“생성형 AI 및 에이전틱 AI 활용 리서치” 와
“생성형 AI 활용 논문 작성법”
“생성형 AI 활용 논문 작성법”
기본과정
- 생성형 AI 기반 연구설계와 문헌조사
- 강사와 학습자의 실시간 상호작용 없이도 이수할 수 있도록 설계한 20차시 자기주도형 온라인 기초과정입니다. 학습자는 녹화강의, 화면 시연, 안내된 개별 실습, 완성 예시, 자기점검 체크리스트를 활용하여 생성형 AI와 대규모 언어모델의 원리·한계를 이해하고, 연구윤리 기준에 따라 연구문제 정의, 연구질문 작성, 학술문헌 검색, 문헌선정, 원문 검증, 문헌매트릭스 작성 및 연구공백 도출까지 수행합니다.
응용과정
-
- 응용 1AI 활용 논문작성 실습:
IMRaD에서 투고까지(최대 15 차시) - 기본과정에서 형성한 AI·연구 기초를 실제 논문 원고로 전환하고, IMRaD 각 절부터 투고서류와 심사답변까지 완성합니다.
- 비코딩 논문작성 응용과정
- 응용 1AI 활용 논문작성 실습:
-
- 응용 2AI 활용 양적 데이터 분석과 결과작성(최대 15 차시)
- 연구질문에 맞는 양적 분석을 선택하고, 데이터 정제부터 통계결과 검증과 논문 결과문장 작성까지 연결합니다.
- GUI 중심 양적연구 응용과정
-
- 응용 3AI 활용 질적 데이터 분석과 결과작성(최대 15 차시)
- 인터뷰·관찰·문서자료를 체계적으로 정리하고 질적 코딩·범주화·주제 도출을 거쳐 논문 결과로 작성합니다.
- 비코딩 질적연구 응용과정
심화과정
심화 5·6은 비프로그래밍 전공 연구자를 위한 저코드 심화 실무
저코드 문해력 기준 필요: Colab 셀 실행, CSV·Excel 업로드, 표시된 설정값 수정, 입출력·기본 오류 위치 확인. 불필요: 반복문·함수·API 코드를 빈 화면에서 작성하거나 터미널·서버배포 환경을 구축하는 능력. 완전 초보자는 선택형 보충모듈 이수 가능.
-
- 심화 1에이전틱 AI 기반 연구 워크플로
설계와 자동화(최대 15 차시) - 연구업무를 단계별로 분해하고 AI 에이전트, 도구, 인간 승인, 검증과 실패대응을 연결한 연구 워크플로를 설계합니다.
- 노코드 공통 + 선택형 API·Python 확장 심화과정
- 심화 1에이전틱 AI 기반 연구 워크플로
-
- 심화 2AI 활용 체계적 문헌고찰과 Scoping Review(최대 20 차시)
- 연구질문과 프로토콜 수립부터 검색·선별·자료추출·질평가·PRISMA 보고까지 체계적 문헌고찰 전 과정을 완성합니다.
- 비코딩 근거합성 방법론 심화과정
-
- 심화 3AI 활용 메타분석과 메타회귀(최대 20 차시)
- 효과크기를 산출·통합하고 이질성, 출판편향, 조절효과와 메타회귀를 해석하여 논문 결과로 보고합니다.
- GUI 공통 + 선택형 R 재현성 심화과정
-
- 심화 4AI 활용 질적메타분석과 메타합성(최대 15 차시)
- 여러 질적연구의 결과와 맥락을 비교·통합하여 상위 통합주제와 해석모형을 구성합니다.
- 비코딩 질적 근거합성 심화과정
-
- 심화 5저코드 바이브코딩 기반
학술데이터 수집·정리 실무(최대 15 - 16 차시)(초급 코드 문해력 필요·직접 코드 작성 불필요) - 프로그램을 새로 개발하지 않고 검증된 템플릿과 GUI를 활용하여 학술데이터를 수집·정리·검증하고 재현 가능한 자료로 만듭니다.
- 검증된 템플릿 실행·제한적 설정 수정 중심의 저코드 심화 실무과정
- 심화 5저코드 바이브코딩 기반
-
- 심화 6저코드 AI·텍스트마이닝 활용
사회과학 논문작성(최대 20 차시)(초급 코드 문해력 필요·완성형 템플릿 활용) - 완성형 템플릿과 GUI를 활용해 연구질문에 적합한 텍스트분석을 수행하고, 원자료 검증을 거쳐 논문 방법·결과·논의로 연결합니다.
- GUI·완성형 템플릿 중심의 저코드 텍스트분석 심화 실무과정
- 심화 6저코드 AI·텍스트마이닝 활용