AI를 활용해야 겨우 경쟁할 수 있는 시대

연구자를 위한 AI 리터러시의 출발점

이 강좌는 먼저, 왜 지금의 연구 환경에서 AI 활용이 전제 조건이 되었는지, 그리고 연구자가 어떤 관점으로 AI를 바라봐야 하는지를 구조적으로 짚습니다.

하루에도 수만 편의 학술 논문이 새로 출판되는 시대에서 연구자는 더 이상 문헌 탐색만 잘하는 사람, 분석만 잘하는 사람으로 머물 수 없습니다. 탐색, 정리, 분석, 시각화, 공유까지 연구 전 과정을 동시에 조율하는 역할이 연구자에게 요구되고 있습니다.

🎧 이 강좌를 듣고 나면

• 왜 학술 연구에서 AI 활용이 선택이 아닌 전제가 되었는지 이해하게 됩니다
• 논문 출판량 증가가 연구자의 업무 구조를 어떻게 바꿨는지 정리할 수 있습니다
• AI를 ‘대신 일해주는 도구’가 아닌 연구 사고를 보조하는 도구로 인식하게 됩니다
• 하나의 AI로 모든 문제를 해결하려는 접근이 왜 위험한지 알게 됩니다
• 연구 단계마다 AI의 역할이 달라져야 한다는 기준이 생깁니다

👉 이런 분께 추천합니다 ⚡️

• 연구에 AI를 써야 할 것 같지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분
• 이후 문헌 탐색·요약·분석·논문 작성 챕터를 제대로 이해하고 싶은 분
• 연구자의 판단을 중심에 둔 AI 활용 기준을 세우고 싶은 분

✨ 강의에서 소개되는 AI

이 챕터에서는 특정 도구의 사용법보다 AI의 유형과 역할 차이를 중심으로 다룹니다.

• 연구 특화형 AI :  SciSpace, SciNito
• 에이전트 기반 AI : Felo, GenSpark
• 범용 생성형 AI : ChatGPT, Gemini