본 연구는 초중등 교육에서 생성형 인공지능(AI)의 활용이 야기하는 교육적 기회와 도전 과제를 탐색한다. 현재 한국의 입시 중심 교육 구조는 학생들의 창의적 사고 및 문제 해결 능력 함양에 한계를 보이며, AI가 단순히 '정답 찾기 도구'로 오용될 위험이 있다. 이에 본 연구는 AI를 창의성 및 비판적 사고력을 증진하는 교육 도구로 재정의하고, 미래 사회에 필요한 인재를 양성하기 위한 새로운 교육 모델을 제안한다. 이를 위해 실제 교실에서 AI 활용 수업 시나리오를 적용하는 실험적 연구를 수행하며, 기존 교수법과의 효과를 비교 분석한다. 궁극적으로 AI의 교육적 잠재력을 극대화하면서도 오개념 및 오남용의 위험을 최소화할 수 있는 교육-AI 융합 모델을 제시하고자 한다.

융합 연구의 성패는 연구자 간의 효율적인 의사소통에 달려있다. 본 연구는 학제 간 협업 과정에서 발생하는 목표 불일치, 용어 차이, 책임 분담의 모호성 등 의사소통 비효율의 원인을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 기존의 소통 실패 사례를 심층적으로 분석하고, 다양한 배경의 연구자들이 참여하는 협업 실험을 통해 실제 갈등 요인과 해결 방안을 탐색한다. 궁극적으로 본 연구는 융합 연구의 고질적인 소통 문제를 해결하여, 연구 협업의 성과를 극대화하고 사회적 비용을 절감하는 데 기여할 수 있는 의사소통 프레임워크를 제시하고자 한다.

융합 연구의 활성화를 위해서는 연구자 간의 효과적인 네트워킹이 필수적이다. 본 연구는 한국의 경쟁적 연구 문화와 그로 인한 정보 및 아이디어 공유의 한계를 극복하기 위한 실질적인 네트워킹 방안을 모색한다. 단순히 만남의 장을 제공하는 것을 넘어, 연구자들이 지속적인 협력 관계로 발전할 수 있도록 관계적 신뢰와 상호 이해를 구축하는 데 초점을 맞춘다. 이를 위해 연구 시작 전 목표와 역할을 명확히 하는 사전 합의 모델을 제안하고, 성공 및 실패 경험을 공유하는 시스템을 설계한다. 궁극적으로 본 연구는 경쟁을 넘어선 협력의 가치를 창출하고, 잠재적 협업 가능성을 현실화하는 데 기여할 수 있는 네트워킹 플랫폼 및 전략을 제시하고자 한다.

조직이론, 네트워크 연구에 따르면 권위 vs. 수평적 협력이 반복적으로 충돌하는 것은 구조적 긴장 (structural tension)의 문제로 봅니다. 실질 연구 협력 사례에서 이를 어떻게 중재해야 한다고 생각하시나요?

복잡계 과학은 집단이 직면한 난제가 선형적(직접적) 해결 모델이 아니라 네트워크를 통한 확산적 해결 모델을 요구한다고 말합니다. 이에 비추어 연구 조직을 어떻게 구성하는 게 효율적일까요?

네트워크 이론은 협력 효과가 약한 연결(weak ties)에서 창발한다고 합니다. 학제 간 간극을 ‘약한 연결’로 설계할 수 있다면, 어떤 구조가 가능할까요?

이를 촉진하는 플랫폼은 어떤 형태여야 할까요?

네트워킹의 질 향상을 위해 어떤 장치나 경험이 필요할까요?