[논문/AI] 대학원생들이 인공지능에 가장 많이 반복하는 질문은? 전공별로 알아보기

대학원생들이 가장 많이 반복하는 질문들은 단발성 지식 검색이 아닌, 연구의 방향성과 정체성에 대한 근원적인 고민들이다.

이 질문들은 AI가 완벽하게 답해주기 어렵기 때문에 계속해서 반복되는 경향을 보인다.

*공통 질문 (전공 불문)

모든 분야의 대학원생들이 가장 많이, 그리고 끊임없이 반복하는 질문들이다. 이는 논문 작성이라는 과업의 본질적인 어려움과 관련이 깊다.

"도대체 어디서부터 시작해야 할까요?"


가장 첫 번째이자 마지막까지 반복되는 질문이다. 논문 초고 작성, 데이터 분석 시작, 선행 연구 정리 등 새로운 단계에 진입할 때마다 '어떻게 시작해야 할지' 막막함을 느낀다. 이는 단순히 방법을 모르는 것을 넘어, 방대한 과업 앞에서 느끼는 심리적 부담감에서 비롯된다.


"제가 찾은 선행 연구가 맞나요?"


구글 학술 검색이나 데이터베이스를 통해 수많은 논문을 찾아도, "이 논문이 내 연구와 정말 관련성이 있을까?", "핵심 논문을 놓친 건 아닐까?"라는 의구심을 반복적으로 가진다.

이는 연구의 방향을 잃을까 두려워하는 마음에서 나온다.

"이 아이디어가 논문이 될 수 있을까요?"

자신의 연구 주제에 대한 확신이 부족할 때 반복된다. '아무도 연구하지 않은 새로운 주제일까?', '너무 평범하고 가치가 없는 주제는 아닐까?'와 같은 불안감 때문에 끊임없이 아이디어의 타당성을 검증하려 한다.

*이공계 및 의학계열

"이 데이터로 뭘 분석해야 할까요?"

실험이나 조사를 통해 데이터는 얻었지만, 어떤 통계 분석 방법을 적용해야 할지, 데이터에서 어떤 의미 있는 결과를 도출해야 할지 길을 잃는 경우가 많다. 데이터의 양이 많을수록 이 질문은 더욱 자주 반복된다.


"제 논문 결과가 유의미하지 않아요. 망했나요?"

가설과 일치하지 않는 결과가 나왔을 때, 논문 자체가 실패했다고 생각하며 좌절한다. 유의미한 결과(significant result)만 연구 가치가 있다고 오해하는 경향이 있다.




*인문사회계열

"논리 구조가 튼튼한지 모르겠어요."

자신이 쓴 글의 논리적 흐름이 매끄러운지, 주장에 대한 근거가 충분한지 확신하지 못해 반복적으로 조언을 구한다. 자신의 생각이 타인에게 어떻게 읽힐지 판단하기 어려워한다.

"이론을 어떻게 제 연구에 적용해야 할까요?"
추상적인 이론을 자신이 설정한 연구 문제에 구체적으로 적용하는 것을 가장 어려워한다. 이론을 단순히 나열하는 것에서 벗어나, 자신의 연구에 녹여내는 방법에 대해 반복적으로 질문한다.

*경영/경제계열

"수많은 데이터 중에서 뭘 봐야 할지 모르겠어요."
공공 데이터, 기업 자료 등 방대한 양의 데이터를 확보하고도, 논문에 필요한 핵심 데이터만을 선별하고 정리하는 데 어려움을 느낀다.

"분석 결과를 어떻게 실무적인 의미로 해석해야 할까요?"

통계 프로그램에서 나온 수치를 읽는 것은 가능하지만, 그 수치가 현실의 경영 전략이나 경제 현상에 어떤 영향을 미치는지 구체적으로 설명하는 것을 어려워한다.

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