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ChatGPT와 Perplexity는 모두 AI 기반의 언어 모델을 활용하지만, 사용 목적과 기능에서 몇 가지 차이가 있습니다. 간단히 비교하면 다음과 같습니다:

1. 주 사용 목적

• ChatGPT

• 대화형 AI: 자연스러운 대화를 통해 다양한 주제에 대해 정보 제공, 질문 답변, 창의적 글쓰기 등을 지원합니다.

• 멀티기능성: 교육, 상담, 코딩, 창작 등 광범위한 활용이 가능합니다.

• 커스터마이징 가능: 사용자의 요청에 따라 답변 스타일이나 목적을 조정할 수 있습니다.

• Perplexity

• 검색 중심 AI: 사용자의 질문에 대해 정확한 정보 검색과 요약을 제공합니다.

• 정보 신뢰성 강조: 검색된 출처를 명확히 표시하며, 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 답변합니다.

• 검색 최적화: 최신 정보 및 구체적인 데이터를 제공하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.

2. 기술적 기반

• ChatGPT

• 언어 모델(예: GPT 시리즈)을 기반으로 사용자의 입력에 따라 적응형으로 작동합니다.

• 특정 질문이나 상황에 대해 창의적이고 포괄적인 답변을 생성합니다.

• Perplexity

• GPT 모델을 기반으로 하면서도 실시간 웹 검색과 결합되어 최신 정보를 제공합니다.

• 검색 결과를 요약하고 출처를 명시하는 데 강점이 있습니다.

3. 장단점 비교

특징 ChatGPT Perplexity

강점 창의적 글쓰기, 대화, 교육, 코드 생성 최신 정보 제공, 출처 명시, 검색 기반의 정교함

단점 최신 정보 부족(웹 연결 필요 시 외부 툴 사용) 대화의 자연스러움과 창의성은 상대적으로 부족

활용 사례 교육, 멘토링, 콘텐츠 생성, 프로그래밍 지원 특정 주제에 대한 신속하고 신뢰성 있는 정보 검색

4. 어떤 상황에서 적합한가?

• ChatGPT는 사용자가 창의적 대화나 복잡한 문제 해결을 원할 때 적합합니다.

• Perplexity는 최신 정보와 구체적인 출처가 중요한 상황에서 더 유용합니다.

질문 예시

• ChatGPT에 적합한 질문:

“창의적인 동화 한 편을 써줘.”

“AI 융합 교육을 기획하려면 어떻게 해야 할까?”

• Perplexity에 적합한 질문:

“2025년 교육 트렌드는 무엇인가?”

“ChatGPT와 Perplexity의 최신 비교 자료를 찾아줘.”

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AI를 논문연구에 사용하는 기본 규칙

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AI를 논문연구에 사용하는 기본 규칙

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AI를 사용할 때는 기대하는 역할에 대한 정확한 규정이 필요하다. AI의 대표적 역할은 지도교수, 협력자, 대리자, 과외교사, 경쟁자(카운터 파트너), 평가자, 친구 등이 있다.

논문을 작성하는 학생에게...

AI의 제1 역할은 '논문연구 지도교수'이다.

# 지도교수의 말을 받아 적은 내용들만으로 논문을 완성할 수 없듯이, AI가 응답한 내용들만으로 논문을 완성할 수 없다.

# AI지도교수의 도움을 잘 활용하는 연구자는 다음과 같이 행동한다.

* AI지도교수에게 자신의 생각을 '정확하게' 표현하는 노력을 한다.

* AI지도교수가 응답한 내용을 경청(꼼꼼히 읽고)하고 자신의 생각을 검토하고 발전시킨다.

* AI지도교수가 응답한 내용에서 '논문에 대한 영감'이나 '논문 연구에 필요한 정보나 지식'이나 '논문 속에서 해결해야 할 문제'에 대한 해법(방향, solution 등)에 대한 '힌트(clue)'를 얻는다.

* 위 3가지를 반복적으로 '선순환'하는 행위를 논문이 완료되는 때까지 계속 진행한다.

AI의 제2 역할은 '논문 글과 형식 작성 도우미'이다.

# 저자는 자기 글의 맞춤법, 문법, 형식 등을 '전문 편집인'에게 도움을 받을 수 있다. AI는 논문 글과 형식 작성의 훌륭한 도우미이다.

# 저자는 자기 글의 내용과 의미가 '독자'에게 잘 전달되기 위한 노력을 해야 한다.

* AI는 독자의 입장에서 논문 저자의 글을 읽고 평가하는 훌륭한 도우미이다. 논문 저자의 글이 읽기 쉬운 문체로 되어 있는지, 논문에서 말하고자 하는 내용과 의미를 충분하게 전달하는 '문장'과 '글쓰기'인지 등을 조언해 주는 훌륭한 도우미이다.

그래서, AI를 활용한 논문연구자는 AI와 협업하여 최종 결정한 영역들에 대한 대화 내용(자신의 생각들이 AI와 어떤 대화를 통해 최종 완료 되었는 지를 보여 주는 '핵심 대화 내용')과 AI와 협업한 과정(history) 중에서 자신의 논문연구와 완성에 결정적으로 기여한 대화 과정(논문의 어떤 부분에서 AI지도교수의 도움을 받았는지에 대한 history, 논문의 글과 형식에서도 어떤 도움을 받았는지에 대한 history)을 선별하여 '반드시' 인간 논문지도교수와 인간 논문심자자에게 제출해야 한다.

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“청소년 참여 기반 AI 리터러시 교육 활동 프로그램의 지속가능한 모델 설계: 사회적 가치와 창업 가능성을 중심으로”

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“청소년 참여 기반 AI 리터러시 교육 활동 프로그램의 지속가능한 모델 설계: 사회적 가치와 창업 가능성을 중심으로”

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연구방법, 설계 참고 영상 

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연구방법, 설계 참고 영상 

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무엇보다 논문의 목적이 중요하죠!! 연구유형 - 통계, 문헌연구, 케이스스타디 등등!! 주제를 어떻게 보여줄 것인가?

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[논문질문] 질문8. 학위논문 연구방법(연구설계) 작성법이 궁금해요?

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엘리교수를 소개합니다.

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엘리교수를 소개합니다.

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엘리쌤에 대해 알아볼까요.

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스파크AI 교육연구소 공동대표 엘리킴

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스파크AI 교육연구소 공동대표 엘리킴

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교육연구 #AI활용교육 #멜리츠진로코칭 #멜리츠학습법 #멜리츠교수법 #멜리츠글쓰기

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청소년을 위한 기업가 정신과 진로 창업역량 개발 : 벤처스타 

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청소년을 위한 기업가 정신과 진로 창업역량 개발 : 벤처스타 

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최윤식,마상욱,최종학,김세광 저

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멜리츠 학습법 - 예스24

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코앞에 도래한 AI의 시대, 학습에도 변혁이 필요하다!학습자 중심의 새로운 교육 패러다임 ‘멜리츠 학습법’　2025년에도 첨단 기술 영역의 화두는 단연 인공지능일 것으로 예상된다. 이미 생성형 인공지능인 챗GPT가 자동차와 스마트폰에 탑재되기 시작했고 헬스케어…

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2023. KCI등재) A Case Study of Youth Guidance Using ChatGPT: Focused on Youth Thematic Exploration ProjectsChatGPT를 활용한 청소년 지도 사례연구: 청소년 주제탐구 프로젝트를 중심으로

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2023. KCI등재) A Case Study of Youth Guidance Using ChatGPT: Focused on Youth Thematic Exploration ProjectsChatGPT를 활용한 청소년 지도 사례연구: 청소년 주제탐구 프로젝트를 중심으로

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Background: This study is grounded in the accelerated accessibility to digital environments and spaces due to the emergence of conversational artificial intelligence like ChatGPT, necessitating the exploration of AI-related applications in the realm of youth activities. Purpose: Therefore, this study aims to discover how artificial intelligence can be integrated into youth guidance and determine whether AI holds potential roles in guiding adolescents. Methodology: The study investigates the theoretical background of AI in youth guidance, and as part of a thematic exploration project, conducted a case study involving 8 youths starting from March 2023. To this end, a digital environment was created to analyze interactions and synergies among peer groups and youth mentors. Findings: Participating youths demonstrated a positive impact on reducing the disparity in virtual experiences and positively influencing their perception of metaverse. They were observed using ChatGPT to structure their thoughts and facilitate a deeper understanding of subjects. The study also witnessed a shift in initial perceptions of metaverse, confirming the enjoyment of learning through play within metaverse environments. Conclusions: The findings underline the necessity for developing educational programs considering youths' interests and needs, appropriate technological use, and ongoing support to enhance their digital competencies. The rapidly changing digital landscape calls for the consideration of diverse youth activities and creating various digital environments, imposing challenges on youth mentors in this dynamic context

배경: 본 연구는 대화형 인공지능 기반 ChatGPT의 등장으로 디지털 환경과 공간에 대한 접근성이 가속화되고 있는 상황에서 청소년 활동 영역에서의 인공지능 관련 활용을 모색할 필요성이 있다는 점에 기초한다. 목적: 따라서 본 연구는 인공지능이 청소년 지도를 위한 역할로서 가능성을 갖고 있는지를 확인하기 위해 어떻게 청소년 지도에 통합할 수 있는지에 대한 답을 찾는 것을 목적으로 한다. 방법: 인공지능과 관련한 청소년 지도의 이론적 배경을 조사하고 2023년 3월부터 주제탐구 프로젝트의 일환으로 청소년 8명을 대상으로 사례연구로 진행하였으며, 이를 위해 디지털 환경을 조성하여, 또래 집단, 청소년 지도자 간의 실제 상호작용 및 시너지를 분석하는 연구를 시행하였다. 결과: 연구에 참여한 청소년들은 메타버스에서의 연구 경험이 신선하며, 거리의 격차를 줄였다는 점에 긍정적인 영향을 주었으며, ChatGPT를 이용하여 자신의 생각을 구조화하고, 주제에 대한 깊이 있는 이해를 돕는 도구로 활용하는 과정을 확인할 수 있었다. 또한, 기존의 메타버스에 대한 초기 인식이 변화함을 확인하였다. 끝으로 메타버스 환경에서는 놀면서 배우는 느낌을 받음을 확인할 수 있었다. 시사점: 본 연구를 통해 청소년들의 흥미와 필요성을 고려한 교육 프로그램 개발, 적절한 기술 활용, 그리고 청소년들의 디지털 능력 향상을 위한 지속적인 지원이 필요하다. 급속하게 바뀌는 디지털 환경에서 청소년활동의 다양성을 고려하고 다양한 디지털 환경을 조성하고 청소년지도자들의 도전이 요구된다.

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ChatGPT를 활용한 청소년 지도 사례연구: 청소년 주제탐구 프로젝트를 중심으로

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A Case Study of Youth Guidance Using ChatGPT: Focused on Youth Thematic Exploration Projects - ChatGPT;Youth Activities;Digital Environment

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2024. KCI등재) Case Study of Applying AI in Community Youth ActivitiesAI를 활용한 지역사회 청소년활동 적용사례

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2024. KCI등재) Case Study of Applying AI in Community Youth ActivitiesAI를 활용한 지역사회 청소년활동 적용사례

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Background: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) offers potential for transformative changes in community-based youth activities. While existing studies have primarily focused on using AI as a tool, there is a lack of empirical research on the direct integration of AI into youth activities and its effects. Objective: This study aims to develop a community-linked youth activity program integrated with AI technology and analyze the program's impact on youths' learning, personal development, and community participation. Methods: A case study methodology was adopted, focusing on the "Exploring the Future and AI Utilization" project class conducted at El00 School in the first semester of 2024. The study involved observing and analyzing the changes in youths' AI technology utilization skills. Data were collected through participant observation, in-depth interviews, and analysis of relevant documents. Results: The results indicated that AI technology effectively increased youths' technology acceptance and learning motivation, enhanced emotional understanding and creative expression, and improved social responsibility and problem-solving skills. Additionally, AI-based activities contributed to youths' creative solutions to community issues and expanded their social consciousness. Implications: The study confirmed that integrating AI technology into youth activities can promote holistic development and community understanding among youths. Successful AI integration requires systematic program design and enhanced understanding of AI among youth leaders. AI-based youth activity programs can play a crucial role in linking communities and enhancing youths' social responsibility.

배경: 인공지능(AI)의 급속한 발전은 지역사회 기반 청소년 활동에 혁신적 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 기존 연구들은 AI 기술을 도구로 활용하는 데 그쳤으나, AI를 직접 통합하여 청소년 활동의 효과를 실증적으로 분석한 연구는 부족하다. 목적: 본 연구는 AI 기술을 통합한 지역사회 연계 청소년 활동 프로그램을 개발하고, 해당 프로그램이 청소년들의 학습과 개인 발달, 지역사회 참여에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 방법: 사례연구 방법론을 채택하여 2024년 1학기에 엘00 학교에서 진행된 ‘미래탐구와 AI 활용’ 프로젝트 수업을 중심으로 청소년들의 AI 기술 활용 능력과 그 변화를 관찰하고 분석하였다. 데이터 수집은 참여 관찰, 심층 인터뷰, 관련 문서 분석을 통해 이루어졌다. 결과: AI 기술은 청소년들의 기술 수용성과 학습 동기를 높이고, 감성적 이해와 창의적 표현력, 사회적 책임감과 문제 해결 능력을 증진시키는 데 효과적이었다. 또한, AI 기반 활동은 청소년들이 지역사회 문제를 창의적으로 해결하고 사회적 의식을 확대하는 데 기여하였다. 시사점: AI 기술을 청소년 활동에 통합함으로써 청소년들의 전인적 발달과 지역사회 이해를 촉진할 수있음을 확인하였다. 성공적인 AI 기술 통합을 위해서는 체계적인 프로그램 설계와 청소년지도자의 AI 이해 증진이 필요하다. AI 기반 청소년 활동 프로그램은 지역사회 연계와 청소년의 사회적 책임감 향상에 중요한 역할을 할 수 있다.

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AI를 활용한 지역사회 청소년활동 적용사례

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Case Study of Applying AI in Community Youth Activities - Keywords: Artificial Intelligence (AI);Youth Activities;Community Integration;Holistic Development;Social Responsibility

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KCI 등재) 페이스북과 창의적 교수법을 활용한 기독교교육 방법의 새로운 가능성 모색

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KCI 등재) 페이스북과 창의적 교수법을 활용한 기독교교육 방법의 새로운 가능성 모색

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KCI 등재) 다문화 공감교육 실천 사례 연구-비폭력대화와 회복적 정의를 중심으로

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KCI 등재) 다문화 공감교육 실천 사례 연구-비폭력대화와 회복적 정의를 중심으로

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다문화 공감교육 실천 사례 연구-비폭력대화와 회복적 정의를 중심으로

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청소년지도사 학교 배치를 위한 현실적 필요성과 대응 방안: 청소년활동역량 모형을 중심으로

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청소년지도사 학교 배치를 위한 현실적 필요성과 대응 방안: 청소년활동역량 모형을 중심으로

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청소년지도사 학교 배치를 위한 현실적 필요성과 대응 방안 청소년활동역…

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KCI 등재) 대학생을 위한 ‘회복적정의’ 교과목 개발Development of a ‘Restorative Justice’ Curriculum for College Students

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KCI 등재) 대학생을 위한 ‘회복적정의’ 교과목 개발Development of a ‘Restorative Justice’ Curriculum for College Students

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Development of a ‘Restorative Justice’ Curriculum for College Students

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학술논문검색사이트 KISS

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대학생을 위한 ‘회복적정의’ 교과목 개발 - 기독교교육 논총 - 한국기독교교육학회 - KISS

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본 연구는 현대 사회 ‘단순사고’의 경향성에 대항하고 대학생들이 문제의식이나 비판 없이 받아들이는 응보적정의의 패러다임에서 ‘회복적정의’의 패러다임으로 전환하여 사고할 줄 아는 역량이 필요함을 인식하면서 부터 시작되었다. 회복적 정의의 이론을 바탕으로 대학생들이 일상의 실제적 갈등을 해결 할 수 있는 실천적 교과목으로서 대학 교양과목인 ‘회복적정의’ 교과목을 개발하는 사례 연구이다.
연구 방법은 회복적 정의 교과목을 개발하기 위한 이론적 원리와 현재 교육설계하여 회복적 정의 수업을 실행하고 사례를 분석하였다. 분석을 위해 교수-학습 활동과 기타 설계 요소를 검증하는 순환의 과정을 SNS 페이스북을 교육적 플렛폼으로 활용하였다. 교수자와 학습자간, 학습자와 학습자간의 상호작용과 학습자의 수업에 대한 피드백의 순환이라는 실행과정을 분석하여 교과목 설계에 반영한 것이다.
수업실행은 2014년 2학기 A대학교 교양선택 과목으로 “회복적 정의의 이해와 실제”를 수강한 54명의 학습자들과의 상호작용을 통해 진행 되었다. 연구자가 수업 전에 설계한 수업계획은 학습자들과의 상호작용과 학습공동체 간의 공동체성을 바탕으로 새롭게 구성 되었다. 개인적, 공동체적 배움의 과정과 성찰은 회복적 가르침의 방향을 설정할 수 있는 근거가 되었으며 이를 바탕으로 수정, 보완된 교과목이 설계되었다.
‘회복적 정의의 의해와 실제’ 교과목의 실행은 ‘샬롬’을 경험할 수 있는 기독교 교육적 원리에 입각한 대학 교양 교과목 개발에 이르게 되었다.

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KCI등재) 스마트 시대의 청소년 시민역량 함양 프로그램개발 Study on Program Development for Youth' Civic Capability Cultivation in Smart Era

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KCI등재) 스마트 시대의 청소년 시민역량 함양 프로그램개발 Study on Program Development for Youth' Civic Capability Cultivation in Smart Era

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Study on Program Development for Youth' Civic Capability Cultivation in Smart Era

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스마트 시대의 청소년 시민역량 함양 프로그램개발

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뮤직비디오에 사용된 AI 도구는 몇 개일까요?? 뮤직비디오 나온 내용 중 가장 눈에 들어오는 가사를 댓글로 작성하세요.

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AI와 함께 논문

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논문에서 펼치는 '논리' 만들

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논문에서 펼치는 '논리' 만들기 : 선행연구의 동향(내 연구의 토대가 되는 이론적 배경 근거), 선행연구의 한계, 새로운 연구의 필요성(내 연구의 정당성 논리구축 - 새로운 추론, 새로운 관점)

연구 설계 방법 선택 : 연구 대상(사람, 사물), 연구 도구, 연구 방법(기법)

논문 작성법 구상 : 논문작성 구조 정하기(장, 절 - 목차 구성은 논문의 제목을 어떻게 풀어가는지를 세부적으로 보여주는 기능을 한다), 논문 세부 양식 맞추기

[추가 관련 동영상들]

논문 전체 구조에 대해서

https://www.youtube.com/watch?v=RDLMPfVImpI&t=3s

논문에서 글쓰기가 안되는 이유 - 연구의 논리적 흐름 만들기

https://www.youtube.com/watch?v=g5FvKkFveF4&t=2s

내 주장은 글이 아니라 논문 구조(흐름)로 펼친다

https://www.youtube.com/watch?v=oODK133pl7U&t=1s

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제발 논문공부 좀 합시다

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정의: 연구논문은 특정 학문 분야에 대한 체계적인 연구와 분석을 통해 새로운 지식이나 이해를 제공하는 학술적 작업이다 (미국심리학회, 2013). 이는 해당 분야의 지식을 확장하고 실제 문제 해결에 기여하는 데 중요한 역할을 한다. 연구논문은 학문적 성취의 증거이자 연구자의 전문성을 입증하는 중요한 도구라고 할 수 있다. 연구논문은 엄격한 방법론을 따르며, 객관적인 데이터 수집과 분석을 통해 결론을 도출하는 과정을 포함한다. 이를 통해 학문 공동체 내에서 새로운 아이디어를 공유하고 검증하는 역할을 수행한다.

중요성:
- 지식의 확장: 연구논문은 특정 분야의 지식을 확장하고 깊이 있는 이해를 제공한다 (마상욱, 김세광, 2024). 이를 통해 학문의 발전과 혁신을 이끌어낸다.
- 문제 해결: 연구논문은 실제 문제에 대한 해결책을 제시하거나 새로운 접근 방식을 제안한다. 이는 이론과 실제의 간극을 좁히는 데 기여한다.
- 학문적 성취 입증: 연구논문은 연구자의 전문성과 학문적 성취를 입증하는 중요한 수단이다 (미국심리학회, 2013). 이는 학계에서의 인정과 경력 발전에 핵심적인 역할을 한다.
- 비판적 사고 능력 향상: 연구논문 작성 과정은 비판적 사고와 분석 능력을 향상시킨다. 이는 학문적 영역뿐만 아니라 일상생활에서도 유용하게 적용될 수 있다.
- 학술 커뮤니티 기여: 연구논문은 학술 커뮤니티 내에서 아이디어를 공유하고 토론을 촉진하는 매개체 역할을 한다. 이를 통해 학문의 발전과 협력을 도모한다.
- 사회 발전 기여: 많은 연구논문들이 사회적 문제 해결이나 정책 수립에 기여함으로써 사회 발전에 중요한 역할을 한다.
Keypoint: 연구논문은 학문적 성취의 증거이자 연구자의 전문성을 입증하는 중요한 도구이다.

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한국연구제단에서 EU 지침을 번역한 내용입니다。

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책임있는 AI 활용지침

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책임있는 AI 활용지침

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연구자는 생성형 AI에서 생성된 결과물을 사용하는 데 있어 비판적인 접근방식을 유지하며, 편견, 무의미한 정보, 부정확성과 같은 도구의 한계를 인식하고 있어야 합니다.

AI 시스템은 저자도, 공동 저자도 아닙니다. 저자권은 주도성(agency)과 책임을 의미하므로, 이는 인간 연구원에게 있습니다.

연구자는 연구 데이터 원본을 위조, 변경 또는 조작하는 등 과학 프로세스에서 생성형 AI로 생성된 조작된 자료를 사용하지 않습니다.

연구자는 연구과정에서 어떤 생성형 AI 도구가 실질적으로 사용되었는지 자세하고 투명하게 설명합니다. 도구에 대한 참고자료에는 이름, 버전, 날짜 등이 포함될 수 있으며 도구가 어떻게 사용되고 연구과정에 어떤 영향을 미쳤는지가 포함될 수 있습니다. 관련이 있는 경우, 연구자는 개방형 학문 원칙에 따라 입력(프롬프트)과 출력을 제공합니다.

연구자는 생성형 AI의 결과물을 사용할 때 표절 가능성(텍스트, 코드, 이미지 등)에 주의를 기울여야 합니다. 또한 타인의 저자권을 존중하고 적절한 경우 그들의 저작물을 인용합니다. 생성형 AI(예: 대규모 언어 모델)의 결과물은 타인의 결과물을 기반으로 할 수 있으며 적절한 인식과 인용이 필요할 수 있습니다.

다른 연구자나 연구기관에 영향을 미칠 수 있는 민감한 활동(예: 동료 평가, 연구 제안 평가 등)에 생성형 AI 도구를 실질적으로 사용해서는 안 됩니다.

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Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.

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A new tool that blends your everyday work apps into one. It’s the all-in-one workspace for you and your team

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arXiv is a free distribution service and an open-access archive for nearly 2.4 million scholarly articles in the fields of physics, mathematics, computer science, quantitative biology, quantitative finance, statistics, electrical engineering and systems science, and economics. Materials on this site are not peer-reviewed by arXiv.

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논문 아이디어 주제정하기 

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논문 아이디어 주제정하기 

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사용자가 학술 논문 주제를 탐색하거나 아이디어를 발전시키도록 돕는 도우미 역할을 합니다.

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사용자가 논문의 목차를 체계적으로 작성하도록 돕는 도우미 역할을 합니다.

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논문 서론 작성 도우미 

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논문 서론 작성 도우미 

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🧭 사용법 안내

1. 연구 주제 알려주기

먼저 어떤 주제로 논문을 쓰고 싶은지 알려주세요. 예:

“환경 변화가 생물 다양성에 미치는 영향”

“청년층의 취업 불안정과 정신 건강의 관계”

2. 서론 작성 단계별 안내 받기

제가 아래와 같은 순서로 질문을 드릴 거예요. 각 질문에 답해주시면, 그 내용을 바탕으로 서론을 함께 완성해 나갑니다:

1. 배경 설명: 이 주제가 왜 중요하게 떠오르고 있는가?

2. 연구 필요성: 기존 연구와의 차이점은? 왜 지금 이 연구가 필요한가?

3. 연구 목적: 이 논문에서 구체적으로 무엇을 밝혀내고자 하는가?

4. 문제 정의: 해결하고자 하는 핵심 문제는 무엇인가?

5. 서론 구성 요소 요약: 위의 내용을 통합하여 서론 초안을 만들어 드려요.

3. 원하는 형식 요청하기

APA 스타일의 출처 원하시면 말씀해주세요.

실제 출판된 논문을 바탕으로 출처가 필요하시면 알려주세요. 제가 직접 찾아드릴 수 있어요.

4. 작성된 서론 피드백 받기

초안이 완성되면 “검토해줘”라고 말씀해주세요.

문장 표현, 논리 흐름, 출처 보강 등도 도와드려요.

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논문 작성자가 서론 섹션을 체계적으로 작성할 수 있도록 가이드를 제공

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젠스파이크 AI는 최신 인공지능 모델을 통합하여 다양한 기능을 제공하는 혁신적인 플랫폼입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 다양한 AI 모델 통합: GPT-4, Claude, Gemini 등 최신 AI 모델을 한 곳에서 활용할 수 있어, 사용자는 각 모델의 장점을 극대화한 서비스를 이용할 수 있습니다.

2. 실시간 정보 제공: 실시간 웹 검색을 통해 최신 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 사용자에게 신뢰도 높은 정보를 제공합니다.

3. 스파크 페이지(Sparkpage): 사용자의 쿼리에 따라 맞춤형 요약 페이지를 생성하여, 필요한 정보를 효율적으로 탐색할 수 있도록 돕습니다.

4. 교차 검증 기능: 여러 신뢰할 수 있는 출처의 정보를 교차 검증하여 정확성을 높이며, 정보의 투명성을 보장합니다.

5. 사용자 친화적 인터페이스: 직관적인 디자인으로 복잡한 설정 없이 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.

현재 젠스파이크 AI는 베타 버전으로 무료 제공 중이며, 친구 초대 이벤트를 통해 최대 20개월까지 무료로 사용할 수 있는 혜택을 제공합니다.

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라이너(Liner)는 학생과 연구자를 위한 AI 기반 검색 엔진으로, 다음과 같은 주요 특징을 갖추고 있습니다:

1. 신뢰할 수 있는 출처 기반의 AI 검색: 라이너는 학술 논문과 공식 웹사이트 등 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 수집하여 사용자에게 정확한 답변을 제공합니다.

2. 생성형 AI 검색 엔진: 사용자는 질문을 입력하면 라이너의 AI가 즉각적으로 답변을 제공하며, 이는 신뢰할 수 있는 출처에 의해 뒷받침됩니다.

3. AI 코파일럿 기능: 텍스트와 비디오 콘텐츠를 요약하여 핵심 정보를 추출하고, 사용자에게 중요한 내용을 강조 표시할 수 있습니다.

4. 하이라이팅 및 주석 도구: 웹 페이지나 문서에서 중요한 부분을 하이라이트하고 주석을 추가하여 나중에 쉽게 참조할 수 있습니다.

5. 크로스 플랫폼 접근성: 브라우저 확장 프로그램과 모바일 앱을 통해 다양한 기기에서 라이너의 기능을 활용할 수 있습니다.

6. 학술 모드 지원: 2억 건 이상의 학술 논문 데이터베이스에 접근하여 전문적인 답변을 제공하며, APA, MLA, Chicago, BibTeX 등 다양한 인용 스타일을 지원합니다.

이러한 기능들을 통해 라이너는 연구자와 학생들이 효율적으로 정보를 수집하고 관리할 수 있도록 지원합니다.

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pdf标注工具，pdf标注软件，pdf标记，pdf笔记，浏览器，浏览器上标记，浏览器上标注，浏览器扩展，浏览器软件，网上标记，网上标注

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pdf標註工具，pdf標註軟件，pdf標記，pdf筆記，瀏覽器，瀏覽器上標記，瀏覽器上標註，瀏覽器擴展，瀏覽器軟件，網上標記，網上標註

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ライナーは、pdfファイルからwebページまですべてをカバーする最高のデジタル蛍光ペンです。オンラインで読んだものすべてを強調表示、保存、コメント、共有します。無料で使用でき、すべてのデバイスとプラットフォームで利用できます

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In the flood of information, LINER helps you find and learn reliable information faster. Discover the highlights of the web, filtered by millions of intelligent people around the world.

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그록(Grok)은 일론 머스크가 이끄는 인공지능(AI) 스타트업 xAI가 개발한 대화형 AI 챗봇입니다. 필터링이 없는 AI로 불리며, 검색과 이미지 생성 등의 기능을 제공합니다.

그록의 주요 특징은 다음과 같습니다.

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립한 xAI가 개발했습니다

필터링이 없는 AI로 불립니다

검색과 이미지 생성 등의 기능을 제공합니다

X(트위터)를 통해 무료로 사용할 수 있습니다

2025년 1월 10일(현지시간), xAI는 그록의 독립형 앱을 베타 버전으로 출시했습니다.

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Explore Grok, the AI by xAI designed to answer nearly any question with an outside perspective on humanity. Dive into insightful, often humorous responses, and get help on a wide range of topics, from the mundane to the profound.

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딥서치는 기업 정보 검색에 특화된 플랫폼입니다. 방대한 양의 기업 데이터를 수집하고 분석하여, 투자, 산업 분석, 경쟁사 분석 등 다양한 비즈니스 의사 결정에 필요한 정보를 제공합니다.

딥서치의 주요 기능

기업 검색: 특정 기업의 재무 정보, 뉴스, 공시, 특허 등 다양한 정보를 빠르게 검색하고 분석할 수 있습니다.

산업 분석: 특정 산업의 시장 동향, 경쟁 환경, 미래 전망 등을 파악할 수 있습니다.

기업 평가: 기업의 가치를 평가하고, 투자 매력도를 분석할 수 있습니다.

AI 기반 분석: 인공지능 기술을 활용하여 데이터를 분석하고, 의미 있는 인사이트를 도출합니다.

딥서치 활용 사례

투자: 투자 대상 기업을 선정하고, 포트폴리오를 구성하는 데 활용

M&A: 인수합병 대상 기업을 발굴하고, 기업 가치를 평가하는 데 활용

산업 분석: 새로운 사업 기회를 발굴하고, 시장 경쟁력을 강화하는 데 활용

경쟁사 분석: 경쟁사의 강점과 약점을 분석하고, 자사의 경쟁 우위를 확보하는 데 활용

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‎Gemini - chat to supercharge your ideas

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Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

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Napkin AI - The AI assistant for visual communication

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Just type, copy-paste or generate your text and Napkin will instantly transform it into insightful visuals. Make your communication more effective with Napkin.

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챗GPT o1을 최고로 사용하는 기술 - 논문저자의 추론과 챗GPT o1의 추론기능과 체인처럼 연결한다.

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Felo Search - Your Free AI Search Engine

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The multilingual AI search engine optimized for discovering and understanding world knowledge. Leverage the power of ChatGPT and AI Agent to break language barriers and access global information with ease.

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구글 notebook LM (최대 200개 자료 검색,대화)

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Google NotebookLM | AI Research Tool & Thinking Partner

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Meet NotebookLM, the AI research tool and thinking partner that can analyze your sources, turn complexity into clarity and transform your content.

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Consensus is an AI academic search engine for peer-reviewed literature—your research OS for finding, organizing, and analyzing science 10x faster.

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Connected Papers | Find and explore academic papers

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Connected Papers is a visual tool to help researchers and applied scientists find academic papers relevant to their field of work.

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SciSpace(개별논문 탐색&읽기-내가 직접논문을 올리고 종합검색 가능)

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SciSpace(개별논문 탐색&읽기-내가 직접논문을 올리고 종합검색 가능)

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SciSpace 홈페이지

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구글 AI studio로 선행논문들에서 내 논문의 문제 설정에 대한 아이디어를 얻는다

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구글 AI studio로 선행논문들에서 내 논문의 문제 설정에 대한 아이디어를 얻는다

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구글 AI Studio에서 구글의 추론전용 엔진을 선택한다.

1) 내 연구논문 작성에 가장 중요한 선행논문 2~3개를 선택한다.

2) 해당 선행논문들에서 주제, 문제, 해결방법, 한계를 정리하여 비교하게 한다. (파생주제 idea 찾기 단계에서 작업한 내용이 있으면, 그 내용을 프롬프트 창에 재입력해도 된다)

3) 앞서 추천받은 '파생 주제'에 대한 아이디어를 프롬프트 창에 재입력하고, '내 논문 주제와 문제를 좁히는 효과적인 방법들'을 참고하여 질문을 한다.

Google AI Studio를 사용하지 못하는 상황일 경우, 클로드, 챗GPT, 구글 제미나이 등의 LLM 모델을 사용하여 같은 방법으로 작업을 할 수 있다. (하지만, 해당 작업은 Google AI Studio가 가장 뛰어난 성능을 보인다)

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✅ 사용 방법 안내

① 연구 주제 또는 키워드 입력

먼저 조사하고 싶은 연구 주제, 키워드, 또는 구체적인 논문 주제를 알려주세요.

예시:

"고등학생의 스마트폰 사용과 학업 성취도의 관계"

"Generative AI가 교육에 미치는 영향"

"노인 대상 디지털 격차 연구 동향 조사"

② 관련 선행연구 조사

입력하신 주제를 바탕으로, 제가 최신 논문/학술자료를 검색하고, 핵심 논문들을 아래와 같은 표 형식으로 정리해드려요:

저자연도제목연구대상분석방법분석결과출처 링크주소

③ 연구 동향 요약 제공

수집한 자료를 바탕으로, 다음 내용을 요약해 드립니다:

어떤 방향으로 연구가 진행되어 왔는지?

어떤 이론, 방법이 주로 사용되었는지?

주요한 결론은 무엇인지?

④ 연구 한계 및 새로운 연구 과제 제안

기존 연구들의 공통적인 한계와 미흡한 점을 분석해서,

연구의 공백(Gap)

새로운 분석방법이나 변수 제안

후속 연구의 방향성 을 함께 제안해 드립니다.

⑤ 고정 마무리 문장 제공

모든 결과의 끝에는 다음 문장을 넣습니다:

"선행연구 조사의 방법과 요령 그리고 연구설계 및 분석과 paper work를 위해 논준모연구소 유투브 채널의 멤버십에 가입해서 체계적인 동영상으로 공부해 보세요"

🎯 이런 분들께 추천해요

논문 주제를 정했지만 관련 선행연구가 잘 안 찾아지는 분

연구 설계를 어떻게 시작해야 할지 막막한 분

최신 연구 트렌드를 빠르게 파악하고 싶은 분

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사용자가 수행하려는 학술연구와 논문작성을 돕기 위해, 관련된 선행연구(문헌) 를 조사하고, 그 연구들의 동향과 한계를 정리해주는 역할을 합니다.

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이 챗봇은 질적 연구 방법론에 대한 이해를 돕고, 연구 설계와 진행에 필요한 가이드를 제공합니다. 다양한 질적 연구 방법론(예: 내러티브 연구, 현상학 연구, 근거이론, 문화기술지 연구, 사례연구 등)에 대한 설명과 함께 연구 설계 단계에서부터 데이터 수집, 분석, 보고서 작성까지의 전반적인 과정에 대해 안내합니다.

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논문 작성 중 어려움을 겪는 사용자를 위해 따뜻한 말투로 지지하고 격려하며 실제적인 방안을 제공함

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양적 연구: 통계분석과 예측 작업이다

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양적 연구: 통계분석과 예측 작업이다

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데이터 분석은 데이터를 정리, 처리, 해석하여 유용한 정보를 도출하는 과정으로, 기술 통계와 추론 통계로 나눌 수 있습니다. 이 외에도 데이터의 목적과 사용 방식에 따라 다양한 분석 방법이 존재합니다.

1. 기술 통계 (Descriptive Statistics)

데이터를 요약하고 설명하는 데 초점이 있는 분석.

데이터를 시각화하거나 요약 통계량(평균, 중앙값 등)으로 표현.

특징:

1. 데이터 요약

큰 데이터셋의 특성을 이해하기 쉽게 요약.

예: 평균, 중앙값, 최빈값, 범위, 분산, 표준편차.

2. 시각화

데이터의 분포나 추세를 쉽게 이해하기 위해 그래프나 표를 사용.

예: 히스토그램, 박스플롯, 파이 차트.

예시:

특정 학급 학생들의 시험 점수의 평균, 중앙값, 범위를 계산하여 학업 성취도의 전반적인 수준을 파악.

2. 추론 통계 (Inferential Statistics)

표본 데이터를 이용해 모집단의 특성을 추론.

확률과 통계적 가설 검정을 기반으로 함.

특징:

1. 모집단 추론

표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 예측.

예: 신뢰구간, 가설 검정.

2. 통계적 검정

가설을 설정하고 이를 검증하여 통계적 유의성을 판단.

예: pp-값을 통해 귀무가설 기각 여부 결정.

3. 추정

표본 평균을 바탕으로 모집단 평균 추정.

예: 회귀분석, t-검정, ANOVA.

예시:

표본 100명을 대상으로 조사한 설문 결과를 바탕으로, 전체 1,000명 모집단의 평균 만족도를 추정.

3. 상관분석 (Correlation Analysis)

두 변수 간의 상관관계를 측정.

상관계수 (rr)로 관계의 강도와 방향을 나타냄.

특징:

1. 강도

상관계수 rr의 절댓값이 0~1 사이로 표현.

r=1r = 1: 완전 양의 상관.

r=−1r = -1: 완전 음의 상관.

r=0r = 0: 상관관계 없음.

2. 방향

양의 상관관계: 한 변수가 증가할 때 다른 변수도 증가.

음의 상관관계: 한 변수가 증가할 때 다른 변수는 감소.

예시:

학생들의 공부 시간과 시험 점수 간의 상관관계를 분석해, 상관계수가 r=0.7r = 0.7로 강한 양의 상관관계 확인.

4. 회귀분석 (Regression Analysis)

변수 간의 관계를 모델링하여 예측.

독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 설명.

특징:

1. 단순 회귀

하나의 독립변수와 하나의 종속변수 간의 관계 분석.

예: 공부 시간이 시험 점수에 미치는 영향.

2. 다중 회귀

여러 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 동시에 분석.

예: 공부 시간, 수면 시간, 식습관이 시험 점수에 미치는 영향.

3. 회귀 방정식

Y=a+bXY = a + bX 형태로 모델링.

YY: 종속변수, XX: 독립변수, aa: 절편, bb: 기울기.

예시:

SNS 사용 시간과 공부 시간 데이터를 통해, 학생의 학업 성취도를 예측하는 모델을 생성.

5. 가설 검정 (Hypothesis Testing)

귀무가설과 대립가설을 설정하고 데이터를 통해 이를 검증.

특징:

1. 귀무가설 (H0H_0)

차이가 없거나 효과가 없다는 가정.

2. 대립가설 (H1H_1)

차이가 있거나 효과가 있다는 가정.

3. pp-값

p<0.05p < 0.05: 유의미한 결과, 귀무가설 기각.

예시:

특정 학습법이 학생들의 성적 향상에 효과가 있는지 확인하기 위해 t-검정을 사용.

6. t-검정 (t-Test)

두 집단의 평균 차이를 비교하는 분석.

특징:

1. 독립표본 t-검정

두 독립 집단 간의 평균 비교.

예: 남학생과 여학생의 수학 점수 비교.

2. 대응표본 t-검정

동일 집단의 전후 데이터를 비교.

예: 새로운 교육 프로그램 전후의 시험 점수 비교.

예시:

새로운 학습법 적용 전후의 시험 점수를 비교해 효과를 검증.

7. ANOVA (분산분석, Analysis of Variance)

세 개 이상의 집단 평균 차이를 비교.

특징:

1. 일원분산분석

하나의 독립변수로 세 집단 이상의 평균 비교.

예: 세 지역 학생들의 평균 점수 비교.

2. 이원분산분석

두 개 이상의 독립변수로 평균 비교.

예: 지역과 성별이 시험 점수에 미치는 상호작용 분석.

3. F-값

집단 간 차이를 나타냄. pp-값으로 유의성 검증.

예시:

도시, 농촌, 산간 지역 학생들의 학업 성취도를 비교.

8. 클러스터 분석 (Cluster Analysis)

데이터셋을 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류.

특징:

1. 비지도 학습

사전 정의된 라벨 없이 데이터 패턴을 찾아 군집화.

2. 활용 분야

마케팅, 고객 세분화, 의료 데이터 분석 등.

예시:

고객 데이터를 분석해 구매 패턴이 유사한 그룹을 식별.

9. 시계열 분석 (Time Series Analysis)

시간에 따라 변하는 데이터를 분석.

특징:

1. 추세 분석

시간에 따른 증가/감소 패턴 분석.

2. 예측

미래 데이터를 예측.

예: 주식 시장, 기후 데이터 분석.

예시:

10년간의 주식 가격 변동 데이터를 분석해 미래 가격을 예측.

요약

데이터 분석의 종류와 특징은 연구 목적과 데이터 특성에 따라 다양하게 적용됩니다.

기술 통계: 데이터를 요약하고 시각화.

추론 통계: 표본으로 모집단을 추정.

상관분석/회귀분석: 변수 간 관계와 예측.

가설 검정/t-검정/ANOVA: 집단 간 차이와 가설 검증.

클러스터/시계열 분석: 데이터 군집화 및 시간 패턴 분석.

혹시 특정 분석 방법을 더 자세히 알고 싶으신가요? 😊

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통계방법 선택의 단계별 프로세스

# data[].attributes.subject
통계방법 선택의 단계별 프로세스

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1) 연구문제 및 가설 정리

- “무엇을 알고 싶은가?”, “어떤 관계나 차이를 확인하고 싶은가?”

2) 변수와 데이터 유형 파악

- 종속변수/독립변수의 유형(연속형, 범주형, 순서형 등).

- 데이터의 분포(정규성 등), 표본 크기, 표본 추출 방식 등 확인.

3) 선행연구 및 분야별 관행 확인

- 비슷한 사례에서 어떤 통계 기법을 썼는지 참고.

4) 후보 기법 리스트업

- 예: t-test vs. Mann-Whitney U test, ANOVA vs. Kruskal-Wallis 등.

5) 통계적 가정 검토

- 각 후보 기법이 요구하는 가정(정규성, 등분산성, 독립성 등)을 체크.

6) 데이터 사전처리 & 진단

- 결측값 처리, 이상값 확인, 데이터 변환(로그 변환 등).

7) 최종 기법 선택 및 분석

- 가정이 충족되는지 검토하면서 적절한 기법을 최종적으로 선택.

- 결과 해석 시, 효과크기(Effect size), 신뢰구간(Confidence Interval) 등도 함께 고려.

8) 결과 보고 및 한계 제시

- 분석결과를 논리적으로 해석하고, 통계분석의 한계(표본 크기, 가정 위배 가능성 등)도 솔직하게 기술.

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✍️ 1. 업로드 또는 입력하기

텍스트 입력: 논문의 서론(Introduction)과 연구 방법(Method) 부분을 텍스트로 붙여넣어 주세요.

파일 업로드: .docx, .pdf, .txt 형식으로 된 논문 파일을 업로드할 수 있어요. 서론과 방법 부분이 포함된 상태여야 해요.

✍️ 2. 분석 및 피드백 받기

업로드된 내용 또는 입력된 텍스트를 분석한 후,
👉 논문의 결과(Result) 부분을 어떻게 쓰면 좋을지 구체적인 조언을 드려요.

이미 결과를 작성하셨다면?
👉 결과 부분에 대한 피드백을 제공해 드립니다.
(논리 흐름, 데이터 해석, 주장과의 연결성 등 확인해드려요!)

✍️ 3. 추가 질문하기

피드백에 대한 추가 설명이 필요하거나,

연구 결과와 관련된 추가 연구 방향이나 보완점이 궁금하시면
언제든지 질문해주세요!

🍀 예시 질문

“이 서론과 방법에 맞는 결과 구성은 어떤 흐름이 자연스러울까요?”

“작성한 결과 부분이 적절한지 피드백 부탁드려요.”

“표나 그래프 해석은 이렇게 해도 될까요?”

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논문 결과 코칭 챗봇은 사용자가 제공한 논문의 서론과 연구 방법에 대한 텍스트나 파일을 분석하여, 논문의 결과와 관련된 조언 및 피드백을 제공하는 것입니다.

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논문 결론 작성에 필요한 주요 요소를 안내하고, 작성된 결론을 검토하여 피드백을 제공하는 것입니다. 주요 기능은 사용자가 작성한 결론을 기반으로 논문 결론의 구조와 내용을 개선하는 것입니다. 논문 결론에 포함될 내용들은 다음과 같다.

1) 주요 연구 주제와 연구 결과(Results)의 의미를 설명하는 분석 내용을 담는다.

2) 만약 연구의 주제가 광범위하거나 변수가 많은 경우나 연구 방법이 광범위한 결과를 산출할 경우, 서론에 언급된 연구 주제와 가장 관련이 있는 결과만 기술한다.

3) 데이터 수집, 참가자 모집 및 연구 대상자에 대한 설명한다.

4) 독자가 연구 결과를 해석하고 평가할 수 있도록 돕는 '고찰(Discussion)'을 포함한다.

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논문 결론 작성에 필요한 주요 요소를 안내하고, 작성된 결론을 검토하여 피드백을 제공하는 것입니다. 주요 기능은 사용자가 작성한 결론을 기반으로 논문 결론의 구조와 내용을 개선하는 것입니다.

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논문초록 작성 도우미 

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논문초록 작성 도우미 

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이젠 초록 번역은 이걸로 끝.

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작성되어진 논문의 초록을 작성하는 것을 도와주고 영문 초록으로 번역해 주는 챗봇 (NPU choi jinyi)

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챗GPT 도표에서 한국어 사용

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챗GPT 도표에서 한국어 사용

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프롬프트

"code interpreter를 활용해, whl file 다운로드 후, 너의 가상 환경에 설치해, 한국어 사용 환경 설정해.

이 파일은 gpt 가상환경에 한글패치를 할 수 있게 하는 것인데요

그러면 작업하는 동안에는 도표나 차트 등에서 한글이 깨지지 않습니다.

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클로드도 빼놓을 수 없죠!! 

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클로드도 빼놓을 수 없죠!! 

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클로드로 논문쓰기의 장점 (ChatGPT와 비교)

클로드는 논문 작성 과정에서 몇 가지 장점을 제공합니다:

1. 문맥 이해력 - 클로드는 복잡한 학술적 개념과 긴 문맥을 더 잘 파악하여 일관성 있는 학술 내용을 생성합니다.

2. 참고문헌 처리 - 클로드는 인용 형식에 대한 이해도가 높아 APA, MLA 등 다양한 인용 스타일을 정확하게 구현합니다.

3. 논리적 구조화 - 클로드는 논문의 구조적 흐름을 더 체계적으로 설계하고 유지합니다.

4. 학술적 어조 - 클로드는 학술적 표현과 전문 용어를 더 자연스럽게 활용합니다.

5. 인공지능 윤리 준수 - 클로드는 허위 정보 생성에 더 신중하며, 확실하지 않은 정보에 대해 명확히 알려줍니다.

두 모델 모두 지속적으로 개선되고 있으므로, 특정 논문 작업에 따라 선호도가 달라질 수 있습니다. 표와 그래프, 상관관계 구성도 아주 잘하죠.

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Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic

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논문코칭 멘탈케어 예시

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논문코칭 멘탈케어 예시

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DBpia API를 활용하여 논문을 서치합니다.

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논문을 서치하여 특정주제에 관련된 논문을 찾습니다.

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선행연구조사도우미 사용 사례 

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선행연구조사도우미 사용 사례 

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논문 아이디어 주제 정하기 예시

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논문 아이디어 주제 정하기 예시

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핫한 컨텐츠로 고고싱 

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핫한 컨텐츠로 고고싱 

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“연구는 이제 사고의 연주다.”

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“연구는 이제 사고의 연주다.”

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AI는 연구자의 생각을 대신해주는 존재가 아니라, 사고의 리듬을 맞춰주는 악기와 같다. 중요한 것은 무엇을 연구할 것인가가 아니라, 어떻게 연구할 것인가에 대한 감각이다. 사례발표는 이러한 감각을 구체화하고 훈련하는 귀중한 장으로 작동한다.

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AI 활용 비지니스 방향 / 분석 / 기업 방향성 제안 / 솔루션 결과 분석 /

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상후야~~ 선행연구논문들이야. 

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상후야~~ 선행연구논문들이야. 

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Chang, A., DiPaola, D., & Pinkard, N. (2023). Co-designing AI with youth partners: Enabling ideal classroom experiences. International Journal of Child-Computer Interaction, 37, 100524. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2023.100524 ​ScienceDirect

Kasinidou, M. (2023). Development of personalised educational tools for AI literacy using participatory design. Proceedings of the 2023 Conference on Interaction Design and Children, 787–790. https://doi.org/10.1145/3585088.3589378 ​ResearchGate+1ResearchGate+1

Long, D., Magerko, B., & McKlin, T. (2023). AI literacy for all: A participatory approach. Proceedings of the 2023 Conference on Interaction Design and Children, 781–784. https://doi.org/10.1145/3585088.3589377 ​Academia+2ACM Digital Library+2ACM Digital Library+2

Su, Y.-S., & Yang, S. J. H. (2023). AI literacy in K-12: A systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 17. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00418-7 ​SpringerOpen

Yadav, G., & Tseng, Y. J. (2023). ActiveAI: Introducing AI literacy for middle school learners with goal-based scenario learning. arXiv preprint arXiv:2309.12337. ​arXiv

Bai, Z., Judd, F., Polinsky, N., & Yadollahi, E. (2023). Participatory design of AI with children: Reflections on IDC design challenge. arXiv preprint arXiv:2304.09091. ​arXiv+1ResearchGate+1

Kenny, S., & Antle, A. N. (2024). Reimagining AI: Exploring speculative design workshops for supporting BIPOC youth critical AI literacies. arXiv preprint arXiv:2407.08740. ​arXiv

Dwivedi, U., Elsayed-Ali, S., Bonsignore, E., & Kacorri, H. (2024). Exploring AI problem formulation with children via teachable machines. arXiv preprint arXiv:2402.18688. ​arXiv+1NSF Public Access+1

Kucirkova, N., & Rowsell, J. (2023). Playful design for AI literacy: Creating inclusive learning and assessment opportunities. International Journal of Child-Computer Interaction, 37, 100525. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2023.100525 ​ScienceDirect+1ScienceDirect+1

Zhu, H., & Warner, J. (2023). Towards child-centred AI in children's learning futures. International Journal of Child-Computer Interaction, 37, 100526. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2023.100526 ​