논문 872편

이미지 생성형 AI의 등장으로 미술, 디자인 전문가가 아니어도 텍스트 입력을 통해 완성도 높은 그림 작품을 만들 수 있게 되었다. 생성 이미지의 활용 가능성과 예술 산업에 미치는 영향력이 높아짐에 따라 사용자가 AI와 공동 창작하는 과정을 어떻게 인식하는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반 사용자들을 대상으로 이미지 생성형 AI 창작에 대한 예상 과정과 체감 과정을 알아보고 어떤 과정이 사용자의 창작 주체감에 영향을 미치는지 알아보는 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과 사용자들이 기대한 창작 과정과 체감한 창작 과정 간 격차가 있는 것으로 나타났으며 창작 주체감은 낮게 인식하는 경향을 보였다. 이에 AI가 사용자의 창작 의도를 지원하는 조력자의 역할로 작용하여 사용자가 높은 창작 주체감을 경험할 수 있도록 8가지 방법을 제언한다. 본 연구를 통해 사용자 중심적인 창작 경험을 고려하여 향후 이미지 생성형 AI의 발전에 기여할 수 있다.

(연구배경 및 목적) AI 이미지 생성 엔진은 텍스트나 스케치와 같은 입력에 따라 다양한 이미지를 자동으로 생성하는 인공지능 기술이다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 빠른 발전을 이루어 왔으며, 디자인 광고 게임, 예술 등에서 AI가 생성한 이미지를 사용하거나 참고하는 등 건축을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나, AI가 생성한 이미지가 실제로 구현될 때 어떤 문제점이나 한계점이 있을 수 있는지에 대해서는 충분히 연구되지 않은 실정이다. 따라서, AI가 생성한 이미지를 건축 분야에서 실용적으로 활용하기 위해서는 AI가 생성한 이미지의 활용도를 객관적으로 평가하고 검증하는 방법이 필요하다. 이 연구의 목적은 AI 이미지 생성 엔진을 통해 만들어진 건축 평면도의 공간적 특성과 품질을 공간구문론적 관점에서 분석하는 것이다. (연구방법) 본 연구에서는 생성형 AI, 특히 DALL·E 3를 이용하여 생성된 이미지를 평면도로 재구성하고, 이를 공간구문론을 기반으로 하는 depthmapX 프로그램을 사용해 기준점과 비교 분석하였다. 공간구문론에 대한 선행연구 분석을 바탕으로 한 관련 중심단어를 설정하여 이미지 생성형 AI와 연동시킬 프롬프트(Prompt)로 설정한다. 이를 통해 생성된 이미지를 공간구문론의 가시성 그래프 분석(VGA:Visibility Graph Analysis)을 실시하고, 도출된 공간구문적 특성값을 분석하여 공간의 특성과 품질에 대해 평가하고 비교한다. (결과) 이를 통해 인공지능이 창출한 공간 구조의 특성을 탐구하였다. 결과적으로, AI에 의해 생성된 공간 이미지는 제시된 기준과 유사한 평면도의 느낌을 제공하였으나, 세부적으로 기준점과의 공간 특성 수치에서 기준점과의 차이가 나타났다. 이는 AI가 사용자 의도를 완벽하게 반영하지 못했음을 나타내며, AI 생성 공간의 구조적 요소들이 실제 환경 설계와 연계되는 데 기술적 한계가 있음을 보여준다. 또한, 연구 과정에서 사용된 프롬프트가 기준 공간의 특성을 충분히 반영하지 못했을 가능성과 AI 생성 이미지의 도면 표현이 명확하지 않아 주관적 해석의 여지가 있었다는 한계점이 드러났다. (결론) 이는 생성형 AI가 실제 공간 설계에 활용될 수 있는 잠재성을 가지고 있음을 시사한다. 하지만, 현재 기술 수준에서는 사용자 의도를 완전히 반영하고, 전문적인 설계자의 세심한 관점과 경험을 대체하기에는 미흡함이 드러났다. 이러한 결과는 생성형 AI 기술의 발전

챗GPT(ChatGPT)는 서비스 시작 5일 만에 100만 사용자를 모으는 등 빠른성장을 보였다. 가파르게 발전하는 생성형 AI는 검색시장, 교육, 창작 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 예상되며 애니메이션 제작 교육에도 큰 전환점이될 것이다.
 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째 움직이지 않는 것을 움직이게 하는 영상 제작 기법이라는 Animation 단어의 의미를 생각할 때 많은 공정이 필요한 애니메이션 제작과정에서 높은 효율성을 보이는 생성형 AI를 적용은 것은 당연하다. 둘째, 미드저니(Midjourney), 달리(Dall-E), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 과 같은 이미지 생성형 AI의 기술 발전의 속도가 매우 빠르고 강력하여 누구나 쉽게사용하는 보편적인 저작 도구로 발전할 가능성이 높다. 셋째, 구글, 마이크로소프트는 물론 어도비도 포토샵, 프리미어, 에프터이펙츠와 같은 그래픽 프로그램에 적극적으로 시험 도입하는 등 앞으로 산업계에서도 생성형 AI 사용 여부가중요한 경쟁력이 될 수 있다. 창작행위를 새롭게 정의해야 할 만큼의 큰 파급력을 지닌 이미지 생성형 AI의 등장으로 애니메이션 제작 교육에서도 그 작동 원리를 이해하고 적극적으로 제작과정에 도입할 필요가 있다. 이에 생성형 AI 등장 초기인 지금의 상황을 정리하고 이미지 생성형 AI에 대한 개념과 특성을 비교 분석하여 애니메이션 제작 교육 연구에 도움이 되고자 한다.
 연구 과정은 먼저 인공지능과 생성형 AI를 사용자 수준에서 이해할 수 있도록 생성형 AI의 원리를 설명하고 할루시네이션과 알 수 없는 매개변수의 위험성을 거론한 후 생성형 AI에서 발생할 수 있는 문제점을 오리지널의 실종, 창작성과 저작권 문제, 창작자들의 직업의 위기로 정리하였다. 분석을 위한배경지식으로는 먼저 이미지 생성형 AI의 원리를 기본 딥러닝 모델들과 함께설명하고 멀티모달을 사용한 자연어 인터페이스의 중요성을 언급한 후 이미지 생성형 AI를 분석하였다. 분석 결과 현재 교육 환경에서는 먼저 개인별 사용 비용에 대한 문제해결이 선행되어야 하고 서버에 접속하여 사용하는 서비스들과 달리 현재 교육에 사용 중인 프로그램과 친숙하고 호환성도 높은 어도비 파이어플라이(Firefly)를 추천하였다. 다음으로 생성형 AI 활용의 핵심 방법인 프롬프트 교육에서는 상상을 글로 표현할 수 있는 능력과 미술사조, 유명작가의 아트워크 공부, 카메라 렌즈,

기술의 발전은 예술에 대한 새로운 정의를 요구한다. 19세기 사진의 발명과 함께 사진을 예술로 볼 것인가에 대한 논쟁이 있었던 것처럼 생성형 AI 작품에 대한 예술성이 논란이 되었다. 사진은 기록과 예술 사이에서 발전해 나가면서 사진만의 독특한 예술성을 인정받고 예술의 영역을 확장했다. 생성형AI로 촉발된 예술성에 대한 논쟁이 그 자체의 예술성보다는 상업성의 가능 여부에 대한 논쟁으로 퍼졌다. 인공지능으로 제작된 만화작품이 저작권을 인정받았다가 번복되는 사례가 생기면서 사람들에게 관심의 대상이 되었다. 이러한 논쟁은 인공지능이 저작권 대상에서 제외됨으로써 가치 유 · 무를 따질 수없게 되었다.
 본 연구는 생성형 AI 종류 중 하나인 미드저니를 활용해 만든 스티브 콜슨의 ‘베스티어리 연대기’ 작품 분석을 통해 생성형 AI를 활용한 만화작품의예술적 가치에 대해서 살펴보았다. ‘베스티어리 연대기’는 미드저니로 생성된 이미지를 대부분 그대로 수정 없이 사용하였으며, 빠르게 변화하는 생성형 AI의 기술은 5편의 시리즈를 만드는 동안에도 계속해서 업데이트되었다.
 ‘베스티어리 연대기’는 미드저니의 기술의 변화와 다양한 스타일 가능성을 함께 실험한 작품이다. 생성형 AI가 한 장의 이미지를 표현하는 것은 놀라울 만큼 좋은 결과물을 도출해 내지만, 만화 매체의 형식과 표현을 모두 담기엔 아직은 불완전성을 가지고 있다. 장면별 캐릭터의 통일성이 확보되지 않는 점, 부자연스러운 손과 신체 묘사 등의 시각적 문제가 몰입에 방해가 되고, 철저하게 계획된 연출에 맞는 이미지 구현의 어려움, 그리고 만화적 연출은 오롯이 작가의 능력에 달려있다는 점에서 생성형 AI의 한계를 볼 수 있었다. 인간이기에 가능한 연출력과 구성능력, 그리고 감정에 대한 세밀한 표현이 인공지능 AI가 극복해야 할 과제이자, 인간이 인간임을 증명할 수 있는 수단인 것이다. 인간은 기계처럼 많은 양을 저장하거나 기억할 수 없다. 적어도 만화에서는 생성형 AI 기술이 창작 도구이기보다는 창작을 위한 영감을 확대하는 형식으로 활용이 필요하다.

4차 산업혁명 시대에 접어든 이래 AI는 광속적인 발전을 하며 이제는 인공지능이 사회 전반에 영향력을 미치고 있다. 지난 2022년 출시된 챗GPT-3의 단기간 확산으로 생성형 AI의 개발경쟁이 치열해지면서 인공지능이 인간만의 영역으로 간주되었던 창작의 영역에서까지 인간을 능가하는 기술을 보여주고 있다. 그러나 진보한 기술만큼이나 복잡하고 다양한 사회적 문제를 수반하고 있기에 본 연구에서는 생성형 AI, 그리고 특히 텍스트를 중심으로 대화나 검색엔진에 특화된 대규모 언어모델에 기반한 AI의 현주소를 분석하여 문제를 지적하고 해결방안을 모색하였다.
 LLMs AI는 대량의 데이터에 의존하다 보니 데이터편향, 허위정보, 정보오용, 데이터 환각 등 학습데이터 문제와 학습·생성·이용과정에서 개인정보 및 저작권 침해, 범죄에의 이용 등 불법적 문제, 그리고 광범위한 활용 영역에 따라 디지털 디바이드, 고용시장의 변화 등의 파생적인 문제들도 발생하고 있다. 이를 위하여 앞으로의 기술 개발에 있어 인간의 기본권을 중심으로 한 기술윤리 준수와 책임감 있는 자체 감독을 강제하고 범정부적 차원에서 AI윤리에 대한 홍보·교육·감독을 강화하여야 한다. 나아가 생성자인 AI와 개발자, 그리고 이용자 모두가 책임감 있는 개발·생성·이용 활동을 하도록 개인정보, 저작권, 콘텐츠 관련 법령과 AI기본법을 검토하여 책임을 부여하는 강력한 직접규제조항이나, 저작인접권·보험의무화 등 간접책임을 명문화한 입법규제를 제안한다.

챗GPT는 전 세계적으로 인기를 끌며 사회 전반에 큰 영향력을 발휘할 가능성을 충분히 보여주고 있다. 챗GPT의 중요성은 대중에게 생성형 AI 서비스를 직접 경험하는 기폭제가 되었다는 점이다. 생성형 AI는 이미 사회 모든 분야에 많은 변화를 일으킬 잠재력이 충분하다고 평가받고 있다. 출판 분야도 예외는 아니다. 오히려 출판은 다른 분야보다 생성형 AI의 영향을 더 많이 받을 가능성이 더욱 크다. 본 연구는 생성형 AI가 어떻게 출판의 미래에 영향을 미치는가에 대해 알고 대비하기 위해 이루어졌다. 현재 존재하는 생성형 AI 서비스들 중에서 출판 프로세스에 직접 영향을 줄 수 있는 것들로 마케팅사무, 이미지, 오디오 분야 등을 분석하였다. 이어 생성형 AI가 출판의 핵심인 글쓰기를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 분석한 결과 생성형 AI는 이미 기획형, 문답형, 콜라보레이션형, 혼합 콘텐츠형 글쓰기의 다양한 스펙트럼으로 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI의 발전과 확산은 출판에 새로운 기회이자 도전을 안겨주고 있다.

본 논문은 디지털 전환의 시대에 따른 리터러시 교육의 변화가 갖는문제점을 분석하여, 더 나은 미래 교육을 향한 디지털 리터러시 교육의새로운 방향 제시를 목적으로 삼고 있다. 급격한 디지털 전환의 시대 속에서 교육 환경 및 교육의 조건이 변경되고 있으며, 이에 따라 리터러시교육, 특히 디지털 리터러시의 중요성은 더욱 커가고 있다. 하지만 여전히 디지털 리터러시에 대한 본질적인 개념은 충분히 정립되지 못하고 있으며, 이로 인해 디지털 리터러시 교육 역시 올바른 방향에서 수행되고있다고 보기 어렵다. 기능적 문맹은 이 혼란에서 발생한 대표적인 리터러시 문제이다. 그간 리터러시는 일종의 도구 활용 능력으로 이해되었고, 디지털 리터러시 교육은 특히, 컴퓨팅 사고의 중요성을 강조함에도 불구하고, 디지털 기술의 활용을 위한 기초 교육으로 이해되는 경향이 강하였다. 그러나 도구의 사용에 국한하더라도, 그 올바른 사용은 도구의 본질에 대한 이해에서 출발해야 하며, 그 도구를 통해 관계 맺는 세계에 대한이해 역시 필요하다. 특히 디지털 전환은 이와 같은 이해의 필요성을 우리에게 강하게 요구하고 있으며, 이에 따라 리터러시와 디지털 리터러시에 대한 이해 및 관련 교육의 전환도 필요하다. 이에 본 논문은 리터러시의 본질적 의미를 인간의 실존 조건인 현실의 구축과 이해 능력으로 추적하고, 이를 바탕으로 인간의 세계와 현실을 폭넓고 다양하게 이해하는교육으로 우리의 리터러시 교육이 나아가야 한다는 점을 주장하고자 한다. 이를 위해 독일의 사례를 우리의 교육과 비교하여 참조할 것이다.

본 연구는 기술을 활용하는 미술교육이 더 나은 결과를 가져올 것이라는 전제 아래 이미지 생성형 인공지능의 등장과 미술교육의 대응에 대하여 검토하였다. 특히 초등미술교육에서 인공지능을 활용한 창의적 표현 수업을 어떻게 수행할 것인지를 연구 목표로 설정하였다. 생성형 인공지능 기술은 텍스트-이미지-비디오-오디오-3D 이미지 사이의 간극을 좁히고, 시각, 청각, 문자 사이의 특성을 관통하면서 상호 변환을 실현하고 있다. 인공지능을 활용한 미술 표현에서 프롬프트 엔지니어링과 함께 결과물에 대한 평가가 바로 창조이며 인간 예술가는 평가의 과정을 통해 창조를 실현하게 된다. 인공지능이 만든 확률값에 담긴 사회문화적 가치와 의미, 미적 수준과 독창성 여부, 개성과 감성의 질, 참신함과 진부함에 대한 평가자로서 역량은 생성형 인공지능이 하지 않는 예술 생산의 가장 중요한 과정이다. 미술교육을 위한 인공지능 리터러시는 인공지능이 생성하는 부정확하고 혼란스런 정보인 환각 현상의 검증 필요성, 학습 데이터세트로부터 파생하는 편견과 차별의 정보 극복, 표절과 저작권 문제에 대한 경계, 프롬프트 엔지니어링 기술 습득과 비판적 시각문화교육의 관점 도입 필요성과 관련된다. 또한 실제 미술 수업에서 적용한 세 가지 유형을 검토하였다. 이를 통해 본 논문은 인공지능 활용 미술수업에서 생성 결과물에 대한 평가 과정의 중요성, 인공지능 시각문화의 상업성과 진부함을 극복하기 위한 비판적 사고의 필요성을 제안한다.

목적 본 연구는 예비중등교사 대상 생성형 AI 리터러시 교육 프로그램 설계 및 지원방향을 모색하기 위하여 실시되었다.
 방법 수도권 소재 A대학의 예비중등교사 94명을 대상으로 생성형 인공지능 인식과 활용에 대한 관심, 관련 교육의 필요성 및 지원방안에 대하여 설문조사를 실시하였으며, 그 중 6명의 예비중등교사를 대상으로 심층면담을 실시하였다.
 결과 예비중등교사의 79.8%는 인공지능기반 프로그램을 사용한 경험이 있었으며, 46.8%는 자신의 인공지능 관련 지식수준을입문단계라고 응답하였다. 인공지능 리터러시 교육을 위한 지원으로는, 인공지능 관련 기술을 구현해볼 수 있는 실습실 제공이었으며 인공지능 리터러시 교육은 전공 및 교양과목으로 이루어져야 한다고 응답하였다. 심층면담 결과에서는 인공지능 리터러시 수업수강 의향은 예비중등교사 역량함양, 인공지능 리터러시에 대한 관심, 수업에 대한 관심이 도출되었으며 전공에 인공지능 도입이필요한 이유로 보조교사역활, 학습흥미촉진, 정보습득, 사회변화 적응, 과목과 연계성을 제시하였다.
 결론 예비중등교사 대상 인공지능 교과목은 실습위주의 정규교과목으로 운영하되, 코딩과 같은 기술 활용보다는 인공지능이 제공하는 정보를 비판적으로 분석 및 수용할 수 있는 역량을 향상시키고 학문별 맞춤형 교육을 제공하는 것을 제언하였다.

본 연구에서는 인공지능 리터러시의 개념과 구성요소를 살펴보고, 2022 개정 교육과정을 분석하여 미술교육에서의 인공지능 리터러시를 도출하였다. 기존의 정보리터러시, 디지털 리터러시, 미디어 리터러시를 넘어 새롭게 출현하게 된 인공지능리터러시는 인공지능의 개념과 원리를 이해하고 실생활 속에서 인공지능 기술과 도구를 사용하여 문제를 해결하며 윤리적 가치관을 기반으로 지역사회에 참여할 수 있는 역량이다. 2022 개정 교육과정에서도 인공지능 기술 발전의 흐름에 맞춰 교육과정의 전 영역에 걸쳐 다양한 디지털 매체의 활용과 경험 중심 융합 교육을 추구하고있다. 이를 종합하여 도출된 미술교육에서의 인공지능 리터러시는 ‘인공지능 경험확장 역량’, ‘창의·융합적 매체 활용 역량’, ‘비판적 시각문화 역량’을 구성요소로 가진다. 또한, 더 나아가서 학생들이 미술교육에서의 인공지능 리터러시를 함양하는 데있어 선행되어야 할 과제를 살펴보았다. 먼저, 미술교육이 가지는 본질적 가치와 목표에 대한 성찰과 함께 변화하는 미술에 대한 관점을 반영하여 미술교육의 영역을확장할 필요가 있다. 뿐만 아니라 학생들의 삶의 맥락을 고려하고, 윤리적 자세를견지함으로써 학생들이 인공지능과 공존할 수 있도록 이끌어야 한다. 마지막으로, 학생들이 다양한 인공지능 매체와 도구를 접할 수 있는 디지털 교육 환경을 구축하고, 교사의 인공지능 교수학습 역량 강화를 위한 지원이 이뤄져야 할 것이다.

본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.

본 연구는 인공지능이 이미 생활 속에 공존하고 있는 상황에서 시민교육관점에서 인공지능을 어떻게 접근해야 하는지, 어떤 점에 주목해야 하는지에 대한 논의를 바탕으로 사회과교육에서 인공지능 리터러시를 함양하기 위한 방향과 내용, 방법에 대해 탐색해보았다.
 사회과에서의 인공지능 리터러시 교육은 비판적이고 주권자적인 태도에 주목해야 하며, 구체적으로 인공지능으로 인한 사회변화 인식, 인공지능의 사용과 영향에 대한 분석, 인공지능 활용과 성찰, 인공지능 관련 문제해결을 위한 인공지능 윤리 정립 등의 내용으로 구성해야 한다. 이러한 시민교육 관점에서의 인공지능 리터러시 요소들을 토대로 사회과교육에서의 인공지능 리터러시 내용 체계를 도출하였다. 
 또한 시민교육 관점에서의 인공지능 리터러시 교육 방법 중 하나로 인공지능 활용 수업의 절차를 구상하고 이를 사회과 수업에 적용해 보았다. 기존 선행연구들의 인공지능 활용 수업은 프로그래밍 방법을 학습하기 위해 교과 학습 내용을 도구로써 사용하거나 학습 내용을 담은 결과물을 만들어 내는 것에 초점을 두고, 이 과정에서 정보 활용 역량이 주로 강조되었다면, 사회과 수업에서의 인공지능 리터러시는 인공지능 설계 전 과정을 구성원들과 비판적으로 검토하며 해결하는 것이 중요하기 때문에 비판적 사고와 문제해결력이 함께 강조된다. 구체적으로는 범주별, 요인별, 대안별 관련 정보를 수집하고 분류하는 과정에서의 정보 활용 능력뿐만 아니라 인공지능 활용의 필요성 검토, 자료 검증과 설계과정을 검토하는 과정에서의 비판적 사고력과 의사소통 및 협업능력, 합리적 의사결정을 위해 고려해야 할 사항을 질문으로 설계하는 과정에서의 의사결정능력 함양을 기대할 수 있다.

목적 본 연구는 예비 중등교사의 인공지능 리터러시 함양을 위한 체계적인 교육지원을 위해 이를 진단할 수 있는 진단도구를 개발하고자 하였다.
 방법 선행연구 고찰 및 전문가 내용타당도 검증을 통해 예비 문항을 구성하였으며, 경남 소재 A대학 사범대학 재학생 186명을 대상으로 예비조사를 실시하였다. 이후 진단도구의 타당화를 위하여 경남, 대구, 부산, 인천 소재 사범대학생 504명을 대상으로 본조사실시 후 통계적 검증을 실시하였다.
 결과 본조사 결과 전체 신뢰도는 .935이며, 모형 적합도는 CFI= .945, TLI=.937, RMSEA= .047, SRMR= .045로 양호하게나타났다. 이후 진단도구의 일반화 가능성 검증을 위한 교차타당도분석을 통해 각 집단의 모형 적합도가 CFI= .942~.954, TLI= .935~.948, SRMR= .048~.049, RMSEA= .044~.048로 양호한 수치임을 확인하였으며, 집단 간 차이 검증 결과 상⋅하 집단의 유의미한 차이를 확인하여 최종 선정된 문항의 타당도가 확보되었음을 확인하였다.
 결론 예비 중등교사의 인공지능 리터러시는 총 4개 영역과 8개 하위요인인 ‘인공지능 이해(인공지능 기초지식, 인공지능의 사회적영향)’, ‘인공지능 활용(인공지능 기술 활용, 인공지능을 활용한 문제해결, 데이터 리터러시)’, ‘인공지능 개발(기초프로그래밍, 컴퓨팅 사고력)’, ‘인공지능 윤리’로 구성하였으며, 최종 진단도구는 33개 문항으로 확정하였다.

The purpose of this study is to develop the Artificial Intelligence thinking-based education program for improving AI literacy and verify its effectiveness for beginner. This program consists of 17 sessions, was designed according to the “ABCDE” model and is a project-based program. This program was conducted on 51 first-year middle school students and 36 respondents excluding missing values were analyzed in R language. The effect of this program on ethics, understanding, social competency, execution plan, data literacy, and problem solving of AI literacy is statistically significant and has very large practical significance. According to the result of this study, this program provided learners experiencing Artificial Intelligence education for the first time with Artificial Intelligence concepts and principles, collection and analysis of information, and problem-solving processes through application in real life, and served as an opportunity to enhance AI literacy. In addition, education program to enhance AI literacy should be designed based on AI thinking.

본 연구는 학교 정규 수업이 아닌 방학 중 캠프 또는 방과 후 프로그램에서 활용할 수 있는 구성주의 기반의 인공지능 리터러시 수업을 개발하고 효과성을 분석하는 것에 목적이 있다. 이를 위해, 디자인 중심 수업 모델(NDIS)을 활용한 온·오프라인 블랜디드 교육 프로그램을 개발하였으며, 고등학생 132명을 대상으로 적용하여 인공지능 인식 및 가치, 문제해결에 대한 사전/사후 변화와 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 학생들의 인공지능 리터러시 수준은 전반적으로 향상된 것으로 확인하였다. 특히, 인공지능에 대한 인식과 함께 문제해결에 대한 자신감이 향상한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성별 분석 결과를 보면, 남학생의 사전/사후 수준이 여학생보다 상대적으로 높게 나타났으나 전체적으로는 남녀 모두 향상되었다. 셋째, 학생들의 수업 만족도를 살펴본 결과 강사 및 교수법에 대한 만족도가 상대적으로 높게 나타났다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 구성주의 기반 비정규 교과 프로그램에 대한 효과성을 논의하고, 향후 인공지능 리터러시 교육을 위한 시사점을 제시하였다.

산업현장에 인공지능 기술이 도입되고 이 기술을 활용해야 하는 직업계 고등학교 학생에게 인공지능 리터러시를 길러줄 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 기초 교과의 성취기준과 학생의 특성을 반영하여 10차시의 인공지능 리터러시 프로그램을 개발하고 공업계열의 2학년 학생을 대상으로 프로그램을 적용하였다. 연구 결과 학생들의 인공지능에 대한 태도와 자기효능감은 t-검정에서 유의미한 차이가 있었고 효과크기 분석에서 중간 크기 이상의 결과가 나왔다. 그리고 학습자 반응 분석에서 인공지능의 이해도는 향상되었으며 대부분의 학생이 프로그램에 만족하는 것으로 나타났다. 이 연구는 직업계 고등학교의 계열별 특성에 적합한 인공지능 리터러시 교육의 후속 연구와 학교 현장에서 인공지능 교육이 안정적으로 정착하는 데에 이바지하고자 한다.

The purpose of this study is to investigate the impact of project learning using chatbots on artificial intelligence literacy. The subjects of the study were a total of 41 students from 1st to 3rd grade of general high school in Gyeonggi-do. Classes were held after school for a total of 6 hours, and the contents of the classes consisted of the concept and characteristics of artificial intelligence, the concept and expression of knowledge, OBT application for Kakao i open builder, guidance on how to create chatbots, and chatbot production practice. As a result of the pre- and post-test of the experimental group, the quantitative value of artificial intelligence literacy increased in all three grades. In the case of second-year students who set up a comparison group, when compared with the results of the comparison group, there was a significant positive effect on the AI literacy result, and female students were found to be more effective than male students.

본 연구는 초등학생들의 AI 리터러시 함양을 위한 통합예술교육프로그램을 개발하고자 하였다.
 먼저 AI 리터러시 영역별 목표와 2022 개정 초등학교 교육과정의 미술, 음악, 체육과의 목표 연구, 통합예술교육의 목표와 요소 매트릭스를 이용하여 2개의 주제 프로그램을 개발하였다. 개발된프로그램은 1차 전문가 타당도 검사를 통해 수정 및 보완 후 학생에게 수업 적용하였고, 학생들의 AI 리터러시 사전/사후 검사, 프로그램에 대한 만족도 조사 결과를 토대로 2차 수정을 거쳤다.
 마지막으로 3차 전문가 타당도 검사를 통해 최종 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 초등학생들의 AI리터러시 함양을 위한 융합교육프로그램을 활용되기를 기대한다.

본 연구에서는 언어 및 언어교육 전공 대학생들이 인공지능과 인공지능 교육에 대해 어떻게 생각하는지, 인공지능 리터러시를 어느 정도 갖추었는지, 그리고 인공지능 관련 교육을 어느 정도 받았고, 교육을 받는데 어떤 사항이 영향을 주는지 알아보았다. 연구를 위해 설문지를 작성하였고 언어 및 언어교육 전공 대학생 112명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 설문 응답자 중 일부를 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, 대부분의 응답자가 인공지능과 인공지능 교육에 대해 큰 관심을 보였다. 하지만, 자신의 인공지능 리터러시는 낮은 것으로 평가하였고, 연령별 편차도 유의미하게 나타났다. 또한 인공지능에 대한 큰 관심과 달리 연구 참여자들 중 인공지능 관련 교육을 실제로 받은 비율은 상대적으로 낮았는데, 이런 낮은 결과에 여러 요인이 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이와 같은 결과를 바탕으로 언어 및 언어교육 전공 대학생들의 인공지능 리터러시 함양을 위해 인공지능 관련 교육을 교양 수준에서 그리고 전공 수준에서 체계적으로 제공할 필요가 있음을 제안하고자 한다.

예비교사의 디지털 리터러시와 인공지능 리터러시 향상을 위한 교양교육을 대학에서 다양하게 실시하고 있다. 학생을 가르치기 위한 예비교사는 디지털 소양과 함께 인공지능의 개념 및 기술에 대한 이해를 바탕으로 인공지능 리터러시를 향상할 필요가 있다. 본 연구에서는 인공지능 리터러시를 향상하기 위한 예비교사의 교양교육 사례를 제시하고 학생들의 만족도를 분석하며, 컴퓨팅 사고력과 인공지능 역량에 관한 자기 보고식 평가 및 학업성적과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 컴퓨팅 사고력과 인공지능 역량에서의 전체 영역은 사전 사후 분석 결과 유의미한 차이가 나타났고, 세부 영역에서는 일부 유의미한 차이를 보였다. 컴퓨팅 사고력과 인공지능 역량의 모든 영역에서 상관이 있는 것으로 나타났고, 학업성적과는 일부 상관이 있는 것으로 나타났다. 학생들의 학업에 대한 만족도 분석 결과는 매우 긍정적으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 컴퓨팅 사고력 및 인공지능 역량 향상을 위한 체계적인 교육 계획과 측정 도구를 개발하고, 학업성적에 긍정적인 영향성을 도출할 수 있는 연구가 필요할 것이다.

본 연구는 2023년 1학기에 실시된 독일 문학 토론수업에서 챗지피티 ChatGPT를 활용한 사례를 바탕으로 대화형 인공지능이 학생들의 학습에 미치는 영향을 분석하였다. 연구는 특히 챗지피티가 수업 참여와 독일 문학에 대한 학생들의 관심을 어떻게 촉진하는지, 그리고 이 도구를사용함으로써 학생들의 비판적 사고능력과 정보 검증 능력이 어떻게 발달할 수 있는지, 그리고챗지피티를 활용한 효과적 수업 방법 설계에 초점이 맞춰져 있다.연구 방법으로는 PBL과 플립드러닝을 결합한 형태의 토론수업과 과제 수행 과정에 챗지피티를 활용하였으며, 이후 설문 조사를 통해 대화형 인공지능이 학습에 미치는 영향을 평가하는 방식을 택했다. 또한, 연구는 챗지피티 출력값을 검증하고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 수업환경을 제안함으로써, 교육적활용의 실질적인 방안을 모색하였다. 설문 조사 결과에 따르면 학생들은 챗지피티를 토론 환경에서 사용했을 때 프롬프트를 개선하고 사용 방법을 공유함으로써 AI 리터러시를 향상할 수 있었다. 더 나아가 챗지피티의 오류가 오히려 학생의 호기심을 자극해 정보를 스스로 검증하고 비판적 사고 과정을 촉진하는 등의 역설적 효과가 있다는 결론을 도출해낼 수 있었다. 또한 AI 리터러시가 뛰어난 학생의 프롬프트 분석 결과는 챗지피티를 ‘토론 도구’로 활용하는 경우 학생에게 능동적 학습 환경을 제공할 수 있다는 가능성을 시사한다. 이와 같은 연구 결과는 챗지피티를 활용한 교육과 학습이 단순한 정보제공의 차원을 넘어 학생들의 비판적 사고와 자기 주도적학습 능력을 강화할 수 있음을 시사하며 챗지피티가 학습자에게 독일 문학에 대한 접근성을 높이고 호기심을 유발하는 데 긍정적인 효과를 미칠 수 있음을 보여준다.

본 연구는 H대학의 외국인 유학생의 AI 리터러시 향상을 목적으로 개발된 AI 기초 교양교과목의 개발 및 운영을 다룬다. 이를위해 유학생의 AI기초 교과목 학습만족도와 요구사항을 설문조사하였고, 유학생의 수준에 맞는 디지털 도구 활용 교육 개발, 수준별 교과목 개발, 학생 평가를 수행하였다. 학습과정에서 유학생들에게 컴퓨터활용 용어사전 개발 및 배포하였으며, 동영상을 제공하여 한 번에 이해하기 어려운 부분을 복습할 수 있도록 도와주었다. 학습과정에 대한 평가를 분석한 후 다시 교과과정에 반영하는 단계를 반복하며 지속적으로 개선해 나간다면 유학생을 위한 AI 기초 교과과정을 체계적으로 정립하는 데 도움이 될 것이다. 이 연구에서 개발된 ‘외국인 유학생을 위한 AI 기초’ 교양교과목은 아직 초기단계인 국내 대학에서 유학생 AI 관련 교양교과과정의 개발 및 운영에 참고할 수 있는 실증자료가 된다. 또한 학습과정에서 개발된 컴퓨터활용 용어사전의 개발 및 배포와 동영상을제공하는 수업방식은 유학생들에게 학습만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 융합기술 중 챗봇은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NNU 그리고 NNG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보 제공, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.

디지털 대전환 시대를 맞이하여 전 세계는 빠르게 변화하는 디지털 세상에 잘 적응하여 살아갈 인재 양성에 총력을 기울이고 있다. 우리나라에서도 디지털 인재 100만 양성이라는 교육 목표 아래 학교 현장을 비롯한 사회 전반에 디지털 인재를 양성하고자 노력하고 있다. 디지털 인재를 양성하기 위해서는 무엇보다 교사의 교수 역량이 강화되어야 하기에 이에 대비한 각종 교사 재교육 방안이 준비 중이며 일부 교육청과 선도학교를 중심으로 교사의 디지털․AI 리터러시 교수 역량 강화를 위한 교사 연수를 실시하고 있다. 하지만 아직 이에 대한 체계적인 교수 역량강화 교육 커리큘럼이나 프로그램이 제시된 바 없어 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 구글을 활용한 디지털․AI 리터러시 교수 역량 강화 교육 프로그램을 개발하여 이를 교사 연수 프로그램에 적용, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 그 효과성을 검증하였다. 그 결과 디지털․AI 리터러시 교수 역량을 키우기 위해 마련된 네 가지세부 영역인 디지털․AI 이해, 디지털․AI 활용, 디지털․AI 윤리교육에서 모두 통계적으로 유의미하게 향상된 결과를 나타내어 구글을 활용한 디지털․AI 리터러시 교수 역량 강화 교육 프로그램이 효과적임을 알 수 있었다.

인공지능이 전 세계적 화두로 떠오르고 있다. 그러나 기술, 사업, 제도 분야에서 AI 기술을 성장시키고자 하는산업적 측면의 활발한 논의에 비해서 다가오는 AI 기반 사회를 ‘수용자’가 어떻게 대응해야 할지에 대한 고민과논의들은 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 전 국민을 대상으로 AI 관련 역량을 함양시키기 위한 기초연구로서AI 리터러시에 대한 연구동향을 실증적으로 분석하고자 했다. 체계적 문헌 추출 과정을 통해서 84개의 기존 문헌을선별했으며, 선행연구의 특징을 확인하여 AI 리터러시의 연구 방향성을 제안했다. 분석결과, AI 리터러시에 대한논의는 2020년 이후로 급증하고 있었으나 대부분 선진국 중심으로 이뤄지고 있어 국내에서 보다 많은 관심이 필요하다.
 선행연구들은 대부분 탐색적 문헌검토, 사례분석과 같은 질적연구 방법을 사용하는 경우가 많았으며 양적연구 방법을사용하더라도 AI 교육프로그램의 효과를 검증하는 간단한 서베이에 그치고 있었다. 그러므로 향후 AI 리터러시에대한 연구는 AI 리터러시에 영향을 주는 요인과 AI 리터러시가 개인이나 사회에 미치는 영향력들을 실증적으로확인하는 연구가 활발히 수행될 필요가 있을 것이다. 그리고 연구목적이 대부분 AI 리터러시의 교육프로그램을 개발하고평가하거나 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시 개념체계를 정립하는 것에 치중되어 있었다. 본 연구는 국내에서 AI 리터러시에 대한 선행연구를 체계적이고 구조적으로 접근하려는 시도가 거의 없는 상황에서 기존 선행연구들을특정 기준에 맞춰서 선별하고, 다각적인 방식으로 검토했다는데 의의가 있다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 연구의기초연구로서 활용될 수 있으며, 향후 AI 리터러시 연구의 방향성을 설정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 변화하는 지능 정보 사회에서 핵심 역량으로 대두되고 있는 AI 리터러시와 관련하여, 국내 대학도서관들의 이용자들 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 현황과 대학도서관의 AI 리터러시 교육에 대한 인식과 당위성을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대한 개념의 변화 양상과 대학도서관 이용자인 학생들의 생성형 AI를 포함한 AI 리터러시의 자가 인식을 분석하였다. 분석 결과, 대학도서관에서 AI 리터리시 교육 및 생성형 AI 리터러시 교육 진행 시 수강 의향의 경우 긍정적인 응답이 주로 확인되었으며, 본 연구는 대학도서관의 AI 리터러시 교육의 대학 필수 교육과정 내 AI 리터러시 함양 기초 교육과 연계하여 진행하는 방향을 제안한다.

AI 기술은 파괴적 혁신을 거듭하면서 우리 삶에 전방위적으로 적용되고 있으며미래 사회 변화를 주도할 것으로 예측된다. 다가오는 AI 기반 사회에 대응하기위해서는 수용자가 주체적이고 안전하게 AI 기술을 다루고 활용할 수 있도록 AI 기술에 대한 역량을 함양시키는 것이 필수적이다. 본 연구는 AI 시대에서 생활하기 위한 필수 능력으로서 수용자가 갖춰야할 역량을 ‘AI 리터러시’ 관점에서접근했다. 기존 디지털 리터러시와 미디어 리터러시와 같은 다른 리터러시 개념 내 하위 역량으로 논의되던 AI 리터러시는 최근들어 별도의 개념적 차원과연구 영역으로 다뤄지고 있으나 그 논의가 매우 산발적이다. AI 리터러시에 대한 합의되지 않은 개념과 논의들은 AI 리터러시 함양을 위한 교육이 일관적이고구조적으로 제공되는데 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 본 연구는 체계적문헌고찰 방법과 전문가 심층의견조사방법을 통해서 AI 리터러시에 대한 논의를 구조적이고 통합적으로 정리하고자 했다. 그 결과, 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시에 대한 명시적 정의를 분석하고 특성을 도출하여 AI 리터러시를 ‘AI를인지하고, AI에 대한 기술적 지식과 윤리적이고 비판적 이해를 바탕으로 AI 기기나 서비스를 생활과 업무에 적용할 수 있는 능력으로 더 나아가 AI를 설계하거나 창의적인 결과물을 산출하고 AI를 바탕으로 사회와 상호작용 할 수 있는능력’으로 정의했다. 그리고 AI 리터러시를 갖추는데 필요한 필수적인 지식적차원, 기술적 차원, 태도적 차원으로 요인을 구분하고 각 차원별로 필요한 역량수준에 따라 하위 차원을 지식적 차원에 해당하는 AI 식별과 AI 이해, 기술적차원에 해당하는 AI 활용, AI 분석, AI 창조 마지막으로 태도적 차원에 해당하는 AI 이용 윤리성과 AI 비판적 평가로 개념체계를 마련했다. 본 연구는 AI 리터러시에 대한 기존 연구들이 산발적이고 상이한 결과를 제시하고 있는 상황에서 선행 논의들을 통합적이고 구조적으로 정리하여 AI 리터러시의 개념과 하위차원들을 마련했다는데 의의가 있으며 AI 리터러시에 대한 개념체계는 AI 관련교육과정을 설계하거나 교육 내용을 구성할 때, 기초자료로서 유용하게 활용될수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 초등 국어과에서 AI 리터러시 함양 수업이 필요하며, 이를 위하여 AI 융합교육 내용을 제안하는 것을 목적으로 한다. 미래 사회 역량을 키우기 위해서는 인공지능 플랫폼의 활용 및 인공지능과의 소통 능력이 중요하므로 초등 단계에서부터 AI 리터러시 교수학습이 이루어져야 한다. 이를 수행하기 위해서 AI 리터러시가 언어적 소양을바탕으로 하는 국어 교과에서부터 이루어져야 함을 논의하였다.
 본 연구에서는 AI 리터러시의 개념 및 초등학생을 대상으로 AI 융합 교육 연구를검토하여 초등 교육과정에서 AI 리터러시를 함양할 수 있음을 살피고, 국어 교과에서AI 융합 교육이 어떻게 구현될 수 있을지를 고찰해 보았다. 초등 국어에서 AI 리터러시의 수업 설계를 위해 교육과정 및 문헌 자료 검토를 통해 AI 리터러시 요소가 무엇인지살피고, 국어 교과서에서 AI 리터러시 적용 단원을 살펴보았다. 이를 바탕으로 하여국어과에서 AI 융합 교육을 위한 AI 리터러시 수업의 단계별 내용 체계를 제시하였다.

알파고(AlphaGO)와 이세돌의 대국에 대중은 관찰자 입장이었다며, OpenAI의ChatGPT에 대중은 사용자로서 직접 관여하고 있다. 그 만큰 인공지능이 생활의 일부가 되고 있음을 보여준다. 그렇지만, 생성형 AI는 부정확한 정보나 알고리즘의 편향등에 대한 문제도 여전하다. 특히, 환각효과를 가져오거나 인간의 규범과 충돌할 경우에는 규제가 작동될 가능성이 크다. 다만, 알고리즘을 포함한 다양한 인공지능 기술을규제적 측면에서 접근할 경우, 신산업으로서 인공지능산업의 경쟁력을 약화될 수밖에 없다. 그렇기 때문에 기술에 대한 정책방안은 기본적으로 기술 발전을 저해해서는않된다. 자칫 기술규제는 기술경쟁력을 저하시킬 수 있기 때문이다. 알고리즘의 오류, 편향이나 AI생성물의 내용상의 오류를 희석화할 수 있는 방안은 보다 많은 데이터를제공함으로써 편향적인 결과가 나올 수 있는 확률을 줄이는 것이다. 이러한 문제를극복하기 위해서는 다양한 데이터를 확보하여, 학습데이터로 활용할 수 있어야 한다.&#xD; 물론, 이 과정에서 권리자에 대한 보상체계도 고민해야 한다. 공정이용에 따라 플랫폼사업자가 사용한 데이터에 따라 얻은 수익을 독점하는 것은 합리적이라고 보기 어렵기 때문이다. 그동안 인공지능과의 경쟁에서 인간이 우위에 설 수 있는 영역이 창작성이나 예술적인 분야로 알려져왔으나, 생성형 AI가 가져오는 법률문제는 인간의 창작과 AI의 결과물과 차이를 구분하기 쉽지 않다. <새벽의 자리야>와 같이, 미국 저작권청에 등록되었던 생성형 AI를 이용한 콘텐츠가 등록이 취소된 이유와 같이 등록자가 그 사실을 고지하지 않을 경우에는 확인하기가 쉽지 않다는 것을 보여준다. 이러한 한계로 미국 저작권청은 AI생성물에 대한 등록 가이드라인을 공개하였지만, 보다구체적인 논의를 통해 AI 생성물의 저작권을 어떻게 처리할 것인지 결론을 내릴 필요가 있다. 생성형 AI모델은 인간이 만들어낸 것이라는 점에서 현행 규제체계에서 보면, 문제점도 상존하는 것은 사실이다. 따라서, 규제와 산업의 균형적인 접근을 통해 AI 가 보다 인간의 의사결정에 합리적으로 작동할 수 있는 투명하고 신뢰가능하도록 하는 것이 필요하다.

This study examines the performance of the generative Artificial Intelligence, ChatGPT, in reading comprehension tasks of recent CSAT English tests. For this, several experiments were carried out in which ChatGPT responded to CSAT English reading items from the 2021 to 2023 versions, and the correct answer rates were determined. The study investigates how the correct answer rate might vary by item type and according to the different versions of ChatGPT (3.5 and 4). The findings reveal that ChatGPT-3.5 answered approximately 69% of the reading items correctly, while GPT-4 achieved almost perfect results. Additionally, the study explores whether similar trends are found in other foreign language tests, using TOEFL iBT reading items. The results indicate a similar trend in TOEFL iBT items. The implications for teachers, test developers, and language learners on how to use this generative AI for teaching and learning and for test-preparation purposes are discussed. The study highlights the potential of using AI in the language learning and teaching processes and its potential impact on test development.

본고는 인공지능 시대가 본격적으로 도래함을 목도하는 현 시점에서, 한국 현대시 연구가 당면한 과제를 검토하고 그 향방을 모색하는 것을 목적으로 삼는다. 이를 위한 전제로 생성형 인공지능이 산출하는 결과물을 현상으로서의 텍스트 개념으로 재고하였다. 주체와 객체를 확정적으로 분할하지 않고, 서로 얽혀드는 과정으로 내부-작용하는 현상으로서의 텍스트 개념은 인간과 챗GPT의 관계를 규명하는 데 일조한다. 생성형 인공지능이 산출하는 결과물은 양자의 교류 속에서 형성되는 까닭이다. 인류가 쌓은 빅데이터를 챗GPT에 습득시키고, 인간의 일차 질문(명령‧요구)이 제기되고, 일차 질문을 수렴한 챗GPT가 일차 응답(실행)을 하고, 산출된 텍스트를 읽은 인간의 이차 질문(명령‧요구)이 뒤따르고, 이차 질문을 수렴한 챗GPT의 이차 응답(실행)이 피드백되는 환류 구조의 형태로 텍스트가 생산된다. &#xD; 다음으로는 챗GPT를 활용한 시 분석에 착목하였다. 본고는 이것을 두 가지로 나누어 하나는 인공지능이 산출한 텍스트가 나오기 이전의 시를 대상으로 챗GPT를 활용한 연구를 도입하는 과제, 다른 하나는 인공지능이 산출한 텍스트가 나온 이후의 시를 대상으로 새로운 연구 방법론을 탐구하는 과제를 설정하였다. 인공지능이 산출한 텍스트가 나오기 이전의 시를 대상으로 챗GPT를 활용한 연구를 수행하는 과제의 경우, 할루시네이션으로 인해 부정확한 정보가 출력되는 일이 적지 않았다. 그러므로 본고는 현 시점에서 생성형 인공지능을 사용하여 유의미한 연구 성과를 도출할 확률은 낮다고 판단하였다. &#xD; 인공지능이 산출한 텍스트가 나온 이후의 시를 대상으로 새로운 연구 방법론을 탐구하는 과제의 경우, 기존에 통용되던 작가(시인)론과 작품론을 그대로 적용하는 것은 불가함을 주장하였다. 이는 인공지능이 산출한 현상으로서의 텍스트를 인간 중심 관점으로만 파악하여 분석의 오류를 낳기 때문이다. 이에 본고는 인공지능 시대, 한국 현대시 연구의 과제로 인문 비평과 기계 비평을 아우르는 연구 관점의 확대, 문화론적 시 연구의 심화, 문학에 국한된 시학의 범주를 쓰는 행위의 활동성으로 전환하는 태도가 필요함을 역설하였다.

이 연구에서는 생성형 인공지능(GAI)를 중심으로 인공 텍스트의 특성을 검토하고 이것이 국어교육에 미칠 영향을 살펴 향후 국어교육의 대응 방안에 대해 논의하였다. 먼저 ChatGPT로 대변되는 언어 모델로서 GAI의 특성을 검토하고, 기존의 자연어 처리 기술과 구별되는 GPT-4의 특징을 메타 학습 방법론과 대화형 챗봇 모델을 중심으로 살펴보았다. 또한 GAI가 생성한 인공 텍스트에 대해 텍스트성 개념을 중심으로 검토하여 그 특성을 밝혔다. 이후 GAI가 국어교육에 미칠 영향을 저자 개념, 평가의 국면을 중심으로 살펴보았다. 나아가 기계 기반 문식성의 도입, GAI를 활용한 국어과 평가 방안, GAI 활용을 위한 기초 연구의 방향을 중심으로 국어교육의 대응 방향을 모색하였다. 이 연구는 국어교육의 관점에서 GAI를 논의한 점에서 의의가 있다.

최근 텍스트 오디오 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성형AI가 개발되면서 인공지능 시장에 대한 대중의 관심이 그 어느 때보다도 높다. 특히 이미지 생성형AI의 경우단시간에 저렴한 비용으로 원하는 스타일의 이미지를 생성할 수 있다는 장점에 따라 그 수요가 계속해서 증가하고 있다. AI는 학습데이터를 기반으로 이미지를 생성하게 되는데 대량의 데이터가 필요한 학습데이터 세트의 특성상 저작권에 대한 판단 없이 무분별한 수집이 이루어지는 실정이다. 수집 과정에서 저작권자의 동의 없이 이미지를 복제하게 되므로 공정이용에 해당하지 않으면 저작권 침해 문제가 발생할 수 있고 특히 예술적 스타일을 복제하는 기술을 적용함에 따라 퍼블리시티권 침해 우려 역시 제기된다. 이에 관하여 예술가들이 강력하게 학습데이터 무단수집 반대 의사를 표명하고 있는 만큼 문화예술계와 AI산업계의 공생을 위해서는 개인과 기업의 판단에 문제해결을 맡기기보다 국가 차원에서의 검토와 해소가 필요할 것으로 보인다.

생성형 인공지능이 급속한 발전하고 있다. 생성형 인공지능의 영향력은 심대하다.&#xD; 생성형 인공지능의 긍정적·부정적 영향력으로 인해 각국의 신속한 규제 대응도 불러오고 있다. 중국에서도 올해(2023년) 4월 11일 국가인터넷정보판공실이 <생성형 인공지능 서비스 관리 방법>의 의견수렴초안을 공개했다. 이 초안은 5월 10일까지 의견을구한 다음에 최종안이 공표될 것이다.&#xD; 의견수렴초안과 관련해서 두 가지 쟁점이 존재한다. 첫 번째는 의견수렴초안이 생성형 인공지능에 대한 규제에 어느 정도 비중을 두고 생성형 인공지능의 발전의 촉진은얼마나 고려하고 있는지와 관련한 문제이다. 두 번째 쟁점은 제공자(기업), 사용자(소비자) 등 각 주체에 책임을 얼마나 할당하고 있는가 하는 문제이다. 본 논문은 의견수렴초안과 전문가의 의견에 대한 분석을 통해서 두 가지 쟁점에 대한 논의를 한다.&#xD; 분석결과에 따르면 전문가의 입장은 의견수렴초안이 제공자의 책임을 과대하게 부여한다는 것이다. 전문가의 의견은 의견수렴초안이 대체로 규제를 강조하는 경향이기때문에 향후 의견수렴초안의 수정에서는 발전의 촉진을 더욱 고려해야한다는 시각이많다.

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다.&#xD; 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적제언을 제시하였다.

기존의 형식주의적 언어관에 기반한 한국어 교육에서 벗어나 의사소통 접근 중심의 교육관이 적용되며 학습 방법이 변화하였다. 또한, 인공지능 기술의 발전에 따라 한국어 교수자에게 교육 길잡이의 능력이 더욱 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 한국어 학습자의 대화 능력을 향상시키기 위한 방안으로 챗지피티를 대화 연습의 도구로 활용할 수 있는지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 한국어 학습자가 챗지피티를 이용해 대화 연습을 할 때 어떤 프롬프트를 입력해야 하는지를 알아보고, 유의미한 응답을 얻어내는 방법을 찾아보았다. 우선 한국어 교재에 제시된 말하기 제시대화문 양상을 분석해 ‘물건 사기’ 대화 구조를 파악하였다. 분석 결과, ‘물건 사기’ 대화 원형에서 벗어난 제시대화문이 많은 것을 확인했다. 그리고 챗지피티를 활용한 대화 연습을 위해 필요한 프롬프트(prompt)의 정보를 찾고자 하였다. 이 연구에서는 챗지피티로 대화 연습을 하기 위한 프롬프트 정보 구조를 대화 정보와 추가 정보로 구성하였다. 대화 정보는 ‘대화의 달성 목적, 장소 설정, 참여자 설정, 챗지피티의 참여자 역할’로 구성되고 추가 정보는 ‘명령수행을 위한 직접적인 지시문, 수행 조건, 이해 여부’로 구성하였다. ‘대화 연습을 위한 프롬프트 정보 구조’를 통해 실제 대화와 같은 다섯 가지 대화 상황을 설정하고 각 20회씩 총 100회의 대화를 수행하였다. 수행 결과 95회의 대화 성공이 이루어지는 것을 확인하였다. 본 연구는 한국어 학습자의 대화 능력 향상을 위해 수행되었다. 챗지피티가 한국어 대화 연습의 도구로 활용될 수 있음을 ‘대화 연습을 위한 프롬프트 정보 구조’를 통해 보여주었다는 점에 연구의 의의가 있다.

CAC on April 11 issued draft Measures to govern generative AI service provision in China. The draft Measures related to the regulation of generative AI. However, in terms of technical features(①data; ②algorithm; ③AIGC; ④forming public opinion), there are current laws and regulations(①Cybersecurity Law·Data Security Law·PIPL; ②Algorithm Regulation; ③Deepfake Regulation; ④Public Opinion Regulation).&#xD; As abovementioned, China had a way to regulate generative. Nevertheless, the reason for rushing to enact the Measures is that generative AI has caused great social repercussions. China stipulates the protection of IP rights and personal information, and the prevention of monopoly of Big Tech to fill the legislative gap.&#xD; A careful examination of the Measures reveals that the main purpose of enacting the Measures is not to resolve conflicts of rights. It focuses on strengthening national security in the era of the Fourth Industrial Revolution. Because, in the process of data processing using AI technology, information related to national security may be exposed, and users can make behaviors that threaten social order by distributing AIGC.&#xD; In addition, China’s expert groups

현대 기후 내러티브에서 인공지능은 탄소배출량이라는 물리적 변인의 통제 수단 정도로 취급되는 경향이 있다. 그러나 기후변화 대응 도구로서 인공지능이 갖는 가능성은 탄소배출 절감에만 국한되지 않는다. 최근 각광받는 생성형 인공지능은 기후변화가 촉발하는 위험의 심각성과 서로 다른 형태의 삶의 가능성을 상상하도록 이끄는 상상력 회복의 도구일 수 있다. 본 연구는 기후변화 대응 도구로서 인공지능이 갖는 가능성을 다양한 측면에서 고찰하고, 그 고찰이 도덕과의 기후변화교육에 주는 시사를 밝히는 데 목적을 둔다. 챗지피티, 빙챗 등의 생성형 인공지능은 기후위기를 주제로 하는 픽션, 즉 기후소설의 소재와 설정, 주요 에피소드 등을 탐색하는 데 유용하게 활용될 수 있으며, 도덕과는 상상력 회복을 위한 기후변화교육의 방안으로 생성형 인공지능과의 협업을 통한 기후소설 쓰기 활동에 주목할 필요가 있다.

본 논문에서는 생성형 인공지능에 의한 콘텐츠 저작 환경의 변화에 대해 살펴보고 이에 따른 유통 환경의 변화를 예측해 보고자 한다. 생성형 인공지능은 사용자 입력과 유사한 혹은 새로운 출력 결과물을 생성한다. 초거대 인공지능 인프라에 의해 생성형 인공지능도 멀티모달의 복잡 지능을 갖는 형태로 진화하고 있다. 생성형 인공지능 도구를 이용하면 콘텐츠 저작의 생산성이 향상과 유통 환경의 잠재적인 변화를 이끌 수 있으나 콘텐츠 산업 분야의 전반에 사회적인 부작용을 초래할 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 디지털 아우라의 재발견을 바탕으로 콘텐츠 분야 산업발전과 지속가능한 생태계를 위해 전략적 핵심 쟁점을 모색한다.

Purpose: This study aimed to develop a case-based nursing education program using generative artificial intelligence and to assess its usability and applicability in nursing curriculums. Methods: The program was developed by following the five steps of the ADDIE model: analysis, design, development, implementation, and evaluation. A panel of five nursing professors served as experts to implement and evaluate the program. Results: Utilizing ChatGPT, six program modules were designed and developed based on experiential learning theory. The experts’ evaluations confirmed that the program was suitable for case-based learning, highly usable, and applicable to nursing education. Conclusion: Generative artificial intelligence was identified as a valuable tool for enhancing the effectiveness of case-based learning. This study provides insights and future directions for integrating generative artificial intelligence into nursing education. Further research should be attempted to implement and evaluate this program with nursing students.