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AI로 상상하는 연구자, AI에 상상력을 빼앗긴 연구자
01 연구 패러다임의 전환 02 연구 질문 설계 03 선행 연구 분석 04 데이터 리터러시 05 연구 설계 원리 06 데이터 분석과 시각화 07 AI 활용 논문 작성 방법 08 연구 윤리와 검증 09 논문 투고 전략 10 연구자 성장 전략 |
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답보다 질문을 지키는 AI 연구법
연구는 거대한 이론에서 시작되지 않는다. 많은 경우 막연한 호기심을 검증 가능한 질문으로 바꾸는 작은 순간에서 시작된다. 바로 그 출발점에 AI가 들어온 시대의 연구법을 다룬다. AI는 문헌을 요약하고, 연구 주제를 제안하고, 설문 문항을 정리하고, 데이터를 시각화하며, 논문 문장을 다듬는다. 연구 초보자에게 AI는 막막한 첫걸음을 함께 떼어 주는 연습 상대가 될 수 있다. 그러나 AI가 제안한 주제를 그대로 받아들이고, AI가 만든 참고문헌을 확인 없이 쓰고, AI가 정리한 선행 연구를 자신의 판단처럼 믿는 순간 연구는 빨라질 수는 있지만 깊어지지 않는다. 핵심은 도구 사용법보다 연구자의 사고 과정에 있다. 좋은 연구자는 AI에게 더 많은 답을 얻는 사람이 아니라, AI가 내놓은 답을 다시 의심하고 검증하는 사람이다. 문장이 자연스럽다고 사실이 정확한 것은 아니며, 그럴듯한 참고문헌이 실제 논문이라는 보장도 없다. 평균과 표준편차를 설명할 수 있다고 해서 데이터의 편향, 결측값, 이상값, 표본의 한계까지 책임져 주는 것도 아니다. 그래서 AI 시대의 데이터 리터러시는 사용 능력이 아니라 검증 능력이다. 이 책은 연구 질문 설계, 선행 연구 탐색, 데이터 이해와 시각화, 논문 작성, 연구 윤리, 학술지 투고와 재투고까지 연구의 실제 흐름을 따라가며 AI를 어디에 쓰고 어디서 멈춰야 하는지 짚는다. AI는 연구자의 상상력을 대신할 수 없다. 아직 충분히 질문되지 않은 문제를 발견하고, 익숙한 데이터에서 낯선 연결을 찾아내며, 결과를 절제해 해석하는 일은 여전히 연구자의 몫이다. AI를 두려워하지 않되 AI에 끌려가지 않는 연구자를 위한 안내서다. |