배우는 내용
- AI 문헌 검토 도구로 연구 분야를 30% 더 빠르게 서베이하면서 학제간 연결고리를 발견하세요
- AI를 활용해 기존 문헌의 공백에 기반한 연구 가설을 생성하고 정제하세요
- 자연어 인터페이스를 활용한 AI 기반 데이터 분석 워크플로를 구축하세요
- AI 글쓰기 도구로 출판 수준의 원고 섹션을 작성하면서 학술적 목소리를 유지하세요
- 연구윤리, 재현성, 학술지 AI 공개 요건에 맞춰 AI 도구를 평가하세요
- 질문 설정부터 출판까지 완전한 AI 연구 워크플로를 설계하세요
커리큘럼
선수 조건
- 기본적인 연구 방법론 이해
- 학술 데이터베이스 접근 (Google Scholar, DBpia, RISS 등)
매년 500만 편 이상의 학술 논문이 출판돼요. 어떤 연구자도 수동으로 이 양을 따라갈 수 없어요.
한국 연구자의 현실은 더 복잡해요. KCI 등재지와 SCI/SSCI 저널을 동시에 관리하고, DBpia와 RISS에서 국내 문헌을 검색하면서 Semantic Scholar와 Elicit로 해외 논문까지 추적해야 해요. 한국연구재단(NRF) 과제계획서 작성, 영어 논문 투고, 연구윤리 준수 — 이 모든 과정에서 AI는 단순한 편의 도구가 아닌 연구 생산성의 핵심 인프라가 되고 있어요.
AI를 효과적으로 활용하는 연구자는 덜 엄밀한 연구를 하는 게 아니에요. 더 많은 연구를 더 빠르게 수행하면서, 발견을 이끄는 창의적 사고에 더 많은 시간을 투자해요. 성균관대, KAIST 등 주요 대학에서도 대학원생과 교수를 대상으로 AI 연구 도구 교육을 시작했어요.
이 코스는 AI를 연구 워크플로 전체에 통합하는 법을 가르쳐요: 문헌 검토, 가설 수립, 데이터 분석, 원고 작성, 출판. 어떤 도구를 신뢰할 수 있는지, 재현성을 어떻게 유지하는지, 빠르게 변화하는 AI 윤리 규정을 어떻게 대응하는지 배워요.
모든 기법에는 무결성 프레임워크가 함께 제공돼요 — 연구에서 AI를 어떻게 사용하는지가, 사용 여부만큼 중요하니까요.
자주 묻는 질문
어떤 연구 분야를 다루나요?
분야 비특정 코스예요. AI 도구와 워크플로는 자연과학, 사회과학, 인문학, 공학, 의생명과학 전반에 적용돼요. 예시는 여러 분야에서 가져와요.
프로그래밍 경험이 필요한가요?
아니요. 자연어 인터페이스의 AI 도구와 코드 기반(Python/R) 접근법을 모두 다뤄요. 코딩을 하면 AI 코드 생성을, 코딩을 안 하면 대화 기반 분석 도구를 배워요.
AI 사용이 학술지 투고 규정과 충돌하지 않나요?
레슨 6에서 학술지 정책을 자세히 다뤄요. 대부분의 학술지는 AI 사용 공개를 요구하고, AI를 저자로 인정하지 않으며, 모든 내용에 대한 저자의 완전한 책임을 요구해요. 이 기준 안에서 AI를 활용하는 법을 배워요.
AI가 연구의 무결성을 해치지 않나요?
올바르게 사용하면 아니에요. 이 코스는 투명하고 재현 가능한 AI 활용법을 가르쳐요. AI 출력 검증, 워크플로 문서화, 과학적 엄밀성 유지 방법을 배워요.