인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 연구에서는 국내 20개 대학의 ‘생성형 AI 활용 가이드라인’(이하 ‘가이드라인’으로 약칭함)을 체계적으로 분석하기 위해 70개 항목으로 구성된 매트릭스를 개발하였다. 이 매트릭스는 공통, 학습자, 교수자, 연구자, 실무자 등의 5개 영역으로 구성되며, 3단계 코딩 시스템을 통해 각 대학의 가이드라인을 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 공통 영역(달성률 43%)과 학습자·교수자 영역(44%, 37%)은 상당수 대학이 다루고 있으나, 연구자 영역(21%)과 실무자 영역(7%)은 현저히 낮은 달성률을 보여 영역 간 심각한 불균형이 확인되었다. 이는 국내 대학들이 생성형 AI를 교수·학습의 도구로 생각하는 경향이 강하지만, 연구나 행정의 도구로서는 크게 관심을 가지지 않는 것으로 해석된다.
이러한 분석을 토대로 본 연구는 향후 가이드라인 개발을 위한 세 가지 핵심 원칙을 제시하였다. ‘완전성의 원칙’은 5개 영역의 균형적 발전을, ‘실효성의 원칙’은 추상적 선언에서 구체적 실행 지침으로의 전환을, ‘체계성의 원칙’은 구성원별 맞춤식 지침과 투명한 거버넌스 구축을 강조한다. 이와 더불어 본 연구는 단계적 발전 로드맵과 대학 표준 프레임워크를 제시하여 가이드라인의 개발에 실질적 방향을 제공하고자 하였다.
이러한 분석을 토대로 본 연구는 향후 가이드라인 개발을 위한 세 가지 핵심 원칙을 제시하였다. ‘완전성의 원칙’은 5개 영역의 균형적 발전을, ‘실효성의 원칙’은 추상적 선언에서 구체적 실행 지침으로의 전환을, ‘체계성의 원칙’은 구성원별 맞춤식 지침과 투명한 거버넌스 구축을 강조한다. 이와 더불어 본 연구는 단계적 발전 로드맵과 대학 표준 프레임워크를 제시하여 가이드라인의 개발에 실질적 방향을 제공하고자 하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095557952
