[논문작성법] 인공지능 시대, 논문 기초 교육의 대전환: 'AI 활용법'은 끝났다.

 

 

작년의 필수 교육과정, 올해의 불필요한 노동

작년까지만 해도 논문 작성법 강의에서 가장 중요한 섹션은 'AI 활용법'이었다.

ChatGPT에게 어떻게 프롬프트를 입력해야 좋은 논문 초안을 얻는지, 어떤 툴을 써야 문법 교정이 효율적인지를 가르치는 것이 연구자의 필수 역량처럼 느껴졌다.

그러나 불과 1년 사이, 상황은 급변했다.

JENNI.AI 같은 전문 툴의 사용법은 너무나 직관적이 되었고, 복잡한 통계 분석 코딩은 AI가 몇 초 만에 처리한다. 이제 'AI를 어떻게 사용하는지'를 가르치는 것은 '엑셀의 함수 사용법'을 가르치는 것과 다름없는 불필요한 기술 노동이 되었다.

 

우리의 교육은 이제 AI가 쉽게 해결하는 'Howto'에서 벗어나, AI가 절대 대신할 수 없는 'Why'와 'What'을 가르치는 데 집중해야 한다.

 

 

논문 작문의 새로운 기초: 연구 이해도

인공지능 시대의 논문 작문 기초는 '기술'이 아닌 '개념'입니다. 연구자가 자신의 연구에 대한 깊은 이해를 갖추는 것이 논문의 품질과 AI 활용 역량을 동시에 결정한다.

1.  AI 통솔 역량의 근거: AI에게 정확하고 논리적인 명령(프롬프트)을 내리려면, 연구의 가설, 방법론적 한계, 데이터의 특성을 연구자 스스로 완벽하게 이해하고 있어야 합니다. 연구의 기초 개념을 모른다면, AI는 단순한 정보 요약기에 머물 뿐이다.
2.  논리적 비약 방지: AI는 논리적으로 가장 매끄러운 글을 생성하지만, 그 논리가 연구자의 통찰이 아닌 일반적인 패턴일 수 있다. 연구의 기초를 아는 사람만이 AI가 생성한 텍스트에서 논리적 비약이나 자신이 의도하지 않은 해석을 발견하고 수정할 수 있다.

토론형 Q&A 특강의 역설적 가치

이러한 연구 이해도를 가장 효과적으로 높이는 방법은 주입식 강의가 아닌, 질의응답(Q&A) 중심의 토론이다.

 사고의 구두화 훈련: 대학원생들이 자신이 수행한 연구를 말로써 설명하도록 유도하는 것은, 사고 과정을 밖으로 끄집어내는 행위입니다. 머릿속으로만 알던 개념을 논리적인 문장으로 발화하는 과정에서 논리적 모순이나 개념적 오류가 즉시 드러난다.
 논문 심사 실전 대비: 특히 COVID 시기를 거치며 발표 경험이 부족한 학생들에게는, 토론형 특강이 심사위원의 비판적 질문에 대한 즉각적인 방어력을 훈련하는 유일한 장이 된다. 제대로 설명하고 표현하는 능력이야말로 논문 통과를 위한 가장 강력한 무기이다.


이제 논문 작성법 강의는 'AI 사용법'을 가르칠 필요가 없다.

토론형 Q&A를 통해 학생들의 연구 이해도를 근본적으로 높이고, 자신의 연구를 자신의 언어로 주도적으로 이끌어가는 능력을 키워주는 것이야말로, AI 시대를 선도하는 '논문 작성의 새로운 표준'이다.

 

 

이렇듯 요즘에는 논문작성을 편리하게 해주는 인공지능들이 있지만, 이것도 어느 정도 본인이 논문에 대한 기초를 알고 있어야 인공지능의 자료와 글이 제대로인지 판단할 수 있다. 논문에 대한 기초가 없이 인공지능을 활용하면, 인공지능을 연구보조로 쓰는 것이 아니라 본인이 끌려다니게 된다. 이를 위해 일부 대학들은 대학원생들을 위해 인공지능 사용법 뿐만 아니라 논문 말하기와 발표하기, 학술적 글쓰기를 중심으로 훈련시키는 논문 수업을 자체 도입하거나, '방학기간 논문특강'을 통해 학생들의 논문작성을 돕고 있다. 

(요즘논문 논문특강 문의: privatalab@gmail.com)

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[논문의 모든 것] 요즘논문 읽기부터 쓰기까지 기초 논문클래스 (논문인강)!

 

하지만, 혼자 논문에 대해 공부하기에 너무 기초가 부족하다고 생각되면, 기초 논문읽기와 해석 수업을 들어보는 것이 좋다. 
 
클래스유 '논문의 모든 것' 수업을 한 달 들으면 5만원 정도인데, 논문 검색부터 논문 작성까지 기초를 알 수 있도록 연구/논문 전문기업 연구소 박사들이 만든 커리큘럼이라서 신입생이나 연구소 석사 연구원들에게 추천하곤 한다.

논문은 본인 전공과 경험에 따라서 읽고 해석하는데에 필요한 수업이 다르니, 많이 찾아보고 책이나 수업을 선택해보면 좋을 것 같다.

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