논문 8,399편

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.

이번 연구는 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 모의실험이라는 탐색적인 방법론을 도입하여 팩트체크의 인식론적 기제를 심층적으로 분석하고자 했다. 연구 결과 사실 검증 중심의 내부 팩트체크와 툴민의 논증 모형을 적용한 외부 팩트체크가 각각 오정보와 허위정보라는 서로 다른 유형의 가짜뉴스를 판별하는 데 상호 보완적인 효용의 가능성을 확인했다. 결론적으로 이번 연구는 단일한 분석 틀에 의존하는 기존 교육 방식의 한계를 지적하며 두 분석 유목을 유기적으로 통합하여 활용하는 역량 중심 교육의 필요성을 설명하였다. 그리고 대규모 언어모델을 활용한 '코더 페르소나'를 이용한 대안적 연구 방법론의 기술적 가능성을 제시하였다.

본 연구는 한국어 팩트체크 필요성 탐지 모델을 개발하고, 이를 대규모 언어모델(large language model [LLM]) 및 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation [RAG]) 기술과 결합한 팩트체크 자동화 시스템을 구축하여 제21대 대통령 선거 후보자 토론회에 적용했다. 팩트체크 필요성 탐지 모델은 CLEF CheckThat! Lab 2024 영어 데이터셋의 교차언어 전이 학습(번역 활용)과 KcELECTRA 기반 미세조정을 통해 개발됐으며, 테스트 세트에서 정확도 89.31%, F1 점수 82.65%, 정밀도 92.05%, 재현율 75.00%를 달성했다. 자동화 시스템은 LangGraph(파이썬 패키지) 기반으로 문장 분리, 검증 필요성 판단, 다중 소스 웹 검색(DuckDuckGo, 한국어 위키피디아, Serper.dev), LLM 기반 최종 판단, 결과 통합의 단계별 작업 흐름을 구현했으며, 출처 신뢰도 필터링과 6단계 판정 체계를 적용했다. 토론회 발언 분석 결과, 전체 3,919개 문장 중 499개(12.7%)가 팩트체크 필요 문장으로 판단됐으며, 최종 판단에서 ‘사실’ 또는 ‘대체로 사실’ 34.7%, ‘거짓’ 또는 ‘대체로 거짓’ 14.4%, ‘사실 반 거짓 반’ 7.0%, ‘판단 유보’ 43.9%로 나타났다. JTBC 기자의 56건 팩트체크와 비교한 결과, 검증 대상 탐지에서 92.86%의 재현율을 보였고, 공통 52건에 대한 최종 판단 비교에서 정확도 78.85%와 가중 F1 점수 79.04%를 달성했다. 본 연구는 영어권 중심의 팩트체킹 자동화 연구를 한국어로 확장하고, 주장 탐지에 머물렀던 기존 국내 연구를 증거 수집과 사실 판단까지 연결된 통합 시스템으로 발전시키며, 개발된 모델을 공개해 후속 연구의 기반을 마련한 의의를 갖는다.

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.

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.

본 연구는 제21대 대통령선거를 중심으로 부정선거 관련 가짜뉴스 노출 경험이 유권자의 부정선거 인식에 미치는 영향을 분석하고, 그 효과가 세대별로 상이하게 나타나는지를 검증하였다. 분석 결과, 세대 자체는 부정선거 인식에 직접적으로 유의미한 영향을 미치지 않았으나, 부정선거나 개표조작을 주장하는 가짜뉴스 관련 노출 경험은 부정선거 인식을 유의미하게 강화하는 것으로 확인되었다. 특히 Z세대와 한국전쟁세대에서는 가짜뉴스를 많이 접할수록 부정선거 인식에 대한 노출 효과가 상대적으로 크게 나타났다. 이러한 결과는 동일한 가짜뉴스에 노출되더라도 그 효과가 세대별로 다르게 작동할 수 있음을 시사하며, 가짜뉴스 효과는 단순한 노출의 문제가 아니라 세대별 정보 환경과 결합된 현상으로 이해할 필요가 있음을 보여준다. 따라서 가짜뉴스에 효과적으로 대응하기 위해서는 세대별 미디어 이용 특성을 고려한 미디어 리터러시 교육과 온라인 플랫폼 차원의 제도적 방안을 제안한다.

가짜뉴스를 둘러싼 논쟁은 ‘무엇이 가짜뉴스인가’라는 정의(定義)의 문제로부터 출발해야 한다. 그러나 가짜뉴스를 일차적으로 생산하고 판별하는 언론인 집단 내부에서도 그 정의가 어떻게 갈리는지에 대해 충분히 규명되지 못했다. 언론인은 접근이 까다롭고 시간적 제약이 큰 집단이어서 대규모 설문이 쉽지 않으며, 그 결과 기존 연구는 소수 표본의 질적 인터뷰에 의존해 왔다. 본 연구는 이러한 공백을 메우고자 한국 전·현직 언론인 351명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 잠재계층분석(latent class analysis, LCA)을 통해 가짜뉴스 인식의 심층을 분석하였다. 그 결과 가짜뉴스 범주 인식은 ‘외부발 한정형(43.6%)’, ‘조작 한정형(27.9%)’, ‘포괄형(28.5%)’의 세 유형으로 구분되었으며, 이 구분은 성별·정치성향·논조 등 인구통계학적 배경과 독립적으로 형성되었다. 성별ᐨ정치성향ᐨ논조를 통제한 공분산분석(ANCOVA)에서 세 유형은 가짜뉴스의 여론 왜곡 심각성 인식, 발생 원인 인식 일곱 문항, 법적 처벌 강화 태도에서 유의한 차이를 보였고, 모든 유의 문항에서 포괄형이 가장 높은 점수를 기록하였다. 이는 ‘무엇을 가짜뉴스로 보는가’가 ‘얼마나 위협적인가’, ‘무엇이 원인인가’, ‘어떻게 풀 것인가’라는 후속 판단으로 이어지는 인지적 연쇄가 존재함을 보여준다. 본 연구는 그간 질적 연구에 머물러 온 언론인의 가짜뉴스 인식을 대규모 표본에 기반해 유형화하고 그 인식이 후속 태도로 이어지는 구조를 실증했다는 데 의의가 있으며, 가짜뉴스 규제를 둘러싼 사회적 합의의 어려움이 정파적 대립보다 언론인 집단 내부의 개념 불일치에서 비롯될 수 있음을 시사한다.

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.

본 연구는 사회적 관계망 서비스(SNS)가 대중화된 초연결 사회에서 진실과 허구, 현실과 가상의 경계가 해체되어 가짜 뉴스 및 정보가 만연되고 있는 원인을 생성형AI(GenAI)과 하이프 머신(Hype machine)의 작동방식을 통해 분석하고자 한다. 특히, 하이프 머신을 기반으로 AI 알고리즘이 어떻게 인간의 감정과 사회적 관계망을 조작하여 가짜 정보 및 뉴스를 생성 및 확산시키며, 대중을 소비 기계이자 디지털 마케터로 전락시키고 있는지를 논의한다. 본 연구의 핵심 결과는 다음 세 가지이다. 첫째, 생성형AI는 실제와 구별하기 어려운 언어, 이미지, 영상을 쉽게 제작하게 하여 진실성 담보가어려운 초실재성을 양산하고, 소셜 봇은 자동화된 방식으로 감정을 조작하고 여론을형성하고 있다. 둘째, 하이프 머신은 AI 알고리즘을 기반으로 사용자 데이터와 감정 상태에 따라 콘텐츠를 선별하고 정보 흐름을 조작하여 최적화된 피드백 루프를 통해 가짜 정보의 생성과 확산을 주도한다. 셋째, 하이프 머신은 경제적 이익, AI 알고리즘, 사회적 규범, 정부 규제라는 네 가지 동력에 의해 움직이며, 특히 경제적 이익을 위해 AI 기반 심리 프로파일링을 통한 맞춤형 설득과 트렌드 생성을 이끌어간다. 결론적으로하이프 머신에 의해 구동되는 가짜 뉴스의 생성-확산 루프는 사회적 진실성 훼손, 개인의 독립적 사고 및 판단 침해, 비합리적 소비 문화 확산 등을 유발함으로써, 소셜 미디어 플랫폼 속에서의 건전한 사회적 관계성 형성에 영향을 미칠 수 있다는 것이다.

본 연구의 목적은 가짜 뉴스 판단 과정에서 정확성 판단과 확신 간의 관계를 검증하고, 개인적 특성과 뉴스 자극 특성이 이러한 판단에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는 데 있다. 이를 위해 사회 관계 모형(SRM)을 적용하여 지각자 효과와 대상자 효과를 구분하였다. 45개의 뉴스 자극을 15개의 세트(각 3개)로 나누고, 각 세트를 8명의 대학생 집단(N = 120)에게 제시하여 정확한 판단, 확신, 개인적 특성, 뉴스 자극 특성을 평가하도록 하였다. 연구 결과, 참여자들은 전반적으로 정확한 판단력은 낮았으나 확신 수준은 높게 나타나, 기존 연구에서 보고된 판단과 확신 간 불일치를 재확인하였다. 또한, 정확한 판단력과 확신 모두에서 지각자 효과가 유의하여 개인차가 가짜 뉴스 판단을 체계적으로 좌우함을 보여주었다. 반면에 대상자 효과는 제한적으로만 확인되어, 특정 뉴스의 진위 여부에 대한 보편적인 합의가 부족했다. 뉴스 자극 특성은 모두 정확한 판단력과 부적 상관을 보였고, 주관적 지식만이 확신과 정적 상관을 나타내어 과신 가능성을 드러냈다. 이러한 결과는 가짜 뉴스 판단이 단순한 인지적 오류가 아니라 개인적 특성과 맥락적 단서가 결합된 다층적 과정임을 보여주며, 향후 뉴스 리터러시 교육과 플랫폼 설계에서 판단과 확신의 괴리를 교정하는 접근의 필요성을 제기한다.

본 연구는 텍스트 기반 허위정보 탐지 모델의 외연 일반화 가능성을 검증하기 위해, 주제와 출처 축에서 분리된 교차 분할 평가 설계를 도입하였다. Kaggle의 Fake and Real News Dataset과 Source-based News Classification 등 상이한 출처·라벨 체계를 지닌 공개 코퍼스를 사용하여, 통신사명, 크레딧, 도메인 표식 제거 등 정화(decontamination) 절차를 거친 후 단어 1-2그램, 길이, 구두점 비율 등 최소 구조 신호만으로 경량 선형모형을 학습 및 평가하였다. 분석 결과, 훈련에 포함되지 않은 주제에 대해서도 PR-AUC와 ROC-AUC가 안정적으로 유지되어 구조적 신호의 일반성이 확인되었으며, 출처 분포 변화 시에는 양성비(base rate) 차이에 따라 정밀도 하락 폭이 상이하였다. 본 연구는 의미 임베딩을 기준으로 삼기보다, 정화된 텍스트에서 남는 stylometric(형식·문체) 신호가 주제·출처 교체 조건에서도 선별력으로 작동하는지를 교차 홀드아웃 평가로 점검하고, 출처군별 운영점(k/컷) 조정 필요성을 제시한다.

디지털 플랫폼의 확산은 악의적 허위정보(disinformation)의 전파를 가속화하고 있다. 본 연구는 진실정보의 능동적 확산 전략이 허위정보를 구조적으로 억제할 수 있는지 검증하기 위해, 스케일프리(BA) 및 스몰월드(SW) 네트워크에서 SIR 기반 경쟁 확산 시뮬레이션을 수행하였다. 허브 중심, 다중 시드, 타이밍 기반, 반복 노출, 정서적 메시지 강화의 5가지 전략을 비교한 결과, BA 네트워크에서는 반복 노출 전략이 허위정보 억제율 98.1%, 진실정보 증진율 87.6%로 가장 우수했으며, SW 네트워크에서도 전략 간 상대적 효과는 전반적으로 유지되었으나 확산 곡선과 규모에는 구조적 차이가 나타났다. 변곡점 분석을 통해 확산은 발생–초기확산–급속확산–확산정점–안정의 5단계로 구분되었으며, 초기확산 및 급속확산 단계가 핵심 개입 구간임을 확인하였다. 단계별 최적 전략은 발생단계에서는 타이밍 기반, 초기·급속확산 단계에서는 허브–타이밍 조합, 확산정점 이후에는 반복 노출 전략으로 나타났다.

본 연구논문은 7QCI 정보 제공 환경상에서 허위정보 유입으로 인해 발생할 수 있는 인공지능 의사결정 오인 문제를 개선하기 위하여, 진실 확률 추정 기반의 인공지능 의사결정 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 연구논문에서 제안된 알고리즘은 데이터 수집, 데이터 예측, 실시간 관측 및 분석, 의사결정의 4계층 구조로 구성해 예측 결과와 사실 정보 간의 차이를 정량적으로 분석하여 예측 신뢰 확률과 사실 신뢰 확률을 산출하고 두 확률을 동적 가중치로 융합시킨 최종 진실 확률이 추출되도록 설계하였다. 모의실험 결과, 7QCI 정보 제공 환경상에서 예측 신뢰 확률이 크게 변동하더라도 최종 진실 확률을 안정적으로 유지시킴으로써, 허위정보로 인한 오인 가능성 완화 및 진실 확률 추정 기반의 인공지능 의사결정 최적화 기준을 확보하였다.

본 연구는 생성형 인공지능(AI) 기술을 활용한 딥페이크, 봇(bot) 등 허위정보의 급격한 확산에 따른 법적･정책적 대응 방안을 고찰한다. 먼저 생성형 AI 기반 허위정보의 유형과 기술적 특성을 분석하고 유럽연합(EU) AI법과 한국 인공지능기본법의 규제 체계를 비교 검토하였다. 분석 결과, 두 법안은 모두 위험 기반 규제와 투명성 의무 부과를 골자로 하고 있으나 급변하는 기술 속도에 대한 실시간 대응력과 국경을 초월하는 위협 차단에 있어 구조적 한계가 있음을 확인하였다. AI 기반의 허위 정보 규제를 위해서는 무엇보다 법적 강제력만으로는 AI의 속도를 따라잡을 수 없으므로 기술과 제도, 사회가 결합된 다층적 방어 체계가 필요하다. 이에 본 연구는 AI 거버넌스의 단계적 구축과 위험 기반 프레임워크의 구체화, 그리고 글로벌 거버넌스 협력 강화를 핵심적인 정책적 대안으로 제시한다.

본 연구는 제22대 국회에 발의된 허위조작정보 규제 법안(2025년 9월 15일 기준)을 검토하여, 규제 대상의 명확성, 보호 법익, 플랫폼 책임, 기술적 실효성 측면에서 그 한계와 향후 방향을 제시한다. 허위조작정보(disinformation)는 내용의 허위성과 기만적 의도를 핵심으로 하는 포괄적 개념으로, 정보 환경의 혼탁 현상을 설명하는 데에는 유용하지만 단일한 법적 구성 요건으로 삼기에는 추상성이 크다. 본 연구는 정보통신망법 개정안을 중심으로 발의안의 규제 논리를 검토하였다. 분석 결과, 첫째, 다수 법안이 허위･왜곡, 의도적 조작, 경제･정치적 목적 등을 구성 요건으로 제시하고 있었다. 개념의 추상성과 포괄성으로 인해 헌법상 명확성 원칙과 과잉금지 원칙 충족이 어려울 것으로 판단된다. 둘째, 보호 법익은 개인 명예, 사회적 신뢰, 국가안보, 선거 공정성 등으로 확장되고 있으나, 차별･혐오 표현으로 인한 피해는 여전히 입법 공백 상태에 머물러 있다. 셋째, 플랫폼 책임 규정은 ‘유통방지 책임자 지정’ 등에 그치며 단계적･투명한 절차 기반 책임 체계를 마련하기에는 부족한 것으로 나타났다. 넷째, VPN 우회접속, 매크로 탐지, AI 생성물 식별 등 기술적 조치는 현실적 한계로 인해 규제 효과가 제한적이며, 사업자에게 과도한 부담을 부과할 가능성이 있다고 평가된다. 본 연구는 허위조작정보 규제의 핵심은 처벌 강화가 아니라 공정하고 투명한 절차 기반 관리 체계 구축이며, 향후 입법은 규제 대상의 정교화, 절차적 플랫폼 책임, 팩트체킹 및 미디어 리터러시 지원과 같은 다층적 거버넌스 설계에 집중해야 한다고 결론짓는다. 본고의 마지막 부분에서는 본 연구 종료 후 발의･수정된 법안이지만 2025년 12월 24일자로 국회 본회의를 통과하였고 소위 ‘허위조작정보근절법’으로 칭해지며 사회적 관심을 모았던 정보통신망법 개정안에 대한 보완적 검토도 추가로 진행한다.

2025년 12월 24일 국회를 통과하고 2026년 7월 7일부터 시행될 예정인 정보통신망법 제44조의7 제2항은 허위정보와 조작정보를 법률상 개념으로 규정하고, 일정한 고의･목적 요건 아래 그 유통을 금지하는 한편 플랫폼에 대응 의무를 부과하였다. 이 논문은 이 개정법이 어떤 판단 구조를 전제로 허위조작정보를 규율하고 있는지를 세 단계에서 검토한다. 첫째, 허위정보와 조작정보를 병렬적으로 규정한 법적 이원구조가 정보철학과 정보무질서 이론의 관점에서 인식론적으로 타당한지 살펴본다. 둘째, 플랫폼이 개별 메시지 수준의 조치를 수행할 수밖에 없다는 점을 인정하더라도, 현행 법이 그 층위를 허위조작 여부를 가려내는 유일하고 최종적인 판단 층위로 전제하는 것이 타당한지 검토한다. 셋째, 플랫폼이 1차 운영 판단을 넘어 허위성, 조작성, 고의성, 공공적 피해까지 일관되고 믿을 만한 방식으로 판단할 수 있는 역량과 유인을 갖추고 있는지를 EU 허위조작정보 대응 경험과 국내 사례를 통해 살펴본다. 분석 결과, 허위성과 조작성은 서로 다른 인식론적 범주에 속하며, 이 범주적 차이는 법 집행 단계에서 입증 절차, 판단 주체, 시간적 처리 구조의 비대칭성으로 이어진다. 또한 허위조작정보로 인한 사회적 피해는 개별 메시지의 내용만으로 발생하기보다 정치적 동원, 경제적 유인, 플랫폼 구조가 결합한 환경 속에서 형성되며, 플랫폼 자율규제는 역량과 유인 두 차원 모두에서 구조적 한계를 보인다. 이 논문이 제안하는 핵심 명제는 두 가지다. 첫째, 허위성과 조작성은 동일한 인식론적 범주가 아니다. 둘째, 현행 법은 메시지를 규율하지만 허위조작정보의 사회적 피해는 시스템에서 발생한다. 이에 이 논문은 메시지 수준 조치의 불가피성은 인정하되 그것을 유일한 규율 층위로 일반화하지 않고, 법익과 위험 수준에 따른 비례적 차등 규율과 다층 분업 구조를 제안한다. 한국법 설계의 학술적 토대로는 분권화된 규제 거버넌스와 다중이해관계자 모델을 채택하며, 사업자 자율규제와 민간 전문성에 기반한 분산된 거버넌스 구조 — 행정 권한은 자율과 외부 검증이 작동하지 않는 명백한 결함 사안에 한정된 보충적 수단 — 를 일차 수단으로 삼는다.

근래 인공지능과 대규모 플랫폼의 영향력 확대로 허위조작정보의 사회적 폐해가 심화되고 있다. 이에 대응해 우리 국회에서는 개정 정보통신망법이 통과됨에 따라 2026년 7월 7일 그 시행을 앞두고 있다. 해당 개정법의 주요 내용은, 명예훼손성 불법정보의 조정, 대규모 정보통신서비스제공자에 대한 자율운영정책 수립 및 투명성 보고의무를 부과, 허위조작정보 유통 금지 및 과징금 상향 및 징벌적 손해배상을 부과 등 강력한 제재 수단을 신설한 것이다.
 그러나 개정법에서 채택한 불법정보 및 허위조작정보 유통금지를 플랫폼에 위임하는 간접규제 체계는 국가가 플랫폼을 매개로 사실상의 검열을 수행하게 한다는 점에서 심각한 헌법적 긴장을 초래한다. 플랫폼에 대한 규제는 헌법상 표현의 자유에 관한 문제로서, 법률상 규정된 허위조작정보의 구성요건이 모호한 점은 자의적 해석의 여지가 크며, 명확성 원칙에도 어긋날 소지가 있다. 나아가 플랫폼사업자가 법적 위험을 회피하기 위해서 합법적인 표현물을 선제적으로 차단하는 기술적 조치를 취할 경우 이른바 ‘디지털 사전금지’ 등 사적 검열 구조가 고착화됨으로써 국의 표현의 자유를 심각하게 위축시킬 수 있다. 이와 관련해서 민간에서는 개정법 이전인 2023년 4월 한국인터넷자율정책기구(KISO)가 선제적으로 ｢혐오표현 자율정책 가이드라인｣을 수립해 시행하고, 2026년 4월 ｢허위조작정보 자율정책 가이드라인｣의 초안을 공개하였다. 그러나 자율규제 역시 표현 규제의 한 형태이기 때문에 표현의 자유와 피해 최소화, 투명성 및 절차적 비례성을 기본원칙을 철저히 준수하는 구체적 장치를 토대로 설계되는 것이 필요하다.
 이러한 맥락에서 본 연구는 플랫폼의 표현물에 대한 규제를 민간에 이양하는 간접규제 형태의 입법을 비판적으로 검토하고, 사적 권력을 통한 기본권 침해를 완화하기 위한 규범적 대안으로 ‘디지털 헌법주의(Digital Constitutionalism)’ 이론을 제시함으로써 기본권 보장, 적법절차, 비례의 원칙을 사적 플랫폼 규제에 직접 적용해 표현규제의 헌법화를 도모할 것을 주장하였다. 인공지능 기반 플랫폼 환경에서의 허위조작정보 규제는 단순히 국가의 강제적 내용 통제에 머물러서는 안 된다. 국가의 개입은 절차적 책임성 담보라는 외곽 경계 설정에 집중하고, 민간 영역에서는 투명성과 설명 가능성이 다층화된 절차적 권리를 설계 단계부터 면밀히 내재화(Principled-by-Desig

본 연구는 코로나19 팬데믹 시기 뉴스를 주로 접한 채널－기성 언론 vs. 소셜미디어－에 따라 방역 정책 참여 의사에 차이가 발생하는지를 실증적으로 분석했다. 특히 게이트키핑 기능이 부재한 소셜미디어가 오정보 확산에 구조적으로 취약하다는 점에 주목하여, 오정보 수용도를 매개로 한 간접효과도 검증했다. 대표적방역행동인 백신 접종과 마스크 착용을 분석 대상으로 삼아 연구 결과의 일반화 가능성을 높였고, 각 방역행동에 대해 개인을 위한 동기와 공중을 위한 동기를 구분하여 측정함으로써 개념적 정교함도 확보했다. 2022년 1월 전국 성인 남녀 1,343명을 대상으로 실시한 설문조사 데이터를 분석한 결과, 기성 언론을 통한 뉴스 노출은 백신 접종과 마스크 착용 모두에 대한 참여 의사를 높이는 데 긍정적인 영향을 미쳤다. 반면, 소셜미디어를 통한 뉴스 노출은 오정보 수용도를 증가시켜 결과적으로 방역행동 참여 의사를 저해하는 간접효과를 나타냈다. 본 연구 결과는 정보의 신뢰성과 정확성은, 정보의 양이 아니라 그것이 전달되는 채널에 의해 좌우된다는 점을 보여준다. 또한, 여러 비판에도 불구하고 기성 언론이 여전히 민주사회에서 요구되는 핵심 기능을 일정 부분 수행하고 있음을 시사한다. 반면, 소셜미디어는 게이트키핑이 부재한 플랫폼특성상 오정보 생산 및 유통에 있어 구조적으로 취약하다는 한계가 드러났다. 본 연구는 인포데믹 상황에서뉴스 소비 채널에 따른 차별적 효과를 규명함으로써, 효과적인 공중 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 학술적·실천적 함의를 제공한다.

이 연구는 탈진실 현상의 핵심으로서 정보 문제를 실천적으로 해석하기 위한 개념으로서 밈을 도입하였다. 탈진실 현상은 절대적 진리담지자였던 객관적 진실의 위치를 격하시키고 판단의존적 진실이나 개인 관점적 진실을 정당화시켰다. 밈은 유전자에 유비 논증하는 문화적 자기복제자로서 자신의 생존을 위해 장수, 다산, 모방 메커니즘이라는 특성을 가지고 수신자의 선택에 따라 생존한다. 따라서 발신자의 의도에 따라 정의되므로 발신자의 자기성찰에 해결 방법을 의존할 수밖에 없는 오정보, 역정보 개념과 달리 실천적인 정보 통제 전략을 제안할 수 있다. 이 연구는 밈의 생존 조건을 바탕으로 어떤 정보가 더욱 강력한 영향력을 미치는지를 분석하기 위한 기초적 준거를 마련하였다. 준거를 바탕으로 한 실례 분석을 통해 기존의 정보 리터러시에서의 신뢰성 기준이었던 권위, 맥락, 출처, 상황이 발신자의 의도에 따라 호도될 수 있음을 증명하였다.

AI는 갈수록 뉴스 제작 전반에서 쓰이고 있으나 한국의 팩트체크 저널리즘 맥락에서 구체적인 활용 사례를 다룬 연구는 부족하다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 한국의 팩트체크 언론인들의 AI 활용 방식과 AI 수용에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 10명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시했으며 기술 수용 통합이론(UTAUT)을 이론적 분석 틀로 활용했다. 연구 결과, 팩트체크 언론인들은 검증 대상 선정, 자료 수집, 사실 여부 판정 등 팩트체크 전 단계에서 AI를 활용하고 있었으며 특히 자료 수집 단계에서 그 효용성이 두드러졌다. 그러나 사실 여부 판정 단계에서는 AI의 정확도와 맥락 이해 능력의 한계가 반복적으로 지적되는 등 보조적 도구로 쓰이고 있었다. AI 기술 수용 촉진 요인으로는 업무 효율성 향상, 팩트체크 품질 개선 기대가, 저해 요인으로는 기술적 불완전성과 저널리즘 가치 수호에 대한 우려가 확인되었다. 이러한 결과는 팩트체크 언론인들이 AI와의 관계를 ‘비판적 수용자’로 설정하면서 투명성, 책임성, 맥락적 판단이라는 팩트체크 저널리즘의 핵심 가치를 지키고자 노력하고 있음을 보여주며, 향후 AI 기술 도입 시 이러한 저널리즘 가치체계를 핵심적으로 고려해야 함을 시사한다.

필터버블은 그간 정보 다양성과 민주적 담론을 위협하는 현상으로 주로 정치·정보 맥락에서 연구되어 왔다. 그러나 알고리즘 기반 소비 환경에서는 개인화 필터링이 심미적 취향, 반복 노출, 브랜드 애착이라는 전혀 다른 논리로 작동한다. 본 연구는 온라인 패션 플랫폼을 활발히 이용하는 20대 한국 여성 소비자를 대상으로 필터버블 인식이 패션 브랜드 충성도에 미치는 영향을 검토하며, 개인화 추천 다양성 인식의 매개 역할과 디지털 리터러시의 조절 역할을 규명하고자 한다. 최근 6개월 이내에 온라인 패션 쇼핑 경험이 있는 20-29세 한국 여성 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 확인적 요인분석(CFA)을 통해 측정 타당도를 검토한 후 SPSS 24, AMOS 18, PROCESS macro Model 58(버전 4.2)을 활용하여 가설을 검증하였다. 연구 결과, 필터버블 인식은 초기 가설과 달리 패션 브랜드 충성도에 유의한 정(+)의 직접 효과를 미치는 것으로 나타났다. 기존 매개분석에서 필터버블 인식이 개인화 추천 다양성 인식에 미치는 a-path는 유의하지 않았으나, 디지털 리터러시를 공변량으로 통제한 추가 회귀분석 결과 통계적으로 유의한 부(-)의 효과가 확인되었다(β＝-.205, p＜.001). 이는 기존의 비유의 결과가 매개효과의 부재가 아니라 디지털 리터러시 수준 간 효과 상쇄(cancellation)에 기인함을 시사한다. 디지털 리터러시는 필터버블 인식과 개인화 추천 다양성 인식 간의 관계를 조절하였다. 구체적으로, 디지털 리터러시 수준이 낮을 때 필터버블 인식은 개인화 추천 다양성 인식을 유의하게 감소시켰으나, 수준이 높을 때는 이러한 부(-)의 효과가 중화되었다. 조건부 간접효과는 디지털 리터러시가 낮은 수준과 평균 수준에서 유의하였으나, 높은 수준에서는 유의하지 않았다. 본 연구는 두 가지 이론적 기여를 한다. 첫째, 필터버블 연구를 정치·정보 영역을 넘어 소비자 행동 영역으로 확장하여, 필터버블을 소비 경험을 구성하고 브랜드 충성도를 형성하는 메커니즘으로 재개념화한다. 둘째, 필터버블 효과가 기존의 결핍 모델과는 다른 방향으로 작동할 가능성을 제시한다. 필터버블은 소비자 선택을 제약하기 보다, 반복 노출을 통한 브랜드 친숙성, 결정 피로 감소, 자아-브랜드 일치감 강화를 통해 브랜드 애착을 강화하는 경험 구조로 기능할 수 있다. 디지털 리터러시는 핵심 경계 조건으로 작용