논문 8,399편

본 연구는 2023년 2월 교육부가 발표한‘디지털기반 교육혁신방안’을 학교 현장에 효과적으로 구현하기 위해 고려해야할 법률적 이슈를 탐색하고 이를 보완하기 위한 교육적·법률적 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 이에 본 연구는 디지털교육 혁신방안에 대한 분석을 토대로 헌법, 초·중등교육법, 지능정보화기본법 등 현행법령 상 고려해야할 점과 해당 법안의 한계점을 학습 및 평가 단계를 고려해 살펴보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 동 방안이 실질적 교육평등이라는 헌법정신을 구현하기 위해서는 인적·물적 기반 확충을 위한 재정확보 및 법률 지원이 필요한 것을 알 수 있었다. 둘째, 생성형 AI를 이용한 학습 단계에서 학생 개인정보 및 프라이버시 보호를 위한 입법 보완이 필요한 것을 알 수 있었다. 셋째, 평가 및 피드백 단계에서 특수활용 인공지능에 관한 규제가 문제될 수 있음을 알 수 있었다. 위 결과를 토대로 본 연구는 동 방안을 전면적으로 시행하기에 앞서 (가칭)인공지능교육기본법 제정이 필요함을 제언하였다.

이 연구는 생성형 인공지능을 통한 그래픽 노블의 창작과 저작권 논쟁을 <새벽의 자리아(Zarya of the Dawn)>를 중심으로 고찰함으로써 인공지능이 예술의 영역에서 제기하는 저자성(authorship) 및 창의성의 의미를 논의하기 위한 것이다. 특히 <새벽의 자리아>는 텍스트와 이미지가 어우러지는 그래픽 노블 내지만화의 형식적 특성이 생성형 인공지능과 이루는 길항 관계를 입체적으로 드러낸 사례다. 우선 작품 창작에 활용된 이미지 생성 인공지능 ‘미드저니(Midjourney)’에 대해 검토한 후, 작품의 창작 과정을 프롬프트(prompt) 에 초점을 맞춰 논의했다. 뒤이어, <새벽의 자리아>의 저작권과 관련하여 미국 저작권청과 작가 사이에 오간 공식 서한을 중심으로 저작권의 범위에 대한 논쟁을 작품의 텍스트, 이미지와 텍스트의 선택과 편집, 칸 각각의 이미지라는 세 범주로 나누어 고찰했다.&#xD; 저작권청은 작품의 텍스트, 그리고 이미지와 텍스트의 선택과 편집에서는 작품의 독창성과 저자성에 기반하여저작권을 승인했다. 특히 저작권청이 만화적 연출의 핵심인 이미지와 텍스트의 선택과 편집을 작가의 창의적 선택의 결과로 인정했다는 사실은 스토리 및 개별적 이미지와 변별되는 만화 고유의 예술 형식을 법적 보호의 대상으로 삼았다는 점에서 주목할 만하다. 한편, 미드저니를 통해 생성된 각 칸의 이미지는 생성 과정에서 작가의통제력이 제한되고 생성 결과를 예측할 수 없으므로 창작자의 주체적 자율성을 인정할 수 없다는 점에서 저작권이 취소되었다. 이러한 결과는 인공지능이 입력과 출력의 상관관계를 파악하기 어려운 블랙박스 시스템이라는사실에 기인한다. 그러나 인간 예술가의 창작 과정 또한 다분히 예측 가능성과 통제 범위가 제한된다는 반문 역시 가능하다. 이러한 질문은 생성형 인공지능의 종류와 예술의 장르에 관계없이 유효하며, <새벽의 자리아>의저작권 논쟁이 작품성을 떠나 예술계에 남긴 공헌이다.

생성형 인공지능의 발전은 메타버스 콘텐츠 창작자의 역할과 협업 형태의 변화에 대한 재검토를 요구하고 있다. 본 연구는 메타버스 융복합 공간에서 창작자와 생성형 인공지능의 협업 모델을 제시하고자 한다. 첫째, 생성형 인공지능을 이용한 메타버스 콘텐츠의 창작 방법과 주요 요소를 살펴본다. 둘째, 메타버스 융복합 공간에서 생성형 인공지능의 잠재적 가능성과 데이터 분류, 저장, 관리 및 유통 과정을 탐구한다. 셋째, 전문가 심층 인터뷰를 바탕으로 협업 모델을 위한 창작자의 새로운 도전과제와 가이드라인을 제시한다. 이와 관련하여 본 연구는 메타버스 콘텐츠 창작자의 잠재적 가능성과 새로운 기회를 제시하는데 그 의미가 있다.

이 연구는 기술 수용 모델의 관점에서 챗지피티의 기술 어포던스 요인이 이용자의 인지된 유용성, 인지된 용이성과 이용 의도에 미치는 영향력을 탐색했다. 챗지피티(ChatGPT)의 어포던스 요인을 ‘개인 맞춤형 도움 제공’, ‘인간처럼 대화하기’, 그리고 ‘맥락 인지’로 유형화한 후, 챗지피티 이용 경험이 1회 이상인 성인 남녀 300명을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시했다. 연구 결과, 챗지피티의 세 어포던스 요인 모두 인지된 유용성과 용이성에 유의미한 효과를 나타냈다. 일반 챗봇보다 더 고도화된 자연어 처리가 가능한 생성형 인공지능 챗봇의 경우, 이용자의 요구 사항을 맞춤형으로 처리하는 능력, 사람처럼 자연스럽게 상호작용하는 능력, 그리고 상황의 구체적 맥락을 파악하는 능력 모두가 유용성과 용이성 지각을 높이는 데에 긍정적으로 작용할 수 있음을 확인했다. 챗지피티의 인지된 유용성과 용이성 모두 이용 의도를 증진하는 효과를 나타낸 가운데, 이용 의도에 대한 어포던스 요인의 간접 효과는 용이성 지각을 매개로 더 광범위하게 나타났다. 생성형 인공지능 챗봇의 수용 요인을 분석한 초기 시도로서 이 연구의 의의와 한계가 논의됐다.

목적: 이 연구는 ChatGPT가 생성한 읽기 질문에 대한 교사들의 인식을 분석하는 데 목적이 있다. 방법: ChatGPT와 인간 교사가 생성한 질문을 비교․분석하고, 생성형 AI의 교육적 활용 가능성에 대한 FGI를 수행하였다. 결과: 그 결과, 인간 교사는 텍스트의 경계를 넘어서는 질문을 제시하는 경우가 많았으나, 개인이 상정하고 있는 질문의 상이 다르고, 질문의 유형에 따른 편향성이 나타났다. 반면 ChatGPT의 경우, 학습자 삶의 맥락과 연계된 질문은 거의 나타나지 않았지만 그 외 유형의 질문이 고르게 제시되었다. 한편, 교사들은 ChatGPT 정체 인식 전후에 따라 질문에 대한 평가를 달리하기도 하였다. 결론: 향후 교실에서 핵심 질문 생성자로서 교사의 본질적인 역할에 대한 탐색과 함께 생성형 AI 기술의 활용을 위한 다양한 후속 연구가 요청된다.

이 연구는 인공지능 관련 저작권에 대한 법적 논의를 비판적으로 검토하여 생성형 인공지능의 예술적 활용에 나타난 저작자성(authorship)과 창의성(creativity)의 의미를 고찰하기 위한 것이다. 우선 인간과 도구의 관계를 제시한‘창작-생성 스펙트럼(Creation-Generation Spectrum)’을 통해 인공지능 창작물의 범위와 저작권 성립에 대한 논의에서 창작과 생성에 대한 연속적 관점이 필요함을 확인했다. 현행 저작권법에서 생성형 인공지능은 ‘인간 창작자’가 아니므로 저작자성을 인정받지 못하지만, 창작물에서 인공지능을 공저자로 공표하는 사례는 윤리적 차원에서 저작인격권을 인정한 것으로 볼 수 있다. 또한 생성형 인공지능의 산출물이 인간의 산출물과 구분되지 않는다면 튜링테스트를 통과한 것에준하는 것으로 볼 수 있으며, 저작권의 보호대상이 최종 결과물의 창작성인 이상저작권 성립에 인간 창작자가 반드시 전제되어야 하는지 재검토가 필요하다.&#xD; 미국 저작권법에서 독창성(originality)이 작품에 대한 저작자의 기여인 반면창의성은 작품 그 자체의 성격이라는 점에서, 생성형 인공지능 창작물의 창의성을 저작자성과 분리시켜 논의할 가능성이 열린다. 또한 독창성과 창의성은 저작권의 성립에 있어 서로 반비례 관계에 있으므로, 창작-생성 스펙트럼에서 인공지능의 자율성이 강해지며 인간의 독자적 개입이 줄어들수록 결과물에 나타난창의성의 기준을 더 엄격히 판단해야 할 필요성을 시사한다. 이처럼 생성형 인공지능의 등장은 인간의 저작물을 전제로 한 저작권법 체계와 인공지능의 예술적 자율성 및 창의성에 대한 근본적 질문을 제기하며, 저작권법의 입법 목적인 문화 및 문화산업의 발전을 위한 문화기술적 리트머스 시험지로 기능하고 있다.

이 연구는 국민의 형사 고소 절차에 대한 비용 절감과 편의성 증진, 그리고 경찰의 업무 부담 완화를 목표로 고소장 작성의 효율성과 접근성을 개선하는 새로운 시스템을 제시한다. 현재 고소인은 고소장 작성을 위해 법률 전문가에게 상당한 비용을 지불하고, 복잡하고 중복된 절차를 겪어야 한다. 이러한 절차는 경찰의 고소 접수 과정에도 불필요한 반복 업무를 초래하며, 경찰의 업무 부담을 증가시킨다.&#xD; 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 GPT 기반의 고소장 자동 작성 시스템을 구현하였다. 시스템 구현에 앞서 법령과 판례에 대한 검토를 통해 이 시스템이 법적 문제에 어긋나지 않음을 확인하였다. 더 나아가, 새로운 시스템을 경찰의 현 고소 접수 시스템에 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 구체적 방안을 제시하였다.&#xD; 본 연구의 결과는 고소인의 비용 부담 감소와 편의성 향상, 그리고 경찰의 업무 부담 완화에 따른 수사 효율성을 제고하는 데 이바지할 것으로 예상된다. 경찰 업무에 인공지능 기술인 GPT를 처음으로 적용하고자 하는 시도로서 본 연구는 중요한 의미가 있다.

생성형 인공지능 기술이 등장함으로써 인간의 고유한 영역으로 여겨지던 ‘예술’, ‘창작’이라는 분야가 새로운 국면을 맞이하고있다. 본 연구는 관람자의 의도가 내재된 음성 정보를 입력받고 생성형 인공지능 기술을 활용하여 실시간으로 영상을 구현하는 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발한 실시간 사운드 시각화 시스템은 3단계의 프로세스로 이루어진다. 첫 번째 단계에서입력받은 관람자의 말이나 가사 ‘Sound to Text’ AI를 이용하여 텍스트로 변환하고, 두 번째 단계에서는 생성된 텍스트를 ‘Text toText’ AI를 통해 이미지 생산을 위한 프롬프트로 확장하고 재생산한다. 마지막으로 ‘Text to Image’ AI를 이용하여 이미지를 자동생성한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 전시장에서 시연한 결과, 인공지능 기술을 이용한 창작이 가능하고 이를 통한 창작자와관람자 간의 상호 작용이 실현됨을 알 수 있었다. 본 연구는 생성형 AI를 활용하여 창작자와 관람자의 창작 의도를 연결하고 이를실시간으로 시각화하는 과정을 통하여 기술이 창작의 영역에서 어떻게 활용될 수 있는지 탐구하고, 창작의 본질에 대한 새로운 관점을 제공한다는 의의가 있다.

최근 몇 년 동안 언어 모델 기반의 생성형 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 특히, 요약, 코드 작성과 같은 다양한 분야에서 활용 가능성이 증가하고 있어 큰 관심을 받고 있다. 이러한 관심의 반영으로, 생성형 인공지능 관련 특허 출원이 급격히 증가하는 추세를 보인다. 이러한 동향을 파악하고 이에 따른 전략을 수립하기 위해 미래 예측이 핵심적이다. 예측을 통해 해당 기술 분야의 미래 동향을 정확히 파악하여 더 효과적인 전략을 수립할 수 있다. 본 논문에서는 언어 모델 기반 생성형 인공지능 발전 방향을 확인하기 위해 현재까지 출원된 특허들을 분석하였다. 특히, 각 국가에서의 연구 및 발명 활동을 깊게 살펴보았으며, 연도별 및 세부 기술별 출원 동향을 중점적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 핵심 특허들이 포함하고 있는 세부 기술을 이해하고, 향후 생성형 인공지능의 기술 개발 트렌드를 예측해 보고자 하였다.

본 논문에서는 생성형 인공지능 관련 특허에서, 기술의 핵심 구성 요소에 기반하여 수립된 정성적 평가 지표를 활용해 특허 발굴 방법과 전략을 제시한다. 현재 특허 품질에 대한 평가는 정량적 지표에 의존하고 있으나, 기존의 정량적 지표는 생성형 인공지능 기술의 특성을 대표할 수 없어 정확한 평가가 어렵다. 이에 실제 특허의 강약을 알 수 있는 특허 청구범위를 기준으로 하여, 기술적 특성을 고려한 정성적 지표가 추가로 필요하다. 본 논문에서는 생성형 인공지능의 기술적 특성을 고려하여 새로운 평가 지표를 제안한다. 제안한 평가 지표를 활용하여 핵심 특허를 선정하였으며, 선정된 핵심 특허에 대하여 기존의 정량적 평가 방법을 통해 제안한 지표가 적합한지 확인하였다.

본 연구는 생성형 인공지능이 널리 활용되고 있는 고도 디지털 시대의 창의성교육 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 전통적으로 인간의 고유한 역량이라 여겨졌던 창의성에 대해 생성형 인공지능의 출현이 어떤 의미를 갖는지 논의한 다음, 생성형 인공지능이 인간의 창의성 증진에 기여할 수 있는 방법을 살펴보았다. 아울러, 생성형 인공지능이 교육 부문에 활용되었을 때 기대되는 유익과 적용할 수 있는 범위, 유의해야 할 사항들을 논의하였다. 마지막으로, 학교 교육에서 학습자와 생성형 인공지능이 상호보완적 관계 속에서 창의성 증진을 도모할 수 있는 방안을 탐색하였다. 본 연구 결과로서 창의성교육을 위한 교수-학습의 구조 안에서 생성형 인공지능과 학습자 간의 역할 분담과 상호작용을 통해 학습자의 창의성을 증강하는 방안을 제시하였다.

인공지능 기술의 급속한 발전은 우리 생활의 다양한 영역에 깊은 영향을 미치고있다. 특히, 미술교육 분야에서의 혁신적인 변화는 주목할 만하다. 이러한 맥락에서출발하여, 본 연구는 서울 소재 예술대학교의 미술 전공 재학생 15명을 대상으로 수업설계 과정에서 ChatGPT의 활용 가능성을 탐구하였다. 이를 위해 성찰일지, 인터뷰 내용, 수업 자료 및 연구자의 참여관찰 일지를 종합적으로 활용하여 ChatGPT 적용 방식과 특성을 면밀하게 분석하였다.&#xD; 연구 결과, 학습자들은 미술 수업설계에서 ChatGPT를 전반적인 구조 설정, 아이디어 발전, 내용의 세부화, 조언 제공, 문장 구조 및 검증의 역할로 활용하였다. 이과정에서 사용된 명령어는 아이디어 비교, 데이터 수집, 추가적인 질문, 아이디어 통합에 중점을 두었다. 또한, 학습자들은 ChatGPT를 제3의 교사로 인식하면서도 동시에 기술적 한계에 대해서도 명확하게 이해하고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 미술교육 분야에서 ChatGPT의 적용 방안과 교수법 개발에 새로운 방향을 제시하고, 인공지능 기술의 교육적 활용에 대한 논의를 확장하는 데 기여할 수 있기를 기대한다.

21세기에 들어 과학기술의 발전으로 생성형 인공지능이라는 놀라운 체계를 만들어 상용화에 성공했다. 이는 기존의 언어와 이에 연관된 데이터를 저장해서 놀랍도록 빠른 연산능력과 진보한 알고리즘을 통해 언어적 연관성을 결합하고 이를 통해 제기된 질문들의 답을 스스로 찾아가는 체계이다. 생성형 인공지능의 등장에 많은 분야에서 응용되고 있으며 기독교 내에서도 이를 활용하려는 움직임이 일어나고 있다. 본 연구는 생성형 인공지능을 기독교 예배에서 어떻게 활용할 수 있는가를 고찰하려는 목적으로 수행됐다.&#xD; 필자는 본 연구를 진행하면서 다음과 같은 결론을 도출했다. 기독교 예배에서 Chat-GPT와 같은 생성형 인공지능을 사용하는 것은 제한적인 영역에서 가능하다. 왜냐하면 기독교 예배가 가진 특성인 하나님의 계시와 인간의 응답의 사건이며 이를 통해 기독교인의 정체성이 형성되는 것을 고려해본다면 축적된 데이터에 의해 결과를 도출하는 생성형 인공지능은 기독교 예배를 스스로 생성하거나 구성할 수는 없다.&#xD; 본 연구는 다음과 같은 내용으로 진행되었다. 1장은 서론으로 연구의 대략적 소개와 선행연구를 기술했다. 2장에서는 생성형 인공지능 시대의 도래와 함께 이를 기독교에서는 어떻게 평가하는지에 대한 고찰을 하였다. 3장에서는 생성형 인공지능을 예배에 도입하기 위해 예배의 기본적인 의미와 예배신학을 접목시켜보면서 그 가능성을 타진하였다. 4장에서는 실제 생성형 인공지능 시스템을 기독교 예배에 활용하는 적용의 문제를 다루면서 이를 활용함으로 얻는 새로운 가능성, 그리고 생성형 인공지능과 예배를 기획하는 목회자와의 관계 대해 논의하였다. 5장은 본 연구의 결론으로 논의를 요약하고 필자의 결론을 정리하였다.

본 연구는 생성형 인공지능의 교육적 활용에 대한 국내 연구 동향을 탐색하고 컴퓨터 교육에의 시사점을 살펴보았다. KCI 등재지의 관련 논문 68편을 체계적인 문헌 분석, LDA 알고리즘 기반 토픽 모델링, 의미 네트워크 분석을 활용하여 분석하였다. 연구 결과 2023년 ChatGPT의 등장 후 생성형 인공지능에 대한 연구가 크게 활성화 되었으며, 언어 관련 주제의 교육 연구가 주를 이루는 것으로 보인다. 생성형 인공지능과 관련한 다수의 연구가 ChatGPT에 대한 연구이며, 일부 이미지 생성 모델을 이용하여 이루어진 연구도 있다. 현재 연구 방식은 주로 생성형 인공지능의 실험적 활용을 통한 교육적 가치 탐색에 중점을 둔 것으로 보인다. 연구 결과를 바탕으로 생성형 인공지능의 교육적 활용에 대해 생성형 인공지능에 대한 연구 대상의 다양화, 여러 연령대 학습자에 대한 적극적인 연구, 복합적이고 종합적인 연구의 필요성 등의 시사점을 제안하였다.

연구배경 생성형 인공지능 분야는 인공신경망을 활용하여 명령어를 통해 사용자의 의도를 스스로 이해하고주어진 데이터를 학습하여 이미지나 텍스트 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로 디자인 키워드만으로도 자율적으로 창작할 수 있는 점에서 디자인 분야에서 큰 역할을 수행할 것으로 전망된다. 연구자는 이러한 생성형인공지능의 특성에 주목하여 그래픽 디자인 분야에서의 인공지능이 포스터 디자인에 어떻게 활용될 수 있는지를 제안하고자 한다.&#xD; 연구방법 문헌연구방법과 사례연구방법으로 진행하였다. 먼저 이론적 배경을 조명하기 위해 문헌 조사를 통해 생성형 인공지능의 특징과 그래픽 디자인에 응용 가능한 인공지능 도구를 조사하였다. 그 후 인공지능 워크숍수업을 통해 도출된 포스터 디자인의 양상을 분석하고, 생성형 인공지능이 포스터 디자인 제작에 어떤 가능성과한계를 지니는지 검토한 뒤 인공지능을 활용한 포스터 제작 방법을 탐구하였다.&#xD; 연구결과 이를 통해 연구자는 생성형 인공지능이 포스터 디자인에서 디자인 작업을 보조하는 유용한 협업 도구로 작용할 수 있는 가능성을 밝혀냈다. 그리고 생성형 인공지능의 한계를 보완하기 위해 인간 디자이너로서의역할 역시 필요하다는 결론에 도달하였다.&#xD; 결론 본 연구에서는 포스터 디자인 분야에서 생성형 인공지능이 툴이 활용될 수 있는 방향성을 다음과 같이 제시한다.&#xD; 첫째로, 디자이너에게는 인공지능의 감독자로서 알고리즘을 설정하고 디자인의 목적에 부합하게 결과물을 편집하고 배열하는 큐레이션 능력이 필요하다. 둘째로, 명확한 프롬프트를 통해 디자이너가 추구하는 결과물을 정확히 얻는 것이 중요하며, 다른 포스터와 구별되는 독특한 키워드로 차별화되는 독창적인 포스터를 만들어내야 한다. 마지막으로, 디자이너는 아이디어 스케치와 프롬프트를 적절히 혼합하여 자신의 의도를 구체적으로 전달할필요성이 있다.

본 연구는 고등학생을 대상으로 생성형 인공지능 기술의 비판적 인식 및 창의적 활용에 기반한 미술수업을 실행하고 그 교육적 효과를 분석하여, 인공지능 시대의 미술교육 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 B 고등학교 2학년 학생을 대상으로 진행한 생성형 인공지능 활용 미술수업 사례를 질적으로 분석한 후 다음과 같은 교육적 효과를 도출하였다. 첫째, 학습자 스스로가 생성형 인공지능 기술을 비판적으로 검토하며 기술에 내재된 메커니즘을 밝혀내는 과정에서 인공지능 리터러시가 함양되었다. 둘째, 학습자가 인공지능 기술이 지닌 잠재력을 창의적으로 활용하며 작품의 주제를 효과적으로 표현하였다. 셋째, 인간 행위자와 인공지능 행위자가 새롭게 관계를 맺는 과정에서 창의성이 도약할 수 있는 계기를 마련하였다. 넷째, 동시대 예술에 대한 학습자의 인식과 창작의 지평이 확장되었다. 본 연구는 생성형 인공지능 기술을 다양한 층위에서 비판적으로 성찰하는 동시에 이를 창의적으로 활용하는 역량을 길러줄 구체적인 미술수업 방안을 제안하였다는 점에 그 의의가 있다.

2023년 전후로 ChatGPT, StableDiffusion, Midjourney, Bard, Firefly 등 다양한 생성형 인공지능시스템이 발표되고 있으며, 프로그램의 제작, 교육, 연구, 작문, 예술, 마케팅 등 다양한 분야에서 폭넓게 사용이 되고 있다. 특히 교육 분야에서도 ChatGPT 의 사용법을 시작으로 다양한 활용 교육을 실시하고 있다. 본 연구는 대학생들의 ChatGPT에 대한 인식의 분석을 통해, 현재 ChatGPT의 활용과 향후 발전 방향 등을 알아보았다. 2023년 9월에 공학계열, 인문사회계열, 자연과학계열, 예체능계열 4개 계열 169명의 대학생을 대상으로 20개의 설문을 하였으며, 통계 분석을 통해 ChatGPT에 대한 대학생들의 인식을 알아보았다. 그 결과 75.4%가 ChatGPT에 대해 알고 있었으며, 이중 53.8%는 직접 사용을 해 본 것으로 나타났다. ChatGPT의 사용목적은 교육(리포트)과 학습이 37.1%, 호기심 35.1%, 특정 정보 얻기 25.8% 순으로 나타났다. ChatGPT의 사용 만족도는 65.7%가 ‘만족이상’으로 답하였다. ChatGPT의 단점으로는 잘못된 정보제공 31%, 학습능력 저하 26.2%, 범죄악용 21.4% 순으로 나타났으며, 장점으로는 신속한 정보제공이 73.3%로 나타났다. 계열별 통계 귀무가설 검증에서 H2, H3, H4, H5, H10 설문 항목에서 차이가 있었다. 향후 ChatGPT의 효과적인 교육적용 방법, 다양한 생성형 인공지능에 대한 비교 분석 등에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 본다.

본 논문은 Chat-GPT로 대표되는 생성형 인공지능을 활용한 군사학 연구방법론에 대한 고찰 필요성을 제시한 연구이다. 생성형 AI는 데이터 처리용량의 향상과 신속 정확한 분석능력 등 군사학 연구방법론에 활용할 수 있는 다양한 기능을 가지고 있다. 이를 바탕으로 본 연구는 인간의 창의성을 바탕으로 연구주제를 도출하고, AI를 활용하여 연구주장을 뒷받침할 수 있는 다양한 방법론을 적용하는 형태의 군사학 연구방법론 발전에 대한 논의가 이루어져야 한다고 주장한다.&#xD; 군사학은 사회과학의 한 분야로 분류되어 있지만 군사와 관련된 광범위한 문제를 해결하기 위해 다양한 방법론의 적용이 필요하다. 이러한 관점에서 AI 기반의 연구방법론은 기존 연구방법의 제한을 극복할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 다른 학문 분야에서도 이미 AI를 활용한 다양한 연구사례가 제시되고 있다.&#xD; 본 논문에서는 이러한 생성형 AI의 장점을 활용하여 군사학 연구방법론의 세 가지 발전방향을 제시한다. 첫째는 기존의 정성적·정량적 연구방법을 적용함에 있어 효율성을 증대하는 것이다. 둘째는 시뮬레이션·행태주의·반사실적 분석·페르소나 활용 등 기존 연구방법론으로 수행이 제한되었던 한계를 극복하는 것이다. 셋째는 거시적 차원의 경향성 도출과 다른 학문과의 연계를 활용한 새로운 연구기법을 개발하는 것이다.

한국에서 AI 기술의 발전은 이세돌이 바둑에서 알파고에게 패배하면서 관심이증폭되었다. 2022년 Chat-GPT의 등장으로 인해 자연어, 즉 인간의 언어로 물어보고 그것을 답하는 형식의 AI가 등장했다. 이것은 AI가 일정하게 멀티모달이 가능한 것을 의미한다. 또한 텍스트기반의 프롬프트를 작성하면, 그것을 통해 이미지를 생성하는 이미지 생성형 AI의 등장은 창의적 영역이라 생각했던, 사진, 이미지, 디자인, 웹툰과 같은 이미지 예술 분야에 큰 충격을 일으키고 있다. 4차 산업혁명과 함께, 디지털화, 자동화, 인터넷 기술의 융합과 발전은 인공지능 분야, 로봇 기술, 사물인터넷, 블록체인, 가상현실, 3D프린팅 등을 핵심 기반으로 하고 있다. 그중 AI 분야는 그 성장 속도와 관심이 매우 높다. 초기에 혼란의 과정이 있겠지만, 이미지 생성형 AI는 사진, 미술, 디자인과 공존하게 될 것이다. 이러한 과정에서 기존에 이미지 분야 중 일정 부분은 AI에 대체되게 될 것으로 예상된다. 또한 사진+AI이미지, 디자인+AI디자인 등 기존 이미지와 AI의 결합으로 변모할 것이다. 그리고 새로운 사진, 새로운 미술, 새로운 디자인을 만들며 새로운 변화를 이끌게 될것이다. 다만 이러한 변화의 속도가 매우 빨라 현재 미래를 예측하는 것은 쉽지않다. 다만, 효율성, 융합이라는 키워드는 이 시장과 함께 할 것이다.&#xD; 본 연구는 이미지 생성형 AI에 따른 실사 이미지 세계에서의 변화에 대해 5가지 논의 점을 논의해 보았다.&#xD; 이러한 논의의 지점들은 천천히 우리 인식의 변화를 이끌어 가게 될 것이다. AI 의 등장으로 인해 이미지 세계는 새로운 변화의 앞에 있다. 이에 관한 다양한 관심과 논의는 지속해서 이루어질 것이다. 본 연구는 이러한 변화하는 이미지 시장에대한 일정한 기초적 논의로 그 의미가 있다 하겠다.

본 논문은 AI(Artificial Intelligence) 기반의 학습 도구인 'AI 어시스턴트 북(Assistant book)'을 제안한다. 이 시스템은 AI를 통해 책의 내용을 학습자에게 문제로 제시하며, 그 풀이를 제공하는 기능을 제공해야 한다. 이를 위해 GPT(Generative Pretrained Transformer) 3.5 기반의 인공지능 시스템을 사용하여 책의 내용을 바탕으로 문제를 생성하고, 답변에 따른 평가를 제공하는 기능을 개발한다. 문제를 생성할 때 책의 내용과 문제가 정확하게 생성하는지 중복성, 다양성, 정답생성방식에 대해 실험하였다. 시스템은 문제와 정답, 그리고 풀이 방법을 책의 맥락에 맞게 연결하여 제시함으로써, 문제, 정답, 풀이 설명이 올바르게 연관되어 배정되고 평가하는 것을 확인하였다.

머신러닝 이후 급속히 발달한 인공지능은 다량의데이터와 최신 기술이 적용되어 생성형 인공지능으로진화하였다. 다양한 생성형 인공지능 플랫폼 개방으로이를 활용한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 최신기술이 탑재된 인공지능을 활용하여 패션 디자인분야에 적용 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이론적배경은 인공지능 학습과 적용된 인공지능 기술에 중점을 두었다. 인공지능이 어떻게 학습되고 어떠한 기술이 적용되어 이미지 생성형 인공지능으로 발전하였는지를 분석 하였다. 본 연구는 국내외 선행연구와 연구소의 기술자료 등 문헌중심의 질적 연구방법을 택하였다. 실증 연구로 최신 기술인 멀티모달 기술이 적용된 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’를 디자인 도구로 활용하였다. 다양한 제시어를 입력하여 패션디자인에 필요한결과물을 생성하여 그 활용성을 논하였다연구범위는 인공지능을 패션디자인에 적용하기 위한 주요 요소인 패션 데이터의 가공과 패션데이터세트를 기반으로 하였다. 인공지능기술은 패션이미지 생성을 위한 딥러닝 모델연구와 그 실행을 위한 최신인공지능 기술로 범위를 제한하였다.&#xD; 연구 결과는 다음과 같다.&#xD; 첫째, 추구하는 목적에 의해 수집되고 가공된 패션데이터는 패션데이터세트로 구성되어 패션 인공지능학습을 위한 모델로 개발되었다.&#xD; 둘째, 패션 데이터세트는 이미지 생성 모델을 활용하여 패션이미지를 생성하는 인공지능에 활용되었다.&#xD; 셋째, 시각적 이미지가 중요시 되는 패션 디자인에는 이미지 생성형 인공지능을 보조디자인 도구로 활용이 가능하다.&#xD; 넷째, 가장 최신기술인 멀티모달이 적용된 인공지능인 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’는 패션 드로잉, 테마 디자인, 무드보드, 도식화, 패션모델 등의 이미지 생성에활용될 수 있다.&#xD; 패션디자인 분야에 적용된 인공지능은 기존의 동향조사에서 벗어나 창의적 활동이 가능하다. 또한 패션디자인 과정에 시간을 절약해 주는 효과가 있다. 이러한 인공지능의 적용은 그 기술의 진화와 함께 무한할것이다.

설계 과정에서 투시도를 포함한 시각화 자료는 이해관계자 간의 효과적인 의사소통을 지원하는 매개체로써 설계 과정 전반에 걸쳐 반복적으로 필요 하지만, 제작과정에 많은 시간과 자원을 필요로 한다. 이에 본 논문은 시각 화 과정을 간소화하기 위해 생성형 인공지능을 활용한 초기 설계 단계의 건축시각화방법과이를위한추가학습모델구축방안을제안한다.먼저 건축가 스타일을 반영한 단독 주택 외관 이미지를 10,000 여장 생성하여 기존 생성형 인공지능 모델의 성능을 평가하였다. 평가 내용을 바탕으로 인 식률이 낮은 건축가를 학습대상으로 선정하여 해당 스타일에 대한 데이터 셋을 구축하고 추가학습을 진행하였다. 이후 세 가지 시나리오를 통해 추가 학습 모델의 활용법을 시연하였다. 연구 결과, 추가학습을 통해 기존 모델 의성능을효과적으로개선할수있음을확인하였다.또한본연구에서제 안하는 방법론을 통해 사용자는 개인의 요구사항을 학습시킨 맞춤형 모델 을 구축할 수 있으며, 프롬프트 또는 간단한 시드 이미지를 바탕으로 구체 적인 건축 시각화 이미지를 수 초 내에 생성할 수 있다. 따라서, 본 연구는 생성형인공지능기반초기설계대안시각화기술연구에기초자료로활 용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 생성형 인공지능을 활용한 초등 진로교육 프로그램 개발을 위하여 기초적인 요구분석 및 프로그램 개발 방향을 설정하는데 있었다. 이를 위하여 진로교육 관련 석사학위를 갖고 있는 초등교사 13인의 전문가 패널을 통하여 생성형 인공지능을 활용한 초등 진로교육 프로그램 개발을 위한 요구분석을 실시하였으며, 이를 통해 생성형 인공지능을 활용한 초등 진로교육 프로그램 개발 방향을 설정하였다.&#xD; 연구 결과, 초등학교 진로교육에서 생성형 인공지능을 활용하는 것에 대하여 대부분 필요하다고 인식하고 있었으며, 세부 목표 각각에 대해서도 활용 가능성이 매우 높은 것으로 인식하고 있었다. 생성형 인공지능을 활용한 초등 진로교육 주제 예시안에 대한 타당성도 대부분 높게 나타났다.&#xD; 이를 토대로 생성형 인공지능을 활용한 초등 진로교육의 방향을 설정하였으며, 총 8차시의 생성형 인공지능 활용 초등 진로교육 프로그램을 제안하였고, 이를 위한 교수학습지도안 예시와 워크시트를 제안하였다.

Numerous companies have embraced space marketing strategies as a means to cultivate a unique brand identity and image. The design of interior spaces has emerged as a pivotal role in conveying the brand image by crafting a distinct spatial identity. Traditionally, designers conceptualize spatial identity and subsequently iterate through the process of generating and visualizing a multitude of design alternatives to ultimately arrive at the optimal spatial design. The advent of Generative AI has exhibited exceptional capabilities in the realm of image creation and is poised to significantly enhance the efficiency of creative design work. This paper introduces an innovative approach to visualizing interior space design that captures the elements of spatial identity through the utilization of image generation AI technology. In pursuit of this objective, we have developed a spatial identity visualization model with a range of materials, shapes/patterns, and colors, utilizing real-world interior design cases as training data source.&#xD; Furthermore, we present diverse application methodologies for leveraging this trained model, offering practical insights through empirical cases across

This paper aims to generate and construct visual information in the field of interior design through the utilization of intelligent technologies. Specifically, it focuses on providing visual information images of bathroom spaces tailored to the user's physical characteristics, considering that safety incidents frequently occur in residential bathrooms.&#xD; Generative models within the continuously advancing field of artificial intelligence have increasingly found applications in the realm of design. When conducting tests for generating bathroom images using generative artificial intelligence capable of rapidly providing diverse alternatives for interior space images, it was observed that the specific physical characteristics of the user, as input, were not adequately reflected in the generated images.&#xD; Additionally, errors were identified in the forms of safety equipment within the generated bathroom images.&#xD; Therefore, in this paper, we constructed a dataset that included self-generated bathroom space images reflecting physical characteristics, along with accompanying text files that described each image. Subsequently, we conducted additional training using this datase

생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)이란 사용자의 요구에 따라 결과를 생성해 내는 인공지능을 의미한다. 데이터의 원본을 통한 학습을 통해 이미지, 문자, 코딩 등 다양한 창작물들을 생산해 내는 능력을 가지고 있다. 생성형 인공지능은 사용자가 키워드나 기타 데이터로 명령을 내리면 비교적 간단한 지시로도 괜찮은 결과물을 생성한다. 이에 따라 수많은 인공지능 창작물이 인터넷에 등장하고 있고, 2022년에는 미국 콜로라도 주립 박람회 미술대회에서 인공지능으로 제작한 작품인 스페이스 오페라 극장이 우승을 차지하기도 하였다. 이러한 생성형 인공지능의 생산물에 대하여 우리나라는 저작권을 인정하고 있지 않으며, 판례를 통해서도 저작물의 창작자는 자연인으로 한정하고 있다. 중국 또한 우리나라와 같이 중국 저작권법 제2조를 통하여 자연인과 법인의 창작물에만 저작권을 인정하고 있다. 하지만 판례를 통해 생성형 인공지능 사용자가 창작물 생성에 충분한 기여를 하였다면 인공지능의 창작물의 저작권법상 보호의 대상이 되는 저작물의 지위를 가질 수 있도록 하고 있다. 현재 생성형 인공지능을 통한 창작물은 지속적으로 늘어나고 있으며, 이러한 창작물의 저작권 문제도 계속하여 논의되고 있다. 하지만 우리나라는 인공지능 창작물의 저작권을 인정하고 있지 않기 때문에 이에 관한 법적 논의가 필요한 상황으로 여겨진다. 이에 따라 본고는 우리나라와 같이 저작권법에서 인공지능 창작물의 저작권을 인정하지 않고 있지만 사법해석을 통해서 인공지능 창작물의 저작권을 제한적으로 인정하고 있는 중국의 저작권법과 판례를 분석하고, 비교법적 방법을 통하여 시사점을 도출하였다. 우리나라는 아직까지 인공지능 창작물을 저작권법상 보호의 대상이 되는 저작물로 인정하고 있지 않지만, 인공지능 사용자가 결과물에 대하여 수정 및 가공을 하였을 때에 2차적 저작물의 개념으로 저작권을 인정할 수 있는 여지를 가지고 있고, 중국의 사례처럼 인간이 개입된 부분부터 저작물을 인정하여 시대의 흐름에 따라 그 범위를 넓히거나 좁혀야 한다고 여겨진다.

이 연구는 독일어 작문 교육에서 생성형 인공지능을 활용한 피드백의 가능성을 실제 학습자 작문을대상으로 분석하여 그 효과를 검증하는 것을 목적으로 한다.&#xD; 생성형 인공지능은 자동화된 작문 피드백을 통해 학습자에게 개인화되고 일관적인 피드백 결과를 제공하며, 피드백에 대한 교수자의 부담을 완화해 준다는 점에서 많은 가능성과 잠재력이 있다.&#xD; 최근 외국어 작문 교육 분야의 인공지능 사용이 증가하고 있는 상황에서, 이 연구는 대학에서 독일어를전공하는 학습자 작문을 분석 대상으로 삼아 생성형 인공지능인 ChatGPT, Google Bard, DeepL Write, PEER의 작문 피드백 가능성에 대해 살펴본다.&#xD; ChatGPT는 구체적인 질문에 기반한 맞춤형 피드백을 제공하며, Google Bard는 문법 및 철자 오류뿐만아니라 텍스트의 내용을 개선하는 강점을 가지고 있다. DeepL Write는 사용자 친화적 인터페이스를통해 신속한 문법 및 철자 오류 수정을 지원하며, PEER는 글의 구조와 내용 중심 피드백을 통해 주체적인글쓰기 연습을 가능하게 한다.&#xD; 이 연구는 생성형 인공지능의 작문 피드백에 대한 활용 가능성을 소개하는 기초 연구로, 앞으로 생성형인공지능의 한계를 극복하고 작문 자기 피드백을 더욱 효과적으로 지원하기 위한 구체적인 방안이 제시되어야 할 것이다.

인공지능(AI) 기술의 발전은 교육 분야에 많은 영향을 끼치고 있다. 최근 몇 년 동안 눈에 띄는 인공지능 기술의 발달은 생성형(generative) 인공지능이라고 할 수 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs)기반의 ChatGPT는 자연어 의미와 구문을 이해하고, 자연어 텍스트를 생성하며, 특정 대화 맥락에 맞춰 대화할 수 있다. ChatGPT의 이러한 특성은 교육의 변혁을 위한 새로운 기회를 제공한다. ChatGPT는 학습자와 복잡한 상호작용이 가능하기 때문에 이를 분석하면 개별 학습자의 학습 경험을 분석하는데 도움이 될 것이다. 이는 학습분석학이 진화할 수 있는 계기가 마련된 것이라고 볼 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 생성형 인공지능의 도입으로 야기된 교육 분야의 변화를 학습분석학적 관점에서 탐구해보고 이를 토대로 학습분석학의 적응적 진화방향성을 제시하는 것이다. 이를 위해 인간과 ChatGPT간의 상호작용 메커니즘을 살펴보고 그들 상호작용만의 독특한 특성을 이해해보고자 하였다. 이를 통해 기존 학습분석학이 설명할 수 없던 것들에 대한 설명 가능성을 탐색해보고 학습분석학의 적응적 진화 방향성을 기술적, 진단적, 예측적, 처방적 측면에서 제안하였다. 본 논문이 생성형 인공지능으로 야기된 새로운 교육 패러다임을 이해하는 데 기여할 수 있을 것이며, 생성형 인공지능이 포용되는 교육환경에서 더욱 효과적이고 효율적이며 매력적인 교수학습 설계를 위한 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

이 연구는 ChatGPT와 같은 대규모 언어모델(Large Language Model) 기반 생성형 인공지능이 등장함에 따라 이를 교수설계에 활용할 수 있는 가능성을 탐색하고 HRD 담당자의 인식을 확인하는 것에 그 목적이 있다. PRISMA 방법을 사용하여 선행연구를 체계적으로 검토하였고, 총 17건의 연구(해외 10건, 국내 7건)를 분석하여 전통적인 교수설계모형인 ADDIE 모형을 기반으로 교수설계 단계별 생성형 인공지능의 활용방안을 도출하였다. 도출된 방안에 대해 대표적인 생성형 인공지능인 ChatGPT를 활용하여 실질적인 예제를 제공하는 교수설계를 위한 ChatGPT 활용 가이드북을 작성하였다. HRD 담당자들이 ChatGPT를 효과적으로 활용하기 위해 어떠한 교육적 요구가 있는지 확인하기 위해, HRD 분야에서 교육 기획 및 운영을 담당하는 실무자 30명을 대상으로 가이드북을 활용예시로 제안하여 교수설계에서 ChatGPT의 활용방안의 현재 실행수준과 중요성에 대한 인식을 조사하였다. 이를 바탕으로 IPA(Importance-Performance Analysis)와 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus 분석을 실시하였다. 그 결과, 분석 단계에서의 요구분석, 개발단계에서의 강의스크립트 작성, 사례개발, 실행단계에서의 학습자 맞춤형 지식제공, 학습자 주도 과제수행 지원, 평가단계에서의 평가결과 정량적 분석, 평가결과 정성적 분석의 요구도 우선순위가 높게 나타났다. 향후 HRD담당자를 대상으로 ChatGPT 활용방안을 검토할 경우 위의 방안들을 우선적으로 고려할 필요가 있음을 확인하였다. 이 연구는 생성형 인공지능을 교수설계에 적용하기 위한 실제적이고 구체적인 방안을 제공하고 이에 대한 HRD담당자의 인식수준을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

본 논문은 기술과 인간의 자유로운 관계에 입각하여 GAI 시대의 학술적 글쓰기 교육이 GAI와 학생의 주체 간의 관계성에 토대를 두어야 한다고 주장한다. 글쓰기와 관련하여 일반적으로 GAI는 도구로 규정되고 있다. 이것은 동시에 인간을 암묵적으로 도구 사용의 주체로 간주하는 시각이기도 하다. 그러나 이것은 논란의 여지가 크다. GAI는 범용인공지능 혹은 GPAIS를 향하고 있으며, 그 과정에서 인간이 사유를 통해 수행해 온 여러 활동을 기능적으로 구현하고 있다. GAI의 지향점은 인간의 모방이 아니며, 그 구현은 성장 과정의 한 양상일 따름이다. 이 점들은 GAI를 행위 주체로 보아야 한다는 주장을 촉발한다. 이러한 이유로 GAI를 교육의 보조적 수단으로 도입하는 것은 위험할 수 있다. 주체와 주체의 관계를 주체와 도구의 관계로 전치하는 것이며, GAI에 대한 의존과 심화 속에서 사유의 외주화를 촉진할 수 있기 때문이다. 이 점에서 본 논문은 주체 간의 관계라는 시각은 GAI와의 관계에 대한 논의에서 새로운 전제로 설정될 필요가 있다고 본다. 또한 이러한 시각에서 본 논문은 서로 다른 주체 간의 관계성을 토대로 한 ‘동행’, 즉 ‘GAI가 함께 하는 학술적 글쓰기 교육’을 GAI 시대의 학술적 글쓰기 교육으로 이해하고자 한다. 이를 위해 본 논문은 학술적 글쓰기의 핵심 특성을 ‘탐구적 글쓰기’로 추적하여 탐구 주체로의 성장이 학술적 글쓰기의 근본 목적이어야 함을 밝히고, 이를 토대로 ‘GAI가 함께 하는 학술적 글쓰기 교육’의 실천적 방안 마련을 위한 원칙을 제시한다.

이 연구의 목적은 생성형·대화형 인공지능 챗지피티(ChatGPT)의 등장으로 예견되는 국어교육 생태계의 변화상을 예측해 보고, 이러한 변화에 발 빠르게 대처하기 위해 국어교육에서 어떻게 대응해야 하는지 탐구하는 것이다. 이를 위해 챗지피티의 개발과 발전 과정, 주요 특징과 기능 등을 전반적으로 살펴보았다. 아울러 챗지피티의 기능 고도화에 따른 국어교육의 변화를 전망하고, 이에 대응하기 위해 국어교육이 나아가야 할 길을 탐구하였다.&#xD; 생성형·대화형 인공지능으로서 챗지피티의 주요 특징과 기능은 다음과 같다. 우선 생성형 인공지능으로서, 대규모 언어 모델과 생성형 사전 학습 변환기를 토대로 인터넷상 수많은 자료를 검색하고 학습하여 결과물을 산출한다. 다음으로 대화형 인공지능으로서, 일상적인 대화 형태로 의사소통이 가능하며, 이전 대화 내용을 기억했다가 후속 대화에 반영한다. 챗봇 방식으로 작동하며 ‘문장’ 형태로 질문하면 결과물을 텍스트 등 다양한 방식으로 출력해 준다.&#xD; 챗지피티 기능의 고도화가 국어교육에 미칠 영향과 이에 대한 대응 방안을 살펴보면 다음과 같다. 국어교육에 미칠 영향으로는 ①쓰기 교육 전반에 관한 도전, ②쓰기 윤리 문제의 심화, ③거짓 정보의 확산 등이 문제가 될 수 있다. 이에 대응 방안으로는 ①쓰기 교육의 본질 재정립, ②(가칭) 인공지능 활용 (글)쓰기의 윤리 원칙 마련 및 쓰기 윤리 교육 강화, ③ 비판적 읽기 지도를 통한 비판적 문식성 교육 강화가 필요하다.&#xD; 챗지피티의 등장과 나날이 고도화되는 기술의 발전이 국어교육을 향한 중대한 도전으로 느껴질 수도 있다. 하지만 그것의 부작용이나 단점에 주목하기 보다는 긍정적 활용과 도구적 활용의 이점에 주목할 필요가 있다. 따라서 기계와 인간의 대결이 아닌 상생과 공존의 관점과 도구적인 관점에서 이를 어떻게 활용할지에 관한 탐구가 훨씬 생산적일 것이며, 발전적일 것이다. 사람의 성장을 지원하는 인공지능 활용 연구가 지속해서 이어지기를 기대한다.

본 연구는 유아교사의 ChatGPT 활용 현황과 인식을 조사하여, 생성형 인공지능의 유아교육 현장 적용 가능성을 논의하는 기초자료를 제공하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 유아교사 101명의 온라인 설문자료를 수집하여 SPSS20.0으로 빈도 및 교차분석, 일원분산분석을 시행하였다. 연구 결과 첫째, 유아교사들은 ChatGPT에 대해 들어본 경험은 많았지만 일상과 유아교육 현장에서 ChatGPT를 사용한 경험은 적었다. 둘째, 유아교사들이 가장 희망하는 ChatGPT 활용 분야는 ‘놀이 지원방안 제안’이었다. 셋째, 경력 4년 미만의 교사들은 다방면의 학급운영에 ChatGPT를 활용하고자 하였다. 넷째, 유아교사들은 ChatGPT의 가장 큰 장점으로, 심화된 지식을 얻을 수 있다는 점을, 우려점으로는 ChatGPT 활용에 따른 교사 간 지식 격차를 꼽았다. 다섯째, 유아교사들은 ChatGPT에 대체되지 않는 유아교사의 가장 큰 장점으로 ‘공감과 정서적 나눔’을 이야기하였다. 여섯째, 유아교사들의 ChatGPT 현장 활용에의 가능성과 활용 의향은 긍정적이었다. 이를 바탕으로, 본 연구에서는 교사 경력별 ChatGPT 활용욕구에 대한 후속연구, ChatGPT에 대한 연수 및 전문적학습공동체 사례나눔을 제안하였다.

이 글에서는 챗지피티를 국어 교육적으로 활용할 때의 의의와 시사점 그리고 공존 방법을 탐색했다. 탐색한 내용을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 챗지피티를 국어교육에서 활용할 때의 시사점으로 내용 측면에서‘신뢰할 만한 원자료의 확보, 편향성 극복, 강화학습의 중요성 인식’, 유통 측면에서‘중앙집중화 문제, 거짓정보 생산과 무분별한 유통, 악용 가능성, 정보의 독점, 적확하게 질문하기’, 윤리 측면에서 ‘표절과 창작의 문제’를 논의했다. 둘째, 공존 방법으로‘언어구사 능력의 강자임을 인정하고, 인공지능의 작동 방식과 한계를 이해하는 것’의 중요성을 논의했다. 셋째, 독서와 토론과 논술을 연계하는 교육을 통해 ‘비판적 사고능력’을 신장시켜주는 것이 중요하며 이를 위해 챗지피티와 연계된 토론 활동을 적극 활용해야 함을 논의했다.

본 연구는 최근 전세계를 놀라게 한 생성형 인공지능인 ChatGPT를 유치원 교사들이 어떻게 활용하고 어떠한 경험을 하는지 탐색하여, ChatGPT의 유아교육 현장 적용 가능성을 논의하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 공립유치원 교사 6인을 선정하여 2023년 6월 7일부터 7월 28일까지 연구참여자별 2회의 개별 면담을 수행하여 자료를 수집하고 분석 및 해석하였다. 연구결과 첫째, 유아교사들은 ChatGPT를 활동이나 놀이계획뿐 아니라 그밖의 학급운영에 필요한 다양한 분야에 활용하였다. 둘째, 유아교사들의 ChatGPT 활용 경험은 ‘심리적 거리감을 극복한 다가섬’, ‘인간적인 기계’, ‘나를 넘어서게 하는 ChatGPT’, ‘생각의 정리 혹은 중복된 정보’, ‘더욱 실감한 실천적 지식의 힘’, ‘내 것 혹은 아직은 내 것 아님‘, ‘ChatGPT의 한계로 인한 아쉬움’이라는 주제로 나타났다. 셋째, 유아교사들은 ChatGPT 교육현장 적용을 위해 연수나 전문적 학습공동체 내 배움의 기회 확대, 환경적 지원 및 인식의 변화를 이야기했다. 이를 바탕으로, 본 연구에서는 ChatGPT가 나아가야 할 방향, 미래 교육현장에서의 생성형 인공지능에 대한 후속 연구를 제안하였다.

최근 공개된 ChatGPT가 전문가뿐 아니라 일반 대중의 큰 관심을 끌고 있다. 다양한 분야에서 ChatGPT의 사용에 대해 기대와 우려의 시각이 공존한다. 교육 분야에서 첨단 기술을 무조건 배제하기보다, 본 연구진은 장점을 충분히 활용하고 단점을 보완하여 학습의 효율성을 높이는 것을 지향한다.&#xD; 이를 위해서는 우선 그 특성과 성능을 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 연구에서는 ChatGPT-3.5의 프랑스어->한국어 기계번역 성능을 알아보기 위해, 구글신경망 기계번역 시스템(GNMT)과의 비교를 시도했다. 객관적인 비교를 위해, 선행연구에서 GNMT의 성능평가에 적용했던 동일한 방법론과 기준 및 평가말뭉치를 사용했다. ChatGPT의 주요 목적은 번역이 아니지만, 3.5 버전은 GNMT에 거의 근접하는 성능을 보였다. 몇 가지 오류 유형이 GNMT보다 ChatGPT-3.5에서 많이 발견되었는데, 원문에 없는 내용이 추가되거나 동일한 표현이 반복되는 현상이다. 한국어 번역문이 어색한 경우도 더 빈번했다. 이런 문제점은 생성형 모델의 특성에 기인한 것으로 보이는데, ChatGPT를 기계번역에 활용할 때 강화학습이나 미세조정을 통해 개선될 수 있을 것이다.&#xD; ChatGPT 류의 인공지능 시스템은 인간 삶의 양태를 변화시킬 것으로 보인다. 프랑스어 교육에서도 이러한 환경 변화를 충분히 고려하여 방향성을 모색하고, 첨단 기술을 능동적으로 적용하기 바란다.

2023년 1학기에 진행된 세 개의 독일문학 강의에서 챗지피티의 활용 경험을 바탕으로 한 이연구는, 인공 지능 AI을 교육 환경에 적용함으로써 학생들의 이해도 향상과 과제 수행에 미치는영향을 관찰하였다. 대화형 인공 지능과의 상호작용이 학생들의 학습 참여도와 비판적 사고력을강화하는지, 그리고 학생들이 자체적으로 작가와 작품 속 인물들에 대한 깊이 있는 질문을 할수 있는지를 중점적으로 살펴보았다.&#xD; 챗지피티와의 가상 인터뷰 방식을 이용한 대화는 문학 작품 이해를 위한 신속하고 집중적인정보를 제공한다는 장점을 보였다. 이는 기존 검색 엔진 사용 시 발생할 수 있는 정보의 비효율성을 해소하고, 획일적인 답변이 아니라 사용자의 맥락에 맞춘 정보 탐색을 가능하게 하였다.&#xD; 더불어 학생들의 능동적이고 적극적인 참여를 통해 인공 지능 도구가 의미 있는 교육 경험을 제공할 수 있다는 잠재력을 확인할 수 있었다.&#xD; 그럼에도 불구하고 챗지피티의 답변에는 불완전함과 신빙성의 문제가 있어, 사용자가 정보를독립적으로 검증해야 하는 필요성도 드러났다. 특히 한국어 자료 접근의 제한으로 인해 제기된문제점을 해결하기 위한 추가 기술의 필요성이 제기되었다. 본 연구는 챗지피티와 같은 텍스트생성형 인공 지능을 활용한 문학 교육의 가능성을 탐색하는 초기 단계로서, 이 분야에서의 지속적인 연구와 교육 방법론의 발전이 진행된다면, 앞으로 교육 현장에서 인공 지능이 학습자 중심의 문학 교육의 도구로서 폭넓게 활용 될 수 있을 것이다.

본 연구는 디지털 기기 사용에 능숙하고, 영상 제작 능력이 있는 능동적 성향의 신노년 시청자 12명을 인터뷰 결과를 바탕으로 디지털 시대 노인 시청자들이 필요로 하는 방송 콘텐츠와 방송 서비스를 파악했다.&#xD; 조사 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 능동적인 신노년 시청자는 웹에서 원하는 교육을 찾아서 유튜브를 통해 수업을 시청하고, 취미 생활을 누리는 등 바쁜 일상을 보냈다. 둘째, 생활 주기에 따라 선호하는 방송 시간대가 다르기에 노인을 대상으로 하는 방송 프로그램 편성에 대한 불만이 적었다. 셋째, 노인 시청자를 무시하는 TV에 의존하는 충성도 높은 소극적 노인 수용자로 남기보다는 자신이 좋아하는 콘텐츠를 방송하는 인터넷 플랫폼(유튜브)을 찾아서 이동하는 비판적 능동적 이용자로 진화했다. 넷째, 다수의 영상 콘텐츠 제작 경험을 토대로 노인 대상 프로그램 제작할 때 유용한 영상 편집 방법을 제시했다. 다섯째, 신조어 중심의 방송 내용을 이해하지 못해서 소외감을 느끼고, 노인에 대한 부정적인 이미지를 고착하는 방송 내용을 보면서 자존감 하락을 경험한 노인들은 노인을 위한 방송 콘텐츠 제작을 요구했다. 여섯째, 세대 갈등을 줄이기 위해서 젊은 층과 소통할 방법을 알려주는 콘텐츠 제작을 요구했다. 마지막으로 디지털 취약 계층인 노인이 쉽게 이해할 수 있게 디지털 미디어 교육 영상을 제작해서 QR 코드나 ‘자막’을 활용해서 반복적으로 시청할 수 있는 시스템을 갖추기를 요구했다.&#xD; 이 연구의 함의는 첫째, 능동적 신노년 시청자는 더 이상 TV 시청에 의존하는 고립되고 소외된 수동적 수용자 위치로 남기보다는 적극적이고 비판적인 디지털 미디어 이용자로 진화함을 발견한 것이다. 둘째, 영상 제작 경험, 디지털 미디어 이용 경험, 또는 교육자로서 시행착오를 바탕으로 노인을 위한 방송 서비스를 개발하고 디지털 격차 해소를 위한 실천적 방안을 제시했다는 것이다.

디지털 전환시대 읽기 매체가 변화하며 읽는다는 것의 의미 역시 달라지고 있다. 언제든지 무엇이든지 찾아볼 수 있는 읽기의 유토피아에는 읽기를 도와줄 친절한 조력자들이 포진해 있다. 정보를 재구성하여 압축된 형태로 쉽게 전달해주는 지식콘텐츠가 독서의 대체재로 선택된다. 대화를 유창하게 생성할 수 있는 챗GPT는 읽기의 강력한 대행자로 등장하여 읽기의 외주화를 더욱 촉진하고 있다.&#xD; 읽기의 외주화는 매체 변화에 따른 소통의 새로운 양상이다. 따라서 이를 정확하게 진단하고 그 특성을 활용하여 읽기의 범주를 조정하거나 확장하는 것이 필요하다. 지식콘텐츠를 흥미를 촉발하고 기본적인 독해와 이해를 돕는 조력자로 활용하여 읽기의 대체재가 아닌 매개재 혹은 보완재로서의 활용해볼 수 있다. 이해, 분석, 확장을 연결하는 읽기의 전 과정을 활성화시켜 줄 수 있는 새로운 대화자로서 챗GPT를 이용하는 방안도 구체적으로 고안되어야 한다. 디지털 기술은 골방의 고독한 읽기를 활동적인 세계로 이끌어 냈으며, 고전은 다양한 매체를 타고 더 쉽고 더 재미있게 전달된다. 그러나 변화를 수용하고 그 유용성을 인정하는 것과 별개로, 기술의 향상이 고전 읽기가 계승해온 정서와 태도, 가치를 생성하는 능력을 위축시킨다는 점도 고려해야 한다. 읽기의 외주화는 고전을 범용지식으로 확산시키는 반면, 전통적인 읽기에 동반되었던 고독한 몰입의 시공간을 위축시킨다. 인간의 고유성을 구성하는 토대가 약화되는 것이다. 고전 읽기는 인간이 자신과 세계를 이해하는 입체적인 과정이었다. 이를 기반으로 하여 인간과 기술이 협업하는 새로운 읽기 과정을 구성해 나가야 한다.

이 연구는 챗GPT로 대표되는 생성 인공지능 기술의 특성을 개관하고, 이를 바탕으로 인공지능 시대에 필요한 작문 능력을 탐색하며, 작문교육 현장과 학문 공동체에서 그러한 변화에 어떻게 대응해야 하는가에 대한 논의와 전망을 제시하였다.&#xD; 챗GPT는 사용자가 투입한 질문에 대한 답변으로서 에세이를 작성하는 것에 특화되어 있고 지식 변형, 지식 창출의 글쓰기를 수행하는 반면, 딥러닝에 기반하여 잘못된 정보를 조합하거나 거짓 정보를 재생산할 우려도 지니고 있다. 인공지능 시대의 학습자는 질문 생성 능력, 글의 중간 산출물에 대한 메타적 읽기 능력, 출처 확인 및 보강 능력을 갖추는 것이 중요하다.&#xD; 이 연구에서는 기존 작문교육 담론 가운데 작문의 회귀적 속성, 기초 문해력, 저작권과 쓰기 윤리의 중요성에 대한 인식이 높게 유지될 것으로 전망하였다. 또한 인공지능 시대로의 진입에 따라 ‘필자’와 ‘작문’에 대한 규정, 교육과 평가 국면에서 활용되는 작문 과제의 맥락, 변혁적 역량과의 관계를 설명하는 방식에 변화가 나타날 것이라 전망하였다.

이 연구의 목적은 중학교 1, 3학년 저성취 학습자를 대상으로 학습무기력 잠재프로파일에 따라 유형을 나누고, 잠재전이분석을 통해 종단적인 변화 양상과 영향 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 「한국아동청소년패널조사(KCYPS) 2018」의 중학교 1, 3학년 저성취 학습자 328명의 자료를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같습니다. 첫째, 잠재프로파일에 따라 상, 중, 하 유형으로 분류되었습니다. 중학교 1학년 중 학습무기력 상집단은 ‘학습동기결여’가 상대적으로 높은 특성을 보였으며, 중학교 3학년의 상집단은 ‘학습동기결여’와 ‘능동수행결여’가 상대적으로 높았습니다. 둘째, 고학습무기력형-저학습무기력형 간 전이확률을 분석한 결과, 저학습무기력형의 21.7%가 고학습무기력형으로, 고학습무기력형 중 40.8%는 저학습무기력형으로 전이되었습니다. 셋째, '평일 스스로 공부시간', '학교생활 만족도', '스마트폰 일상생활 장애', '교사 관계'가 학습무기력의 종단적인 변화에 영향을 미치는 변인으로 나타났습니다. 미래형 교육혁신에 있어서 챗GPT와 같은 혁신적인 미래기술은 학습무기력을 보이는 학습자에게 맞춤형 학습 기회를 제공하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이 연구는 이러한 접근에 필요한 선행 기초자료를 제공하는 데 의미가 있다.