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    인간-AI 협업 체계적 문헌 고찰(AI문고)

    • 김영순, 정정훈, 박종도, 이시원 저
    • 커뮤니케이션북스
    • 2026년 08월 26일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791143031938
    쪽수153쪽
    크기B6(127mm X 188mm, 사륙판)
    제품구성단행본
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    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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    책 소개

    생성형 AI는 논문을 찾고 선별하며 요약하고 비교한다. 그러나 그 결과를 그대로 믿을 수는 없다. AI의 속도와 인간의 판단을 결합해 검색·선별·추출·질 평가·종합의 전 과정을 다시 설계한다. 프롬프트부터 검증까지 기록해 엄밀성과 투명성을 확보하고, AI는 협업하되 연구의 최종 해석과 책임은 인간에게 남기는 방법을 제시한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

    목차

    [목 차]

    AI 시대 문헌 연구 방법의 혁신

     

    01 체계적 문헌 고찰 원리와 유형

    02 생성형 AI와 문헌 고찰의 변화

    03 연구 질문 설정과 프로토콜 설계

    04 인간-AI 협업 검색 전략 탐색

    05 문헌 검색과 선별

    06 자료 추출과 구조화

    07 문헌 질 평가와 편향 위험

    08 연구 결과 분석과 종합

    09 AI 활용 기록과 보고

    10 인간-AI 협업 문헌 고찰 책임성

     

    [본 문]

    체계적 문헌 고찰은 연구 질문 설정부터 검색, 선별, 질 평가, 자료 추출, 결과 종합과 보고에 이르는 전체 연구 과정을 포괄한다. 메타분석은 이 과정에서 정량적 결과를 통계적으로 결합하는 분석 방법이다. 통계 자료가 부족하거나 연구 간 비교 가능성이 낮다면 체계적 문헌 고찰에서도 메타분석을 적용하지 않을 수 있다. 메타분석의 통계적 정교성은 체계적인 문헌 검색과 편향 위험 평가를 전제로 의미를 갖는다. 메타합성은 체계적으로 선정된 질적연구에서 경험, 의미와 과정을 해석적으로 종합한다. 메타분석과 메타합성은 개별 연구를 나열하는 수준을 넘어 연구 간 관계를 탐색하고 상위 수준의 결론을 구성한다는 공통점을 지닌다. 체계적 매핑은 효과나 경험의 의미를 심층적으로 통합하기보다 문헌의 분포와 연구 영역의 구조를 제시하며, 후속 체계적 문헌 고찰과 메타분석 또는 메타합성의 질문을 구체화하는 기초 자료가 된다.

    -01_“체계적 문헌 고찰 원리와 유형” 중에서

     

    체계적 문헌 고찰 프로토콜은 문헌 고찰의 절차와 방법을 사전에 제시하는 구조화된 계획서다. 본 검색에 앞서 연구 질문과 적격성 기준부터 문헌 검색과 선별, 질 평가, 자료 추출과 분석 방법을 명시함으로써 연구의 일관성을 유지하고, 결과에 따라 검색 방법을 임의로 변경하는 것을 방지한다. (…) 인간-AI 협업 체계적 문헌 고찰에서는 AI의 역할과 인간의 검증 절차도 프로토콜에 포함해야 한다. AI를 검색어 탐색, 검색식 작성, 문헌 선별, 자료 추출, 질 평가, 분석과 보고 중 어느 단계에서 사용할 것인지 명시하고, 도구의 명칭과 버전, 사용 시점, 입력 자료, 주요 프롬프트와 산출물의 저장·수정 방법을 기록한다. 또한 AI의 판단을 누가 어떤 기준으로 검토할지, 인간과 AI의 판단이 불일치할 때 어떻게 조정할지, AI가 생성한 인용과 요약을 원문과 어떻게 대조할지를 사전에 정해야 한다.

    -03_“연구 질문 설정과 프로토콜 설계” 중에서

     

    AI가 추출한 결과는 검증을 기다리는 초안이다. 검증은 두 층위의 대조로 이루어진다. 첫 번째 층위는 사실의 대조다. 숫자와 단위, 표본 수, 결과의 방향을 원문과 하나씩 맞춰 본다. 두 번째 층위는 사실과 추론의 구분이다. AI의 출력에는 원문에 명시된 내용과 추론으로 메운 내용이 뒤섞여 있기 때문이다. 이 둘을 가려내는 일은 연구자의 몫이다. 검증을 마친 출력에 대해 연구자는 네 가지 판단 중 하나를 내린다. 그대로 받아들이는 수용, 표현이나 범위를 손보는 부분 수정, 해석을 다시 세우는 전면 수정, 근거가 없어 받아들이지 않는 기각이다. 이때 판단의 결과만 남겨서는 안 되며, 그 근거를 함께 기록해야 한다. 이 판단 로그가 프롬프트 로그, 출력 로그, 검증 로그와 결합될 때, 4중 기록 체계가 완성된다.

    -06_“자료 추출과 구조화” 중에서

     

    왜 이렇게까지 자세히 기록을 남겨야 하는가? 인간-AI 협업에서 위험은 상호작용 자체보다 그것이 기록되지 않은 채 한 방향으로 흘러가는 데 있기 때문이다. AI의 구조가 인간의 해석을 선점했는지, 인간의 판단이 AI의 출력을 실제로 바꾸었는지는 기록이 있어야 나중에 확인할 수 있다. 기록은 겉으로 드러나지 않는 인간의 개입과 판단을 확인 가능하게 만드는 장치다. 기록의 부담이 연구를 짓누르지 않겠느냐는 반문이 있을 수 있다. 그러나 부담의 대부분은 습관에서 온다. 프롬프트와 출력은 대화형 인터페이스에 이미 남아 있으므로 보존과 정리의 문제일 뿐이다. 판단과 검증의 기록도 문헌별로 판정과 근거를 한두 문장씩 적는 대장을 하나 두면 충분하다. 더 중요한 것은 관점의 전환이다. AI 협업으로 절약된 시간의 일부를 기록에 되돌려 쓰는 일은, 그 시간을 신뢰로 바꾸는 작업이다.

    -09_“AI 활용 기록과 보고” 중에서

    출판사 서평

    검색 자동화를 넘어 지식 생산의 협업으로

    논문은 넘쳐나고 연구자의 시간과 기억에는 한계가 있다. 생성형 AI는 검색어를 확장하고 수많은 초록을 분류하며, 원문에서 필요한 정보를 추출하고 연구 결과를 비교·범주화할 수 있다. 그러나 빠른 처리가 곧 좋은 연구를 뜻하지는 않는다. AI가 만든 그럴듯한 요약에는 원문에 없는 내용이 섞일 수 있고, 다수 의견을 중심으로 지식을 단순화해 예외와 소수 관점을 밀어낼 수도 있다. 이 책은 AI를 문헌 검색 자동화 도구가 아니라 연구자의 판단과 교차 검증하는 협업 행위자로 배치한다. AI는 검색·선별·추출·비교를 지원하고, 인간은 연구 질문과 포함·배제 기준을 정하며 증거의 질과 맥락을 판단하고 최종 해석을 책임진다. 연구 질문 설정과 프로토콜 설계에서 검색, 문헌 선별, 자료 추출, 질 평가, 결과 종합에 이르는 체계적 문헌 고찰의 전 과정을 인간-AI 협업 방식으로 재구성한다. 특히 프롬프트·출력·판단·검증을 남기는 4중 기록 체계를 통해 AI 활용 자체를 연구 방법의 일부로 만든다. AI가 더 많은 문헌을 읽을수록 연구자는 무엇을 믿고 무엇을 제외했는지를 더 명확하게 설명해야 한다. 속도와 엄밀성, 효율과 책임을 함께 설계하는 AI 시대의 새로운 문헌 연구 방법론이다.

    저자 소개
    저자 : 김영순, 정정훈, 박종도, 이시원

    김영순

    베를린자유대학교에서 문화변동에 관한 연구로 철학박사학위를 취득하고, 현재 인하대학교 사회교육과 교수, 대학원 다문화교육학과 인하대학교 부설 다문화융합연구소 소장을 맡고 있다. 질적연구학교 QR슐레 교장과 (사)공존과이음 이사장으로 활동 중이다. 저서로는 《AI 시대의 질적연구》, 《타자와 연대》, 《타자의 경험》, 《공존의 별자리》, 공동저서로 《AI 시대의 읽걷쓰 교육혁명》, 《AI와 기관생명윤리위원회(IRB)》 등 다수가 있다.

     

    정정훈

    캐나다 브리티시컬럼비아대학교에서 배려 교육과정 연구로 철학박사학위를 취득하고, 현재 건국대학교 교육연구소 부교수로 재직 중이다. 질적연구학교 QR슐레 마스터 강사이며, 아시아질적탐구(AQIJ) 저널 편집위원장과, 한국질적탐구학회 부회장을 맡고 있다. 저서로는 《인간-AI 협업 질적연구의 방법과 실천》, 《인간-AI 협업 질적연구의 이론과 성찰》, 《교육과정과 수업에서의 연구방법론》, 《South Korean Education and Learning Excellence as a Hallyu》 등이 있다.

     

    박종도

    미국 피츠버그대학교 정보과학대학원에서 소셜 레퍼런스에 관한 연구로 철학박사학위를 취득하고, 현재 인천대학교 문헌정보학과 부교수로 재직 중이다. 질적연구학교 QR슐레 마스터 강사로 활동하고 있다. 주요 관심 연구 분야는 소셜 레퍼런스, 학술 커뮤니케이션, 오픈 액세스, 연구데이터 관리, 다문화 정보 서비스, 인간-AI 협업 등이다. 공저로 《인간-AI 협업 질적연구의 방법과 실천》, 《인간-AI 협업 질적연구의 이론과 성찰》 등이 있으며, 논문으로는 “질적연구에서 자료처리 과정의 인간-AI 협업 경험에 관한 질적 사례연구”가 있다.

     

    이시원

    미국 펜실베이니아 대학교 교육대학원에서 이중언어교육에 관한 연구로 교육언어학 전공 철학박사를 취득하고, 현재 인하대학교 다문화융합연구소 연구교수로 재직하고 있다. (사)공존과이음의 QR-슐레 마스터 과정을 수료한 질적연구 마스터이며 한국국제문화교류학회 총무이사다. 주요 논문으로는 “AI 기반 다문화교육 실천 경험에 관한 사례 연구”, “재미한인 2세 계승어 학습자의 콩글리시 메타코멘터리 분석을 통한 정체성 역학 탐구” 등이 있다.

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