 이를 바탕으로 인공지능 시대에 필요한 작문 능력을 탐색하며, 작문교육 현장과 학문 공동체에서 그러한 변화에 어떻게 대응해야 하는가에 대한 논의와 전망을 제시하였다.
 챗GPT는 사용자가 투입한 질문에 대한 답변으로서 에세이를 작성하는 것에 특화되어 있고 지식 변형, 지식 창출의 글쓰기를 수행하는 반면, 딥러닝에 기반하여 잘못된 정보를 조합하거나 거짓 정보를 재생산할 우려도 지니고 있다. 인공지능 시대의 학습자는 질문 생성 능력, 글의 중간 산출물에 대한 메타적 읽기 능력, 출처 확인 및 보강 능력을 갖추는 것이 중요하다.
 이 연구에서는 기존 작문교육 담론 가운데 작문의 회귀적 속성, 기초 문해력, 저작권과 쓰기 윤리의 중요성에 대한 인식이 높게 유지될 것으로 전망하였다. 또한 인공지능 시대로의 진입에 따라 ‘필자’와 ‘작문’에 대한 규정, 교육과 평가 국면에서 활용되는 작문 과제의 맥락, 변혁적 역량과의 관계를 설명하는 방식에 변화가 나타날 것이라 전망하였다.

이 연구의 목적은 중학교 1, 3학년 저성취 학습자를 대상으로 학습무기력 잠재프로파일에 따라 유형을 나누고, 잠재전이분석을 통해 종단적인 변화 양상과 영향 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 「한국아동청소년패널조사(KCYPS) 2018」의 중학교 1, 3학년 저성취 학습자 328명의 자료를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같습니다. 첫째, 잠재프로파일에 따라 상, 중, 하 유형으로 분류되었습니다. 중학교 1학년 중 학습무기력 상집단은 ‘학습동기결여’가 상대적으로 높은 특성을 보였으며, 중학교 3학년의 상집단은 ‘학습동기결여’와 ‘능동수행결여’가 상대적으로 높았습니다. 둘째, 고학습무기력형-저학습무기력형 간 전이확률을 분석한 결과, 저학습무기력형의 21.7%가 고학습무기력형으로, 고학습무기력형 중 40.8%는 저학습무기력형으로 전이되었습니다. 셋째, '평일 스스로 공부시간', '학교생활 만족도', '스마트폰 일상생활 장애', '교사 관계'가 학습무기력의 종단적인 변화에 영향을 미치는 변인으로 나타났습니다. 미래형 교육혁신에 있어서 챗GPT와 같은 혁신적인 미래기술은 학습무기력을 보이는 학습자에게 맞춤형 학습 기회를 제공하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이 연구는 이러한 접근에 필요한 선행 기초자료를 제공하는 데 의미가 있다.

This study explores the potential and limitations of ChatGPT in developing English teaching materials to enhance productive and receptive language skills. Using ChatGPT 3.5, communicative function teaching materials and level-based English reading materials were created, and the Common European Framework of Reference for Languages levels were employed to provide suitable content. The findings reveal the feasibility of ChatGPT-assisted development of both productive and receptive teaching materials. Teachers, however, need to critically and objectively validate ChatGPT-generated results when designing materials. After various validation steps, refinement and improvement of the materials by a teacher is also necessary. These findings offer valuable insights into understanding and recognizing the limitations of ChatGPT in teaching material development. This research contributes to understanding the implications and constraints of employing ChatGPT in creating speaking and reading materials. Further research is needed on various areas that were not investigated in this study. Furthermore, more individualized English learning for students will be possible if additional research is condu

최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터와 컴퓨팅의 집합 덕분에 새로운 단계에 이르렀다. 특히 AI 기반 챗봇 시스템은 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝, 규칙 기반 시스템 등 다양한 기술을 활용하여 인간과 대화하는 대화형 구조를 구축하고 있다. 본고에서는 대표적인 현대 AI 기반 챗봇인 챗GPT(ChatGPT)와 뉴빙(New-Bing)을 대상으로 한국어 교육 분야에서의 활용 가능성을 검증한다. 이를 위해 두 가지 모델을 사용하여 텍스트 형태로 답변을 추출하고, 자연어 처리 과정을 분석하기 위해 한국어 텍스트 전처리 단계를 진행하였다. 그 다음, FastText를 이용해 텍스트 간의 유사도를 계산하고 추출된 고빈도 단어 간의 유사도 값의 신뢰성을 검증하는 과정을 거쳤다. 최종 목표는 AI 기반 챗봇이 한국어 교육 분야에서의 활용 분야를 설명하고, 올바르고 효율적으로 활용할 수 있는 예시를 제시하는 것이다. 앞으로 AI 기술의 발전과 다양한 활용 방향을 고려하면, 아직 개발되지 않은 한국어 전용 챗봇은 텍스트 대화뿐만 아니라 음성 인식 기능까지 확장되어 한국어 교육의 많은 부분에 적용될 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 챗GPT을 학습목적으로 활용하는데 있어서 교수자의 인식을 살펴보고 제언하는데 있다. 이를 위하여 충청남도에 소재 대학에서 영어수업을 담당하고 있는 15명의 교수자를 대상으로 온라인 설문을 실시했다. 본 연구의 결과로, 챗GPT의 의미나 개념에 대해 이미 알고 있고 대부분의 참여자들이 활용한 경험을 가지고 있었다. 챗GPT가 유용한 학습도구라고 여기며 챗GPT를 수업에 사용해보고자 하는 높은 의지를 보였다. 하지만 챗GPT를 활용해서 교수-학습 활동을 진행하는데 있어서는 다소 어려움을 느꼈다. 둘째로, 챗GPT 활용의 기대효과로 동기유발, 학습보조, 그리고 상호작용 역할을 할 수 있을 것이라고 믿었다. 하지만 챗GPT 활용에 있어서 예상되는 어려움으로 영어수준별 활용 능력의 한계, 절대적 신뢰의 위험성, 윤리적 위험성 등의 우려를 나타냈다. 본 연구결과를 바탕으로 교육관계자와 교수자에게 챗GPT 활용에 관한 제언을 하였다.

이 연구는 ‘생성 인공지능 기술이 인간의 쓰기 능력을 대신할 수 있는가?’라는 질문을 던지고, 챗GPT를 비롯한 생성 인공지능 기술이 쓰기의 여러 가지 양식들을 인간과 유사하게 수행해낼 수 있는지를 검토하였다. Bereiter(1980)가 이론적으로 분류한 연상적, 수행적, 의사소통적, 통합적, 인식론적 쓰기의 다섯 발달 단계에 대응되는 쓰기 양식들을 적용하여 분석한 결과, 생성 인공지능 기술은 메모하기, 일면적 추론 기반의 단순한 에세이 쓰기, 양면적 추론 기반의 복잡한 에세이 쓰기, 단일문서 기반 쓰기, 다문서 기반 쓰기, 비평문 쓰기, 성찰일지 쓰기 등을 대체로 성공적으로 수행하였다.
 이를 바탕으로 포스트 챗GPT 시대에 인간의 쓰기 능력을 바라보는 관점에 적지 않은 변화가 나타날 것이며, 기존의 작문 평가 척도 또한 인간 필자와 생성 인공지능 기술 모두를 고려할 수 있는 형태로 바뀌게 될 것임을 전망하였다. 또한 쓰기 자동 채점, 피드백 시스템 개발을 보다 가까운 미래로 앞당길 수 있을 것으로 예상한다.

The advent of ChatGPT is making waves in various fields. The interactive AI can perform tasks commonly connected with human cognitive activities including playing games, analyzing medical data, and summarizing texts. In particular, the creativity of ChatGPT, which allows it to draw a painting or write a song, is a starting point for this study because translation is considered to be a creative work. Therefore, this study begins with the question of whether ChatGPT can translate a literary work, especially irony. Among the literary devices, irony is particularly difficult to translate because it requires a high level of complex perception and interpretation. Another reason why irony translation is difficult is that translators have difficulty choosing a translation strategy between the following two options: to literally translate irony to give readers a chance to find it, or to paraphrase irony to convey the intention of a writer. Until now, machine translation has had many difficulties not only in identifying irony, but also in translating it with an appropriate strategy. Therefore, this study aims to examine if ChatGPT can be utilized to translate irony. To answer the research qu

오픈AI 챗GPT 등장은 사회 전반에 큰 변화를 미치고 있으며 전통적인 정보검색 방식에서 챗GPT는 찾고자 하는 정보를 대화형으로 생성하는 방식으로 인공지능 활용에 새로운 혁신을 이끌고 있다. 기업은 현행 업무 프로세스에 챗GPT를 융합하여 업무 기반을인공지능으로 전환을 시도하고 있다. 디지털 트랜스포메이션이 지향하는 목표가 자동화와 지능화임에 따라챗GPT는 성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위한 핵심적인 도구이다. 또한, 기업은 챗GPT를 활용한 일하는 문화를 혁신하기 위해 전사 경영관점에서 챗GPT 를 인식하고 있다. 본 연구는 대화형 챗GPT 기술이산업 전반에 폭발적으로 확산됨에 따라 챗GPT 사용자 경험 디자인 요소를 도출 및 평가를 통해 효과적인 챗GPT 사용자 경험을 개선하고 고도화를 위한 요소와 디자인 가이드를 제시하고자 한다. 모바일 앱, VR, 화상회의, 결제, 키오스크, 챗봇, 인공지능 분야의사용자 경험 디자인을 연구한 선행논문 평가 요소 중16개를 분류하였다. 마이크로소프트, 구글, 빅테크, 스타트업의 AI 서비스 개발자 15명과 전문가 설문 인터뷰를 통해 챗GPT 사용자 경험 디자인에 우선적으로고려할 요소는 유용성, 신뢰성, 성능, 공정성, 사회적책임, 사용성 순이었다. 선정된 6가지 요소를 활용하여 현재 안정적으로 서비스를 제공하는 오픈AI의 챗GPT 사용자 경험 디자인을 평가하고 마이크로소프트빙(Bing) 챗GPT 교차활용 행태를 살펴보았다. 챗GPT 사용자 경험 디자인 평가에서 50대, 20～30대, 40대순서로 세대 간 차이가 있었고 업무 유형에서 운영업무가 가장 높았음을 확인하였다. 또한, 업무 유형이교차활용 행태에도 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 본연구에서는 챗GPT 사용자 경험 디자인 구성요소를파악함으로 향후 챗GPT 사용자 경험 디자인 가이드라인을 제시하였다.

이 연구는 대학 교양 글쓰기 교육에서의 챗GPT 활용 가능성을 확인하고 교육 현장에의 시사점을 도출하는 데에 목적을 두었다. 이를 위해 챗GPT 활용 글쓰기 수업 사례를 분석하고, 학습자 인식조사를 실시하였다. 국내 A대학의 교양 과목에서는 주제별 독서 후 챗GPT를 활용하는 에세이 쓰기활동을 수행하였다. 총 62명의 학습자들은 에세이를 쓰기 전 챗GPT 활용 관련 가이드라인을 토의를 통해 결정하였다. 글쓰기 수행 후 결과물을 분석한 결과, 인용 형식, 프롬프트 입력, 출처 검증, 답변고쳐쓰기 등에 있어서의 문제점을 발견하였고 교육적 시사점을 도출하였다. 이후 설문조사 결과, 과반수이상의 학습자들이 글쓰기 시간 절약과 과정의 효율성을 위한 도구로서 챗GPT를 긍정적으로 인식하고 있었다. 그리고 아이디어 생성과 정보 수집을 목적으로 챗GPT를 가장 많이 활용하였음이 밝혀졌다.
 그러나 학습자들은 정보의 질, 출처, 신뢰도 등의 문제를 지적하였다. 따라서 여러 출처의 정보들을 비교, 대조, 판단 및 종합하는 보강 능력에 대한 교육이 강화되어야 한다. 그리고 챗GPT 활용에 대한 명확하고 구체적인 가이드라인과 윤리 기준이 제공되어야 한다. 이 연구는 대학 교양 과목의 글쓰기활동에서 챗GPT를 활용한 경험적, 실증적 연구로서의 가치를 지닌다.

본 연구는 챗GPT와 관련하여 국내에서 어떤 사회적 이슈가 중점적으로 논의되었는지 파악하기 위해, 뉴스 빅데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행한 탐색적 연구이다. 이를 위해 챗GPT가 공개된 2022년 11월 30일부터 2023년 2월 28일까지 수집된 챗GPT 관련 뉴스 빅데이터 2,342건을 대상으로, 토픽 모델링 분석에서 많이 활용되고 있는 LDA 기법을 적용하여 분석을 수행했다. 토픽 모델링 분석 결과, (1)챗GPT의 능력 및 가능성에 대한 기대와 논란, (2)빅테크 기업의 인공지능 기술투자 및 연구개발 경쟁 가속화, (3)챗GPT로 인한 관련주 상승 및 인공지능 경제 생태계 활성화, (4)한국형 챗GPT 자체 기술력 확보를 위한 정책적 지원, (5)챗GPT 기술을 활용한 질문 기반 학습자 중심 교육 추진 등 5개의 토픽이 도출되었다. 분석 결과를 바탕으로, 사회적 차원, 기술적 차원, 경제적 차원, 정책적 차원, 교육적 차원에서 챗GPT 관련 이슈 및 시사점을 제시하였다.

기술변혁은 비즈니스 측면에서 거대한 디지털 전환(Digital Transformation)의 시대를 맞이하는 계기를 마련하였다. 본 연구는 신기술에 대한 사용자의 채택과 관련하여 개인이 어떻게 새로운 정보기술을 수용하고 인식하는지 조사하기 위해, 통합기술수용모델(UTAUT)의 4가지 요인이 챗GPT 이용자의 디지털리터러시 및 수용의도에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 살펴보았다. 이를 위해 챗GPT 이용자 210명으로부터 수집한 자료를 구조방정식모형(SEM)으로 검증하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 챗GPT 이용자의 성과기대와 노력기대 모두 디지털리터러시에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 영향과 촉진조건도 디지털리터러시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 디지털리터러시는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구결과가 가지고 있는 챗GPT 서비스에 대한 실무적 시사점과 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

‘엔데믹’과 ‘챗GPT’는 2023년 봄의 시점에서 사회적으로 의미 있는 두 개의 핵심 키워드라고 할 수 있다. 엔데믹이 인류의 몸/마음의 건강과 생명과 관련된 현재적 키워드라면, 챗GPT로 대표되는 생성형 AI의 강세는 이른바 ‘특이점’과 관련한 미래에 대한 잠재적 기대와 불안을 반영하는 키워드이다.
 본 논문에서는 크게 두 가지 작업을 실행하였다. 첫째, 두 개의 키워드를 중심으로 현단계의 문명적 상황을 진단하였다. 둘째, 그러한 진단을 토대로 종교계의 현재/미래적 방향에 대한 성찰적 작업을 실시하였다. 엔데믹과 관련해서는 공공성, 돌봄(마음 돌봄, 영적 복지)의 과업을 제시하였고, ‘서로-돌봄’, ‘사랑의 돌봄’, ‘돌봄의 연대’라는 구체적인 실천 프로그램을 제안하였다. 챗GPT에 대해서는 ‘경이로움’과 ‘두려움’이라는 양가적 태도에 담겨진 함의와 함께 ‘질문하는 힘’의 새로운 위상을 살펴보았다. 챗GPT 할루시네이션 현상에 직면한 인류에게 AI의 ‘as if의 연기’를 변별할 책임이 인류에게 주어져 있다는 점 또한 중요하게 제기하였다. 본 연구자는 종교계가 챗GPT를 비롯한 AI현상의 함의를 해독하고 의미 있는 방향을 제시할 수 있어야 함을 강조하였다.

메타버스에서 상호작용은 무엇보다 중요하다. 아바타와의 상호작용과 공간에서의 공통된 경험을 통해 이루어지는 상호작용은 메타버스 사용자 모두에게 독특한 경험을 제공한다. 대화형 인공지능서비스인 챗GPT는 기존의 정적인 메타버스 내 상호작용을 획기적으로 개선할 수 있는 방법일 수 있다. 인공지능을 통해 아바타와 가상기술이 연결되어 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있게 되면서, 보다 몰입감있고 현실감이 느껴지는 메타버스 경험을 할 수 있기때문이다. 따라서 본 연구에서는 챗GPT를 활용해 한국폴리텍대학의 메타버스플랫폼 가상캠퍼스에서 상호작용을 증강시킬 수 있는 모델을 설계하고자 한다. 향후연구에서는 한국폴리텍대학 고유의 도메인 데이터, NCS 및 산업용 데이터, 개인 데이터 등으로 LLM을 구축하고 충분히 학습한 파인튜닝 상세설계와 프레임웍을 추가하여 시스템으로 구현할 예정이다. 이를 폴리텍대학 메타버스 가상캠퍼스에 적용하면서 테스트와 모니터링을 진행하고, 기술적 측면에서의 전문가 자문과 객관적 평가 등을 적용한 정량적·정성적 분석을 수행하려고 한다.

4차 산업혁명이 우리 사회를 큰 소용돌이로 몰아가고 있다. 그리고 그 소용돌이 중 최근 가장 큰 이슈로 부각 된 것은 인공지능이다. 그중 단연 대화형 인공지능 서비스 챗GPT가 큰 주목을 받고 있다. 이런 흐름은 교회라고 예외일 수 없다. 많은 목회자가 이미 챗GPT를 설교 준비에 사용하고 있다. 물론 인공지능의 설교 활용은 부정적인 시각이 있지만 피할 수 없는 시대의 흐름이다. 중요한 것은 인공지능의 올바른 사용이다. 그렇다면 인공지능은 설교에서 어떻게 활용되어야 하는가? 인공지능이 제공하는 설교문을 그대로 사용하는 것은 표절이라는 윤리적 문제 그리고 그것을 설교로 받아들일 수 있는지에 대한 신학적 문제를 낳는다. 인공지능에는 인격과 영성이 담겨 있지 않기 때문에 설교로 받아들일 수 없다. 표절은 윤리적으로 허락될 수 없다. 설교자는 인공지능의 지배를 받는 것이 아니라 인공지능이라는 기술을 지배하고 주도적으로 활용할 수 있어야 한다. 설교에서의 챗GPT와 같은 인공지능이 제공하는 설교문 전체 혹은 일부를 직접 사용하는 것은 허용되어선 안 된다. 설교자는 이런 유혹에 빠질 수 있으므로 설교자는 스스로 잘 관리하여 인공지능의 지배를 받는 설교가 아니라 인공지능을 지배하고 주도적으로 활용하는 방향을 선택해야 한다. 인공지능 챗GPT를 사용할 때에는 본문 해석을 위한 자료 검색, 설교에 필요한 예화 검색, 본문의 주제와 관련된 성경 구절 검색, 설교의 기본 구조 등의 도움을 받을 수 있다. 4차 산업혁명의 거대한 도전 앞에 설교자에게는 맡겨진 설교자의 역할을 성실하게 감당할 책임이 어느 때보다 절실히 요구된다.

In previous cases related to judicial review of discretionary actions in administrative law, the focus has been on determining whether there was an abuse or deviation of discretionary power, resulting in insufficient assessment of individual reasons and explanation. Identifying specific reasons for judicial review of discretionary actions is necessary, as it influences the claims and evidentiary directions of the parties involved in administrative litigation and affects administrative authorities' actions. This study explores the possibility of quantitatively extracting individual judgment elements through attempts to concretize and typify the reasons for judicial review. As a premise for finding a quantitative method for judicial review criteria, Chapter 2 of this study collected and analyzed cases related to discretionary actions by building a database and utilized ChatGPT in the process. Although ChatGPT could not directly derive analytical results, it was confirmed that it could perform tasks that coding experts previously conducted and offer assistance in exploring analysis methods through question-and-answer interactions. Based on this analysis experience, Chapter 3 researche

본 연구는 대학교육에서의 챗GPT의 대응 현황과 현실적인 방안을 탐색하는 데 그목적이 있다. 챗GPT는 최근 4.0 버전까지 등장했고 국내·외에서 교육 및 연구 등에 대한 여러 쟁점을 가시화하고 있다. 특히, 교육 현장에서 교수자와 학습자가 챗GPT를 활용해도 되는지, 활용을 한다면 그 범위는 어디까지인지, 가이드라인이나 윤리 강령을제시해야 하는지 등에 대해 현재까지 명확히 정리되지 않은 상태라고 할 수 있다. 이러한 점에서 챗GPT의 활용 현황 등의 전반적인 양상을 확인하고 앞으로의 방향성을 모색하는 것은 시의적절하다고 하겠다. 본 연구를 위해 챗GPT 관련 최신 국내·외 선행연구, 도서, 신문 기사 등의 문헌 자료를 종합적으로 조사하여 그 내용을 살펴보았다. 연구에 제시된 자료는 2023년 3~7월 경에 확인 가능한 최신 내용에 기반한 것이다. 이를토대로 챗GPT의 주요 특징과 관련 이슈, 국내·외 대응 현황, 대학교육에서의 대응 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 대학교육을 중심으로 챗GPT의 활용에 대한 대응 현황과 쟁점 등을 전반적으로 살펴보고 효과적인 교육 방안을 모색할 수 있을 것이다.

목적 본 연구는 하이브리드 러닝이 학습성과에 영향을 미치는지 살펴보고, 그 과정에서 챗GPT 활용 학습과 사례기반학습을 매개로학습성과에 미치는 부분매개모형을 설정하고 이들 간의 관계를 확인하고자 하였다.
 방법 이를 위하여 대전 소재 A 대학 학습자 79명을 대상으로 설문조사를 실시한 자료를 분석하였다. 학습자들의 응답을 통해 변인간 관계 및 분포를 살펴보고자 STATA 17 version을 활용하여 기초통계분석, 상관관계분석을 실시하였고, 부분매개모형 분석과유의성 검정을 위해 khb 분석방법을 통해 검정하였다.
 결과 하이브리드 러닝은 학습성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한, 하이브리드 러닝은 챗GPT 활용 학습을 통해 학습성과에 긍정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 하이브리드 러닝과 학습성과 간 사례기반학습의 부분매개효과는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다.
 결론 본 연구의 결과는 학습성과에 긍정적인 영향을 미치는 하이브리드 러닝의 효과성을 확인했다는 점에서 기존 연구를 뒷받침한다. 포스트코로나 시대에서의 학습에 대한 해결책으로 제시되고 있는 하이브리드 러닝과 학습성과 간 챗GPT 활용 학습과 사례기반학습이 어떤 역할을 하는지 부분매개효과를 검증하고 확인했다는 점에서도 의의가 있다.

본격적인 포스트 팬데믹 시대에 인공지능 혁명이 가속화되는 가운데 챗GPT(ChatGPT)의 전 세계적인 유행은 현대 사회와 교회로 하여금 엄청난 도전에 직면하게 만들었다. 최근 챗GPT에 대한 연구가 소수의 학자들에 의해 시도되고는 있지만, 기독교적 관점의 연구는 여전히 매우 부족한 상황이다. 특히 챗GPT에 대한 실천신학적 관점의 연구와 챗GPT 설교에 대한 설교학적 비평은 거의 없는 상태이다. 따라서 실천신학자들과 설교학자들의 학문적 연구에 기초한 실천적 방향과대안 제시가 필요한 시점이다.
 이를 위해 첫 번째 장에서는 챗GPT의 주요 흐름과 실체적 개념에대해 객관적으로 논의하고자 한다. 두 번째 장에서는 챗GPT에 대한일반 학자들의 주요 평가와 전망을 고찰하고자 한다. 세 번째 장에서는, 챗GPT에 대한 실천신학적 조망과 통계에 대한 분석과 함의를 진술하고자 한다. 네 번째 장에서는 챗GPT 설교에 대한 설교신학적 평가를 제시할 것이다. 마지막 장에서는, 실제 챗GPT와의 대화를 통해설교단계와 설교문에 대한 설교학적 분석과 비평적 통찰을 제시하고자한다. 본 연구의 중심 논지는 챗GPT의 도전들에 한국교회와 설교자들이 응전할 수 있도록 챗GPT에 대한 객관적인 인식과 전문가들의 평가를 토대로 실천신학적 대응방향과 설교학적 비평을 제시하는 것이다.

이 글은 생성AI 챗봇인 챗GPT가 미치는 영향력을 권력의 관점에서 접근한 탐색적 연구이다. 챗GPT는 기술의 새로운 차원으로 인간 삶의 다양한 영역에 영향을 미치며 큰 관심을 모으고 있다. 사회학적 관점에서 기술이 인간에게 미치는 영향력을 하나의 권력으로 볼 수 있는가 하는 물음이 본 연구의 목적이다. 권력은 전통적으로 특정한 지위에 있는 사람이나 집단이 상대의 저항에도 불구하고 자신들의 의지를 관철하는 힘으로 보았다. 정보화 사회가 되면서 권력을 보는 관점이 협력, 집단지성, 공유 등 개방적인 자원의 확보방안으로 바뀌면서 이전과 달리 문화권력이 부각되고 있다. 이에 초연결사회인 정보화 사회가 진전함에 따라 권력을 신권력의 개념으로 새롭게 보려는 시도도 등장한다. 즉 권력을 다차원적으로 보는 것이다. 권력이 소유라는 관점에서 나오는 것이 아닌 비공식적 통치나 자발적 조직의 참여에서 비롯되는 전략적 상황에서 나온다고 본다면 이를 위한 기술도 권력의 중요한 차원이 된다. 즉 전통적 사회학과 달리 기술이 행위능력이 되는 행위자-연결망 이론의 관점에서 챗GPT는 권력으로 작동할 수 있다. 2022년 11월 출현한 챗GPT는 문학, 비즈니스, 금융, 의료, 저널리즘 등 다양한 분야에 영향력을 미치며 순식간 사람들의 주목을 끌고 있다. 기술의 영향력이라는 현실에서 새로운 권력모델이 될 가능성을 배제할 수 없게 되었다. 기술이 주체가 되는 권력에 대한 이해가 다소 어색하고 거부감이 있지만, 사회관계의 자발적 영향력에 복속하는 사람들의 모습에서 권력으로서의 챗GPT의 가능성을 사회학적 이해로 탐색해 보고자 한다. 이는 AI의 권력화에 대한 사전적 연구이다.

The Korean Society of British and American Fiction has made the remarkable achievement of publishing 25 monographs by 2019 since its founding in 1992. In honor of the Society’s 30th anniversary, this article attempts to make suggestions for a publication project of the Society. The emergence of ChatGPT in the era of the ‘humanities crisis’ has paradoxically increased the value of the humanities. In the era when AI will become commonplace, the humanities must maintain its expertise as a discipline and fulfill the role of the humanities while keeping in mind the urgent concerns of the public. Following reflection on the roles of the humanities, my suggestions are as follows. First, each chapter of the monograph should include a ‘think about’ section to provide food for thought. This will help foster the power of thought and critical consciousness, the creativity to connect seemingly unrelated things, and empathy, which are the essences of the humanities. Second, the book should ideally address timely topics which are relevant to the social and cultural issues that surround us today. Third, I propose publishing a book that provides a chronological overview of an issue and allows us to