논문 7,368편

The adoption of 'free' large-scale proprietary platforms, such as Microsoft 365 for Education and Google Workspace for Education by public education has raised significant concerns, including student privacy, technological lock-in, as well as a privatization of educational governance. Because of the

This article theorizes predictive curricula: the reorganization of schooling around data extraction, dashboards, and algorithmic governance that translate learners into dividual profiles and narrow inquiry to what is computable. It maps how protocol and platform logics preempt pedagogical judgment,

최근 생성형 AI를 개인적인 상담을 위해 사용하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 해당 이용 효과를 실증적으로 살펴본 학술 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 챗지피티(ChatGPT)와의 대화가 지각된 정서적 지지를 통해 이용자의 외로움에 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 자료 수집은 2025년 5월 국내 조사 전문기관이 보유한 성인 남녀 패널 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 이뤄졌다. 분석 결과, 챗지피티와의 대화는 지각된 정서적 지지를 증가시킴으로써 외로움 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 한편, AI 설득 리터러시가 높은 집단에서는 챗지피티와의 대화가 이용자의 외로움을 감소시키는 효과를 보인 반면 낮은 집단에서는 오히려 외로움이 증가하는 역효과가 확인되었다. 본 연구 결과는 생성형 AI 기반 대화 서비스가 인간의 외로움을 완화할 수 있음을 경험적으로 입증하는 동시에 해당 효과가 이용자의 AI 리터러시 수준에 의해 조절될 수 있음을 보여준다.

This essay offers a case study of the experience of teaching first-year English major students Arthur Conan Doyle’s “A Scandal in Bohemia” by integrating ChatGPT into a literature exercise. One of the course’s weekly assignments asked the students (all English majors, mostly freshmen) to convert Irene Adler’s letter that appears in the ending of the short story into six-panel comic strips by writing a specific set of prompts into ChatGPT and editing the resulting images. Investigating six assignment samples whose engagement with the chatbot demonstrates each student’s different understanding of and creative relationship with the tool, the essay suggests that with the help of ChatGPT’s multimodal function to draw illustrations the students ventured into creative terrain where they could reimagine Doyle’s source story. This intermedial exercise also underlines the role of prompts, which are becoming a new writing genre. Ultimately, AI technology calls for a reconsideration of pedagogical practices and goals to utilize prompt technologies as a new writing mode for the so-called digital natives in English classes.

본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전 속에서 베트남 한국어 학습자의 ChatGPT 수용 요인과 사용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 기술수용모형(TAM)을 기반으로 의인화 변인을 포함한 확장 모형을 제안하고, 베트남 한국어 학습자 323명을 대상으로 설문조사를 실시한 후 PLS-SEM으로 분석하였다. 분석 결과, 사회적 영향은 지각된 유용성, 사용 용이성, 의인화에 모두 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 의인화는 학습자의 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한 태도는 사용 의도를 가장 강하게 예측하는 요인으로 확인되었다. 이러한 결과는 학습자들이 ChatGPT를 단순한 도구가 아닌 상호작용적 학습 지원 체계로 인식하고 있음을 보여준다. 이러한 인식이 태도와 지속적 사용의도 형성에 영향을 미친다는 점을 시사한다. 본 연구는 의인화 변인을 통합하여 TAM을 확장하였다는 점에서 학문적 의미를 지닌다. 따라서 베트남 한국어교육 맥락에서 AI 기반 교수·학습 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공한다.

최근 영어작문 교육에서는 개별화된 피드백 제공의 중요성이 강조되고 있으나, 실제 수업에서는 시간과 환경의 제약으로 충분한 피드백이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 대학생을 대상으로 영어작문 수업에서 챗지피티(ChatGPT)를 활용한 피드백 제공과 작문 형식 다변화의 교육적 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 선교영어 수강자를 대상으로 챗지피티를 활용하여 형식적·내용적 피드백을 제공하고 다양한 문화권과 연령대에 적합한 글 형식으로 변환하는 활동을 설계·적용하였다. 설문과 질적 분석 결과, 챗지피티는 문법뿐 아니라 통일성, 응집성, 논리적 연결 등 내용적 피드백도 제공하는 것으로 나타났으며, 형식 변환 활동에 대해서도 높은 만족도가 확인되었다. 또한 영어 학습에 도움이 된다는 긍정적 인식과 향후 활용 의향도 높게 나타났다. 다만 오류와 환각 가능성이 있어 학습자의 비판적 활용과 교수자의 적절한 지도가 필요함을 시사한다. 본 연구는 챗지피티를 활용한 영어 작문 수업에 있어서 교육적 시사점을 제공해 준다.

Education has long served as a central battleground where moral panic is leveraged to enforce ideological conformity, censorship, and exclusion. This paper critically examines how moral panic has historically and currently been deployed in educational contexts to suppress marginalized voices, partic

이 글은 생성형 인공지능 챗GPT가 시를 어떻게 읽고 어떤 방식으로 의미를 구성하는지를 점검하고, 그 문학적·비평적 의의를 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 인공지능 기술의 확산으로 시 창작에 대한 논의는 활발하게 진행되고 있으나, 시 읽기와 감상의 영역에서 AI가 수행하는 해석의 작동 방식과 그 한계를 체계적으로 고찰한 연구는 상대적으로 부족하다.
 이 글에서는 김소월 ｢엄마야 누나야｣, 백석 ｢멧새소리｣, 이육사 ｢광야｣, 장석남 ｢좁은 봄｣ 네 편의 시를 대상으로 하여, 챗GPT의 해석이 어떤 자료에 기반하고 어떤 논리 구조를 따르며 어떤 오류를 발생시키는지를분석하였다. 그 결과 챗GPT는 대중적으로 널리 알려진 작품과 연구 축적이 많은 작품일수록 기존 논의를 안정적으로 재현하며 구조적이고 체계적인 답변을 구성하였다. 반면 문헌 정보가 부족한 작품에서는 외부 정보를 요청하거나 제공받을 때 이를 중심 해석 틀로 과도하게 재배치하는 ‘정보 결합형 해석’이 두드러졌고, 존재하지 않는 판본을 만들어내는 인공지능 환각 등 한계도 확인되었다.
 또한 인간의 비평이 보여주는 문화적 맥락·정서적 깊이와 질감에 비해챗GPT의 해석은 안정적이지만 기계 직물의 균일함의 가지는 단점을 피할 수는 없었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 인공지능을 활용한 시읽기의 가능성과 동시에 그 구조적 한계를 함께 밝혔다. 이는 AI를 어떻게 활용하고 보완해야 하는지에 대한 시사점이 될 수 있을 것이다.

본 연구는 생성형 AI, 특히 챗GPT의 활용 인식에 있어 전공별 차이를 규명하고, 이를 토대로 대학 교육 현장에서의 맞춤형 대응 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 삼육대학교 8개 전공군(신학, 인문사회, 보건복지, 약학, 간호학, 과학기술, 미래융합, 문화예술) 23개 학과 재학생 830명을 대상으로, 활용 목적·적용 분야·평가 요소·기초 역량의 4개영역, 총 22개 세부 항목을 설문 조사하였다. 분석은 대응표본 t-검정을 통해 전공별 현재 만족도와 미래 중요도의 차이를 검증하고, IPA(Importance–Performance Analysis)와 Borich 요구도 분석을 병행하여 개선 우선순위를 도출하였다. 그 결과, 간호학·신학·약학 전공에서 전반적인 인식 격차가 가장 크게 나타났으며, 모든 전공군에서 ‘허위정보 방지기술’(Borich=5.12), ‘팩트체크 시스템’(4.98), ‘오남용 처벌 기준’(4.87), ‘윤리 교육’(4.82)이 상위 1~4위 개선 항목으로 공통 도출되었다. 반면, ‘코딩 역량’과 ‘이미지 생성’은 과학기술·미래융합 전공군에서, ‘취미 정보 탐색’은 인문사회· 문화예술 전공군에서 상대적으로 높은 요구도를 보였다. 이러한 결과는 전공 특성과 요구 수준을 반영한 차별화된 AI 리터러시 및 윤리 교육 과정 설계, 교수자 연수 프로그램 개발, 대학 차원의 AI 활용 가이드라인 수립의 필요성을 시사한다. 본 연구는 IPA와 Borich 분석을 결합해 교육 개입의 정량적 근거를 제공함으로써, 생성형 AI 시대 고등교육의 형평성과 효과성을 동시에 제고하는 실천적 모델을 제시한다.

본 연구는 생성형 AI 기반 교과목 수업 참여 전・후 대학생의 디지털 리터러시 역량과 학습전이 효과의 변화를 분석하고, 챗GPT 활용 실태를 조사하였다. 경상남도 소재 I대학교의 교양 교과목 ‘챗GPT 이해와 활용’을 수강한 52명을 대상으로 단일집단 사전-사후 설계를 적용하여 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, AI 기술 활용 능력(p<.001), 디지털 콘텐츠 제작 능력(p<.001), 비판적 사고력(p=.008) 모두에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 학습전이 수준 또한 유의미한 변화(p=.037)를 보인 것으로 확인되었다. 특히 고학년, 이공계열 남학생에서 변화 폭이 상대적으로 더 컸다. 또한 수업 이후 챗GPT 활용 목적이 검색 중심에서 ‘과제’와 ‘학습 도우미’ 등으로 확대되었다. 본 연구는 대학 수업에서 생성형 AI 도입의 교육 효과를 실증적으로 검증하였으며, 향후 AI 리터러시 교육 설계를 위한 기초자료를 제공하였다.

Recent advances in machine translation have expanded its perceived applicability beyond informational texts to the domain of literary translation, particularly through the use of large language models with prompt-based interaction. However, literary translation differs fundamentally from general translation in that it requires the recreation of aesthetic form, cultural context, and narrative voice rather than the mere transfer of propositional meaning. Accordingly, this study investigates the extent to which neural machine translation (NMT) and ChatGPT-based translation have developed in comparison with earlier machine translation outputs. In addition, it examines whether ChatGPT-based translation outperforms NMT in literary translation tasks through automatic evaluation, expert assessment, and quantitative error analysis. The results indicate that ChatGPT demonstrates overall improvements in translation quality and stronger contextual understanding, suggesting its potential usefulness as a supportive tool in literary translation. Nevertheless, persistent limitations remain, including omissions, overgeneration, lexical inconsistency, inadequate handling of out-of-vocabulary items,

본 연구는 대학생들이 전공 과제 수행 과정에서 챗GPT를 어떻게 활용하고 있으며, 그 과정에서 어떠한 어려움과 이점, 그리고 인식 및 태도 변화를 경험하는지를 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 다양한 전공의 대학생 11명을 연구참여자로 선정하고, 반구조화된 심층면담을 통해 수집된 자료를 Colaizzi의 현상학적 분석 절차에 따라 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 대학생들은 챗GPT를 정보 탐색, 아이디어 발상, 글쓰기 및 기획 지원, 기술적 문제해결 등 전공 과제 수행의 전 과정에서 다층적으로 활용하고 있었다. 둘째, 챗GPT 사용 과정에서 정보 신뢰성 부족, 과의존으로 인한 사고력 저하 우려 등 부정적 경험이 나타났으나, 즉각적 피드백과 창의적 사고 촉진 등 긍정적 측면도 공존하였다. 셋째, 학생들은 챗GPT 경험을 통해 지식 암기 중심에서 비판적 분석과 재구성 중심으로 학습 인식이 전환되는 태도 변화를 보였다. 이러한 결과는 챗GPT가 단순한 답변 제공 도구가 아니라 학습자의 사고 확장과 자기주도적 학습을 지원하는 교육적 자원으로 기능할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 대학생의 실제 경험에 기반하여 전공 과제에서 챗GPT를 효과적으로 활용하기 위한 방향성과 교양교육 차원의 AI 활용 교육의 필요성을 제안한다.

Recent advances in artificial intelligence (AI) have brought about profound transformations across many domains of human life. In academia—particularly in foreign language education—one area that demands systematic adaptation and investigation is AI-based translation, which has demonstrated remarkable growth since the emergence of Neural Machine Translation (NMT) in 2016. However, the operational paradigm of NMT primarily relies on one-to-one processing of parallel corpora at the lexical, sentential, and paragraph levels in order to secure equivalence. This processing framework reveals inherent limitations in capturing deep intra-textual mechanisms across global context and in integrating extra-linguistic factors into the generation of translation outputs.
 With the advent of generative AI–driven translation systems, exemplified by ChatGPT, a paradigm shift has occurred, raising the need for translators and educators to assume new roles in translation practice, pedagogy, and professional application. In response, this study proposes the necessity of developing specialized prompts for translation tasks and seeks its theoretical foundation in classical text-linguistic frameworks

본 연구는 수업도구로써 챗GPT 사용에 대해 대학생들의 주관적 인식을 도출하여 유형화하기 위해 진행된 연구이다. 연구방법은 대학생의 주관적 인식을 살펴보기 위하여 Q방법론을 적용하였고, Q표본은 챗GPT에 대한 문헌고찰, 대학생들에 대한 심층인터뷰, 온라인 설문지 등을 통해 최종 40개의 진술문을 선정하였다. 연구에 참여한 P샘플 수는 총 39명이다. 분석결과, 제1 유형(n=20)은 ‘적극 활용 자기주도형’, 제2유형(n=7)은 ‘신중한 정보 검증형’, 제3유형(n=8)은 ‘편리 유용 기능중심형’, 제4유형(n=4)은 ‘탐색적 초기 진입형’ 으로 분류되었다. 연구결과, 제2유형의 다소 보수적이고 방어적인 유형특성을 제외하고 나머지 3개 유형에서 대학생들은 챗GPT에 대해 기본적으로 긍정적인 인식 특성을 보여 주고 있다. 본 연구는 교육분야에서 대학생이 부작용없이 윤리적이면서도 효과적으로 챗GPT로 대표되는 인공지능을 활용하는 방안을 강구하는 연구의 첫걸음으로써 의의가 있다.

This qualitative case study explored six elementary teachers’ reflections on designing critical literacy-centered concept-based English lessons using picture books. The teachers’ written reflections on their projects comprised the data, with the teachers’ lesson designs and the researcher’s observations providing additional data sources. The findings revealed that the teachers exhibited critical thinking in drawing concepts from the picture books, and some of them connected critical thinking to critical literacy by addressing students’ lives and relevant issues. However, the teachers went through challenges in conceptualizing the elements of the picture books and organizing them into concept-based lessons. Despite their difficulties, they recognized that engaging in the project provided them with a broader perspective in teaching English, which contributed to their professional growth. This study has implications for teacher education and future studies.

Recognizing the unprecedented opportunities and complex ethical challenges of the rapid advancement of artificial intelligence (AI) and other technologies in K-12 education, "Ethical Ed Tech" provides a practical, actionable guide for K-12 educators seeking to integrate technology responsibly, equit

20세기 중국 문학을 대표하는 작가 중 한 명인 바진(Ba Jin)은 10대 시절부터 크로포트킨의 사상에 심취하여 아나키즘을 대중에게 선전하고자 소설을 창작하였다. 『자본주의에서 아나키즘으로』는 작가가 아나키즘을 이해하기 쉬운 언어로 사람들에게 설명하기 위해 펴낸 해석서로, 1930년 7월 상하이 쟝완자유서점(上海江灣自由書店)에서 출판하였지만, 7개월도 못 되어 국민당 정부에 의해 금서로 지정되었고, 바진 서거 후 4년 만인 2009년에 바진연구회에 의해 비로소 재판되었다. 바진은 일찍이 이 책이 자신의 저작 중 그래도 추천할 만한 책이라고 언급한 바 있다.
 바진은 원래 알렌산더 버크먼(Alexander Berkman)의 저서 『현재와 미래: 공산주의적 아나키즘 ABC(Now and After: The ABC of Communist Anarchism)』를 번역하려다가 자신의 사상적 입장을 분명하게 밝힌 『자본주의에서 아나키즘으로』를 집필하게 되었다. 본 논문은 바진과 버크먼의 저서 비교, 대약진 시기 글들에 대한 분석, 1980년대의 회고글 등을 통해 바진이 지향했던 혁명이 어떻게 변천하는지 분석한다.
 1930년대 그가 꿈꾸는 혁명은 선각자적 소수가 아닌 민중이 중심이 되어 사유 재산이 공동의 것으로 수용되고, 사상과 업무에서 성숙한 수준에 도달한 민중이 모든 생산 수단을 체계적으로 운영하는, 모두가 ‘좋은 삶을 살 권리’를 갖는 세상을 이루는 ‘사회혁명’이었다. 그러나 신중국 수립 이후, 특히 대약진 시기에는 공산당의 정책에 호응하며 정치권력의 선전 도구와 아나키즘 이상 실현의 증언 사이를 위태롭게 오가는 글들을 발표하게 된다. 『자본주의에서 …』 출판 이후 수십 년의 정치적 풍파를 거친 말년의 바진은 크로포트킨주의자로서의 면모를 잃지 않으면서도 선구자적 지식인을 중시하던 버크먼의 입장까지 수용하는 단계로 발전한다.

목적: 본 연구는 댓글의 편향성이 초등학생 독자의 비판적 읽기에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 방법: 연구자는 자원 개발과 관련한 가상의 뉴스 기사와 편향적 댓글을 제작하고 전문가 검토 후 대구 지역 초등학생 406명에게 투입하였다. 수집된 데이터는 일원 배치 분산 분석과 사후 검증(Scheffé)을 통해 검증하였다. 결과: 분석 결과, 댓글의 편향성에 따른 집단 간 유의미한 차이가 확인되었는데 이는 댓글이 초등학생 독자의 비판적 읽기에 강한 영향을 미침을 보여준다. 첫째, 대상에 대한 가치(F=55.08, p<.001) 및 실용적 기대(F=15.65, p<.001)에서 초등학생 독자들은 댓글을 ‘사회적 증거’로 받아들여 그 전망을 그대로 수용하였다. 둘째, 정책에 대한 태도(F=78.43, p<.001)에서 편향된 댓글은 정책을 무비판적으로 옹호하거나 의심하게 만드는 기제로 작용하였다. 셋째, 초등학생 독자들은 기사의 매체 권위를 수용하면서도, 기사의 진위 판단이 어려울 때는 댓글의 논조를 판단 근거로 삼아 사실 여부를 결정하는 양상을 보였다(F=13.43, p<.001). 결론: 본 연구는 분석 결과를 바탕으로 첫째 댓글을 비판적 읽기 교육의 대상으로 도입해야 하고, 둘째 광고 위주였던 비판적 읽기 관련 교과서 제재를 뉴스나 보고서 등으로 다변화해야 하며, 셋째 자기 질문 전략과 같은 상위인지 전략 지도 강화를 제언하였다.

Kim Yun-sik was a major Confucian scholar who lived through the late Joseon dynasty and the Japanese colonial period. Facing rapid political and social upheaval, he insisted that Confucian principles must remain the foundation of personal ethics, social order, and state governance. He emphasized Myeongdeok 明德, the Five Relationships 五倫, and the ideal of Datong 大同 as essential values that could guide the nation through crisis.
 At the same time, he sharply criticized the superstition widespread in society, identifying Fengshui theory 風水地理說 as the most harmful. He argued that such beliefs undermined moral responsibility and rational thinking, and he refuted them using Confucian reasoning. For Kim, a healthy society required ethical practice and collective effort, not reliance on supernatural forces. His critique reflected a broader desire to cultivate a more disciplined and morally grounded public culture.
 Although firmly rooted in Confucianism, he recognized the necessity of Western knowledge for Korea’s survival. However, he rejected uncritical imitation, arguing instead for selective adaptation suited to Korea’s circumstances. He interpreted Western learning as an exten

본 연구는 미디어패널조사 2023년 자료를 활용하여 개인의 미디어 이용 및 활용 행태가 미디어 정보의 비판적 수용 수준과 어떻게 관련되는지 실증적으로 분석하였다. 설명변수로는 미디어 이용 및 활용 지표, 디지털 전환 인식, 개인정보 보호 인식, 인구통계 특성 등을 포함하였다. 비교 모형 중 Random Forest가 가장 높은 설명력을 보여 최종 모형으로 선정되었으며, 변수 중요도와 SHAP 분석으로 주요 변인의 기여 양상을 해석하였다. 분석 결과 프라이버시 우려 수준, 스마트 기기 및 PC 활용 정도가 예측에 큰 비중으로 기여하였고, SNS 이용 시간과 활동 빈도 역시 주요 변인으로 확인되었다. 또한 일부 변수는 값의 수준에 따라 예측 기여 방향이 달라질 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 디지털 환경에서 미디어 이용 양식과 개인정보 인식이 비판적 수용 수준과 연결될 가능성을 제시하며, 비판적 미디어 리터러시 역량 강화를 위한 시사점을 제공한다.

본 논문은 마부르크 신칸트주의의 철학사적 내러티브인 비판주의의 전사 속에서 카시러의 데카르트 해석을 체계적으로 재구성한다. 그에 따르면 데카르트의 보편수학적 이념과 해석기하학은 자연학적 세계를 공간크기라는 원리적 통일성 아래 구성함으로써 자연인식의 인식비판적 단초를제공한다. 그러나 데카르트는 이 통일 원리를 인식 일반의 가설적･규제적원리로 수용하기보다 절대적 토대로 고양한다. 그 결과 인식비판적 원리는 형이상학적 존재에 종속되고 데카르트 철학의 인식비판적 기획 자체가구조적으로 흔들린다. 카시러는 이러한 한계를 그의 운동개념, 보다 구체적으로 절대운동과 운동량에 대한 인식비판적 규정의 실패에 대한 분석을통해 논증함. 이러한 일련의 논의는 데카르트적 인식비판적 기획의 좌초가 우연이 아니라 인식비판과 형이상학을 동시에 떠안는 출발점의 내적모순에서 비롯됨을 보여준다.

As smart technologies become part of daily life, families face new opportunities and challenges in learning together. This paper introduces FamiData Hub, a speculative computer-supported collaborative learning (CSCL) prototype that supports families in building critical data literacy within smart ho

빅데이터를 포함한 디지털 기술의 발달로 데이터 분석 교육의 필요성이 높아지고 있다. 고등학교 진로 선택과목으로 인공지능 분야에서 빅데이터를 이해하고, 수집, 분석, 평가, 시각화하는 과정을 학습할 수 있는 <인공지능 기초>, <데이터 과학과 머신러닝>, <데이터 과학>이 신설되었다. 실제 고등학교에서는 구체적인 데이터 분석 연구 사례가 부족한 상황이며, 이론적인 지식뿐만 아니라 실제 상황에서의 문제 해결 능력, 창의성을 발전시킬 수 있는 프로젝트 기반 데이터 분석 교육 자료 개발이 필요한 상황이다. 따라서 일반계 고등학교에서 데이터 분석 교육 관련 과목의 성공적인 운영을 위해 프로젝트 기반 데이터 분석 수업 학습 자료를 개발하고 수업을 통해 효과성을 분석하였다.

Objectives: In the era of the Fourth Industrial Revolution, data literacy—defined as data-driven critical thinking and problem-solving—has become a key competency for healthcare providers. This study evaluates the learning outcomes of the Dental Healthcare and Data Literacy course at G University, focusing on its effects on evidence-based decision-making and problem-solving skills among dental hygiene students to inform curriculum improvement.
 Methods: This study analyzed the learning outcomes of a 15-week course implemented in the first semester of 2025 for 26 third-year dental hygiene students at G University. Evidence-based decision-making and problem-solving competencies were assessed using identical pre- and post-tests. Course satisfaction was examined through institutional course evaluations and students’ reflective journals. Quantitative data were analyzed using paired t-tests and Wilcoxon signed-rank tests, while qualitative data were analyzed using content analysis to explore experiential changes among learners.
 Results: Students showed statistically significant improvements in all items related to evidence-based decision-making and problem-solving competencies

본 연구는 인공지능(AI) 기술의 확산에 따른 데이터 편향성 문제를 비판적으로 성찰하고, 이를 주체적으로 조절할 수 있는 ‘유연한 편향성’ 함양을 위한 수업 사례와 평가 모델을 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등 5학년 사회과 역사 영역의 ‘일제의 침략과 광복을 위한 노력’ 단원을 재구성하여, 알려지지 않은 독립운동가 데이터를 탐구하고 생성하는 프로젝트 학습을 설계하였다. 수업은 박기범(2023)의 문제 해결 수업 모델을 적용하여, 학생들이 독립운동가에 대한 다중적 표상을 자유롭게 인출하고 학급 내에 형성된 데이터 편향을 목격하도록 구성하였다. 이어 ‘구글 트렌드’로 독립운동가 간검색량 격차를 확인하며 ‘인지적 불편함’을 체험하였다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 학생들은 공신력 있는 데이터를 바탕으로 직접 독립운동가 데이터를 생성하고 학급데이터베이스를 구축하며 주체적인 데이터 생산자 역량을 발휘하였다. 더불어 본 연구는 학생들의 메타 인지 성찰을 돕기 위한 ‘데이터 편향성 최소화 체크리스트’와 사고 구술 기법을 활용한 ‘과정 중심의 설명 가능성(Explainability) 평가 모델’을 구체적으로 제안하였다. 연구 결과, 학생들은 데이터의 불균형을 비판적으로 읽어 내는 역량을 강화했으며, 자신의 편향을 유연하게 수정하고 보완하려는 디지털 시민성을 형성하였다. 본연구는 AI 시대의 교육이 단순한 기술 활용을 넘어 데이터 뒤에 숨겨진 맥락을 이해하고 편향에 대처하는 성찰적 역량 강화로 확장되어야 함을 시사한다.

본 연구는 디지털 전환에 따른 공공부문의 데이터 기반 행정 확산 기조에 따라 국민의 관점에서 데이터 기반 행정에 대한 영향요인을 실증하였다. 기존 데이터 기반 행정에 대한 선행연구들은 공급자인 공무원을 대상으로 하였으나, 본 연구는 수혜자인 국민의 입장에서 데이터 기반 행정의 요인을 실증하는 것이 데이터 기반 행정의 활성화에 기여한다고 전제하였다. 특히 데이터 기반 행정에 대한 영향요인으로 데이터 기반 행정의 핵심인 데이터 요인을 반영하였다. 독립변수는 공공데이터 요인(공공데이터 개방 인식, 공공데이터 품질 인식, 공공데이터 이용현황), 데이터 리터러시를 반영하고, 조절변수는 데이터 기반 정책 및 공공서비스 인식으로 설정하여 데이터 기반 행정에 대한 영향을 실증하였다. 다중회귀분석결과 공공데이터 개방 인식, 공공데이터 품질 인식, 공공데이터 이용현황, 데이터 리터러시는 데이터 기반 행정 인식에 긍정적 영향을 미쳤다. 조절회귀분석결과에서 조절변수인 데이터 기반 정책 및 공공서비스 인식은 직접적으로 데이터 기반 행정 인식에 긍정적 영향을 미치고, 공공데이터 개방 인식과 데이터 기반 행정 인식의 관계를 긍정적으로 조절하였다. 분석결과에 따른 제언으로 첫째, 수요자 중심의 활용도 높은 공공데이터 발굴이 필요하다. 둘째, 국민의 보편적인 데이터 역량을 증진해야 한다. 셋째, 공공부문의 양질의 데이터 기반 산출물을 확대해야 한다.

본 연구의 목적은 AI·데이터 리터러시 역량 강화를 위한 대학 비교과 프로그램을 개발하고 그 타당도와 효과성을 검증하는 데 있다. 이를 위해 생성형 AI 이해와 활용, AI 기반 글쓰기, 디지털 로코드·노코드 활용, AI 도구 체험, AI를 활용한 엑셀 데이터 분석, 파이썬을 활용한 데이터 분석 등을 포함한 프로그램을 개발하였다. 또한 교육학 및 컴퓨터공학 분야 전문가 대상 프로그램 내적·외적 타당도를 검증하고, 프로그램 효과성 검증을 위해 S시 소재 D대학교 학생 223명 대상 대응표본 t-검정을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 본 프로그램은 AI·데이터 리터러시 역량 강화를 위한 대학 비교과 프로그램으로 타당한 구조를 갖춘 것으로 나타났다. 둘째, AI·데이터 리터러시 역량의 모든 영역에서 참여 후 점수가 참여 전 점수보다 유의하게 높아 프로그램의 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 대학의 AI·데이터 리터러시 교육 프로그램 설계와 운영을 위한 기초 자료 제공에 의의가 있다.

본 연구는 현직 교사의 교육 데이터 사용 현황과 데이터 리터러시 수준을 분석하고, 데이터 사용 빈도에 따른 데이터 리터러시의 차이를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현직 교사 93명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 기술통계 분석과 독립표본 t-검정, 일원분산분석을 수행하였다. 연구 결과, 교사의 절반 이상이 학기에 두 번 이하로 교육 데이터를 사용하는 것으로 나타났으며, 주로 평가 데이터와 학습자 데이터를 활용하는 것으로 확인되었다. 주요 데이터 사용 장벽으로는 데이터 탐색의 어려움과 데이터 활용 역량 부족이 제시되었다. 교사의 데이터 리터러시는 전반적으로 중간 수준이었으나, 데이터 수집 및 관리 영역에서 낮은 점수를 보였다. 데이터 사용 빈도가 높은 교사들은 데이터 리터러시 모든 하위 영역에서 다른 집단보다 더 높은 수준을 보였다. 이러한 결과는 교사의 데이터 리터러시가 실제 데이터 사용 경험과 밀접하게 관련됨을 시사하며, 다양한 데이터 탐색 및 경험에 초점을 맞춘 실질적 지원의 필요성을 강조한다.

본 연구는 생성형 AI 기반 탐색적 데이터 분석(EDA) 수업이 비전공 대학생의 AI 및 데이터 리터러시 자기효능감에 미치는 영향을 분석하고, 학습 경험을 통해 교육적 메커니 즘을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 서울 소재 대학 인문⋅예술 계열 학생을 대상으로 혼합연구 방법을 적용하였다 양적 연구로는 사전⋅사후 대응표본 설문(n=30)을 통해 두 리터러시 자기효능감의 변화를 측정하였고 질적 연구로는 심층 인터뷰, (n=6)와 개방형 설문(n=49)으로 학습 경험을 분석하였다 연구 결과, AI 리터러시 자기효능감(t=-7.030, p<.001, d=1.305)과 데이터 리터러시 자기효능감(t=-6.105, p<.001, d=1.134) 모두 통계적으 로 유의미하게 증가되었으며 큰 효과 크기를 나타냈다. 질적 분석에서는 네 가지 학습 메커니즘이 도출되었다 프롬프트 활용은 학습 진입 장벽을 낮추었으며, AI 생성 결과의 검토⋅ 수정 과정은 개념 이해를 촉진하였다. 또한 협업적 문제 해결은 역량의 실천적 습득을 지원 하였고 비판적 검토 태도와 해석 능력이 동반 향상되는 양상이 확인되었다 이는 AI 리터러시가 데이터 리터러시 형성을 돕는 학습의 중개적 역할을 수행함을 시사하며, 생성형 AI 기반 데이터 분석 교육 설계에 실증적 시사점을 제공한다.

본 연구는 데이터 리터러시 수업에 적용된 데이터 가치의 유형을 체계화하고, 실제 수업 사례에서 각 가치가 드러나는 양상과 가치 간 구조적 관계를 규명하고자 하였다. 국내외 학술 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 P RISMA권고안에 준거한 단계적 스크리닝을 통해 26편의 문헌을 선정하고, 귀납적 코딩 및 전문가 협의를 거쳐 정보적, 교육적,과학적, 예측적, 경제적, 사회적, 윤리적, 의사결정 지원, 협력적, 혁신적, 통합적 가치의 11개 데이터 가치 유형을 도출하고 조작적으로 정의하였다. 확정된 가치 체계를 초·중·고 학생 대상 데이터 리터러시 수업 사례 39편에 적용하여 분석한 결과, 과학적 가치와 윤리적 가치가 약 90%에서 출현하여 핵심 축을 이루었다. 사회적, 의사결정 지원, 통합적 가치는 수업에서 다루는 가치의 수가 많아질수록 동반 비율이 높아졌지만, 예측적, 경제적, 협력적 가치는 선택적으로 나타났다. 가치 쌍 네트워크 분석 결과, 과학적-윤리적 가치의 결합이 가장 강하게 나타났고, 사회적 가치는 의사결정 지원 및 통합적 가치와 함께 출현하는 경향을 보였다. 본 연구는 데이터 가치의 유형과 구조를 제시한 점에 의의가 있으며, 데이터 기반 교육 정책 수립과 교육 현장의 데이터 활용 활성화를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 초등 과학영재 사사과정에서 학생들이 이질적 환경 데이터를 하나의 종합지수로 통합하는 탐구 과정에서 나타나는 데이터 리터러시 실행을 분석하고, 이 경험이 과학 탐구에 대한 인식과 어떻게 연결되는지를 탐색하였다. 연구 참여자는 P대학교 과학영재교육원 초등과학 사사과정에 선발된 6학년 학생 6명이며, 온천천 유역 하천환경 온도증가 영향 평가 프로젝트 사례를 분석 대상으로 하였다. 질적 사례 연구 방법을 적용하여 탐 구 활동 전사 자료와 심층 면담 자료를 수렴적으로 분석하였다. 분석 결과, 첫째 데이터 리터러시 실행은 탐구의 특정 단계에 고정되지 않고 전 과정에 걸쳐 반복적으로 나타났으며, 변수 선정･단위 변환･가중치 논증･결과 해 석의 각 단계에서 서로 다른 방식의 과학적 판단이 이루어졌다. 둘째 학생들은 탐구 경험을 통해 과학 탐구를 스스로 설계하는 과정으로 재인식하고, 예상 밖의 결과를 분석 대상으로 수용하며, 자료의 신뢰성을 기준으로 판단하는 역량을 발달시켰다. 셋째 일부 학생은 지수 산출에는 참여하였으나 그 결과가 실제 환경에서 갖는 의 미를 스스로 설명하는 데 어려움을 보여, 해석과 소통 역량을 위한 구조화된 교수･학습 지원의 필요성을 시사하 였다. 본 연구는 데이터 리터러시 교육이 단순한 기능 습득을 넘어 인식론적 성장을 지향할 필요가 있음을 탐색 한 사례로서 의의를 갖는다.

본 연구는 초등 수준에 적합한 데이터 리터러시의 구성요소를 도출하여 초등 데이터 리터러시 지식체계를 개발하고, 이를 바탕으로 2022 개정 초등 국어, 수학, 사회, 과학, 실과 교육과정과의 연계성을 분석하여 교과별 연계 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 초등 교육과정에서의 산발적인 데이터 활용 경험을 체계적인 데이터 리터러시 교육으로 발전시킬 수 있는 토대가 되는 초등 데이터 리터러시 지식체계를 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 2022 개정 교육과정의 성취기준을 분석함으로써 데이터 리터러시가 교육과정에 어떻게 반영되고 있는지, 그리고 어떤 영역에서 확장 가능성이 있는지를 구체적으로 확인하였다. 나아가, 교과별 연계 방향은 교과 수업 속에서 데이터 리터러시를 구현할 수 있는 전략을 제안함으로써 적용 가능성을 실질적으로 높일 것으로 기대된다.

본 연구는 2022 개정 영어과 교육과정이 지향하는 디지털 전환과 복합양식 리터러시 함양의 요구에 부응하여, 초등 영어 학습자가 다양한 기호학적 자원을 활용해 의미를 능동적으로 구성할 수 있도록 돕는 ‘복합양식 기반 초등영어 쓰기 수업모형’ 개발을 목적으로 수행되었다. 연구를 통해 도출된수업모형은 총 5단계로, 1) 쓰기 전 단계, 2) 복합양식 쓰기 이해(살펴보기-이해하기-분석하기-경험하기), 3) 스토리보드 작성, 4) 텍스트 생산 및 수정, 5) 발표 및 공유의 체계적인 절차를 따른다. 본 모형은 학습자를 능동적인 창작자로 설정하고 발문 전략을 도입하여 복합양식 텍스트에 대한 이해, 비판적 성찰, 사전 경험 등을 강화하였으며, 직관적인 AI 도구를 활용해 기술적 장벽을 완화함으로써 초등 학습자의 주도적인 생산을 지원하도록 설계되었다. 본 연구의 수업모형에 따른 교육적 시사점은다음과 같다. 첫째, 개정 교육과정의 복합양식 교육을 학교 현장에서 구현할 수 있는 실질적인 교수⋅ 학습 모델을 제시하였다. 둘째, 영어 쓰기를 단순 문자기반 표현에서 나아가 양식의 전략적 조합인‘디자인으로서의 표현’으로 확장하여 쓰기 교육의 패러다임 전환을 도모하였다. 셋째, AI 도구와의 협업을 통해 언어 숙달도가 낮은 학습자의 심리적 장벽을 낮추고 학습 몰입도를 제고하였다. 본 연구는체계적인 지도 방안을 제시하였다는 의의가 있으나, 향후 실제 현장 적용을 통한 효과 검증과 학습자변인별 세밀한 분석이 요구된다. 아울러 복합양식의 특성을 반영한 다차원적 평가 루브릭 개발과 교사의 지도 역량 강화를 위한 가이드라인 및 연수 프로그램에 대한 후속 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

This study developed and implemented a collaborative Digital Multimodal Composing (DMC) instructional model for elementary EFL learners and explored learner interaction patterns during instruction. Twenty-five fifth-grade students participated in a four-week interdisciplinary project integrating Social Studies and English, centered on children's human rights as a Problem-Based Learning (PBL) theme. The model comprised five stages integrating TBLT principles with PBL as the theme-introduction framework. A task repetition strategy was employed to separate multimodal complexity from linguistic difficulty. A three-stage writing process—Planning, Drafting, and Revising—was applied within a process-based assessment framework. Data from classroom observations, teacher journals and student artifacts were analyzed through descriptive qualitative analysis with data triangulation. Findings revealed that learner interactions progressed qualitatively across the stages: from instrumental tool-mediated interactions to critical dialogue and Language-Related Episodes (LREs) involving collaborative lexical refinement and translanguaging practices. Gallery walk sessions with role rotation fostered mu

본 연구는 디지털 전환기를 맞이한 외식산업의 예비 창업자를 위해 자원기반관점(RBV)에 토대를 둔 다차원적 역량인 ‘스마트 멀티리터러시’ 측정도구를 개발하고 타당성을 검증하는 데 목적이 있다. 문헌고찰, 초점집단면접(FGI), 전문가 델파이 조사를 통해 초기 문항을 도출하였으며, 영남권 조리 및 외식경영 전공 대학생과 성인학습자를 대상으로 유효표본 362부를 수집하여 SmartPLS 4.0으로 분석하였다. 연구 결과, 스마트 멀티리터러시는 디지털, 미디어, 데이터, AI 리터러시의 4개 하위 차원, 총 16개 문항으로 확정되었다. 이 4개 차원은 준거변인인 창업효능감에 모두 유의미한 정(+)의 영향을 미쳐 우수한 준거타당도와 예측 적합성을 확보하였다. 또한, 순열 다집단 분석(Permutation MGA) 결과 2년제 및 4년제 대학생 집단 간 통계적 차이가 발견되지 않아 척도의 강력한 교차타당도와 측정동일성이 입증되었다. 본 연구는 단편적인 디지털 기술 활용을 넘어 외식 창업 환경에 특화된 표준화된 리터러시 진단 도구를 제시하였으며, 이는 향후 맞춤형 창업 교육 커리큘럼 설계를 위한 실증적 지표로 활용될 수 있을 것이다.

이 글은 이주민들을 배제하고 소외시키는 가짜뉴스가 어떻게 확산하고, 자리를 잡는지, 그 복잡한 경로와 메커니즘을 추적하는 데 목적이 있다. 이주민에 관한 가짜뉴스를 포괄적으로 다루기보다, 이미 대중의 인식 속에 자명한 사실로 자리 잡은 ‘외국인 건보먹튀’를 사례로 다루었다. 본 연구의 핵심 질문은 단순히 “왜 사람들은 명백한 거짓을 믿는가?”가 아니라, “이주민에 관한 가짜뉴스는 어떻게 수많은 행위자를 성공적으로 등록(enrol)시켜 의심할 여지 없는 사실로 자리 잡게 되었는가?”이다. 여기에서 행위자는 인간뿐만 아니라 기술, 플랫폼, 담론 등의 비인간 행위자를 포함한다. 기존의 이주 연구나 가짜뉴스에 관한 연구는 거의 인간 행위자에 초점을 두었다. 이 연구는 인간 행위자만을 중심에 둔 연구에 대한 한계 인식으로부터 출발한다. 연구에서는 가짜뉴스의 생성과 확산 과정에서 인간 행위자뿐만 아니라 기술적 인프라나 알고리즘, 미디어 플랫폼, 담론 등의 다양한 비인간 행위자들이 수행하는 능동적 역할과 그들이 지닌 독자적 행위성을 드러내고자 하였다. 가짜뉴스는 단순한 정보의 오류나 왜곡이 아니라, 다양한 행위자들(인간과 비인간을 포함한)이 복잡하게 얽혀 상호작용하는 과정에서 발생하는 사회적･기술적･정치적 현상이기에 그러한 관점에서 새로운 대안을 마련할 필요가 있다는 것이 이 연구의 핵심 주장이다.

의료과오 형사책임을 둘러싼 최근 논의에서 2023년 대법원이 동일 사건에서 민사 책임은 인정하였지만 형사 책임은 부정한 판결과, 의료인의 형사처벌을 감면하는 2024년 ｢의료사고처리 특례법｣ 제정안이 중요한 의미가 있다. 본고는 해당 판례와 법안의 법리 분석에서 한 발 물러서서, 그 배경에 놓여 있던 가짜뉴스 문제를 살핀다. 대한의사협회 의료정책연구소의 2022년 보고서에는 우리나라에서 의사가 연평균 750건 정도, 매일 2, 3명씩 업무상과실치사상죄로 기소된다는 통계가 제시되었다. 이 수치는 검찰 통계상 ‘사건접수된 피의자’를 ‘기소된 피고인’으로 오해한 가짜뉴스였다. 하지만 국내외 언론 보도와 학술논문, 국회 토론회 등을 통해 널리 인용되었다. 본고는 해당 가짜뉴스를 인용하며 근거로 제시한 국내외 기사 및 학술논문, 국회 토론회 발언, 의사 형사처벌 감면 특례법 제정 제안 등을 검토하였다. 그리고 환자를 위한 활동을 하는 단체와 정부의 노력으로 가짜뉴스가 허위임이 확인되는 과정을 분석하였다. 이를 토대로 네 가지 시사점을 도출하였다. 첫째, 의사가 매일 2, 3명씩 기소된다는 가짜뉴스가 허위임을 의대생·전공의 등 국민에게 널리 알릴 필요가 있다. 둘째, 법무부나 대법원에서 의사의 형사 기소나 유죄 판결에 관한 정확한 통계를 발표할 필요가 있다. 셋째, 특정 이해관계인 집단의 단일 연구 결과가 공론장을 지배하지 않도록, 정부․학계․언론․시민사회 차원의 팩트 체크 역량을 강화해야 한다. 넷째, 비교적 중립적인 연구기관이나 환자를 위해 활동하는 단체가 사상의 자유시장에서 일익을 담당하는 역할을 더 잘 할 수 있도록 지원을 확대할 필요가 있다.

본 연구는 코로나 확진자 동선 가짜 뉴스가 지역 경제에 미치는 영향을 분석한다. 코로나 초기, 확진자 동선 가짜 뉴스는 인터넷을 통해 확산했다. 사람들이 해당 지역을 기피함에 따라 지역 경제에 부정적인 영향을 미쳤다. 다시 말해 대상 지역의 생활 인구가 감소하고, 소비와 부가가치가 줄어드는 등 지역 경제에 외생적 충격을 주었다.
 분석에는 가짜 뉴스의 특성을 반영하고 있으며 지역경제의 대리변수인 “서울 생활 인구” 데이터를 사용하였다. 추정 결과 가짜 뉴스가 발생하면 생활 인구는 11.3% 감소하였다. 이를 경제적 효과로 환산하면 처치 집단의 시간당 지역내총생산이 시간당 20.6백만 원 감소한 것에 해당한다.
 본 연구는 가짜 뉴스가 경제에 미치는 영향을 분석한 데 의의가 있다. 이는 정확하고 신속한 팩트체크를 통해 부정적 영향을 줄일 필요가 있다는 점을 시사한다.

가짜뉴스는 인터넷의 발달로 뉴스를 생산하는 플랫폼이 많아지고 모든 뉴스에 대해 사실을 검증할 수 없는 현상이 많아지면서 확산한다. 또한 소셜미디어의 발달은 가짜뉴스의 생산과 확산에 유리하게 적용되었다. 본 연구는 팩트체크 뉴스하에서 ‘가짜뉴스의 효과’, 즉 적대적 매체의 팩트체크 뉴스에 대해 인지적으로 거부하는 불인정 편향이 발생하는지 그리고 이 효과가 궁극적으로 주류 언론에 대한 신뢰에 영향을 줄 것인지에 대해 준실험 방식을 통해서 검증해 보고자 했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 가짜뉴스의 효과를 검증한 결과, 방향성 동기에 따라 정파적 수용자가 적대적 매체에 대해 싫어하는 경향이 높아지고, 이 적대감은 수용자가 교정적 정보를 통해 확인된 가짜뉴스일지라도 믿지 않는 불인정 편향을 높였다. 또한 이 불인정 편향이 적대적 매체를 포함한 주류 언론에 대한 신뢰에 부적인 영향을 미쳤다. 불인정 편향이 높을수록, 주류 언론에 대해 정파적 수용자가 갖는 불신의 정도는 높았다. 따라서 언론의 정파적 편향성과 함께 수용자의 불인정 편향으로 인해 언론에 대한 신뢰는 더욱 하락할 수 있다. 이러한 점에서 언론사 자체가 시행하는 팩트체크 뉴스와 기존 팩트체크 서비스는 언론의 신뢰를 회복하는데 일정 부분 한계를 갖는다. 팩트체크 뉴스도 가짜뉴스의 사실 여부보다는 누가 이를 팩트체크했는지에 따라 수용자의 기존 신념이 변화 또는 유지되기 때문이다. 이러한 언론의 신뢰를 회복하기 위한 대안적 방안으로 본 연구는 ‘팩트체크 공공기구’의 설립을 제안했다.

이 연구의 목적은 AI 오정보가 가짜뉴스 진위 판단과 그 수용 과정에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 온라인 설문 기반 실험에서 참가자들은 가짜뉴스를 읽은 뒤 뉴스의 정확도 판단과 확신도를 응답하고, AI가 해당 뉴스에 대해 진짜일 가능성이 높다고 제시한 오판정보를 제공받은 후 동일한 문항으로 정확도와 확신도를 다시 평가하였 다. 분석 결과, AI 오판정보 노출 이후 참가자들은 가짜뉴스를 더 사실로 판단했으며, 해당 판단에 대한 확신도 역시 유의하게 증가하였다. 또한 정교화 가능성 모형(ELM)의 정보원 단서 및 관련 논의를 바탕으로, AI에 대한 태도가 AI 오판정보에 대한 신뢰를 매개로 가짜뉴스 정확도 판단에 영향을 미치는 경로를 확인하였다. 반면 태도 의 직접효과는 유의하지 않았다. 이는 정교화가 낮아지기 쉬운 가짜뉴스 판단 상황에서 AI가 정보원 단서처럼 기능할 수 있으며, AI에 대한 태도가 AI가 제시한 정보에 대한 신뢰 형성 과정을 통해 사후 판단을 재조정할 수 있음을 시사한다.