논문 8,399편

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

최근 다양한 생성형 AI가 상용화되고 있다. 인공지능에 대한 우려 섞인 의견도 많지만, 교육에 활용할하기 위한 노력도 이루어지고 있다. 이미지 생산에서는 미드저니와 같은 생성형 AI가 활용되고 있으며, 사회적인 공론도 일어나고 있다. 또한 미술감상교육에서는 기존의 감상문을 쓰는 방식을 ChatGPT와 같은 언어 생성형 AI를 통하여 활용할 수도 있을 것이다. 이에 본 고에서는 비교적 정보가 적은 한국의 전통 채색화인 <일월오봉도>에 대한 감상문을 작성하는 것에 적용해보았다.&#xD; ChatGPT는 분석 대상 작품에 대한 잘못된 정보를 바탕으로 감상문을 작성하였다. 질문에 주는 정보가 적을수록, 거짓된 글을 작성하였다. 반면 Bard와 Bing은 각기 연관되는 검색엔진을 활용하여 보다 정확한 정보를 바탕으로 답을 하였다. 그리고 질문의 방향이 구체적일수록 이에 맞는 글을 작성하였다. 거짓된 정보를 제공하거나 근거가 부족한 감상을 적는 등의 한계가 분명했다. 하지만 검색과 병행이 되고 보다 많은 정보가 축적될 경우 앞으로 정확한 정보를 바탕으로 한 글을 쓸 수 있을 것이라 생각한다. 이에 미술감상교육에 있어서는 감상문 작성에 초점을 두는 것이 아니라, 생성형 AI가 찾고 정리한 내용을 바탕으로 비평적인 감상교육을 하는 것이 가능할 것이다.

With the popular uptake of ChatGPT, the interpreter community is set to undergo significant changes in its discussion and directions on topics related to machine translation. This study investigates the features and differences of ChatGPT, a natural language processing (NLP) tool, in comparison to Google Translate’s translation engine, specifically between the Korean and Japanese language pair, with the purpose of exploring means to leverage ChatGPT’s capabilities in the context of interpreter training in said pair. For this purpose, we will first analyze ChatGPT’s translation of idioms and proverbs to identify whether it is capable of paraphrasing polysemous connotations and implications. We will next analyze ChatGPT’s ability to translate unstructured colloquial utterances. Finally, we will analyze whether ChatGPT’s translation output displays translation universals such as simplification and clarification. Based on these analyses, this study will discuss how ChatGPT may be used toward interpreter training.

본 연구의 목적은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 시대를 맞아 이와 같은 언어모델에 대해 소개하고, 이를 활용한 도서관의 데이터 리터러시 교육 구성요소를 고민하고 방향을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 문제를 제시하였다. 먼저 ChatGPT 유사 언어모델의 기술적 특징을 살펴보고, 이후 생성형 인공지능 기술 기반 서비스 플랫폼을 활용하여 적합한, 정확한 정보를 유용하게 활용하기 위한 이용자의 데이터 리터러시 역량 교육의 필요성을 주창하였다. 마지막으로 ChatGPT 시대 도서관 데이터 리터러시 교육을 위해 데이터에 대한 이해, 데이터 생성, 데이터 수집, 데이터 검증, 데이터 관리, 데이터 이용 및 공유, 데이터 윤리와 같은 7개 구성항목을 포함한 데이터 리터러시 교육 구성안을 제안하였다. 결론적으로 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 기술이 이용자의 정보 활용에 많은 영향을 미치게 될 것이라 예상되는 만큼 도서관은 이러한 기술의 장단점, 문제점 등에 대해 한발 먼저 고민하고 이를 통해 도서관의 정보서비스를 한층 개선할 수 있는 토대로 삼아야 할 것을 강조하며 마무리했다.

본 연구는 대학 교육에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 방법을 정리하고 국내 문헌정보학 수업에서 도입할 수 있는 방안을 모색하였다. 챗GPT와 PlaygroundAI라는 생성형 AI를 활용하여 각각 1차시의 수업 모형을 설계하였다. 수업 전개 후 개선점을 파악하기 위해 문헌정보학과 2학년과 3학년 강의에 적용한 뒤 학생들이 느끼는 생성형 AI의 교육적 효과, 우려점, 한계를 분석하였다. 학생들의 성찰일지 분석을 통해 수업 후 교육 효과를 분석하고 추후 수정사항을 수렴하였다. 학생들은 생성형AI의 신뢰도와 프롬프트 작성에 대한 어려움을 토로하였다. 생성형 AI의 결과를 향상시키기 위해 학생들은 대부분 프롬프트를 수정하거나 가이드를 활용하는 등의 노력을 기울였다. 생성형 AI를 통해 제작된 결과물에 대한 윤리적/법적 우려를 표명하기도 하였다.본 연구를 통해 추후 미래 교육을 위한 출처 확인과 보강, 핵심 질문 설계, 중간 산출물의 메타적 읽기 등의 글쓰기 교육이 제안되었다.

헨리 A. 키신저 등이 공동 집필한 『AI이후의 세계』에서 챗GPT는 인쇄술 발명 이래 흔들린 적 없는 인간의 인지 과정을 바꾸는 지적 혁명을 일으키는 신기술이라고 했다. 근대는 “인간은 책을 만들고, 책은 인간을 만든다.”로 성립한 문명이다. 책의 저자는 인간이고, 책은 저자의 원고를 대량 복사한 상품으로 존재한다. 인쇄기는 인간이 쓴 원고를 책으로 대량 복사하는 기계다. 반면 챗GPT는 인간이 생산한 여러 지식을 ‘훔쳐서’ 문장을 생성한다. 스티브 잡스가 즐겨 인용한 피카소가 했다는 명언이 “좋은 예술가는 복사하고, 위대한 예술가는 훔친다.”이다. 그러면 인쇄술이 좋은 예술가였다면, 생성형 AI는 훌륭한 예술가의 수준으로 진화할 것인가? 생성형 AI는 인간 집단기억과 집단학습으로 이뤄지는 문화적 진화의 ‘기본 값(default value)’을 리셋(reset) 하는 파괴력을 가진다. 앞으로 문명의 주역은 더는 인간이 아니라 “인간과 기계의 협응”을 어떻게 하느냐로 운명이 바뀌는 포스트휴먼 시대가 도래 할 전망이다. 그렇다면 포스트휴먼 시대 인간이란 무엇인가? “하나의 유령이 전 세계를 휩쓸고 있다. 챗GPT라는 유령이!” 이 유령에 맞서 “포스트 휴먼 인문학(post-human Humanities)”에 대해 생각해 보아야 할 때다.

본고는Chat-GPT를 비롯한 생성형AI가 인간의 글쓰기를 대신해줄 수 있는 가능성이 논의되는 상황 속에서 교양교육으로서 글쓰기 교육의 변화 가능성과 리터러시역량에 대해 논의한다.&#xD; 생성형AI는 단순한 정보처리를 넘어서,대용량의 데이터 학습을 바탕으로 다양한글을 손쉽게 작성할 수 있다는 특징을 지닌다.이에 따라 글쓰기 교육에서는 생성형AI를 적극적으로 활용한다는 전제를 바탕으로,이것의 효율적인 활용과 문제점(인간의 주체성 상실,데이터의 신뢰도 등)을 보완할 수 있는 방안이 제시된다.하지만 이러한글쓰기 교육에서는 인간의 글쓰기 경험을 통해 학습할 수 있는 리터러시 역량은 간과된다.이에 따라 본고는 궁극적으로 생성형AI와 인간의 공존 속에서 교양교육으로서글쓰기 교육이 ‘글’이라는 ‘결과물의 생산’이 아니라 ‘글쓰기 경험’에 초점을 두고 설계되어야 할 필요성과 이를 통해 학습되는 리터러시 역량에 대해 논의한다.글쓰기 교육의 지향점을 리터러시 역량이라고 할 때,이는 인간의 사고를 반성·조작하는 쓰기의 메타언어적 인지의 성격으로 인해 글쓰기 과정에서 학습된다.본고는 이러한 모습을 2022년 2학기와 2023년 1학기에H대학에서 진행한 글쓰기 교과와 비교과 활동결과물 및 학습자 인터뷰를 통해 설명한다.이상의 논의를 통해 본고는Chat-GPT를비롯한 생성형AI를 쓰기가 아닌 읽기의 도구로 활용하면서,학습자의 글쓰기 경험을통해 리터러시 역량을 학습할 수 있는 가능성을 주장한다.

본 연구는 대학 글쓰기 시 학부생의 생성형AI활용 현황과 윤리 인식을 살펴보고, 생성형AI를 활용한 글쓰기 관련 윤리 교육 요구도를 파악하는 것을 목적으로 하였다.&#xD; 이를 위해A대학에서 대학 글쓰기 과목을 수강하는 학부생 895명을 대상으로 설문조사를 실시하였다.&#xD; 먼저 생성형AI를 활용하여 대학 글쓰기 과제를 수행해 본 경험이 있는 학부생들은ChatGPT를 가장 많이 사용하고 있었으며,일반보고서를 작성할 때 아이디어 생성및 자료 수집 과정에서 많이 활용하는 것으로 나타났다.또한 경험자의 반수 이상이사용 경험에 대해 만족하였다.&#xD; 학부생들은 평소 대학 글쓰기 과제 수행 시 글쓰기 윤리를 잘 준수하고 있으며 생성형AI를 활용했을 때의 문제도 잘 인식하고 있지만,생성형AI를 활용했을 때 글쓰기에서의 인용 방법에 대한 인식이 낮은 것으로 확인되었다.그리고 생성형AI를 활용하여 글쓰기를 수행할 때의 인용 방법 및 글쓰기 윤리에 대한 높은 교육 요구도를 확인할 수 있었다.또한 학부생의 전공계열 및 생성형AI사용 경험 유무에 따라서 현재의 인식 수준과 교육 요구에 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.&#xD; 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 대학 글쓰기 교과목에서 생성형AI를 글쓰기에 활용할 때의 글쓰기 윤리 준수와 인용 방법이 교육되어야 하고,수강생의 전공계열별 인식과 교육 요구의 차이를 반영한 교육이 마련되어야 하며,보고서 작성법 교육 시 아이디어 생성 및 자료 수집에서ChatGPT를 활용하는 교육이 이루어질 수 있음을 제언하였다.

In the era beyond the Fourth Industrial Revolution, one of the crucial issues in future society is the collaboration between humans and artificial intelligence (AI). This study aims to theoretically propose the structural relationship between exploration and exploitation, the transactive memory system(TMS), and team performance using generative AI from the perspective of learning behavior, at a time when the value of AI is being recognized as necessary. In addition, this study seeks to empirically verify the influence relationship between exploration and exploitation, the transactive memory system, and team performance. Based on the theoretical proposal, empirical research will be conducted to identify the impact of learning behavior using generative AI on team performance, and the role of transactive memory systems in the process. Through this, it is expected to contribute to smoother collaboration between humans and AI as artificial intelligence technology continues to develop in the future.

AI의 급속한 발전으로 데이터의 가치와 중요성이 더욱 커지면서 산업계를 중심으로 데이터 수집이용을 위한 저작권 면책 규정의 신설, 공정이용 범위 확대를 비롯한 법제도의 개선이 요구되고 있다. 최근 생성형 AI의 등장으로 AI로 만든 생성물에 저작권이 인정되어야 할지, 저작권은 누구에게 귀속되어야 할지, 새로운 법인격의 개념이 필요한지 등 여러 법적 쟁점이 논의되고 있다. 특히 미드저니, 스테이블 디퓨전과 같은 이미지 생성형 AI는 적법한 이용허락 없이 저작물이 포함된 학습데이터를 이용하여 원저작물과 유사한 효용을 가진 생성물을 만들어 내고 있다. 이에 대해 저작권자는 자신의 저작물이 아무런 대가나 보상 없이 AI의 학습과 성능향상에 이용되는 점에 문제를 제기하고 있다.&#xD; AI 기술 발전과 산업진흥은 공공의 이익에 부합할 수 있으므로 학습데이터로 사용되는 저작물에 대하여 공정이용 규정을 적용하는 것은 적절해 보일 수 있다. 그러나 저작재산권은 헌법상 보장되는 재산권의 일종이므로, 저작권을 제한하는 공정이용 규정을 적용하기 위해서는 합리적인 법익의 균형이 이루어져야 한다. 이 논문에서는 공정이용 규정의 적용으로 저작권이 제한될 때 발생할 수 있는 외부효과를 살펴봄으로써 공익과 사익의 비교형량 과정에서 누락되는 요소가 없는지 검토해보고자 한다. 이를 통해 AI의 발전으로 인한 공익과 저작권자 개인의 이해관계가 조화를 이룰 수 있는 법제도 개선에 도움이 되길 바란다.

연구배경 UX 라이팅(Writing) 분야에서 A/B 테스트는 사용자에게 제공할 문구의 효과를 객관적으로 검증할 수 있도록 하여 적극적으로 활용되고 있다. 본 연구는 A/B 테스트에서 발견되는 주요 한계점에 주목하여 이를 보완하기 위한 방법으로 ChatGPT와 BARD로 대표되는 생성형 AI 챗봇의 활용 가능성을 탐색하고, 챗봇 간 결과를 비교하고자 하였다. 연구방법 먼저, 사용자 대상 및 생성형 AI 챗봇 대상으로 A/B 테스트를 진행하기 위해 테스트에 사용할 문항을 연구자가 작성하였다. 다음으로, 각각의 대상별로 A/B 테스트를 진행하여 응답을 수집하였다. 이후, 사용자 응답과 생성형 AI 챗봇의 답변을 분석하였다. 마지막으로, 두 대상의 응답을 비교하여 생성형 AI 챗봇의 사용자 선호 예측률을 확인하였고, 나아가 ChatGPT와 BARD의 결과를 비교하여 두 챗봇 간 차이 발생 여부를 살펴보았다. 연구결과 ChatGPT과 BARD 중 BARD의 사용자 선호 예측률이 더 높게 나타났고, 이러한 예측률의 차이는 기반 모델의 학습 과정의 미세 조정(fine-tuning)의 차이에서 비롯되었음을 짐작할 수 있었다. 한편 두 챗봇 모두 사용자가 선호하는 이유로 작성한 내용들을 포괄하여 예측 이유로 설명함을 확인할 수 있었다. 결론 본 연구는 실증적인 조사를 통해 생성형 AI 챗봇이 사용자가 선호하는 문구를 어느 정도 예측하고, 그 이유를 사용자 입장에서 충분히 설명할 수 있다는 것을 보여주었다. 따라서 생성형 AI 챗봇은 A/B 테스트의 보조 도구로 활용되어 UX 라이팅 과정에서 유용한 정보를 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 예측된다.

딥러닝 기반의 AI 기술, 특히 생성형 AI는 최근 급격한 발전으로 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 이로 인해 AI 교육 및 정보교육이 강조되고 학생들의 역량을 기르기 위한 많은 교육 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구는 프로그래밍 교육을 위한 교수학습 환경 개선을 위해 생성형 AI의 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 특히 생성형 AI의 텍스트 생성 기능을 활용하여 코드 및 교수학습 자료를 생성하기 위해 교수학습 전략과 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용한 프롬프트를 개발하였다. 그 결과, 개발된 프롬프트는 교수학습 환경에 적합한 응답 결과를 도출하고 학습자 수준을 고려한 코드와 연습 문제를 생성할 수 있었으며, 일반적인 프롬프트와 비교하여 전체적으로 유사도가 높은 양질의 코드를 생성함을 확인하였다. 본 연구의 결과가 생성형 AI를 활용하여 다양한 수준의 학습자에게 개별 교육이 필요한 AI교육 및 정보교육 환경을 개선하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.

이 연구의 목적은 생성형 AI를 활용하여 창작 동화 영상 개발 프로젝트 수업에 참여한 예비교사들의 경험을 분석하는 것이다. 수업의 목표는 ChatGPT와 이미지생성 AI를 활용하여 5분 분량의 창작 동화 영상을 만드는 것이었다. 수업 종료 후, 예비교사 6명이 서면 인터뷰에 참여하였다. 주제 분석 결과, 스토리 창작 부분에서는 ChatGPT의 창의성에 대해 인정하면서 동시에 한계성도 인식하였다. 입력 프롬프트의 중요성에 대해 인식하고 있었으며, 스토리 창작 과정에서 초기 아이디어 제공의 유용성을 보고하였다. 이미지생성 AI 활용 부분에서는 프롬프트 입력 부분에서 많은 어려움과 한계를 경험하면서도 창작 과정에서 매우 큰 만족감과 성취감을 경험하였다. 수업 경험 전반적으로 창의성을 발휘하는 경험이 흥미로웠다고 밝혔다. 이 창작 동화 영상 제작 수업 사례를 바탕으로 초·중등교육 현장에서 생성형 AI의 교육적 활용방안에 대해 논의하였다.

본 연구는 최근 등장한 AI 기반 이미지 생성 도구가 컴퓨터 디자인 과업수행에 미치게 될 영향과 디자인 교육에 대한 시사점을 논의하고자 한다. 이를 위해 본고는 첫째, AI 기반 이미지 생성 기술 네 가지인 생성적 적대 신경망(GANs), 디퓨전(Diffusion), 이미지 분할 기술(SAM), 그리고 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 구현된 여덟 가지 AI 디자인 툴(PhotoRestore, DragGAN, StyleDrop, Dreamfusion, Lasco.ai, Cesium JS, Pictory.ai, VisionPro)의 기능성을 분석하였다. 둘째, 이러한 AI 기반 디자인 툴이 디자인 유형별(2D 그래픽 디자인, 사용자 경험 디자인, 웹 디자인, 그리고 3D 모델링 및 애니메이션)로 어떤 활용성과 한계성을 가지는지 분석하였다. 분석결과 디자인 과업 수행 및 교육에 생성형 AI 기술이 도입되면 학습 자료의 시각적 표현을 통한 학습 효과 증진, 텍스트를 이미지로 쉽게 변환하여 복잡한 개념의 시각화, 3D 모델로의 이미지 변환을 통한 복잡한 개념의 깊은 이해, 그리고 동영상 이미지나 객체 생성 기술을 통한 가상현실의 활용 등에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 이러한 생성형 AI 기술의 등장이 디자인 과업수행과 교육에 미치게 될 영향력과 유의사항에 대해 논의하였다.

본 연구의 목적은 Chat GPT를 수업 상황에서 실제로 활용한 이후, 대학생들의 자기주도학습 역량과 인식에 어떠한 변화가 나타났는지를 살펴보는 것이다. 경기 소재 K대학의 학생 33명을 대상으로 사전-사후 설문을 시행하고, 사용자들의 Chat GPT 경험 이후의 인식 및 역량의 변화를 분석 및 검증하였다. 연구 결과, Chat GPT 활용 및 도입 시기에 대한 대학생들의 인식은 사용경험 이후 긍정적으로 바뀌었고, 통계적으로도 유의미하였다. 반면 학습자의 자기주도학습 역량 변화는 통계적으로 유의미하지 않았으며, 역량의 평균만 소폭 상승하였다.&#xD; 사전-사후 개방형 설문 결과, 사전에는 신뢰성과 타당성 검증의 부족 및 부정적 영향의 가능성 때문에 인공지능의 활용에 반대하는 의견이 있었고, Chat GPT의 교육적 활용에 대한 의견이 다양하게 나타났다. 그러나 사후에는 활용 및 도입에 대한 부정적 의견이 사라지고, 정보 제공과 편리성 등으로 인해 적극적 활용 및 도입을 주장하는 의견이 증가하였다. 사전에는 인공지능의 안정성이나 효과성에 관한 확인이 필요하므로 상황을 지켜보며 적용해야 한다는 의견이 지배적이었으나, 사후에는 시대적 흐름과 변화에 대응하기 위해 적극적으로 활용해야 한다는 주장이 증가하여 학습자의 인식이 긍정적으로 변화한 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 Chat GPT의 교육적 활용 가능성과 시사점을 도출하였다.

본 연구에서는 AI를 활용한 애니메이션 스토리 교육 방식의 가능성을 파악하였다. 우선 이론적 배경으로 학습동기설계 모형으로 켈러의 ARCS이론과 애니메이션 스토리 창작과 교육의 방식, 자기주도 학습과 생성형 AI에 대해 파악하였다. 그리고 생성형 AI를 활용한 애니메이션 스토리의 창작 방식을 새롭게 제안하였다. 실험은 피실험자 40명을 각 두 명씩 20개의 그룹으로 나누고 한 명씩을 무작위로 선정하여 대조군과 실험군으로 나누어 비교 실험을 진행하였다. 그리고 결과는 t-test로 검증하였다. 학습동기유발이론인 켈러의 ARCS이론을 근거로 주의력와 관련성에 대한 개념을 통해, 지도 교사의 지도 횟수를 주요 매개변수로 하였다. 실험 결과는 12개의 그룹은 AI를 활용한 유효 결과와 8개의 그룹은 무효 결과를 추출하였다. 연구 결과는 비교군인 전통 방식의 교사 지도 횟수가 높았고, AI를 활용한 실험군은 상대적으로 낮았다. 그러므로 애니메이션 스토리 창작 교육 방식에서 애니메이션 스토리, 교육 방식, AI 활용을 통합하여 교사의 개입을 감소시키는 창작 방식을 새롭게 제안하였고, 그 가능성을 확보하였다.

In this study, in order to study educational utilization methods following the recent spread of generative AI ChatGPT, collaborative learning using ChatGPT was conducted for the preservice teachers, and the evaluation of the affective domain and the technology acceptance model was conducted afterward. This study consisted of 3 to 4 pre-service teachers from April 5 to May 10, 2023, and a total of 14 pre-service teachers participated in the study. The results of the evaluation of affective domain and the evaluation of technology acceptability were derived, and the opinions on the use of ChatGPT, the impressions of ChatGPT collaborative learning, and the opinions on the educational use of ChatGPT were summarized. The results of this study are as follows. First, regarding collaborative learning using ChatGPT, preservice teachers showed high scores in all sub-factors of the affective domains, followed by attitude, motivation, interest, and belief. Second, in the technology acceptability evaluation for collaborative learning using ChatGPT, pre-service teachers showed high scores in all sub-factors, followed by usefulness, ease of use, attitude to use, preferences, and learning opportuni

최근 기술 융합 시대에 신기술과 상상이 결합하여 다양한 작품이 창작되고 있다. 본 연구의 목적은 메타버스 가상공간 및 생성형 AI를 활용한 창작 관련 지식재산권 보호의 한계와 쟁점을 검토하고 현실에 부합하는 지식재산 보호 방향을 제언하 는 것이다. 최근 7년 간 한국과 미국, 영국 매체에서 비중 있게 보도가 된 사건 40여 가지 사례를 검토하였다. 또한 최근 메타버스 가상 갤러리 전시 현장과 생성형 AI를 활용한 작품을 조사하였다. 연구 결과, 메타버스의 경우 저작권, 상표권, 디자인권, 부정경쟁행위에 관한 쟁점이 많았고, AI의 경우 AI 창작물의 저작물성, 저작권 귀속, AI학습 데이터 저작권 침해 문제 등 주로 저작권과 관련한 쟁점과 의견이 분분한 논의가 많았다. 결론적으로 다섯 가지 제언을 도출하였다. 첫째, 지식 재산권을 기반으로 윤리적인 기준으로 협력하는, 표준화된 계약 모델이 필요하다. 둘째, AI 아트 데이터 뱅크(저장소) 생성 이다. 셋째, AI 미술품 경매의 투명성이다. 넷째, 국내 아티스트들과 디자이너들 대상으로 지식재산권 관련 교육을 진행해 야 한다. 마지막으로, 커뮤니티 중심 감독이다. 결국, 예술과 생성형 인공지능 기술, 메타버스 산업이 복잡다단한 양상으로 융합된 환경 속 분쟁을 해결할 수 있는 단일 솔루션은 없다. 학계 및 연구재단, 문화재단, 비영리 및 영리, 법조계, 예술계, 산업계의 의견이 골고루 반영하여 함께 노력할 필요가 있다.

중국어 문법 연구에 있어 ‘생성형 AI 언어 모델 서비스: ChatGPT’를 어떻게 활용할 것인가? 본고는 인문학 분야, 특히 중국어 문법 연구에 있어 생성형 AI 언어 모델인 ‘GPT’를 기반으로 서비스되고 있는 ‘ChatGPT’의 활용 방안에 대해 살펴보았다.&#xD; 본고의 논의를 통해 중국어 문법 연구에 있어 ‘ChatGPT’의 활용은 해당 목표 연구의 보조재 혹은 도구로서, ‘어휘 분석, 언어학 이론, 문장 분석, 논문 목차 생성, 통/번역, 문장 생성’ 등의 영역에서 충분한 효용 가치가 있음을 확인하였고, ‘ChatGPT’의 사용에 있어 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중요성도 확인하였다.&#xD; 또한 언어학 연구 중 중국어 문법 연구에 있어 ‘ChatGPT’를 활용할 때, ‘표절, 저작권’ 등의 연구 윤리 문제가 발생할 수 있다는 점과 이를 대비하기 위한 준비사항도 함께 언급하였다.

메타버스 및 게임에서 콘텐츠의 양은 플랫폼과 게임의 수명에 결정적인 요소로 작용하기 때문에 지속적인 콘텐츠 개발과 추가가 필수적이며, 비용과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 시간과 비용을 절감하기 위해 생성형AI를 활용하고자 할 때 발생하는 환각(Hallucination) 현상을 완화하는 방안을 사례 중심으로 확인한다. 구체적 프롬프트 작성, 데이터 후처리, 미세조정으로 구분된 실험 결과 환각 현상의 완화가 가능함을 확인하였으며, 방안 도입시 고려할 사항을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 메타버스 및 게임 콘텐츠 생성에 생성형AI의 도입 가능성을 검토할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 한국어 신어 연구의 현황을 검토하고 생성형 AI를 활용한 신어 연구의 가능성을 제시하는 데에 목적이 있다. 한국어 신어 연구는 국립국어원의 신어 연구 사업에 따라서 활성화되기 시작하였다. 이에 국립국어원의 연도별 신어 연구 사업을 검토하고 이에 따른 신어 연구에 대한 추이를 살펴보았다. 나아가 국립국어원의 신어 연구 사업이신어 조사에 대한 비용을 감소시키고 신어의 정의에 대한 암묵적 합의를 이끌어 냈다는점에서 의의가 있다는 점을 밝혔다.&#xD; 국립국어원의 신어 연구 사업이 종료된 이후 다양한 양상으로 신어에 대한 연구가 진행되고 있는 상황에서 최근 빠르게 도입되고 있는 생성형 AI에 주목하였다. 본 논의에서는생성형 AI를 활용하여 신어 자료를 추출하였고 직접적으로 생성형 AI를 통해 신어를 생성하기도 하였다.&#xD; 생성형 AI를 활용한 신어 생성은 크게 순화어 생성하기와 제시된 상황에 대응하는 적절한 단어 만들기로 진행하였다. 그 결과 생성형 AI는 프롬프트 입력에 따라 다양한 양상으로 새로운 단어를 생성하는 것을 확인하였다. 이러한 논의를 바탕으로 신어 연구의 외연이 확장되고 생성형 AI를 통한 신어 연구가 더욱 활발히 진행되기를 기대한다.

챗GPT 등장 이후 생성형 AI에 대한 대중의 폭발적 관심과 함께 산업계에서도 텍스트 뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 3D 객체 생성 등에 생성형 AI를 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 생성형 AI 분야 위상은 해외 주요국에 비해 낮은 수준으로 평가받고 있어 이를 해결하기 위한 대안 모색이 필요하다. 이에 본 연구는 한국의 생성형 AI 기술력을 향상시키고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위한 방안을 모색하였다. 결과적으로, 생성형 AI의 구현 기술과 생태계적 특성을 분석해 대기업의 자본 및 인프라와 함께 스타트업과 중소기업의 특화된 기술 강점이 조화롭게 어우러지는 상호협력 모델을 1) 대기업의 고비용·대용량 파운데이션 모델 공개 및 중소기업의 특화 sLLM 개발 모델, 2) 대기업의 자사 생성형 AI 애플리케이션 공개 및 중소기업의 활용 강화 모델, 3) 기업의 파운데이션 모델을 이용한 합성데이터 생성과 중소기업의 합성데이터 검증 및 sLLM 성능 개선 모델, 4) 대기업의 생성형 AI 전문 펀드 조성 및 중소기업의 핵심 기술 개발 모델 등 4가지로 제안하였다. 또한 생성형 AI 관련 해외 주요국 및 국내 정책 동향을 살펴보고 대·중소기업 간 협력을 원활하게 이끌어내기 위해 필요한 정책들을 제언하였다.

본 논의는 글쓰기 및 토론 능력이 상대적으로 부족한 대학생들이AI프로그램의 도움을 받아 자신의 글쓰기나 토론을 준비하는 데 도움을 받을 수 있다는 전제하에 진행된 사례 수업을 소개한 것이다.본 논의에서는 설정한 연구문제에 대해 고찰하고,그결과를 다음과 같이 도출하였다.첫째,AI는 글쓰기의 전 단계에서 학습자에게 좋은길잡이가 될 수 있으며,협력적인 작업을 통해 보다 훌륭한 결과물을 만들어내 수 있다는 점을 확인했다.둘째,제한적이나마AI를 활용한 글쓰기 교육에서 강조점을 두어야 할 것은 프롬프트 능력을 개발하는 데 초점화되어야 함을 확인하였다.셋째,AI를활용한 글쓰기 교육은 학습자에게 두 가지의 제한점을 갖는다.표절의 가능성과 결과물에 섞여 있을 수 있는 부정확한 정보나 거짓 정보들에 대한 정확한 확인과 검증작업없이 사용했을 때 문제점이 그것이다.따라서 글쓰기 윤리의 차원에서 가이드라인의마련이 시급하다.또 글쓰기 교육의 차원에서 학습자에게 검증과 확인 훈련이 절실하다는 점을 일깨운다.

다양한 맛과 향을 제공하는 블렌딩 커피는 여러 종류의 원두를 섞어 조화로운 맛과 풍미를 창출하는 과정에서 커피 로스터의 능력과 경험이 중요한 역할을 하지만 대부분 수작업으로 이루어져 일관성 있는 품질을 유지하기 어렵고, 커피 로스터의 주관 및 경험을 기반으로 이루어지므로 시간과 비용 측면에서 비효율적이다. 지금까지의 커피 블렌딩과 관련된 연구는 단일 커피 원두 추천 방식이나 다양한 원두의 조합을 통한 블렌딩 방식으로 대부분 바리스타의 수년간의 경험을 기반으로 고유의 블렌딩 레시피를 기반으로 진행되었다.&#xD; 따라서 본 논문에서는 블랜딩 커피 레시피를 위한 데이터셋을 정의 및 분석하고, 생성형 AI 기술을 활용하여 고객의 니즈에 맞는 시그니처 블랜딩 커피 레시피를 개발할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방법은 SCA(Specialty Coffee Association) 기준을 기반으로 커피 블렌딩 데이터를 정의하고, 정의된 데이터를 활용하여 ChatGPT3.5 Turbo API의 Fine-tuning 과정을 거쳐 학습 모델을 구축하였다. 다양한 원두의 조합과 로스팅 프로파일을 시뮬레이션한 결과 커피 원두의 맛과 향에 대해 생성형 AI 기술을 활용하여 소비자 그룹별 선호도에 따른 시그니처 블랜딩 커피 레시피를 효과적으로 생성할 수 있음을 확인하였다.

This study investigated the effect of using AI-generated English storybooks on the learning motivation of 58 fifth-grade elementary school students in South Jeolla Province, South Korea. The participants utilized ChatGPT for story creation and Adobe Firefly for image generation, producing a six-image storybook. A survey was also conducted to investigate the students’ perceptions of using generative AI for this task. The results of the experiment showed that involving students in creating stories and illustrations using generative AI considerably increased their engagement in learning English. The use of AI-generated stories and images had a positive impact on increasing motivation to learn. Students were able to learn new vocabulary and focus on engaging stories. That is, by engaging in the creation of storybooks, the students underwent enhancements in their reading and writing skills in English. Notable benefits of AI-assisted storybook creation include increased student engagement and the provision of personalized language support, allowing learners to select and modify vocabulary and expressions according to their level of English proficiency. However, while the benefits of AI l