논문 8,399편

이 논문은 설교 준비와 전달에 있어 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 인공지능(Generative AI) 사용에 따른 윤리적 고려사항을 검토한다. 본 연구는 챗지피티의 작동 방식, 강점과 한계, 그리고 설교자들이 이러한 생성형 인공지능 로봇 도구를 활용할 때 발생할 수 있는 잠재적 윤리 문제에 대한 개요를 제공한다. 인공지능 챗봇이 유용한 도구가 될 수 있음을 인정하면서도, 이 논문은 신실하게 준비된 설교에는 인공지능이 복제할 수 없는 인간적이며 영적인 요소가 있음을 주장한다. 특히 공동체의 맥락을 이해함으로써 얻는 교감, 그리고 미묘한 신학적 언어의 적확한 사용 등이다. 이러한 예로써, 본 논문은 스탠리 하우어워스의 작업을 바탕으로 한 ‘신학적 설교’ 모델을 제안한다. 이는교회의 삶에 뿌리를 둔 그리스도 중심의 성경 해석과 내러티브를 강조한다. 본 논문은 챗지피티와 같은 인공 지능 도구가 설교자들에게 기회와 도전을 동시에 제시하지만, 의미 있는 설교 준비와 전달에 필요한 영적 분별력, 맥락적 이해, 그리고 신학적 통찰력을 대체할 수 없다고 결론짓는다. 설교자들은 지역 공동체를 위한 성경 해석자로서의 고유한 역할을 우선시하면서 인공지능 도구를 신중하게 접근할 수 있다.

본 연구는 우리나라 대학생들이 교수에게 추천서를 요청하는 영어 이메일을 쓰는과정에서 챗지피티로부터 영어 공손성 측면에서 향상된 수정본을 제공받아 자신의 초안과 비교하는 의식고양 활동을 한 후, 이들이 주목했던 공손성 표현의 지연 학습효과를 살펴보았다. 연구 참여자들은 서울 소재 대학의 영어 전공 28명의 대학생들이었고, 이들은 영어 원어민 교수에게 추천서를 요청하는 이메일 초안을 작성한 후, 챗지피티로부터 공손성 측면에서 향상된 수정본을 받아보고 자신들의 초안과 비교하였다. 이들은 챗지피티 수정본에서 주목한 영어 공손 표현과 이에 대한 자신들의생각을 개방형 설문지 형식으로 작성하는 의식고양 활동을 하였다. 4일 후 연구 참여자들은 수업 시간에 동일한 상황의 요청 이메일을 챗지피티 도움 없이 지필 형식으로 다시 작성하였다. 분석 결과, 연구 참여자들은 어휘와 가정법/복절 사용과 같은 언어적 유형에 가장 많은 주목을 하였고, 다음으로 이메일의 도입과 종결과 같은 형식적 유형, 요청의 전략적 유형 순서로 높은 주목도를 보였다. 4일 후 작성된 이메일에서는 연구 참여자들이 챗지피티 수정본에서 주목했던 영어의 공손 표현의 약 50%가 기억으로 보존되어 활용된 것으로 나타나 긍정적 지연 학습 효과가 확인되었다. 이 지연 학습 효과는 이메일의 도입과 종결과 같은 형식적 유형, 요청의 전략적 유형, 언어적 유형 순서로 높게 나타났다. 이러한 결과는 챗지피티와 같은 AI 기반 도구가 영어 학습자들의 공손 표현 습득을 지원하고, 지속적인 자기 주도적 개별 학습이 따라준다면 학습자의 전반적인 화용 능력 향상에도 이바지할 수 있음을 시사해 주었다.

연구목적: 본 연구는 구조방정식 모형(SEM)을 활용하여 초･중등 교사의 AI 리터러시와 윤리 인식이 AI 학습 행동 의도에 미치는 영향을 조사하는 것을 목적으로 한다. 특히, AI 리터러시와 윤리 인식이 교사의 사회적 선을 위한 AI 활용에 대한 인식, 자기 효능감, 그리고 궁극적으로 AI 학습 행동 의도에 어떻게 영향을 미치는지를 탐색하였다.
 연구방법: 본 연구는 AI 교사 연수 프로그램에 참여한 초･중등 교사 318명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. AI 리터러시와 윤리 인식이 AI 학습 행동 의도에 미치는 직･간접적인 영향을 분석하기 위해 구조방정식 모형(SEM)을 적용하였다. 연구 모형의 검증을 위해 확인적 요인 분석(CFA)과 경로 분석을 활용하여 데이터를 분석하였다.
 연구결과: 연구 결과, AI 리터러시는 AI 자기 효능감과 윤리 인식에 유의미한 직접적 영향을 미쳤으며, 윤리 인식은 교사의 사회적 선을 위한 AI 활용 인식에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, AI 자기 효능감과 사회적 선을 위한 AI 활용 인식은 AI 학습 행동 의도의 강력한 예측 변인으로 확인되었다.
 논의 및 결론: 본 연구는 교사의 AI 교육 참여를 촉진하는 데 있어 AI 리터러시와 윤리 인식의 중요성을 강조한다. AI 리터러시를 강화하면 AI 관련 교수 활동에 대한 교사의 자신감을 높일 뿐만 아니라, AI 활용에 대한 윤리적 고려 또한 강화될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 만화·웹툰 전공 학습자를 대상으로 스토리텔링 수업에 텍스트 기반의 생성형 인공지능 챗GPT 를 도구로 사용하고, 사용하기 전과 후를 비교해 학습자의 수업에 대한 기대와 성과를 검증하여 생성형인공지능을 활용한 수업이 학습자에게 도움이 될 수 있는지 알아보고자 한다.
 분석 결과 생성형 인공지능에 관심, 챗GPT의 스토리텔링 기능, 챗GPT의 편집 기능, 챗GPT의 정보 제공 기능은 만화·웹툰 스토리텔링 교육에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알게 되었다. 설문지에 대한 신뢰성과 타당성도확인되었다. 또한 대응 표본 Tᐨtest를 통해서 수업 전과 후의 네 가지 요인의 변화를 확인했다. 수업 전과 후를비교하였을 때 수업 경험 후에 모두 챗GPT의 활용 능력이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다. 수업 후의 각요인에 대한 평균을 보면 편집 기능, 스토리, 관심, 정보 요인 순으로 평균 점수가 높았다. 챗GPT의 편집 기능이 좀 더 높았고 정보 제공에 대한 기능은 낮게 인식하는 것을 알 수 있었다. 전체적으로 학습자가 챗GPT의 기능에 대해 구분해서 인식하고 있고 수업을 통해 기능에 대한 이해와 활용성이 높아진 것도 확인했다. 이러한 결과는 앞으로 만화·웹툰 스토리텔링 교육에서 생성형 인공지능을 활용한 수업에 도움이 될 수 있을 것으로 본다.

챗GPT는 교육, 엔터테인먼트, 금융, 건강 뉴스, 생산성 등 여러 분야에서 삶을 개선하는 동시에 사회가 더욱 발전할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 다양한 분야에서 챗GPT에 대한 논의가 증가함에 따라 여러 분야에서 연구가 이루어졌다. 선행연구들은 주로 챗GPT의 도입과 효과, 그리고 수용요인에 집중되어 있었다. 본 연구는 챗GPT가 점차 보편화되면서 지속이용에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 시도되었다. 여기서는 일치성 이론(congruence theory)을 적용하여 챗GPT의 지속이용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증연구를 위해 챗GPT를 사용해본 경험이 있는 177명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 제시된 구조방정식 모형과 가설을 검증하기 위해 Smart PLS 3.0을 활용하여 분석하였다. 연구결과 자아 일치성, 기능적 일치성은 친숙성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 친숙성은 챗GPT 지속이용 의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소비자 혁신성의 대한 조절효과도 나타났는데, 소비자 혁신성이 높을수록 친숙성은 챗GPT 지속이용 의도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 바탕으로 이론적, 실무적 시사점을 논의하였다.

본 연구는 교양 영어를 수강하는 대학생들이 생성형 인공지능인 챗GPT를사용하여 피드백을 받아 영어 작문 과제를 수행할 때 영어 글쓰기 결과물에어떤 변화가 있었는지, 또한 학습자들의 심리적 만족감과 자신감 등의 정의적요인에 어떤 영향을 미쳤는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 교양 영어를수강하는 대학생 76명으로 아무런 기계적 도움 없이 영어 작문 초안을 작성하게 한 후 챗GPT가 준 피드백을 가지고 수정안을 작성하도록 하였다. 그 결과, 수정안의 모든 쓰기 영역에서 점수가 유의미하게 높았으며 이는 챗GPT의 피드백이 영어 작문과제를 수행하는데 긍정적인 영향을 미쳤음을 의미한다. 특히 내용이나 구성보다는 문법 및 어휘, 기계적 오류, 과제완성에서 유의미하게더 도움을 받은 것으로 나타났다. 또한, 학습자들은 내용, 구성 관련 피드백보다 문법 및 어휘, 과제완성, 기계적 오류 관련 형식 중심 피드백에 대한 높은만족도를 보여주었다. 정의적 측면에서는, 챗GPT가 제시한 작문 피드백이 영어 작문에 대한 동기 부여와 자신감의 상승 등의 긍정적인 영향을 끼쳤으나챗GPT에 대한 지나친 의존에 대한 우려와 실제적인 영어 실력향상에 대한부정적인 의견도 있었다. 인공지능을 활용한 학습 도구가 학습자들의 작문능력 및 정의적 요인에 미치는 효과를 지속적으로 탐구하고, 교육적 활용 방안을 보다 체계적으로 설계해 나가는 것이 필요하다.

연구목적: 본 연구는 조리외식전공 대학생들을 대상으로 챗GPT 특성이 지각된 유용성, 학습 만족 및 지속 이용의도에 미치는 영향 관계를 분석하고자 하였다. 연구방법: 조리외식전공 대학에서 챗GPT를 활용하여 수업을 듣고, 챗GPT를 이용한 경험이 있는 대학생들을 중심으로 설문조사를 실시하여 총 313부를 실증분석에 사용하였다. 연구결과: 조리외식전공 대학생들의 챗GPT 특성의 하위요인 모두 유의한 영향을 미치고, 지각된 유용성, 학습 만족과 지속 이용의도 관계에서 모두 유의한 영향을 미치며, 디지털 리터러시가 높은 집단에서 기대성, 흥미성 및 신뢰성과 지각된 유용성 관계에서 조절 효과가 확인되었다. 시사점: 올바른 정보를 선별하고 디지털 매체를 통한 원활한 소통을 위하여 대학에서 디지털 리터러시를 강화할 수 있는 적절한 교육과정의 개설 및 개편이 필요하다고 판단된다.

본 연구는 생성형 AI 서비스가 북한을 어떻게 설명하는지 탐색적으로 알아보고자 했다. 오늘날 이 서비스는 단순 반복 작업의 업무 자동화와 전문 지식에 필요한 자료 수집, 정리, 번역 등 활용 범위가 점차 커지고 있다. 그중 북한 관련 정보는 편향성과 거짓 정보, 불명확한 출처 등이 문제가 되고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI 서비스가 북한 관련 정보를 어떻게 생산하고 있는지 파악함으로써 보다 나은 정보 생산 및 활용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 북한 사회 ‘인식’, ‘태도’, ‘전망’이라는 주제를 중심으로, 오픈 AI가 출시한 챗GPT와 네이버의 하이퍼 클로바X의 데이터를 비교·분석했다. 분석결과, 챗GPT는 부정과 긍정 정보를 균형적으로 생산하고 있지만, 클로바X는 부정적인 의견을 주로 제시하는 것으로 나타났다. 북한에 대한 향후 전망에 대해서도 다소 의견 차이가 발생했다. 본 연구는 생성형 AI 서비스가 생산하는 북한 관련 정보를 실험적으로 탐색했다는 점에서 의미를 가진다. 나아가, 북한 관련 정보 생산의 객관성, 유용성을 높이기 위한 학술적·산업적 방안의 필요성을 제안했다는 데 의미를 가진다.

이 연구는 한국어교육에서의 챗GPT 활용 가능성을 탐색하기 위해 실제 한국문화 수업에서 사용할 수 있는 교육 자료를 제작하는 데 목적이 있다. 이를 위해 문헌 검토를 기반으로 챗GPT를 활용한 실제 교육 자료 제작 사례를 제시하고, 전문가 3인의 질적 평가를 통해 챗GPT 기반 교육 자료의 한계와 활용 방안을 제언하였다. 챗GPT를 활용한 교육 자료 제작은 학습자의 수준과 학습 목표에 적합한 교육 자료를 신속히 생성함으로써 교사의 자료 준비 부담을 줄이고학습자의 문화적 이해를 증진하는 데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 특히, 챗GPT를 활용하여 제작한 교육 자료는 기존의 문화 교재에서 다루지 못한문화 학습 활동을 보완하거나 개선할 가능성을 보여주었다. 또한 챗GPT가 생성한 자료는 학습자 중심의 활동 설계와 문화 비교 토론 등을 통해 학습자의 적극적인 참여를 유도할 수 있는 효과적인 도구로 활용될 수 있음을 확인하였다. 그러나 문화적 맥락의 세부 반영과 정보 정확성에 있어 교사의 검증 과정이 필요하며, 챗GPT의 응답 편향성을 극복하기 위해 명확하고 구체적인 프롬프트 설계가 요구되었다. 이 연구는 챗GPT를 활용한 교육 자료 제작이 한국문화 수업의질적 향상을 위한 새로운 방향이 될 수 있음을 시사하며 한국어교육에서도 유용한 도구로 활용될 수 있는 가능성을 보여 준다.

자신의 『고백록』 제10권에서 아우구스티누스가 제시한 인간의 기억에 대한 묘사는 챗GPT의 작동방식과 유사점과 차이점이 있다. 유사점은 두 가지이다. 첫째, 기억들이 무리지어 기억되는 특징이 있다는 설명은 챗GPT의 기억이 패턴 혹은 토큰화 된 청크(chunk)의 개념과 유사하다. 둘째, 주시를 통해서 기억을 모으는 과정에 대한 설명도 챗GPT의 작동방식과 유사하다. 주시의 개념은 챗GPT가 자료를 패턴으로 모으고, 집중(attention)을 통해서 필요한 정보에 먼저 주목하는 것과 닮았다. 차이점은 네 가지다. 첫째, 감정을 기억하는 행위에서 인간의 독특성이 나타난다는 점이다. 아우구스티누스는 인간의 기억이 다양한 층위로 나눠지기에 감정 현상이 가능하다고 설명한다. 그에 따르면, 위장 속에 들어간 음식과 혀에 있는 음식이 차이가 나는 것과 마찬가지로, 인간은 현재 처해 있는 감정 상태와 과거의 기억으로서 저장된 감정 상태는 다르다. 하지만 챗GPT는 기억의 이러한 이중적 층위가 없으므로 감정에 대해서는 알지 못할 것이다. 둘째, 자기 반성적 능력에 있어서 인간의 기억은 독특성을 지닌다. 진리를 찾아가는 탐구의 과정에서 인간은 내면의 교사이신 그리스도의 도움을 받아 자신의 견해의 진위 여부를 평가할 수 있다. 하지만 챗GPT는 스스로 자신의 착각을 교정할 길이 없기에 환각현상을 겪게 된다. 셋째, 아우구스티누스의 기억론은 하나님에 대한 탐구와 맞물려서 진행되었다. 인간의 기억이 지니는 위대성은 하나님이 인간의 기억 안에 계시기 때문이다. 이런 점을 챗GPT의 기억에 적용한다는 것은 무리가 있다. 넷째, 아우구스티누스의 기억론은 행복론과 깊이 연결된다. 기쁨에 대한 기억이 모든 사람 안에 있는 것과 마찬가지로 모든 사람의 기억 속에는 행복에 대한 기억이 내재되어 있다. 행복을 찾는 인간은 최종적으로 하나님을 기억함으로 행복에 도달한다. 하지만 챗GPT에 이러한 하나님을 기억함을 통한 행복 개념을 적용할 수는 없다. 챗GPT의 기억과 아우구스티누스의 기억론을 비교할 때 다시 깨닫게 되는 “인간다운 기억”의 특징은 하나님을 기억함으로써 진리를 발견하고 행복과 기쁨을 누릴 수 있는 특권이 인간에게 고유하게 주어져 있다는 사실이다.

In this study, we carried out a series of experiments to explore how ChatGPT (version 4o) evaluated Korean-English translations. Using two datasets of human translations (n=57) and two datasets of post-edited translations (n=56), all drawn from Lee and Lee (2021), we adopted two evaluation approaches with strict prompt control. In Experiment A, ChatGPT rated the four datasets freely on a five-point scale without specific criteria. In Experiment B, which was conducted concurrently with Experiment A, ChatGPT rated the same datasets using a prescribed, criterion-referenced five-point scale. To assess intra-rater reliability, we repeated both experiments one month later. This study yielded both quantitative and qualitative findings, including the following: (1) ChatGPT’s average scores differed significantly from those of human raters; (2) correlations between human and ChatGPT scores ranged from ‘moderate’ to ‘strong’; (3) the use of the prescribed rating scale improved ChatGPT’s reliability as a rater; (4) ChatGPT exhibited very low intra-rater reliability; and (5) ChatGPT’s self-justifications for its ratings varied in quality, often failing to identify obvious errors.

This study compares how Papago, Google Translate, and ChatGPT perform when translating police dialogues, using BLEU scores, manual assessment, and error analysis. The analysis results are as follows. All three tools showed low BLEU scores compared to reference translations. In manual evaluation, ChatGPT significantly outperformed others, scoring 8.6 out of 10, compared to Google Translate's 6.5 and Papago's 5.6.
 Error analysis confirmed ChatGPT's superiority, with only 41 errors, while Google Translate and Papago produced 123 and 152 errors respectively. Across all tools, substitution was the most common accuracy error, followed by omission and addition. These results suggest that ChatGPT is the most reliable tool for police communication with foreign nationals.

本研究は、生成型AIの代表例であるChatGPTを活用し、「ビジネス日本語」授業における活用可能性を探求し、外国語教育における新たなパラダイムを模索することを目的とした。そのため、ChatGPTが提供する検索、要約、創造的文章の作成、文章検証、エラー検証対象生成、音声対話による会話練習などの機能が、学習過程でどのように活用できるかを具体的に分析した。その結果、ChatGPTは企業調査、自己PR作成、ビジネス場面を想定した会話練習などにおいて、有用な学習ツールとしての可能性が示された。特に、敬語の使用や表現の適切性を練習する過程で実質的なフィードバックを提供し、他のウェブツールと組み合わせることで協力的な学習環境が構築できることが確認された。一方で、ChatGPTには最新情報の反映や個別の文脈処理において限界が見られ、生成された結果物の品質は学習者が作成するプロンプトの質に大きく依存することが明らかになった。今後、これらの限界を補完するための体系的な授業設計や学習効果を定量的に分析する研究が求められる。

챗GPT는 2022년 11월 출시 이후 단 5일만에 100만명의 사용자를 모을 만큼 대중들의 관심이 집중된 대화형 인공지능이다. 본 논문은 2022년 11월 1일부터 2024년 5월 31일까지 빅카인즈에 등록된 챗GPT 관련 기사 중에서 IT, 경제, 국제, 사회, 문화, 정치 분야인 27,796건의 기사를 분석하여 주요 키워드와 11개의 토픽을 도출하고 분야별 감성분석을 하였다. 챗GPT 관련 기사의 주요 키워드는 인공지능, 마이크로소프트, 챗봇, 구글, 반도체, 스타트업 등 IT와 경제관련 키워드의 빈도수가 높게 나왔고, 11개의 토픽은 챗GPT활용과 미래대응교육, 생성형AI 실용화와 주도권 선점, 챗GPT로 인한 관련주 상승, AI반도체 성장, 교수와 학생 학습활동 보조수단, 한국어 인공지능 생태계, 생성형AI 서비스, 챗GPT의 저작권, AI 규제, 오픈AI 개발, 노동시장의 변화이다. 분야별 감성분석에서 IT분야, 경제, 국제, 사회, 문화는 긍정적으로 평가되었으나 정치는 부정적으로 평가되었다.

챗GPT 출시 이후 일반인들도 인공지능을 쉽게 사용할 수 있게 되면서 인공지능의 발전과 확산 속도가 빨라지고 있다. 챗GPT와 인공지능은 활용 영역이 확장되고 영향력이 강화해지고 있다. 미디어와 광고 영역도 챗GPT와 인공지능에 의해 급속한 변화가 예측되고 있다. 광고 분야에 챗GPT와 인공지능이 접목되면서 광고 기술, 광고 형태, 광고효과 등 광고의 전 영역의 혁신적 변화가 전망된다. 하지만 이러한 광고 변화에 대한 광고학계의 연구와 광고업계의 대응이 미흡하다. 챗GPT와 인공지능의 발전으로 미래의 광고가 어떻게 변화할지를 예측하고 광고업계의 대응 방안에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 챗GPT 인공지능, 광고학, 광고업계 및 미래학의 전문가를 패널위원으로 델파이 연구를 실시하여 챗GPT와 인공지능이 광고기술, 광고형태, 광고효과 측정 영역에 어떠한 변화를 가져 올 것인지와 광고 영역의 세부 요소별로 변화 중요도와 시급성을 예측하고 광고업계의 대응 방안을 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 광고학계의 챗GPT AI 시대 미래 광고 변화 연구의 도화선이 되고 광고업계의 미래 광고 변화에 대한 준비와 대응에 도움이 될 것이다.

본 연구는 ≪명심보감≫과 챗GPT를 활용하여 대학생의 자기성찰 학습법을 개발하고, 이를 관련 교과목 수업 현장에서 시범 적용하여, 그 운영 사례를 분석하는 데 목적이 있다. 현대 사회에서 대학생은 빠르게 변화하는 환경 속에서 자아 정체성을 형성하고 자신의 가치관을 확립하는 과정에 놓여 있다. 특히 대학 1학년은 학문적, 사회적 전환기를 겪으며 자기 이해를 위한 성찰의 시간을 필요로 한다. 현대 대학교육 환경에서 자기성찰은 비판적 사고와 주체적 학습을 돕는 핵심 요소로 간주되지만, 이를 효과적으로 유도하는 교수법에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ≪명심보감≫을 활용하여 자신의 마음을 탐구하고, 이를 챗GPT 도구와의 상호작용으로 자기성찰을 유도하는 학습법에 관심하였다. 이에 대학 1학년을 대상으로 한 교양 교과목 인문고전 세미나 수업에서 본 학습법을 실제 운영하고 자기성찰 학습의 가능성과 그 적용 방안 탐색을 목표로 본 연구를 개진한다. ≪명심보감≫은 한국 전통 윤리사상의 정수를 담고 있으며, 인간의 도리와 처세, 삶의 태도에 대한 교훈을 제공하는 동양고전이다. 이 책은 인의예지를 익혀 인간의 도리를 실천하는 윤리적 생활의 기초를 다지게 하는 내용과 선한 행위를 장려하고 자기반성을 통해 삶을 개선하는 길을 내용으로 구성하고 있어, 대학생들이 자신의 삶과 직접적으로 연결하여 사고하기에 적합하다. 대학생에게 자기성찰을 유도하는 데 유의미한 고전이라 판단되어 이와 같이 연구 대상으로 선정하였다.
 본 연구에서 제안하는 자기성찰 학습법은 ‘1단계: 텍스트 읽기 및 이해, 2단계: 경험 연결 및 성찰, 3단계: 학습정리 및 적용’의 3단구성이다. 학생들은 『명심보감』의 핵심 교훈을 읽고, 자신의 경험과 연결하여 사고한 후, 챗GPT와의 대화를 통해 성찰을 확장하는 과정을 거친다. 그 방식은 첫째, 학생들은 ≪명심보감≫의 핵심 교훈을 읽고 분석하며, 해당 교훈이 오늘의 사회와 문화 맥락에서 어떻게 적용 가능한지 탐구한다. 둘째, 각자가 경험한 삶의 사건과 연결하여 텍스트를 해석하고, 자신의 가치관과 태도를 점검하는 과정을 거친다. 셋째, 챗GPT를 활용하여 자신의 사고를 확장하고, 인공지능과의 대화를 통해 자신의 성찰을 심화한다. 이때 챗GPT는 학생이 던지는 질문에 대한 응답의 방식으로 학생들의 사고 확장을 유도하며, 자기성찰 과정에서 피드백을 제공하는 역할을 한다.
 학생들이 작

본 연구는 대학에서 일본어를 가르치는 교수 및 강사 40명을 대상으로 챗GPT 활용에 대한 인식과 수업 활용 의지를 조사하였다. 연구 결과, 일본어 교수자들은 AI 활용 교육의 필요성에 공감하면서도, 실제 수업에서의 사용 경험은 타 교과에 비해 낮은 편이었다. 그러나 37.5%의 교수자는 챗GPT를 거의 매일 활용하며, 단순한 정보 검색을 넘어 작업 지원 및 수업 활동에 활용하여 높은 만족도를 보였다. 반면 절반 정도는 챗GPT 활용에 적극적이지 않았으며, 12.5%는 거의 사용하지 않는 등 양극화된 양상을 보였다.
 수업에서 챗GPT를 활용하지 않는 주요 이유로는 저작권 문제 및 결과 신뢰성에 대한 우려뿐만 아니라, 외국어 학습의 특성상 학생들의 창의적인 문장 구성 능력이 저하될 가능성이 지적되었다. 또한 많은 교수자가 챗GPT를 수업에 활용하고 싶어 하지만, 구체적인 활용법이나 수업과의 융합 방법을 알지 못해 어려움을 겪고 있었다.
 특히 챗GPT를 일본어 수업에 활용할 의사는 챗GPT 평소 사용 경험, 사용 빈도, 그리고 AI 활용교육 수강 여부에 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 효과적인 AI 활용 수업을 위해서는 교수자 대상 챗GPT 등 AI 활용교육을 강화하고, 일본어 및 일본문화 수업에서의 구체적인 활용 가이드라인을 개발할 필요가 있다. 또한 다양한 교과목과 융합된 챗GPT 활용 사례를 적극적으로 공유하여, 학생들의 챗GPT 활용 경험과 학습 효과를 분석하고, AI 기반 일본어 교육의 실효성을 높이는 방안을 모색해야 한다.

AI, one of the core technologies of the 4th Industrial Revolution, is currently causing major changes in our society. A representative example of this is ChatGPT, a generative artificial intelligence launched by Open AI in the United States at the end of 2022, and it has gained sensational popularity because it is a conversational model specialized in language.
 Then, at the end of January 2025, a Chinese artificial intelligence startup called DeppSeek developed DeepSeek-R1, an open source large language model, and created a sensation once again. What is particularly noteworthy is that DeepSeek developed AI with almost similar performance at a much lower cost than that developed by Open AI. Amid changes in the AI e c osystem, the author has been steadily researching Chinese poetry using artificial intelligence with interest. Previously, we considered ways to learn and teach Chinese poetry using artificial intelligence Jiuge and ChatGPT. This paper goes further and seeks to compare and analyze the use of ChatGPT and DeepSeek, which can be considered as representatives of open AI, in the study of Chinese poetry. To this end, we will compare the Chinese poetry creations of AI Cha

본 논문에서는 정신 건강 문제의 조기 발견과 관리 효율성을 높이기 위해 자연어 처리(NLP)와 챗GPT API를 활용한 정신건강 진단 플랫폼을 제안한다. 기존의 정신 건강 진단은 주로 대면 상담과 설문지 방식에 의존하였으나, 이러한 방식은 일회성 평가에 머물러 사용자의 감정 변화를 지속적으로 추적하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 자연어 처리 기술을 적용하여 사용자의 일기, 대화 기록과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하고, 실시간으로 감정 상태를 진단하는 시스템을 개발하였다. 특히 제안된 플랫폼은 텍스트 데이터의 감정 변화를 시각화하고 맞춤형 피드백과 보고서를 자동 생성하여 사용자에게 지속적이고 개인화된 심리 지원을 제공한다. 본 시스템은 기존 진단 방식의 주관성을 보완하고 데이터 기반의 신뢰성 높은 진단 결과를 제공함으로써, 학교, 직장 및 다양한 커뮤니티에서 정신 건강관리의 새로운 가능성을 열 수 있을 것으로 기대된다.

이 논문은 생성형 인공지능(챗GPT)과 문제중심학습(PBL)을 융합한 한문법 수업을 설계하고, 그 교육적 효과를 분석한 사례 기반 연구이다. 수업은 총 3차시로 구성되었으며, 각 차시에서 학습자들은 ‘계륵’의 출처와 의미, 어휘 구성, 문장 구조 등을 중심으로 챗GPT에게 질문하고, 그 응답의 타당성을 비판적으로 분석하는 활동을 수행하였다. ‘之’의 문법적 기능, 주술⋅목적 구조, 어순 등 한문법의 핵심 요소를 실천적으로 분석함으로써, 학습자의 문법 적용 능력 향상을 도모하였다. 챗GPT의 응답에 대한 조별 토론과 발표 활동을 통해 학습자들은 협업 속에서 문법 개념을 구체화하고, 고전 텍스트를 현대적으로 재해석하는 과정을 경험하였다. 수업 활동 중에는 챗GPT 응답의 오류, 정보 왜곡, 정답 맹신 등 생성형 AI 기반 수업의 잠재적 리스크도 확인되었다. 이에 교수자는 ‘응답 검토 과제’와 ‘정답 근거 제시 활동’ 등 메타인지적 학습 전략을 도입하여, 학습자의 비판적 사고력과 정보 검증 능력을 강화하고자 하였다. 나아가 학습자들은 단순한 AI 활용을 넘어, 고전 문장의 맥락과 의미를 주체적으로 탐색하고 구성함으로써, 언어적 사고와 인문학적 통찰을 함께 심화하는 성과를 보였다. 결론적으로 본 연구는 한문법이라는 특정 교과 영역에서 생성형 AI를 교육적으로 활용한 실천적 시도로, AI 시대의 한문법 수업 모델을 제시하였다는 점에서 디지털 인문교육의 가능성을 확장하는 학술적 의의를 지닌다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)인 챗GPT 3.5를 주요 AI 도구로 활용하여 P 대학교의 교양 외국어 A1 수준 독일어 수업에서 수행한 사례를 중심으로 한다. 특히 수업 설계와 프롬프트(prompt) 구성 방식을 통해, 생성형 AI가 초급 독일어 수업에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지를 살펴본다. 해당 수업에서는 챗GPT 등의 AI 도구들을 독일지역학 관련 자료 탐색, 문법 및 어휘 연습, 그리고 학습자가 작성한 문장에 대한 작문 피드백 제공에 활용하였다. 초급 학습자의 수준을 고려하여, 독일어로 직접 작문을 생성하기보다는 학습자가 스스로 작성한 문장을 AI를 통해 수정·보완함으로써 쓰기 역량을 강화하는 데 중점을 두었다.교수자는 단순 질문형부터 상황 중심의 표현 유도형에 이르는 다양한 프롬프트 예시를 제공하여 학습자들이 AI와 효과적으로 상호작용할 수 있도록 지원하였고, AI가 제공하는 표현 예시와 피드백을 바탕으로 개별 맞춤형 지도가 가능하였다. 본 사례는 생성형 AI가 A1 수준의 외국어 수업에서 보조 교사로 활용할 수 있는 가능성을 보여주며, 프롬프트 설계 역량의 중요성과 AI 활용의 교육적 방향성에 대해 시사점을 제공한다.

이 연구는 고급 한국어 학습자를 대상으로 챗GPT를 활용한 AI 기반 학습 경험을 실증적으로 탐색하고, 그 활용 양상과 인식, 전략, 한계를 분석하였다. 연구 참여자는 모두 TOPIK 5급 이상에 해당하며, 챗GPT를 매일 사용하는 고급 학습자 10명이다. 연구 방법으로는 1차 설문조사와 2차 심층 인터뷰를 병행하여, 양적·질적 자료를 종합적으로 분석하였다. 연구 결과, 학습자들은 챗GPT를 주로 글쓰기, 문법 교정, 발표 준비 등의 고차 언어 기능 학습에 활용하고 있었으며, 출력 결과에 대해 비판적으로 평가하고 조정하는 전략을 사용하고 있었다. 또한 챗GPT의 기능적 한계를 인지하고 이를 보완하기 위한 자기 주도적 대응 전략도 활용하고 있었다. 이러한 결과는 챗GPT가 고급 학습자에게 단순한 정보 제공 도구가 아니라, 메타인지 기반의 자율 학습 파트너로 기능할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 고급 학습자의 언어 수행 특성에 적합한 AI 활용 교육 방향을 제시하고, 향후 GPT 기반 학습 설계의 토대를 제공한다는 점에서 의의가 있다.

이 연구는 대학생들이 생성형 AI를 사용해 논증적 글쓰기를 수행할 때, 입력한 창안형 프롬프트 유형이 생성된 논증 텍스트의 문제 양상에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 이를 위해, 대학생 80명이 작성한 프롬프트와 이에 대응해 챗GPT가 생성한 텍스트를 내용․구조․표현의 세 축으로 분석하고, 상위 빈도의 유형과 그 대응 양상을 고찰했다.
 분석 결과, 학생들은 주로 구체적 논점 지시형(35.0%)과 글 구성 지시형(36.2%) 프롬프트를 사용했으며, 표현 통제에 대한 지시는 상대적으로 적었다. 생성된 텍스트에는 논거 결여(26.2%), 일반화 과잉(22.5%), 구성 틀 반복(22.5%) 등의 문제가 빈번히 나타났으며, 특히 가장 자주 사용된 프롬프트 조합 유형인 ‘구체적 논점 지시(C2)-글 구성 지시(S1)’는 생성 텍스트에서 ‘논거 결여(CT3)-구성 틀 반복(ST2)’의 문제를 반복적으로 유발했다. 한편, 프롬프트를 정보 구성과 표현 통제 측면에서 구체적으로 조정할 경우, 챗GPT 생성 텍스트의 논리성, 설득력, 표현 유창성이 향상되었다.
 이러한 결과는 생성형 AI를 사용한 글쓰기에서 창안형 프롬프트는 텍스트에 대한 필자의 표상을 구조화하는 인지적 설계도로 기능하며, 학습자의 리터러시 역량을 드러내는 매개로서 교육의 대상이 될 수 있음을 시사한다. 이 연구는 대학 글쓰기 교육에서 창안형 프롬프트 설계 교육의 필요성 및 방향을 제시하고, 그 실천을 위한 도구로서 이 연구에서 개발한 루브릭의 교육적 활용을 제안했다.

This study investigates the types and causes of errors in Korean-Chinese interpretation outputs generated by ChatGPT. Using 60 minutes of recorded speeches and interviews, the study categorizes errors into three domains—fidelity, fluency, and pragmatics—each with its own set of subcategories. The findings reveal that accuracy-related errors—such as content distortion, omissions, grammatical mistakes, and misuse of technical terms—were frequent. Fluency-related and pragmatic errors, including awkward expressions, mispronunciations, and contextually inappropriate usage, were also observed, especially in cases involving Sino-Korean words, neologisms, unclear audio, or dialects. Most errors occurred only in speech-based interpretation, not in text-based translation of the same source, suggesting that real-time processing constraints and speech recognition issues are key factors. Technical limitations, such as fragmented output and interference from background noise, were also noted. Although honorific misuse and content addition were defined as error types, they were not detected, likely due to time constraints and limited data. The study concludes that while ChatGPT performs well over

본 연구는 AI 시대 프랑스 언어·문화 통합교육에서 챗GPT의 교육적 활용 가능성을 탐색하고, 실제 교수·학습 환경에서 이를 효과적으로 적용할 수 있는 구체적인 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 프랑스 언어·문화 통합교육 맥락에서 챗GPT 적용의 이론적 기반과 프롬프트 설계 전략을 고찰하고, 해당 전략을 수업에 실제 적용한 사례를 분석하였다. 그 결과, 학습자의 프랑스어 능력, 자기주도적 학습 능력, 비판적 사고력, 의사소통 능력, 디지털 리터러시 등 다양한 역량의 증진에 긍정적인 효과가 나타났다. 아울러, 정보 신뢰성의 한계, 문화적 맥락 반영의 부족, 프롬프트 설계의 복잡성 등도 과제로 확인되었다. 본 연구는 챗GPT의 실제 수업 적용 사례를 통해 교육적 가능성과 실천적 방향을 제시하였으며, 이는 프랑스 언어·문화 통합교육의 교수·학습 방향 모색에 유용한 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 한용운이 『님의沈默』을 발표한 지 100주년을 맞이하여 지금까지 충분히 조명되지 않았던 원문과 판본 간의 띄어쓰기 차이를 규명하는 데 목적을 둔다. 『님의沈默』의 경우 판본들이 생성되는 과정에서 다른 시인과 달리 띄어쓰기를 반영하지 않고 표기해 왔다. 현대어로 고치는 과정에서 많은 오류들이 있었으며 이러한 판본에 논의는 지속적으로 문제시되어왔다. 이를 밝히기 위해 본 연구는 그간의 연구들을 면밀하게 검토하고 띄어쓰기에 대한 논의들을 살폈다. 많은 연구자들이 쌓아온 ‘萬海學’ 연구를 토대로 여전히 밝혀지지 않은 띄어쓰기 문제에 주목하고 현대판본에 반영되지 않은 원문의 띄어쓰기가 지니는 문학적⸱형식적 의미를 한용운의 사상과 시대적 맥락을 바탕으로 그 원인을 추측하고자 한다.
 따라서 본 연구에서는 『님의沈默』에 반영된 띄어쓰기는 한용운의 내면적 리듬과 발화 감각이 밀접하게 반영된 언어 예술로서 구현됨을 확인한다. 특히 한용운의 『님의沈默』은 당시의 언어 현실과 사상적 배경, 그리고 형식 실험의 성격이 결합된 대표적인 작품으로 평가된다. 한용운의 띄어쓰기를 시인의 철학과 사유 방식, 그리고 당대 문학 풍토가 반영된 주체적 표현 방식으로 이해를 시도한다. 나아가 본 연구에서는 『님의沈默』의 띄어쓰기를 시적 호흡과 낭송 리듬을 위한 장치로 보고, 분석을 위해 챗GPT를 활용해 낭송 기반 리듬 분석을 도입하여 ｢님의沈默｣의 원문과 현행 판본 간의 차이를 구체적으로 비교·검토한다. 이를 통해 시에서 띄어쓰기가 수행하는 리듬·미학적 기능을 밝히고, 시적 형식의 본질적 요소로서 띄어쓰기를 재조명하고자 한다.

본 연구는 챗GPT를 활용한 여성학 교양강의의 과제 분석을 통해, AI의 젠더 편향을 비판적으로탐색하고 이를 교수학습 전략으로 전환할 수 있는 교육적 가능성을 고찰하였다. 학술 에세이로 구성된수강생들의 과제물을 내용 분석한 결과, 학습자들은 챗GPT의 환각과 편향을 비판적으로 독해하며, 기술과 젠더의 관계를 탐색하고 재구성하는 다양한 실천을 수행했다. AI를 단순한 기술적 보조 수단을넘어 지식 생산과 사회 현실에 개입 가능한 자원으로 활용한 학습자들의 전략은 다음의 세 가지로유형화된다. 첫째, 챗GPT 응답에 내재된 데이터 및 알고리즘 편향을 분석함으로써 젠더 권력 구조를성찰하는 전략, 둘째, 챗GPT와의 대화 구조를 기반으로 젠더 수행성을 탐색하고 조정하는 전략, 셋째, AI와의 상호작용을 통해 성평등의 의미를 재기획하고 실천하는 전략이 그것이다. 이러한 전략은 여성학이 전통적으로 강조해 온 비판적 사고, 상호적 지식 구성, 참여적 실천이라는 교육철학과도 맞닿아있다는 점에서 의미심장하다.

목적: 본 연구는 생성형 AI, 특히 챗GPT를 활용한 화법 교육에서 학습자의 비판적 사고, 창의적 재구성, 협력적 상호작용, 주체적 문제 해결 능력의 변화를 탐색하고, AI-교사 협력 모델이 토론 준비와 수행에 미치는 교육적 효과를 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 통해 AI 시대 국어교육의 방향성과 학습자 주도성 강화를 위한 교수․학습 방안을 모색한다. 방법: 고등학생을 대상으로 챗GPT+교사 피드백, 챗GPT 단독, 전통 수업의 세 집단을 구성하고, 사전․사후 설문, 성찰지, 토론 전사 자료를 양적․질적으로 분석하였다. 결과: 교사 개입이 병행된 집단은 비판적 점검, 창의적 재구성, 주체적 전략 설계에서 가장 뚜렷한 향상을 보였으며, AI 자료를 자기 언어로 재구성하는 능력이 증진되었다. 결론: 챗GPT는 화법 교육에서 유의미한 보조 도구가 될 수 있으나, 교사의 중재와 학습자의 비판적 수용이 함께할 때 교육 효과가 극대화됨을 확인하였다.

목적 본 연구는 교양 영어를 수강하는 대학 신입생 64명이 챗GPT 피드백을 이용한 영작 컨퍼런스에 참여한 경험을 토대로 이들이챗GPT 피드백에 갖는 인식을 연구하였다. 이를 통해 EFL 교실 영작 수업에 향후 챗GPT 피드백을 적용할 수 있는 구체적인 방안과실효성을 살펴, 향후 연구 및 실제 교육에 활용 가능한 기초자료를 구축하고자 한다.
 방법 교양영어를 수강하는 대학 신입생 64명은 챗GPT가 제공한 본인 영작에 대한 피드백을 분석하는 영작 컨퍼런스 활동에 총2회 참여하였고 경험을 토대로 학생들은 챗GPT 피드백에 어떠한 인식을 갖는지를 묻는 설문지에 의견을 제출하였다. 수집된 설문지 응답 내용을 내용 분석(content analysis)으로 핵심어를 추출하고 이를 빈도 분석을 수행하여 결과를 도출하였다.
 결과 빈도 분석 결과에 따르면 학생들은 챗GPT 영작 피드백에 높은 신뢰도를 보였으나, 이를 영작 평가 도구로 사용하는 것에 회의적인 태도를 보였다. 이는 챗GPT가 보여준 다양한 오류에 대한 불신이 가장 큰 원인으로 작용했다. 결과적으로, 학생들은 챗GPT 피드백와 교사의 평가를 결합한 ‘하이브리드 외국어 평가1)(Hybrid foreign language assessment)’ 방안에 크게 동의하였다.
 결론 연구 결과를 바탕으로 AI시대에서 챗GPT를 영작 피드백과 평가 도구로 활용하기 위해서는 실증적 연구를 기반으로 챗GPT 피드백 교실 활동을 개발하고 교사의 개입이 동반되어야 할 것이다. 이를 위한 학계와 교사의 교육 활용을 위한 챗GPT 피드백 모형개발에 대한 심도 있는 논의와 노력이 향후 과제로 남아있다.

본 연구는 컴퓨터 언어학(Computational Linguistics) 분야에서, 텍스트 의미를 명확히 하고 논문의 내용을 효과적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하는 다단어 표현(Multi-Word Expressions, MWEs)이 대규모 언어 모델(LLMs) 내에서 어떻게 워드 임베딩으로 표현되며, 문맥 속에서 어떻게 활용되는지를 탐구한다. 구체적으로는, 과학 논문에 대한 구 마이닝(phrase mining)을 통해 MWEs를 식별하고, 관련 약어(acronyms)를 추출하며, MWE 임베딩을 활용하여 기술 용어의 언어적·의미적 특성을 분석한다. 이를 위해 ChatGPT를 주제로 한 최신 국제 학술 논문 41,230편의 초록을 수집하여, 이 초록들에 포함된 MWEs를 추출하고 분석한다. 본 연구는 MWEs 임베딩의 자연어 처리(NLP) 과제에서의 활용 가능성을 확장하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로는 자연어 처리 기술과 생성형 AI 시스템의 통합 과정을 심층적으로 이해하고자 한다.

이 연구는 교양 강좌 ‘챗GPT 이해와 활용’이 대학생의 디지털 리터러시 역량에 미치는 효과를 분석하여 대학의 디지털 리터러시 교육에 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 경상남도 소재 I대학생을 대상으로 실험집단(강좌 수강생, n=43명)과 통제집단(비수강자, n=44)을 구성하고, AI기술 활용(AIU), 비판적 사고(CR), 커뮤니케이션(COM), 디지털콘텐츠 제작(DCP) 역량을 하위요인으로 하여 성별과 전공계열에 따른 효과를 분석하였다. 그 결과, 실험집단은 AI기술 활용, 커뮤니케이션, 디지털콘텐츠 제작 역량에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 반면, 비판적 사고력에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 성별 차이는 나타나지 않았으며, 계열 차이는 유의미하게 나타났다. 연구결과를 바탕으로 디지털 리터러시 교육 시 생성 AI의 효과적 활용과 계열 간 격차 완화를 위한 전략 마련의 필요성을 도출하였다.

본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 게시판 상담자와 챗GPT의 청소년상담 텍스트를 비교 분석하고, 상담 분야에서 AI 활용의 함의점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 청소년상담 관련 웹사이트에 게시되어 있던 기존 사례를 수집하였다. 동일한 청소년 내담자의 사례를 챗GPT에 입력하여 비슷한 분량의 응답 텍스트를 확보하여 각각 450건씩, 최종 900건을 분석 대상으로 선정하였다. 수집된 분석 대상에 대해 단어 빈도 분석, 의미 네트워크 분석, 감성분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 단어 빈도 분석을 통해 상담자 답변의 키워드가 챗GPT보다 두 배가량 많았고, 양측 모두 내담자의 상태와 내면 경험을 중요하게 다루었음을 확인하였다. 상담자는 대인관계 및 사회적 맥락에, 챗GPT는 개인의 문제해결에 초점을 두는 것으로 나타났다. 둘째, 의미 네트워크 분석 결과, 상담자는 내담자를 조력하고자 하는 경향이 있고, 챗GPT는 개인에게 초점이 맞추어서 가치나 감정을 중시하였다. 셋째, 감성분석 결과, 상담자가 감성어를 더 다양하게 활용하는 것으로 나타났다. 추후 이러한 연구 결과를 바탕으로 AI 활용 청소년상담 분야에 대한 시사점과 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 제언하였다.

학습자의 전공경력 수준, 혹은 일반대학생인지 전문대학생인지에 따라 수업시간에 챗GPT를 활용하는방식과 그 경험이 달라질 수 있지만 이와 관련된 연구는 아직까지 찾아보기 힘들다. 이에 본 연구는전문대학생 1학년과 4학년(전공심화)을 전공초심자와 전공경력자로 산정하고 이들을 중심으로 챗GPT 을 활용 수업에 대한 경험을 분석하여 차이가 있는지를 알아보았다. 연구 대상은 2024년 2학기 수업에 참여한 1학년 56명, 4학년(전공심화) 38명이며, 이들이 작성한 266개 소감문 자료를 텍스트마이닝기법 가운데 잠재디리클레할당(LDA)과 사회연결망분석(SNA)으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, LDA 결과 각각 3개의 토픽이 도출되었으며, 1학년은 (1) 학습 과정에서 활용 경험, (2) 프로젝트진행을 촉진하는 도구, (3) 질문과 응답 과정에서 느낀 유용성과 불편감으로 명명하였고, 4학년(전공심화)은 (1) 정보 검색과 신뢰도 평가, (2) 프로젝트의 해결을 위한 협업 도구, (3) 현장 적용을 위한 아이디어 발굴로 명명하였다. 둘째, SNA 결과 키워드 간 연관성에 있어 1학년은 ‘지피티’, ‘생각’이 긴밀하게 연결된 가운데 ‘활용’, ‘사용’, ‘활동’이 연관되어 있었으며, 4학년(전공심화)은 ‘정보’, ‘생각’, ‘지피티’가 긴밀하게 연결되어 있으면서‘활동’, ‘활용’이 함께 연관되었다. 이러한 결과는 전공경력 수준에따라 챗GPT를 활용한 수업 경험에 차이가 있음을 보여주며, 인공지능 기반 학습 도구의 효과적 활용을 위해 학습자의 발달 단계와 전공 경력을 고려한 맞춤형 교수 설계가 중요함을 시사한다.

This study aims to provide a general understanding of how undergraduate students perceive various aspects of ChatGPT and its use as a translation tool in the era of machine and AI translation. For this purpose, 16 third-year and fourth-year university students majoring in Arabic-Korean translation and interpretation were asked to complete a questionnaire regarding their perceptions and user experiences with ChatGPT. As part of the study, the students were first instructed to translate a short non-literary Arabic text into Korean independently. They were then asked to conduct post-editing of the same text using ChatGPT during class. Following this task, the students completed a questionnaire and wrote reflective commentaries on the post-editing process. The findings reveal a range of insights: from the perspective of learners, post-editing with ChatGPT elicited both positive and negative perceptions regarding its effectiveness as a translation tool.

디지털플랫폼정부 실현을 위한 공공행정의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 생성형 인공지능(AI) 기술의 활용 필요성이 증대되고 있다. 특히 챗GPT는 공공행정 업무의 효율성과 정확성을 제고할 수 있는 도구로 주목받고 있으며, 이에 대한 체계적 활용과 교육적 지원이 요구된다. 본 연구는 경기도 기초지방자치단체 소속 공무원 160명을 대상으로 챗GPT의 기능별 중요도 및 만족도를 측정하고, 대응표본 t-검정 및 중요도-만족도 분석(IPA)을 통해 인식 간의 차이를 파악하였다. 또한 Borich 요구도 분석 모형을 활용하여 교육의 시급성을 정량적으로 도출하였다. 분석 결과, 자료 수집, 문서 요약, 응답 속도 등의 기본 기능은 상대적으로 높은 만족도를 보인 반면, 팩트체크, AI 윤리 준수, 저작권 보호 등은 중요도에 비해 만족도가 낮게 나타났다. 특히 팩트체크 기능은 모든 집단에서 가장 시급한 교육 요구로 분석되었으며, 이는 정책 자료의 신뢰성과 투명성을 확보하는 핵심 요소로 평가되었다. 본 연구는 공무원의 디지털 역량 강화를 위한 실효성 있는 AI 교육 설계와 정책적 활용 방향을 제시함으로써 디지털플랫폼정부 구현을 위한 기초자료를 제공하였다.

This study aims to phenomenologically explore the effects of ChatGPT-based English writing activities using the familiar story of Peter Pan with university students. Eight participants engaged in a structured writing activity and were later interviewed using semi-structured protocols to capture their subjective experiences. Data were analyzed following Colaizzi’s phenomenological method. The results revealed four essential themes: emotional stability, improvement in cognitive strategies, enhanced linguistic performance, and perceived limitations. ChatGPT contributed to emotional relief and facilitated the use of metacognitive strategies such as self-reflection and self-correction. Participants also reported improvements in expression and writing quality. However, concerns were raised about the potential decline in independent thinking due to frequent reliance on AI. Based on these findings, pedagogical suggestions for integrating AI feedback into university English writing instruction are discussed.

연구목적: 본 연구는 챗GPT가 출시된 시점인 2022년부터 현재까지 국내에서 공연되었던 챗GPT를 활용한 무용작품 모든 사례를 통해 동향을 파악하는 데 목적이 있다. 연구방법: 선정된 4개의 작품을 다중사례 연구방법을 사용하여 작품 주제와 기획 의도, 활용기술 개요와 설명을 통해 분석하였다. 연구결과: 본 연구결과인 무용 분야의 챗GPT 기술활용 동향은 다음과 같다. 첫째, 총 4개의 사례는 한국무용, 현대무용, 발레 장르로 무용 장르의 전반에서 작품이 제작되었다. 둘째, 국·공립단체뿐만 아니라 개인 안무가도 챗GPT를 안무적 도구로서 사용하였다. 셋째, 챗GPT를 안무가마다 자신의 작품에서 다양한 방법으로 활용하였다. 넷째, 무용창작과 제작에 챗GPT를 포함하여 글, 음악, 목소리, 이미지 및 영상을 생성하는 AI를 융합하여 활용하였다. 다섯째, 한 작품 안에서 대화형 AI 또는 음악 생성 AI 2종류를 동시에 사용하였다. 결론: 챗GPT를 활용한 무용작품 사례분석을 통해 AI 기술이 무용 분야의 안무적 도구로서의 시작을 알리며 새로운 무용창작과 제작의 가능성을 열고 있음을 확인하였다.

본 연구는 대규모 언어모델(large language model [LLM])이 인간 사회의 편향을 어떻게 학습하고 재생산하는지를 실증적으로 분석하였다. 서구권 대표 모델인 챗GPT와 동양권 모델 딥시크를 대상으로 명시적(explicit) 및 암묵적(implicit) 편향의 발현 양상을 비교하였다. 인종 관련 문장을 활용한 명시적 편향 측정에서 딥시크는 전반적으로 더 엄격한 기준을 적용했으며, 챗GPT는 중립적이지만 응답 일관성이 낮았다. 또한 암묵적 연상 검사(implicit association test [IAT]) 결과, 챗GPT는 서구 개념을, 딥시크는 동양 개념을 긍정적 속성과 더 자주 연결하며 무의식적 편향을 드러냈다. 이는 LLM이 표면적으로는 중립성을 보이더라도 특정 가치체계를 강화할 수 있음을 보여주는 ‘편향의 이중성’을 시사한다. 결과적으로 LLM은 단순한 정보 생성 도구가 아니라, 학습 데이터와 설계 철학에 따라 세계관을 재현하는 사회문화적 행위자임을 확인하였다. 본 연구는 AI 윤리와 설계 과정에서 편향 인식과 조정의 필요성을 강조하며, 기술적·정책적 논의를 위한 기초 자료를 제공한다.

이 연구에서는 대학생 필자의 챗GPT 활용 현황 및 인식을 조사하였다. 그 결과를 토대로 생성형 인공지능을 대표하는 기술인 챗GPT를 중심으로 글쓰기 교육에 필요한 요소들을 중심으로 실질적으로 이를 어떻게 교육적으로 구현해 나갈 것인지에 대한 방향성을 살펴 보았다. 아울러 이를 통해 대학 글쓰기 교육이 미래 변화에 어떻게 대응해야 할지에 대해서도 논의하였다. 이러한 시도가 교육의 효과성을 높이고 학습자들이 미래 사회에서 성공적으로 적응하고 성장하는 데 필요한 역량을 기르는 데 기여하고, 이 연구를 계기로 글쓰기 교육을 비롯한 수많은 교과 교육 현장에서 인공지능 기술과 교육의 결합에 대한 보다 생산적인 논의와 다양한 목소리가 지속적으로 이어지기를 기대한다.

This study aims to examine translation strategies that can enhance product sales by comparing the differences between Vietnamese translations of Korean-English bilingual advertising texts produced using ChatGPT and Papago Plus. For this research, paper product manuals from Laneige cosmetics were translated into Vietnamese using ChatGPT and Papago Plus, and the resulting translations were evaluated by Vietnamese reviewers. A total of 21 translated samples were analyzed, revealing that 11 translations generated by ChatGPT frequently exhibited “omission” phenomena, while 10 translations produced by Papago Plus showed a high occurrence of “translation errors.” Based on these findings, the study suggests that advertising texts written in Korean and English should prioritize readability and accessibility—avoiding the excessive use of Chinese characters or difficult vocabulary—to ensure that generative AI can interpret and translate them more effectively