논문 8,399편

본 연구는 국내 인터넷 밈의 생성과 확산 과정을 고찰하고 나아가 인터넷 밈의 비판적 수용에 대한 필요성을 논의하는 데에 목적이있다. 이를 위해서 리처드 도킨스의 밈 개념과 인터넷 밈의 특징을 구분하고 국내 인터넷 밈의 생성 과정을 살펴보았다. 특히 디시인사이드의 짤방에서 시작된 초기 이미지 밈에 이어 유튜브를 통한 멀티미디어 밈으로의 변화, 그리고 숏폼 콘텐츠로 이어지는 밈의확장 과정을 논의하였다.
 이를 통해 인터넷 밈의 특성을 다각도로 분석하며, 밈의 긍정적 영향과 부정적 영향을 살펴보았다. 밈은 인터넷 공간에서의 놀이 문화로 작용하여 밈을 즐기는 사용자들 사이의 소속감을 형성하고 참여 문화를 통해 창의성을 발휘할 수 있다는 긍정적인 성격을 지닌다. 하지만 자극적인 밈이 무분별하게 확산될 수 있으며, 밈 자체를 가볍게 여겨 밈과 결합된 사회 현상에 대해 지나치게 소모적으로 접근하게 되거나 여러 의사소통의 문제를 동반한다는 등의 부정적인 성격을 지니기도 한다.
 이러한 밈의 특성을 고려할 때 밈을 비판적으로 수용해야 밈의 부정적인 부작용을 최소화하고, 긍정적인 방향으로 나아갈 수 있음을 밝혔다. 이를 위해서 밈의 생산자와 소비자 모두 밈에 대한 올바른 인식을 바탕으로 밈 문화에 참여하여 밈이 건전하고 건강한 문화 현상으로 발전할 수 있도록 노력해야 함을 강조하였다.

본 연구에서는 '가속팽창 우주'를 주제로 학교에서 데이터 리터러시 역량을 향상시키기 위한 프로젝트 기반 교육 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 총 5단계로 구성되어 있으며, 천체까지의 거리를 재는 방법에 대한 기본 내용을 제시하고, '가속팽창 우주'를 발견한 논문에 수록된 자료를 데이터 마이닝 방법으로 이해한다. 또한, 교육과정과 연계하여 관련된 키워드를 확인하고, 관측 데이터를 파이썬 언어를 사용하여 그래프와 그림으로 시각화하는 활동을 포함한다. 개발된 프로그램은 내용 전문성과 교수 설계 전문성 확보를 위해 내용 전문가 3인과 현장 교육 전문가 3인의 검토를 거쳐 보완하였다. 또한 교육 프로그램은 구글 웹 페이지를 통해 공개 교육 자료로 제공되었고, K 대학교의 예비교사 9인과 현장교사 17인에게 적용한 결과 내용 지식의 효과성과 활용성을 확인하였다. 이 연구의 결과물은 개정 교육과정에 포함된 '가속팽창 우주'의 전문적인 내용을 이해하고, 과학과 핵심 역량, 데이터 리터러시 역량을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

간호대학생의 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 디지털헬스케어사용의도에 관한 연구
 
 안 성 아ㆍ공 정 현
 
 연구 목적: 본 연구는 간호대학생의 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 디지털헬스케어 사용의도에 관해 조사하고, 이들의 상관관계 및 디지털헬스케어 사용의도에 영향을 미치는 요인을 파악하는데 목적을 두었다.
 연구 방법: G도 J시에 소재한 간호학과에 재학중인 재학생 188명을 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 자료수집기간은 2023년 4월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 실시하였고 SPSS WIN 21 프로그램을 이용하여 자료를 처리하였다.
 연구 내용: 데이터 리터러시는 5점 만점에 평균 3.64점, e헬스 리터러시 5점 만점에 평균 4.01점, 디지털헬스케어 사용의도는 7점 만점에 평균 5.48점으로 나타났다. 디지털헬스케어 사용의도는 데이터 리터러시와 e헬스 리터러시와 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 디지털헬스케어 사용의도에 영향을 미치는 요인으로 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 전공만족도이었으며, 이들 변수의 설명력은 57.0%이었다.
 결론 및 제언: 본 연구 결과를 바탕으로 간호학사 교육프로그램이나 교육 방법을 개선하고, 간호대학생들의 디지털헬스케어 역량을 강화할 있는 정책 및 교육 방향을 고려할 필요가 있다.
 
 
 핵심어: 간호대학생, 데이터 리터러시, 디지털 헬스케어, e헬스 리터러시, 의도

일상 생활에서 데이터와의 상호작용이 증가함에 따라, 데이터 리터러시는 필수적인 역량으로 간주되고 있다. 이는 개인들이 자신의 데이터를 활용하고, 데이터 기반의 결정을 내리는 데 중요한 역할을 한다. 2022년 개정된 교육과정에서는 이러한 중요성을 반영하여 데이터 관련 내용이 강화되었다. 특히, 초등학교 실과 교육과정과 중등 정보 교육과정에 이 내용이 포함되었다. 이 연구는 2022년 개정 교육과정에서 '데이터'라는 용어가 어떤 맥락과 의미로 사용되었는지 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 분석 결과, 해당 교육과정에서는 문제 해결적 측면에서의 데이터 리터러시가 전반적으로 반영되어 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 초등학교에서는 데이터 리터러시적 측면이 중학교와 고등학교에 비해 상대적으로 적은 비중으로 다루어지고 있음을 볼 수 있었다. 이러한 분석은 데이터 리터러시적 측면에서 교육의 방향성을 설정하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

2015 개정 교육과정의 도입 이후 창의융합형 인재 양성을 위한 교과 간 융합 수업의 필요성이 대두되고 2022 개정 교육과정의 도입과 함께 AI 융합 수업에 대한 필요성이 강조됨에 따라, ‘교과 간 AI 융합 수업’의 시도가 지속적으로 이루어져 왔다. 특히 인공지능의 기초이자 핵심인 데이터를 중심으로한 ‘교과 간 AI 융합 수업’이 이루어질 필요가 있다. 그러나 현재 교육 현장에서 데이터 리터러시 향상을 위한 교과 간 AI 융합 수업은 원활히 이루어지지 않고 있으며, 이에 대한 원인으로 교과 간 AI 융합 수업을 설계하고 실행하기 위한 구체적인 방법과 지침이 부족함이 지적된다. 이에 본 연구에서는 현장에서 보다 쉽게 적용할 수 있는 수업 설계 모형을 개발하고 그 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 설계⋅개발 연구 방법론 중 유형 2인 모형 연구 방법을 활용하여 선행연구 분석, 2차례의 내적 타당화, 1차례의 외적 타당화 과정을 거쳐 협력교사 간 협의체 구성, 분석, 설계, 사용성 평가, 개발, 실행, 총괄 평가의 7단계로 구성된 최종 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기반으로국어 교사 1인과 정보 교사 1인이 함께 중학교 1학년 학생 28명을 대상으로 교과 간 AI 융합 수업을설계 및 실행한 결과, 학생들은 데이터와 인공지능에 대한 이해도와 흥미가 향상된 모습을 보였으며, 수업 전후 데이터 준비, 데이터 탐색, 데이터 분석 및 해석 영역에서 모두 데이터 리터러시가 유의미하게 상승하였다(p<.01). 수업을 설계한 교사들은 모두 모형에 기반해 설계한 수업에 대해 만족하며교과 간 AI 융합 수업의 효과성을 확인하였다. 본 연구를 통해 교과 간 AI 융합 수업 설계를 위해 교사들이 적용할 수 있는 구체적인 단계 및 지침을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

4차 산업혁명으로 촉발된 정보화에 대한 필요성으로 지난 10년간 관련 기술에 대한 교육적 투자와사회적 지출이 상당하였다. 그럼에도 불구하고 우리나라 성인과 청소년의 정보화 분야의 리터러시수준은 OECD 평균을 밑돌고 있으며, 이는 데이터와 관련된 종합적 역량인 데이터 리터러시(Data Literacy)와 관련된 교육이 Python 등의 분석 도구 교육에 편중되었기 때문에 발생한 결과이다. 본연구는 이러한 한계를 극복하고 데이터 관련 교육을 위한 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 해외의우수 사례를 바탕으로 데이터 리터러시 교육에 필요한 조건(기준)들을 제시하였으며, 한국연구재단첨단분야 혁신융합대학(Convergence and Open Sharing System) 사업에서 주최한 데이터 리터러시 해커톤대회 CO-DATA Station의 사례를 분석하여 교육적 방향에 대한 제언을 도출하였다.

교육부는 2022 개정 교육과정 총론 시안 발표에서 미래 세대의 핵심 역량으로 ‘디지털 기초 소양 강화 및 정보교육 확대’를 강조하였다. 이러한 흐름의 하나로 데이터 과학 및 시각화 교육에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있으나 최근의 데이터 과학 교육은 데이터 분석 및 표현 과정의 방법론적 요소에 중점을 두는 경향성이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터 리터러시의 의사소통 측면에 초점을 두고, 이를 함양하기 위한 초등학생 대상의 데이터 시각화 자료 활용 토론 수업 프로그램을 개발하여 프로그램이 학생들의 데이터 리터러시와 흥미도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구 결과, 시각화 자료를 활용한 토론 수업은 학습자의 데이터 리터러시 향상에 유의미한 변화를 가져왔고 초등 학습자의 흥미도 증대에도 긍정적인 영향을 준 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 데이터 과학 수업에서 교과 융합 및 의사소통 측면의 중요성에 대해 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단되며 향후 이러한 접근이 다양한 교과에도 확대, 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

목적 본 연구의 목적은 마이크로소프트 인공지능 도구를 활용하여 8차시 인공지능 캠프 프로그램이 초등학생의 인공지능기술 태도및 데이터 리터러시 역량에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해 분석하는 것이다.&#xD; 방법 인공지능 캠프 프로그램을 개발하고 캠프의 효과성을 검증하기 위해 2023년 4월 3일부터 인공지능 캠프 프로그램에 참여한경기도 초등학교 3-6학년 학생 1,141명을 대상으로 인공지능기술 태도 및 데이터 리터러시 역량에 대한 사전사후 검사를 실시하였다. 수집된 자료는 통계 분석 프로그램인 SPSS Statistics 26을 이용하여 대응표본 t-검정을 실시하였다.&#xD; 결과 인공지능 캠프 프로그램은 참여한 학생들이 인공지능 기술 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 인공지능 기술관련 직업 포부와 흥미를 더욱 향상시키는 것으로 나타났다. 학생들의 인공지능 기술 중요성과 사회적인 변화에 대한 긍정적인 인식의 정도가 향상되었다. 일부 학생들은 인공지능 기술을 습득하기 위한 어려움에 대한 의식을 가지고 있었다. 이러한 결과는 캠프프로그램이 학생들의 관심과 태도를 긍정적인 방향으로 변화시키는 데 일부 기여하고 있다는 것을 시사한다. 초등학생들이 인공지능 캠프 프로그램을 수행한 후 데이터 이해, 데이터 해석 및 평가, 데이터 관리, 데이터 활용 영역에서 모두 성과가 향상되었다. 이는캠프 프로그램이 초등학생들의 데이터 리터러시 역량 향상에 긍정적인 영향을 미쳤음을 시사한다.&#xD; 결론 향후 인공지능 캠프가 단발성 캠프가 아닌 학기 중에 교육과정과 연계하여 모든 교과 영역에서 인공지능교육 내용을 융합하여가르칠 수 있을 것으로 여겨진다. 이러한 교육 전략을 위해서는 단계별로 장기적인 계획 수립이 필요하다.

With the drastic increase in the amount and types of data due to advancements in information and communication technology, the significance of data literacy has become more prominent. This study examined the elements of data literacy included in the achievement standards of the revised 2022 national curriculum, investigating how data literacy elements are reflected across various subjects such as Korean literature, mathematics, social studies, science, and practical arts. Analyzing 600 achievement standards related to data literacy, the study found that data interpretation and data-based inquiry were the main elements identified, with the application of data varying across subjects. The Korean literature focused on data communication, while mathematics stressed statistical problem-solving. An increasing trend in the ratio of data interpretation and databased inquiry was observed with higher grade levels, although it was challenging to clearly discern the learning hierarchy of data literacy elements. Through this analysis, the study suggests the necessity of systematic guidance on data literacy education in the curriculum and a deeper understanding of how data literacy elements vary

본 연구는 경찰공무원의 데이터 리터러시가 직무역량에 미치는 영향력을 분석하고 경찰 공무원의 데이터 리터러시 수준을 높이고 조직성과를 제고하기 위한 정책적 제언을 제시 하는데 목적이 있다. 이를 위해 K광역시 및 J도 소속 경찰공무원 102명을 대상으로 조사연 구를 실시하였다. 연구의 결과 첫째, 경찰공무원의 데이터 리터러시 수준은 3.58점, 직무역 량 수준은 3.62점으로 높게 나타났으며, 일반적 특성에 따른 직무역량은 계급과 소속에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 데이터 의사결정과 직무역량 간의 상관관계가 가장 높게 나타났다. 셋째, 데이터 리터러시와 소속(시･도경찰청)이 직무역량에 영향을 미치는 변인으로 나타났다. 이에 경찰공무원의 데이터 리터러시 수준을 높이고 직무역량을 제고하 기 위해서, 첫째, 데이터 기반 의사결정 조직문화를 구축하기 위해 데이터 검증체계를 강화 하고 데이터를 업무에 적용할 수 있는 플랫폼 운영, 둘째, 데이터 활용을 지원하기 위한 제도 마련과 데이터 격차를 줄이기 위한 구성원 수준별 맞춤형 프로그램 마련, 셋째, 공공･ 민간부문의 데이터를 분석하고 부서나 관계기관 간 협력을 위한 클라우드 구축･운영 등을 제시하였다. 본 연구는 조사 대상을 특정지역의 일부 경찰공무원만 선정하여 조사했기 때 문에 본 연구결과를 일반화시키기에는 한계가 있으며, 향후 보다 많은 지역의 경찰공무원 을 대상으로 디지털 리터러시 수준을 향상시키기 위한 체계적인 프로그램 개발 연구와 직 무역량에 영향을 미칠 수 있는 디지털 리터러시 변인들 간의 관계에 대해 연구가 이루어져 야할 것이다.

현대 사회는 인공지능, 빅데이터와 같은 데이터 기반의 디지털 신기술을 중심으로 한 광범위한 변화를 맞이하고 있다. 이러한 디지털 전환은 새로운 생활 방식을 요구하며, 사회 구성원들은 디지털 정보 이해를 넘어 새로운 정보를 창출하고 문제를 해결할 수 있는 능력이 필수적으로 요구된다. 이런 배경하에 컴퓨팅 사고력과 데이터 리터러시의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 이 두 가지 역량 사이의 관계를 탐구하고 통합하는 방안에 관한 연구의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 김진수(2011)의 PDIE 모형을 기반으로 초등학교 교과의 데이터 리터러시 요소를 식별하고, 이를 문제 해결 중심의 소프트웨어(SW) 교육과 연계한 14차시의 SW융합교육 프로그램을 개발하여 현장에 적용하였다. 연구 결과, 데이터 리터러시 기반의 SW융합교육을 수행한 학생이 전통적인 SW교육을 받은 학생에 비해 컴퓨팅 사고력이 유의미하게 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 컴퓨팅 사고력과 데이터 리터러시를 통합적으로 발전시키는 것이 학습자들의 컴퓨팅 사고력 함양에 효과적임을 시사한다. 따라서, 복잡한 현대 사회의 문제를 해결하고, 지속 가능한 혁신을 끌어내기 위해 이 두 가지 역량 사이의 상호작용을 이해하고, 이를 교육과정과 학습 전략에 효과적으로 통합하는 연구가 앞으로도 계속되기를 기대한다.

디지털 대전환 시대에 데이터 기반 기술은 사회 변화를 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 데이터 리터러시는 정보의 홍수 속에서 유의미한 통찰을 도출하고 문제 해결과 의사결정에 필요한 필수 역량으로 주목받고 있다. 국제적으로 OECD, 유럽연합, 영국의 ODI 등 다양한 기관에서 데이터 리터러시의 중요성을 강조하고 있으며, 우리나라 역시 2022 개정 교육과정에서 데이터 리터러시 교육을 강화하였다. 본 연구는 2022 개정 교육과정의 성취기준을 분석하여 초등학교 교과별, 학년별 데이터 리터러시의 반영 여부를 확인하고, Norman Webb의 DoK(Depth of Knowledge) 수준을 통해 그 깊이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 국어, 수학, 사회, 과학, 실과 교과의 성취기준을 대상으로 분석을 진행하였다. 연구 결과, 데이터 리터러시와 관련된 성취기준은 과학과 사회 교과에서 가장 많이 나타나며, 수학, 국어, 실과 교과에서도 다양한 데이터 리터러시 요소가 강조되었다. 데이터 리터러시 성취기준은 주로 DoK1부터 DoK3 수준에 분포되어 있으며, 일부 과목에서는 DoK4 수준 나타났다. 본 연구가 교육과정의 개선 방향을 제시하고, 효과적인 데이터 리터러시 교육 개발의 기초 자료로 활용되길 기대한다.

이 연구는 데이터 기반의 과학 탐구 보고서에 나타난 데이터 리터러시 요소를 분석하는 탐색적 사례 연구로서 과학 탐구의 맥락에서 데이터 리터러시를 고찰하였다. 이를 위해 선행연구로부터 데이터 리터러시 세부 요소를 규명하고, 2022 개정 과학과 교육과정의 과정·기능 영역과 연계하여 구안한 분석틀을 활용해 무선 날씨 센서를 활용한 데이터 기반의 탐구 보고서를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 학생 대부분은 데이터 수집과 데이터 시각화는 원활히 수행하였으나 데이터 기반 질문 생성과 데이터 전처리, 데이터 평가 단계에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 이에 따라 탐구 과정 구성 요소와 관련하여 데이터 리터러시를 함양하기 위해서는 데이터 기반 질문 생성, 데이터 추출 및 전처리, 데이터 평가 등의 요소에 초점을 맞춘 체계적인 지도 방안이 필요함을 논의하였다. 데이터 리터러시 함양 교육이 특히 강조되는 2022 개정 과학과 교육과정의 적용을 앞둔 시점에서 이 연구가 과학 탐구에서 데이터 리터러시를 효과적으로 통합하는 방안의 논의에서 하나의 근거가 될 수 있기를 기대한다.

본 연구는 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업이 학습자의 데이터 리터러시와학습 흥미에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 문제해결형 데이터 분석 수업은 데이터 분석의 이해, 문제해결 전략세우기, 데이터 수집 및 분석, 데이터 시각화, 결과 해석의 설계 단계에 따라 학습과정을 문제해결 모형을 바탕으로 8차시의 수업안을 구성하였다. 연구는 초등학교 3~4학년군 2개 학급20명을 대상으로 실험집단과 통제집단으로 나눈 후 실험집단은 메타버스 기반 학습환경 속에서 문제해결형 데이터 분석 수업을 실행하였고, 통제집단은 일반적인 수업을 실행하였다. 연구 결과 메타버스기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업은 학습자의 데이터 리터러시와 학습 흥미에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 내용분석 결과 또한 데이터 리터러시와 학습 흥미에 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, 데이터 리터러시와 관련한 내용분석 결과에서 어느정도 어려움이있었다는 것도 살펴볼 수 있었다. 결과적으로 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석수업은 학습자들의 데이터 리터러시와 학습흥미 향상에 도움을 주는 것을 의미하나, 본 수업을 활용또는 재구성할 시 학생들의 발달단계에 따라 데이터 리터러시 측면에서 재구조화가 필요함을 시사한다. 본 연구는 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업이 학습자의 데이터 리터러시와 학습흥미의 향상을 모색하는 교육현장에 시사점을 제시함에 의의가 있다

인공지능 시대의 도래로 학교 현장에서는 인간 고유의 창의·융합적 역량을 함양할 것을 강조하여 학교에서 인공지능 관련 과목을 편성하여 운영하고 있지만 수업 사례와 효과성 검증 사례가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 인공지능 교육의 사례를 제공함과 동시에 이것이 미래 교육 역량에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 이를 위해 융합적 사고력과 데이터 리터러시의 정의를 선행 연구로부터 분석 및 고찰하였으며 하위 요소를 분석하고 융합적 사고력과 데이터 리터러시의 하위 요인을 측정하기 위한 측정 도구를 개발하였다. 인공지능 기초 교육과정에 근거하여 재구성한 데이터 과학 수업을 실시하여 학생의 융합적 사고 능력이 사전검사(M(평균)=3.4500/5점 만점)에 비해 사후검사(M(평균)=4.0667)가 향상되었으며, 데이터 리터러시에도 사전검사(M(평균)=3.6629/5점 만점)에 비해 사후검사((M(평균)=4.2857)가 향상되어 유의미한 영향을 주는 것을 확인하였다.

본 연구의 목적은 예비유아교사의 데이터 리터러시에 대한 교육요구도와 하위영역별 우선 교육요구도를 살펴보는 것이다. 이를 위해 부산광역시와 경상남도에 소재한 4년제 유아교육과와 아동(가족)학과에 재학 중인 3, 4학년 예비유아교사 267명을 대상으로 설문조사한 자료를 사용하여 t-검증, Borich 요구도 분석, The Locus for Focus 모델을 통한 요구도 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비유아교사가 인식하는 데이터 리터러시에 대한 중요도와 실행도 차이를 분석한 결과, 모든 요인에서 현재 실행하는 수준보다 중요하다고 인식하는 수준이 통계적으로 유의미한 수준으로 더 높게 나타났다. Borich 요구도 분석과 The Locus for Focus 모델을 통합적으로 활용한 우선순위 도출 결과, 데이터 평가가 최우선 순위, 데이터 도구 활용에 대한 요구도가 차순위로 나타났다. 둘째, 전공에 따른 예비유아교사의 데이터 리터러시의 요구도 우선순위를 통합적으로 분석한 결과, 유아교육 전공의 경우에는 데이터 평가에 대한 요구도 순위가 가장 높았고 데이터 도구 활용이 차순위로 나타났다. 아동(가족)학 전공은 데이터 평가와 데이터 도구 활용이 최우선 순위로 도출되었다. 이러한 결과를 바탕으로 유보통합이 추진되고 있는 상황에서 향후 유아교사 양성과정에서 데이터 리터러시 관련 교사교육의 방향성을 제시하였다.

본 연구는 데이터 리터러시 향상을 위한 AI 융합 SSI 수업을 가능케 하는 수업 모형과 교수전략을 개발하는 데 목적이 있다. 설계·개발 연구 방법에 따라 선행문헌 검토를 통해 초기 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 이후 2차례에 걸쳐 과학교육 전문가 3인과 교육공학의 전문가 3인에게 내적 타당화를 실시하고 의견을 종합하여 3차 모형과 교수전략을 도출하였다. 도출된 모형과 교수전략을 외적 타당화를 통해 검증하였으며 그 결과, 1) 수업 준비, 2) 수업 안내, 3) SSI 문제 상황 제시, 4) 데이터 및 데이터 분석 안내, 5) 데이터 분석 연습 지원, 6) 데이터 분석 활동 지원, 7) 결과 도출 및 공유 지원, 8) 실천 활동 지원, 9) 정리 및 평가 단계로 구성된 모형과 각 단계를 지원하는 17개의 교수전략과 58개의 세부 전략이 개발되었다. 고등학교 1학년 학생 30명을 대상으로 한 외적 타당화 결과, 데이터 리터러시 사전-사후 검사 결과가 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 교수자와 학습자의 반응에 비추어 보았을 때 SSI 문제에 대한 데이터를 학생이 직접 탐색하고 분석 및 시각화하고 이를 토대로 실천 방안을 모색하는 과정이 SSI 문제에 대한 보다 깊은 이해를 증진시키고, 데이터 기반의 합리적인 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 AI에 대한 이해를 기반으로 AI 도구를 활용하는 활동과 SSI 수업을 긴밀하게 연결한 수업 모형을 개발하였다는 점, 기존의 SSI 수업과 달리 학생이 직접 데이터를 수집 및 분석하는 SSI 수업에 대한 구체적인 교수전략과 지침을 제공한다는 점, 개발된 수업을 실제 현장에 적용하였을 때 학생의 데이터 리터러시 향상에 효과적이었음을 확인하였다는 점에서 의의를 지닌다.

본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.

데이터기반행정의 추진과 함께 데이터 기반 의사결정의 질적 수준에 대한 관심이 증가하고 있다. 현대 행정환경에서 질 높은 의사결정을 위해서는 데이터 활용을 촉진할 수 있는 조직문화와 공무원의 데이터 문해력 역량이 핵심적인 요인 으로 작용한다. 이에 본 연구는 데이터 기반 조직문화와 의사결정 품질 간의 관계에서 데이터 문해력의 매개효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2022년 한국행정연구원에서 조사한 데이터기반행정 인식 조사자료를 활용하 여 공무원 472명을 대상으로 구조방정식 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터 기반 조직문화는 데이터 문해력과 의 사결정 품질에 모두 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 데이터 문해력 중 데이터 활용과 성찰 역량만이 의사결정 품질에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 토대로 데이터 기반 의사결 정 품질 제고를 위한 정책적 시사점을 제시하였다.

본 연구의 목적은 변화된 소통 환경을 고려하여 디지털 리터러시 함양을 위한 프랑스어 복합양식 텍스트 읽기 활동을 제안하는 데 있다. 본 연구는 디지털 환경에서 다양한 매체를 통해 무엇을 어떻게 읽고 평가하느냐를 중심으로 전개하였다. 이에 2장에서는 중등교육과 대학 전공 프랑스어 교육에서 디지털 리터러시가 갖는 의미, 디지털 리터러시의 개념과 하위 요소, 디지털 환경에서 접하는 복합양식 텍스트 특성과 독자의 역할, 의미 구성 방식에 대해 고찰하였다. 3장에서는 프랑스어 복합양식 텍스트 읽기 활동을 읽기 전, 읽기 중, 읽기 후 단계로 설정한 후, 실제 수업에 적용한 결과를 공유하였다. 디지털 리터러시는 단순히 디지털 기기의 활용 능력을 의미하는 것이 아니라 읽기 교육에서 강조하는 비판적 사고력과 관련된다. 이에 본 연구에서는 프랑스어 전공 학습자가 인문학적 소양과 윤리 의식을 갖추고 다양한 매체를 통해 소통하는 데 중점을 둔 복합양식 텍스트 읽기 활동을 제안하였다.

The aim of this study is to examine the homage patterns between films in terms of iconicity as multimodal texts. After justifying the selection of Kim Ki-young’s The Housemaid (1960) and Bong Joon-ho’s Parasite (2019) as the analyzed works, the study discusses the need for its unique approach compared to previous analyses of these films. The investigation delves into the characteristics of a film as a multimodal text, exploring how messages conveyed are encoded and decoded in ’showing’ through iconicity and camera angles. The study analyzes these elements as a form of homage to iconicity between the two films. The analysis reveals that The Housemaid effectively utilized low angles and high angles in various ’death’ scenes around the ’stairs’, enhancing the visualization of dramatic conflicts and desires between characters and establishing iconicity. Moreover, it is revealed that the iconicity observed in The Housemaid is consciously applied and paid homage to in an expanded form in Parasite.

이 연구는 중국인 고급 한국어 학습자를 대상으로 언어별에 따른 동태적 복합양식 텍스트를 읽을 때 나타나는 양상을 살펴보는 데 목적을 둔다. 특히, 학습자의 모국어로 된 중국어 텍스트와 제2 언어로 된 한국어 텍스트를 읽어나가는 과정을 시선추적장치를 통해 실시간으로 살펴보았으며, 그 양상의 차이를 텍스트의 언어와 문화 변인에 따라 비교ㆍ분석하였다는 데에서 의의가 있다. 중국인 고급 한국어 학습자들이 L1, L2로 된 동태적 복합양식 텍스트를 읽은 양상에서 다음과 같은 특징을 확인하였다. 첫째, L1, L2 텍스트의 언어 변인에 따른 읽기 양상에서 L1 텍스트는 시청각 양식을 중심으로 한 훑어 읽기, L2 텍스트는 문자 양식을 중심으로 한 꼼꼼하게 읽기의 양상을 보였다. 이는 학습자들이 한국어 고급 수준임에도 불구하고 여전히 L2에 대한 듣기 불안을 갖고 있기에 읽기를 수행하는 과정에서 시선이 주로 문자 중심으로 고정되었다는 데에서 알 수 있었다. 둘째, L1, L2 텍스트의 문화 변인에 따른 읽기 양상에서 학습자들이 텍스트 이면에 존재하는 다양한 상업적 의도를 읽어내는 데 어려움을 갖고 있었다. 이는 학습자들이 L1, L2 텍스트의 특정 부분을 단서로 삼아 그 단서와 자신의 배경지식 또는 자신의 경험과 결합하여 전체 텍스트의 사회문화적 맥락을 추론해 낼 수 있는지에 대한 차이에서 나타났다.

디지털 복합양식 글쓰기는 전통적인 단일양식 글쓰기와 달리, 디지털 기술을 활용하여 이미지, 텍스트, 소리, 영상 등 다양한 커뮤니케이션 양식을 결합하여 콘텐츠를 생성하는 방식을 의미한다. 본 연구의목적은 대학 교양 영어 수업에서 디지털 복합양식 글쓰기의 한 형태인 디지털 복합양식 비디오를유튜브 형식으로 제작해보고 이에 대한 학생들의 인식과 반응을 알아보는 것이다. 본 연구에는 총57명의 대학생이 참여하였으며, 설문 조사와 인터뷰를 통해 데이터를 수집하였다. 연구 결과, 디지털복합양식 비디오 프로젝트 경험에 대한 학생들의 인식과 반응은 전반적으로 매우 긍정적인 것으로나타났다. 학생들은 주요 장점으로 영어 실력 향상, 자기주도학습 능력 강화, 그리고 학습의 재미와즐거움을 언급하였다. 그러나 학생들은 명확한 의사전달, 영상 제작 및 편집 기술, 주제 선정과 관련된어려움도 경험한 것으로 나타났다. 마지막으로, 교양 영어 수업에 디지털 복합양식 비디오 프로젝트를활용하기 위한 교육적 함의를 논의하였다.

本稿は、21世紀の急変する情報通信技術の発展とグローバリゼーションの拡散を背景に、多様な媒体、多様なテキスト、多様な文脈へのリテラシー、それに基づく新しい方式のコミュニケーション能力が学習者に要求されるという立場から出発する。 そこで、新しい時代が要求する新しいコミュニケーション能力を育てる効果的な方法として、物語絵を活用した日本文学教育を試みた。まず、言語教育から提案されたマルチリテラシーズを中心に、テキストの多様な文脈への把握と理解から獲得できるリテラシーを提案した。 さらに、文字テキストと絵画テキストの相互協同性、物語絵のイメージ生成、注釈としての可能性を中心に、『竹取物語』と立教大学図書館所蔵の『竹取物語絵巻』をテキストとし、物語絵を活用した文学教育を試みた。その結果、五人の貴公子と天皇中心の求婚物語の多様な文脈における経済․社会․政治論理の反復とずれへのリテラシーは勿論、テキストへの批判的な観点までも牽引できるリテラシーの可能性を確認した。 最終的に、デジタル時代の学習者に要求される多様な媒体、多様なテキスト、多様な文脈へのリテラシーを育てる方法として、物語絵の視覚性を活用した文学教育を考察した本稿の意味は大きい。

This study provides the purposes on clarifying further implication and im- portance of using multiliteracies to study dance education efficiently and be in- spired to create dance artworks. With a literature review, this article clarifies the appropriateness and necessity of multiliteracy to broaden the under- standing of education. The article provides the pedagogy and content of a dance class based on the theoretical overview on multiliteracy education introduced by New London Group (NLG) and the five key concepts suggested by the U.S Center for Media Literacy (CML). The subject of the class was chosen by the instructor. The students would create their own artworks through the process of recognizing, collecting, analyzing, evaluating, interpreting. The researcher concludes the following implications. First, understanding media duality could enhance the critical thinking since the producer applies the criteria of fairness and accuracy. Second, the creative artwork would be available with more ex- pressive articulation by approaching and analyzing information. Third, when the students share the final version in a class, it would embrace mutually sup- portive cooperation and can con

본 연구는 그동안 챗GPT에 대한 연구가 대부분 챗GPT의 활용 가치 및 기술 자체의 발전에 초점을 두고 이루어지고 있는 반면, 일반 대중들의 사용 요인, 즉 서비스 품질 차원에서의 연구는 제한적인라는 점에 착안하여 이러한 선행연구의 한계점을 극복하고 고속 성장세를 이어가고 있는 중국의 생성형 AI 서비스 환경에서 서비스 품질 차원과 지속사용의도 간의 구조적 관계를 실증적으로 검증하였다.&#xD; 분석결과, 첫째, E-SERVQUAL 하위 변수 대부분이 신뢰와 만족에 모두 영향을 미쳤으나 효율성과 용이성은 모형에 따라 결과에 차이를 보였지만 접근가능성과 프라이버시는 모든 모형에 일관되게 신뢰와 만족에 영향을 미쳤다. 둘째. 신뢰와 만족은 지속사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타나 챗봇 서비스를 사용자가 지속적으로 사용하게 하려면 서비스에 대한 신뢰와 만족이 선행되어야 함을 실증하였다. 셋째, E-SERVQUAL 하위 변수 대부분이 신뢰와 만족을 매개로 하여 지속사용의도에 영향을 미쳤다. 이는 챗봇 서비스를 사용자가 지속적으로 사용하게 하려면 해당 서비스의 효율성과 용이성, 접근가능성, 프라이버시도 중요하지만 우선적으로 E-SERVQUAL에 대한 신뢰와 만족이 결국 챗봇 서비스를 사용자로 하여금 지속적 사용하게 하는 핵심 요체임을 실증하였다.

Focusing on the possibility and effectiveness of Chat GPT in literary translation, this study compared and analyzed the Chat GPT translation with other translations in terms of understanding and expression. The final Chat GPT translation, which was post-edited with appropriate prompts, showed a high degree of completion close to human translation in terms of verbal expression and context. However, the prospects for its use in literary translation through improving translation ability are positive, despite the limitations of not utilizing the beauty of literature as much as human translation.

연구배경 최최근 생성형 AI를 통해 연재하는 웹툰과 같은 이미지 콘텐츠의 원작을 훼손하는 문제가 일어나고 있다. 이처럼 생성형 AI는 학습한 데이터를 기반으로 이미지를 생성하기 때문에, 원작 훼손 및 표절의 문제와 직결될 수 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 사용하는 창작 활동에서 원작을 보호할 수 있도록 디자인 윤리적 관점에 집중한다.&#xD; 연구방법 웹툰의 그림체와 원작의 설정의 데이터를 학습한 생성형 AI를 통해 이미지를 간단히 만들어 내는 상황은 원작의 저작권 침해와 디자인 윤리에 문제가 있을 것이라 판단하였다. 이러한 상황에 대하여 웹툰 혹은 온라인에 웹툰으로 작품 활동을 한 작가 혹은 작가 지망생에게 사전 조사를 진행했다. 사전 조사에서 생성형 AI에 대한 부정적 인식과 작품 훼손에 대한 문제를 인지하고 있음을 확인했다.&#xD; 연구결과 이러한 결과를 바탕으로, 사회 윤리적 문제에 해당하는 ‘작품 모방의 정도’와 ‘고인의 작품을 활용’하는 상황에 대한 패러다임 모형을 제시하고자 했다. 이를 위해 근거 이론을 바탕으로 웹툰의 그림 작가를 위한 AI 사용의 윤리적 제약 패러다임 모형을 제시했다.&#xD; 결론 본 연구에서 제시한 패러다임이 원작을 보호하고 올바른 생성형 AI 활용 방안에 도움이 되길 바란다.

최근 부각되는 생성형 AI 기술은 예술적 감각이 뛰어나지 못한 일반인들도 얼마든지 창작 활동을 영위할 수 있는 무한한 가능성을 열어주고 있다. 그 중에서도 음악의 영역에서 활용되는 AI 음성합성 서비스는 특정 사람의 음성을 추출하여 감성 정보를 학습하는 과정을 통해 한 가수가 다른 가수의 노래를 실제 부르는 것 같은 커버곡을 만들거나, 이용자 개인의 목소리로 특정 가수의 창법과 음색을 모방하여 가창하는 등 다양한 형태의 합성음원을 생성해준다.&#xD; 그런데 문제가 되는 것은 타인의 음성과 음원에 대한 이용허락 없이 제작한 AI 커버곡은 여러 권리 침해를 둘러싼 법률 쟁점이 제기될 수 있다는 점이다. 특히 우리나라 저작권법은 가수의 목소리를 저작권의 보호 대상으로 하고 있지 않아 목소리에 대한 무단 사용이 어떤 권리의 침해를 구성하는지부터가 명확하지 않다. 이와 관련하여 부정경쟁방지법 제2조제1호 타목에서는 일정한 요건 하에 재산적 가치가 있는 인격적 표지에 대한 이익 침해행위를 금지하고 있으나, 음성의 주인이 망인(亡人)이라면 권리의 상속에 관한 또 다른 쟁점이 해결되어야 한다. 또 인간의 커버곡과 달리 확률 분포에 따른 계산적 연산을 통해 출력되는 AI 커버곡을 어떻게 취급할 것인지의 문제는 아직까지 명확한 법이론적 원칙이 확립되어 있지 않다.&#xD; 이러한 상황에서 본 연구는 AI 커버곡을 제작하고 이용하는 단계에서 문제되는 권리 침해 쟁점에 관하여 가상의 사례를 구성하여 쟁점별로 면밀한 검토를 시도하였다. 또 민법 개정안에 포함된 인격표지영리권과 저작권법 전면개정안의 초상등재산권 등 이미 입법론적으로 논의된 바 있는 규정들이 실사례의 적용에 있어서 어떠한 한계요인이 있는지, 나아가 AI 커버곡을 제작하는 단계와 산출된 생성물을 공개․이용하는 단계에서의 저작권 침해 쟁점과 책임의 범주, 그리고 면책 가능성 등에 대하여 종합적으로 검토하였다.&#xD; 다만 이 글의 이해에 있어서 구체적으로 어떠한 형태로 서비스를 제공하고, 그로 인해 누가 침해행위의 주체가 되는지 등의 문제에 대한 해결은 언제든 사안에 따라 달라질 여지가 있다는 점은 한계이다. 향후 지속적인 논의를 통해 혁신적 기술에 해당하는 생성형 AI 기술을 토대로 하는 다양한 신규 서비스 제공에 있어서 침해적 상황을 가늠해 볼 수 있는 최소한의 해석 기준이 마련될 필요가 있다.

사이버공간 활용의 증가 상황에 편승하여 국가안보의 위협으로 대두되는 사안은 소위 ‘가짜뉴스’로 일컬어지는 ‘허위조작정보’를 꼽을 수 있다. 신기술의 발전과 사이버공간 활용기술의 발달로 인해 가짜뉴스는 다양하게 생성되고 확산되며, 국가의 이념적 정체성을 뒤흔들고, 정부의 정치체제를 와해시키며, 국론분열과 사회혼란을 야기한다. 본 연구에서는 가짜뉴스라는 다소 모호한 개념을 현실적으로 대응할 수 있는 수준에서 정의해 보고, 국내외에서 대표적으로 발생한 가짜뉴스 사건의 사례분석을 통해, 그 확산과정과 피해, 그리고 적절히 취해진 조치 등의 교훈을 도출해 보았다. 2008년 광우병 파동, 2010년 천안함 피격사건, 2016년 미국 대선 가짜뉴스 사건, 2017년 독일과 프랑스에서 발생한 가짜뉴스 사건을 대상으로 가짜뉴스의 목적, 확산방법, 피해결과, 대응조치, 영향력평가 등의 요인으로 구분하였고, 이를 바탕으로 변동수 분석(VTA) 방법을 응용하여 적용하고 시계열로 나열하여 각 단계에서 취해질 수 있었던 조치들을 도출해 보았다. 이러한 조치 가능했던 방안은 곧 가짜뉴스의 대응방안으로 활용될 수 있다.&#xD; 가짜뉴스는 사이버안보의 위협으로 간주되며, 사이버공격과 사이버첩보전에 대응하기 위해서는 사이버방첩활동이 요구된다. 국가방첩차원에서 가짜뉴스에 대응하기 위해서는 방첩업무규정의 변화도 필요하며, 방첩활동의 대응방향 설정도 필요하다. 가짜뉴스를 초동단계에서 파악하고 차단하기 위한 모니터링 방안, 인터넷 및 소셜미디어의 적절한 통제, 북한이 개입하는 대남 사이버심리전의 적극적 대응조치 강구, 해킹을 통한 가짜뉴스 확산을 막기 위한 국제협력 등의 조치를 사이버방첩활동의 새로운 대응전략으로 설정하고 국가방첩활동 차원의 구체적인 방법을 모색하여 적용시켜 나아가야 할 것이다.

매크로 기술을 비롯한 생성형 인공지능, 플랫폼의 비약적인 발전이 가속화된 기술사회에서 소위 가짜뉴스로 인한 위험과 우려가 심화되고 있다. 인터넷은 우리 헌법재판소가 확인하듯이 ‘가장 참여적인, 의사표현의 매개체’인 표현의 장이다. 이 공간을 위협하는 가짜뉴스는 언론기사의 외형을 띈 의도적으로 조작된 허위정보이다. 가짜뉴스가 사회관계망서비스(SNS) 및 1인 미디어를 통해 급속히 전파됨으로써 사회적ㆍ구조적 문제를 낳게 되면, 사상의 자유에 근간한 인터넷의 표현의 자유는 위협받게 될 것이다. 이러한 이유로 인터넷에서 가짜뉴스의 작성 및 유포에 대한 일정한 규제는 필요하다. 그런데 가짜뉴스에 대응한 규율은 결국 표현의 자유에 대한 제한의 문제이다. 이러한 배경에서 오늘날 가짜뉴스와 그에 대한 대응에 관한 헌법적인 이슈는 명확하다. 바로 가짜뉴스를 규율함으로 인해 보호되는 공익과 이를 위해 제한되는 표현의 자유에 대한 균형 있는 이익형량(balancing)의 과제이다. 고금을 막론하고, 정보의 진실 여부를 판단은 어려운 일이며, 허위정보라고 하여도 언론ㆍ표현의 자유의 보호영역에 포함되기도 한다. 이 때문에 가짜뉴스에 대한 법적 규제는 국민의 기본권과 자유민주주의의 기본 질서를 객관적으로 위협하고, 그 위험이나 해악이 명백하고 긴급성을 요하는 것에 제한적으로 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 한국 사회에서 다시 ‘가짜뉴스의 규제론’이 뜨거운 감자로 이슈화되고 있는 가운데, 기존의 논의를 헌법적 시각에서 검토하고, 특히 기술과 플랫폼의 변화가 있는 현시점에서의 가짜뉴스의 위험과 그에 대한 합헌적 입법 대응 필요성을 비판적으로 살펴보았다. 이를 위해 20대 및 21대 국회에 발의된 입법안들을 헌법상 명확성의 원칙, 비례의 원칙, 그리고 사전검열금지원칙의 관점에서 검토하면서, 현행 법률에서 가짜뉴스에 대응 가능성을 살펴보아, 사회과학적 수단 및 자율규제를 입법 규제의 보완책으로 제시하였다.

With the advent of the internet and social media, fake news has become easily generated and disseminated, causing severe societal issues. The development of robust fake news detection models to mitigate the damages incurred from fake news necessitates a substantial volume of high-quality fake news data. However, there exists a significant shortage of publicly available datasets that embody such quality. In this study, we propose an unsupervised learning-based framework for generating fake news, solely leveraging real news data. This proposed framework is structured into four key phases: similar news exploration, fake news title generation, labeling error filtering, and data quality verification. Moreover, we introduce a novel set of evaluation metrics to assess the quality of the generated fake news data in terms of reliability, diversity, and complexity. Through extensive experiments, we have validated the effectiveness of the proposed framework and evaluation metrics, paving the way for more nuanced approaches to the creation and analysis of fake news datasets.&#xD; 이 논문은 2023년도 정부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(NRF-2022R1A2C2005455)의 성과물임. 또한, 이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로

본 연구는 개인의 미디어 리터러시 역량이 가짜뉴스 대응 행위에 어떠한 영향을 미치 는지 살펴보았다. 가짜뉴스는 개인적 피해와 국가 시스템을 위협하며 혐오를 확산시키 는 등 개인과 사회에 큰 피해를 발생시키는 상황에서, 이를 최소화하는 방안으로 개인의 미디어 리터러시 역량이 강조되고 있다. 이에 연구는 방송통신위원회 2021년도 <미디어 교육지원을 위한 미디어 리터러시 측정 연구>의 2차 데이터를 활용하여 개인의 인구학 적 성향과 미디어 리터러시 역량(비판적 역량, 이용과 생산역량, 사회적 소통역량)이 정 보불신, 정보확인, 적극적 대응에 미치는 영향을 분석했다. 연구결과 비판적 역량은 정 보불신, 정보확인, 적극적 대응 등 가짜뉴스 관련 모든 대응 행위에 정적인 영향을 미치 고 있었다. 사회적 소통역량은 정보확인과 적극적 대응 행위에 정적인 영향을 미쳤다. 한편, 이용과 생산역량은 정보확인에는 정적인 영향을 미치지만, 적극적 대응에는 부정 적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가짜뉴스의 대응책으로 강조되는 미디어 리터러시 역량과 가짜뉴스 대응 행위와의 연관성을 보여준다. 이를 토대로 가짜 뉴스 대응 방안으로 미디어 교육을 통한 미디어 리터러시 역량 강화를 제안하며 관련한 정책의 필요성을 함께 논의했다.

가짜뉴스는 시대 상황의 가장 자극적인 문제를 드러내고 있다. 논쟁이 증가함에 따라 학문적 연구가 확대되고 있지만 다양한 하위 주제들이 복잡하게 얽혀 있는 까닭에 많은 수의 연구 결과를 일일이 살펴보지 않는 이상 가짜뉴스에 대한 종합적인 이해를 얻기 어려운 실정이다. 이에 본 논문은하나의 연구 결과물을 통해 가짜뉴스의 생산과 전파, 규제에 대한 거시적인 이해를 얻는 것을 목표로 한다. 먼저, 가짜뉴스의 개념과 범위에 대한 현재의 주요 논의와 쟁점을 조사하고, 가짜뉴스의발생 원인과 전파 과정을 검토해 미디어 환경의 변화와 인간 심리가 어떻게 가짜뉴스의 전파에 영향을 미치는지를 확인하였다. 또한 가짜뉴스의 규제에 대한 쟁점적 논의를 조사하고, 규제는 표현의자유권 차원에서 최소화되어야 한다는 점과 기술적 규제 등 대안적 방식으로 이뤄지는 것이 바람직하다는 점을 제시하였다. 이상의 논의를 통해 가짜뉴스에 대한 거시적인 이해를 제공함으로써 가짜뉴스를 효과적으로 관리하고 규제하는 방법을 찾는 연구 분야, 특히 기술적 규제의 새로운 길을 찾는 융합 학문 분야의 이론적 검토를 효율화하는 데 본 글이 기여할 수있기를 바란다.

본 연구는 사람들이 왜 정파적 가짜뉴스에 속는가를 경험적으로 검증하였다. 인간이 정보를 처리하고 판단하는 인지 유형은 직관에 의한 어림짐작 사고, 이념적으로 동기화된 사고, 그리고 정확성을 얻기 위한 분석적 사고로 구분할 수 있다. 인지적 구두쇠 가설은 직관에 의한 어림짐작 사고로 인해 가짜뉴스에 속는다는 이론이다. 정파 가설은 이념적으로 동기화된 사고로 인해 가짜뉴스를 사실로 판단한다는 이론이다. 온라인 설문조사를 통해 수집한 자료를 분석한 결과, 정당 호감도가 증가할수록 정파적 가짜뉴스를 사실로 신뢰하는 확률이 높아졌고 통계적으로 유의미했다. 인지 성찰 능력은 정파적 가짜뉴스 판별에 효과적이지 않았다. 한국 정치의 맥락에서 가짜뉴스에 대응하기 위해서는 인지 능력의 향상보다는 정파적 사고를 줄이기 위한 노력이 효과적이다.

본 연구는 청소년의 시민 미디어 리터러시가 정파적 가짜뉴스에 대한 판단 행동에 미치는 영향을 확인하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 서울 및 경기 지역의 중학교 1학년~고등학교 3학년 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하고 1,344부의 설문지를 분석하였다. 연구는 두 부분으로 나누어 이루어졌다. 첫 번째로 시민 미디어 리터러시 하위역량별로 정파적 가짜뉴스 판단 행동에 미치는 영향을 살펴보았으며, 두 번째로 청소년의 시민 미디어 리터러시 유형을 확인한 후 유형별 정파적 가짜뉴스 판단 행동의 차이를 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시민 미디어 리터러시의 하위역량 중 유해 미디어 배척 역량이 정파적 가짜뉴스 판단 행동에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 공적 참여는 오히려 부정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 청소년의 시민 미디어 리터러시 유형은 ‘평균형(집단1)’, ‘능동적 참여형(집단2)’, ‘위험 대처형(집단3)’, ‘위험 취약형(집단4)’, ‘비판적 참여 배제형(집단5)’, ‘자기중심적 참여형(집단6)’으로 나타났다. 셋째, 청소년의 시민 미디어 리터러시 유형별 정파적 가짜뉴스 판단 행동 차이 검증 결과 비판적 참여 배제형(집단5)은 평균형(집단1), 능동적 참여형(집단2), 위험 취약형(집단4), 자기중심적 참여형(집단6)보다 정파적 가짜뉴스 판단 행동이 높게 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 유해 미디어 배척 역량을 중심으로 정파적 가짜뉴스 문제를 다루는 구체적인 교육적 논의가 이루어질 필요가 있다. 둘째, 권장되는 역량이라고 할 수 있는 미디어를 이용한 ‘공적 참여’에 대해 숙고가 필요하다. 셋째, 청소년의 시민 미디어 리터러시 특성을 고려하여 맞춤형 교육이 이루어져야 한다.

본 연구는 가짜뉴스의 개념과 특징을 바탕으로 한일관계의 주요 이슈에 대해 가짜뉴스가 미치는 영향과 그에 따르는 대응 전략과 정책에 대해 고찰하였다. 한일관계에서 가짜뉴스는 신뢰 부재와 갈등을 야기할 수 있는 심각한 문제임을 밝혔다. 특히 역사적으로 민감한 사안을 다룰 때 가짜뉴스는 양국 국민 간 오해와 불신을 조장하는 요인으로 작용할 수 있으며, 다양한 가짜뉴스 사례를 통해 대응 전략을 제시하고자 하였다. 한일간 가짜뉴스를 적극적으로 예방하고 식별된 가짜뉴스에 대해 다양한 협력체계를 강화하고 다자간 협력의 중요성과 국민 간의 이해 증진을 위한 다각적인 노력의 추구가 필요하다. 한일 간 가짜뉴스에 대한 능동적인 정보교환 등 상호 이해와 지속적인 갈등 이슈에 대해 대응 능력을 높이는 것이 언제든지 발생할 수 있는 한일관계의 갈등을 보다 최소화하고 상호 건설적인 발전과 안정을 확보하는 지름길이라고 판단된다.

본 연구는 이중처리이론에 근거하여 청소년의 정파적 가짜뉴스 판단 행동 관련 사고 체계를 살펴보고자 하였다. 이중처리이론에 따르면 인간의 사고는 직관적 사고와 숙고적 사고의 두 가지 정보처리 체계를 가지고 있다. 직관적 사고에 작용하는 요인으로 정치적 이념 성향과 정치적 이념 강도, 숙고적 사고에 작용하는 요인으로서 분석적 사고 성향이 정파적 가짜뉴스 판단 행동의 사고 과정에 영향을 미칠 것이라고 보고 모형을 검증하였으며, 이 관계가 시민 미디어 리터러시 수준에 따라 달라지는 지를 분석하고자 하였다. 분석 결과, 첫째, 정치적 이념 강도와 분석적 사고 성향이 정파적 가짜뉴스 판단 행동에 유의한 영향을 미쳤다. 정치적 이념 강도가 커질수록 정파적 가짜뉴스 판단 행동은 낮아졌으며, 분석적 사고 성향이 높아질수록 정파적 가짜뉴스 판단 행동도 높아졌다. 둘째, 시민 미디어 리터러시의 조절 효과를 확인한 결과, 7개의 하위 역량 중 ‘사회적 책임’의 조절 효과가 있었다. 사회적 책임 역량이 높은 집단에서 정치적 이념 강도는 정파적 가짜뉴스 판단 행동에 부적 영향을 미친 반면, 분석적 사고 성향은 정적 영향을 미쳤다. 그러나 사회적 책임 역량이 낮은 집단은 높은 집단과 동일하게 정치적 이념 강도가 부적 영향을 미쳤으나, 분석적 사고 성향의 영향은 유의하지 않았고, 정치적 이념 성향(보수성)이 정파적 가짜뉴스 판단 행동에 부적 영향을 미쳤다. 이와 같은 결과는 정파적 가짜뉴스와 관련하여 이용자의 사고 체계를 실증적으로 검증해보고자 하였다는 점에서 의의를 지닌다. 다만 정파적 가짜뉴스라는 복합적인 사회 문제와 관련하여 인간의 사고 체계를 세 개의 변인으로 설명하고자 하였다는 점, 일반적으로 가짜뉴스를 경험하는 온라인 환경에서 자료를 수집하지 못하였다는 점 등 여러 한계가 있다. 따라서 이러한 점을 보완한 후속 연구가 요구된다.

정보화 기술과 미디어화의 가속화 속에 가짜뉴스가 우리 사회의 심각한 문제로 대두되고 있다. 이러한 사회현상에 대응하여 뉴스가 가짜뉴스인지 아닌지를 판별할 수 있는 모델을 개발하여 가짜뉴스 노출에 취약한 현시점에서 사회적으로 유해한 영향을 줄이고 신뢰성 있는 정보 전달에 기여하고자 한다. 자연어를 처리하는 방법 중 단어 임베딩 방법을 기반으로 한 딥러닝 모델을 통해 가짜뉴스를 판별해 내고 그 모델의 성능을 높이고자 다양한 워드 임베딩 방법을 소개하고자 한다. 워드 임베딩 방법은 뉴스 텍스트 데이터에서 의미 있는 특징을 추출하고, 단어 간 의미적 유사성을 파악하는 방법인데, 이 방법을 활용하여 뉴스 기사의 실제 내용과 일치하지 않는 정보를 식별하여 가짜뉴스를 판별하고자 한다. 각 워드 임베딩 방법인 TF-IDF, Word2Vec, FastTextt의 임베딩 행렬을 생성하고, 가짜뉴스 판별 모델인 딥러닝 기반 LSTM 모델에 임베딩층의 가중치를 적용한 후, 모델의 정확도(accuracy)를 비교하여 더 우수한 워드 임베딩 방법을 제시하였다. 본 연구의 사례 분석을 통해 모델의 정확도를 비교한 결과 Word2Vec 방법이 TF-IDF와 FastText보다 더 우수한 결과를 얻었다.

본 연구에서는 ChatGPT를 활용한 10명의 현직 국어 교사의 서논술형 평가 개발 사례를 바탕으로 생성형 AI를 활용한 서논술형 평가 문항 개발의 가능성과 활용 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 서‧논술형 평가 문항 생성 시 효과적인 프롬프트 구성이 매우 중요하다. 1) 명시적이고 구체적인 정보의 제공(역할, 대상 학년, 성취기준 등)과 2) 성취기준에 대한 해설 및 서논술형 평가의 개발 요건, 3) 문두, 지문, 채점을 위한 정답, 정답 해설, 채점 루브릭 등에 대한 산출 결과에 명시적인 요구를 제시해 줄 수 있어야 한다. 둘째, ChatGPT에 입력하는 프롬프트를 반복적으로 수정하고 구체화하는 과정이 중요하다. 초기에 원하는 답변을 얻지 못해도 단계별(step by step)로 접근하며 프롬프트를 개선해 나갈 필요가 있다. 셋째, AI가 지문을 직접 생성하는 방식보다는 기존의 텍스트를 제시해 주고, AI가 텍스트를 재가공하여 문항을 생성하도록 하는 것이 효과적이다. 넷째, ChatGPT는 신속하고 효과적인 채점 자료의 생성과 활용이 용이하지만 이를 그대로 수용하기보다는 비판적 재구성을 거쳐 활용할 필요가 있다.