6편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
생성 AI(GenAI)의 디자인 교육 도입이 증가하고 있으나, 최종 결과물만으로 교육적 가치를 평가하는 데는 한계가 있습니다. 본 연구는 건축 개념 설계 과제에서 GenAI 기반 이미지 생성과 ArchDaily 기반 선례 검색이라는 두 가지 현실적인 워크플로우를 비교하여, 고립된 기여가 아닌 전체 워크플로우의 효과를 분석했습니다. 36명의 학생이 독립 설계 후 할당된 워크플로우로 수정하는 2단계 설계 과제를 수행했습니다. 스크린 녹화를 통해 활발한 참여를 확인했으며, 8명의 심사위원이 디자인 성능을 평가하고 참가자들은 단계별 창의…
생성 인공지능(AI)은 소프트웨어 개발의 패러다임을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 본 연구는 생성 AI 기반의 짝 프로그래머인 GitHub Copilot이 개발자들이 자발적으로 참여하고 협력하는 오픈소스 소프트웨어(OSS) 개발에 미치는 영향을 분석했습니다. GitHub의 독점적인 Copilot 사용 데이터와 공개 OSS 데이터를 결합하여 분석한 결과, Copilot은 개발자 참여를 확대하고 개별 개발자의 코드 기여량을 늘려 프로젝트 수준의 코드 기여도를 증가시키는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 코드 생산성 증가는 코드…
인공지능(AI)의 사회적 함의와 교육 통합에 대한 논의가 활발한 가운데, AI 기술 사용이 개인의 자율성 발휘 능력에 미치는 영향, 즉 주체성(agency)은 교육 맥락에서 중요하지만 상대적으로 미탐색된 주제입니다. 본 연구는 이 간극을 해소하고자 생성 AI(GenAI)와 교육 내 주체성 간의 관계를 탐구한 문헌들을 비판적 디지털 교육학(CDP) 관점에서 탐색적으로 검토합니다. 연구는 생성 AI와 교육 내 주체성 간의 관계를 다룬 기존 문헌들을 비판적 디지털 교육학의 렌즈를 통해 매핑하고 해석하는 주제별 검토 방식을 채택했습니다.…
학생 글쓰기에 대한 고품질 피드백 제공은 중요하지만, 학급 규모 증가와 교육 역량 한계로 점차 어려워지고 있습니다. 생성 AI(GenAI)는 유망한 대안으로 부상하고 있으나, 기존 교사 피드백과의 효과 비교, 특히 다양한 프롬프팅 기법 적용 시의 효과는 불확실합니다. 본 연구는 70명의 대학원생을 대상으로 무작위 배정된 3개 그룹 실험 설계를 통해 교사 피드백과 두 가지 프롬프팅 기법(제로샷, CoT)으로 생성된 GenAI 피드백의 효과를 비교했습니다. 학생들은 논증 에세이를 작성한 후 받은 피드백을 바탕으로 수정했으며, 피드백 …
의료 영상의 의미론적 분할은 질병 진단 및 치료 계획 수립에 필수적입니다. 딥러닝은 이 작업을 효과적으로 자동화하지만, 주석이 달린 분할 마스크의 희소성으로 인해 초저데이터 환경에서는 어려움을 겪습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 고품질 영상-마스크 쌍을 보조 훈련 데이터로 생성하는 생성 딥러닝 프레임워크를 제안합니다. 기존 생성 모델이 데이터 생성과 모델 훈련을 분리하는 것과 달리, 본 프레임워크는 다단계 최적화를 통해 종단간 데이터 생성을 수행합니다. 이는 분할 성능이 생성 과정을 유도하여, 분할 결과 개선에 최적…
생성 인공지능(AI)은 인간의 업무 방식에 혁신을 가져오며 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 그러나 AI가 새로운 기술 습득, 즉 학습에 미치는 영향은 중요한 미해결 과제입니다. 장기적인 생산성, 특히 AI의 오류 가능성을 고려할 때 사용자의 학습은 필수적입니다. 본 연구는 고등학생을 대상으로 한 현장 실험을 통해 생성 AI 튜터가 학습에 미치는 영향을 탐구했습니다. 거의 천 명의 고등 수학 학생들에게 두 가지 유형의 생성 AI 튜터에 대한 접근 권한을 제공했습니다. 하나는 일반적인 ChatGPT 인터페이스를 모방한 'GPT Ba…
