This study explores the integration of ChatGPT, OpenAI’s conversational AI, into English as a Foreign Language (EFL) classrooms at Korean universities, focusing on student interactions and language learning strategy preferences. It categorises interactions using the Strategy Inventory for Language Learning (SILL) and Strategic Self-Regulation (S2R) frameworks to evaluate the pedagogical effectiveness of AIassisted learning. Ninety-nine university students participated in training sessions with ChatGPT prompts tailored to different learning strategies. Data were collected through surveys, chat transcripts, and qualitative feedback. Results indicate frequent student interactions with ChatGPT, averaging 4.49 strategies in initial training chats. Compensatory strategies like error correction and adaptive difficulty received high ratings, while social strategies were rated lowest. Metacognitive strategies, especially planning and summarising, were also well-received. The study concludes that ChatGPT supports diverse learning strategies, enhancing linguistic competence and promoting self-regulated learning. However, limitations such as AI accuracy and authenticity issues highlight the need for continued human interaction in language education.

최근 인공지능 분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 거대 언어 모델은 교육에 대한 응용 가능성을 보 이며, 교육학의 거의 모든 분야에서 그 활용 방안이 연구되고 있다. 이러한 연구는 공학 교육에서도 주목 받고 있다. 그러나 구체적인 활용 분야와 방법에 대해서는 아직 많은 연구가 필요한 상황이다. 특히, 거대 언어 모델을 이용한 교육과정 설계와 개선에 대한 연구는 인공지능 공학과 교육학 두 분야에서 모두 중요한 연구 과제로 부각되고 있다. 이러한 응용 필요성에 대한 예시이자 전략으로써, 본 연구는 OpenAI에서 발표한 최신 거대 언어 모델인 ChatGPT-4o를 이용하여 한국과학기술원(KAIST) 공과대학 학부 전공 과 목과 S전자 DS부문(반도체사업부) 직무 사이의 연관성을 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학과 기업체 양측에 반도체 산업 인력 양성과 채용에 대한 실질적인 응용 전략을 제안한다. 이를 위해 KAIST 공과대 학 학부과정에 개설된 모든 전공 과목과 S전자 DS부문(반도체사업부)의 직무기술서를 ChatGPT-4o에 학습시켜 각 과목이 특정 제품군, 직무와 가지는 연관성을 특정 범위와 기준에 의거하여 정량화된 점수로 평가했다. 또한, 각각의 직무, 전공, 과목별로 확보한 데이터를 기초적인 통계 분석을 통해 평가했으며, 구직자와 구인자의 활용 가능성에 초점을 두고 특정 전공의 각 직무별 연관성과 특정 직무의 각 전공별 연관성, 그리고 특정 직무 및 전공의 반도체 제품군별 연관성 등 다양한 조건에서 분석을 진행하였다. 또 한 본 전략에 대한 반도체 산업 실무자 견해를 수집하여 실제 전략으로의 활용 가능성을 검증하였다. 분 석 결과, 간단한 질문과 분석만으로도 전공, 교과목별로 유의미한 직무 연관성의 차이를 확인했다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 대학 교육과정의 개선과 기업 채용 및 양성 과정에서의 응용 전략을 제시한 다. 이 연구는 대학과 산업 간의 협력을 통해 인적자원 개발과 채용 효율성 증대에 기여할 것으로 기대한 다. 또한, 후속 연구로 구직자와 구인자, 교수자 등 본 연구의 효과를 확인할 수 있는 집단을 대상으로 한 대규모 설문조사 및 전문가그룹 대상 질적연구 등을 제안하여 실제 활용도와의 비교 분석 연구를 제안 한다. 결론적으로, 본 연구는 거대 언어 모델을 활용하여 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 과정 설계의 구체적인 응용 가능성을 제시함으로써, 인공지능을 이용한 교육 분야에 대한 기여 방안을 모색한다.

본 연구의 목적은 외국인을 위한 한국어 쓰기 수업에 챗GPT를 활용할 경우 나타나는 학습자의 반응을 관찰하고 이를 있는 그대로 기술함으로 써 생성형 인공지능의 교육적 활용 가능성을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 연구방법론으로 질적 사례연구를 선택하였으며 자료의 삼각화를 충 실히 이행하기 위하여 한 학기 동안 학습 결과물, 챗GPT와의 대화 내용, 수업 만족도 등을 수집하였다. 수집 자료를 분석한 결과 형태적 측면에 서는 문법적인 오류를 수정하고, 잘못된 표현을 바로잡는 데 챗GPT를 유용하게 활용하였으며 어휘적 측면에서는 모르는 단어나 구어체와 문어 체 간의 변환을 이해하는 데 도움을 받았고 내용적 측면에서는 주제문을 작성하고 논리적인 단락을 구성하는 데 도움을 받았다. 본 연구는 챗 GPT가 교수자와 학습자 간의 상호작용을 보완하여 학습자들의 학습 자 율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여준다. 이는 전통적인 교수법의 한 계를 보완하며, 다양한 학습자들의 요구에 대응할 수 있는 새로운 교육 방법을 제시할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

With the birth of ChatGPT, it has had a strong impact on the education industry, and the education association research is also diverse. This study aims to provide reference and new ideas for academic research in the educational field by analyzing the current research status, research hotspots, and research trends of ChatGPT in the field of education, and to provide some suggestions and new initiatives for education regulatory authorities. This study mainly used literature analysis and bibliometric methods to conduct quantitative and statistical analysis on the selected 452 advanced literature. At the same time, with the help of research tools such as CiteSpace 2022, WORDART2024, and XLSX2024, the data of the literature was input to generate visual charts. Through the interpretation of the charts, conclusions were drawn. This study analyzes the main characteristics of the current research situation through the distribution of literature time, disciplinary specialties, research level, and academic journals. Secondly, the distribution of research hotspots is revealed through keyword frequency statistics and keyword co-occurrence analysis. By analyzing the author's research trends and publishing institutions, it aims to explore the development trends in this field. Finally, this study found that the number of publications on the association between ChatGPT and education showed a steady upward trend, with the main disciplines focused on educational theory and computer application technology, and the publication journals concentrated on university sponsored academic journals and Chinese core journals. The research hotspots revolve around artificial intelligence, with strong intersection between hotspots. The research authors have strong independence and weak correlation. But there is strong integration and correlation between research institutions.

This study analyzes students’ use of ChatGPT prompts to explore its potential as a supplementary feedback tool in English writing classes. Thirty-one pre-service teachers participated and were divided into high, middle, and low groups based on their self-evaluation, standardized test scores, and essay scores prior to receiving ChatGPT feedback. The data sources included their two essays, ChatGPT prompts, questionnaires, and transcripts from the second writing conference. The ChatGPT prompts and questionnaires were analyzed using descriptive statistics, and the writing conference transcripts were examined to understand the participants’ use of prompts. The results showed participants used prompts 40 times in the first assignment and 175 times in the second assignment. The average prompt usage increased from 1.5 times in the first assignment to 6.7 times in the second assignment. In terms of students’ levels, the high group used more prompts (5.58 times) than the middle (5 times) and the low groups (1.75 times). Notably, students who used ChatGPT commands five times or more were mostly from the high and middle groups. Differences in prompt usage patterns were also identified, with the high and middle groups engaging in more continuous and interactive conversations with ChatGPT. Students expressed satisfaction with ChatGPT’s feedback, particularly in vocabulary selection, grammar correction, and sentence generation.

본 연구는 챗GPT를 대학 교양영어 수업의 학습 도구로 활용하는 효과 적인 수업구성을 하는 것을 목표로 하고 있다. 구체적인 논의는 다음의 네 가지이다. 첫째, 교육계에서 챗GPT 사용에 관해 찬반 논쟁이 있음에 도 불구하고 생성형 AI가 교육계에 큰 변화를 가져올 것이라는 점에는 거의 이견이 없다. 둘째, 챗GPT를 사용함에 있어서 발생 가능한 문제점 을 팩트 체크의 부재, 지적 재산권의 문제, 문해력 저하로 정리하였다. 학습에서 챗GPT를 도구로 사용하기에 앞서서 이러한 문제점들을 학습자 들에게 반드시 인식시키는 교과과정을 만들어야 할 것이다. 셋째, 교육현 장에서 챗GPT를 사용하기 위해서 학습자에게 선제적으로 인식시켜야 할 점은 생성형 AI가 학습의 도구로서의 역할을 하며, 학습자가 인공지능에 의존하는 것이 아니라 인공지능과 협업을 한다는 것이다. 넷째, 학습능력 이 매우 상이한 학생집단을 대상으로 챗GPT를 학습도구로 사용하기 위 해서는 그룹별 협업을 통한 활동이 중요하다. 그룹원들의 다양한 질문을 인공지능에 주입하여 다채로운 결괏값을 얻어 지식을 창조적으로 (재)생 산할 수 있기 때문이다. 본 연구의 의의는 연구에서 제시하는 수업구성 을 실제 수업에 적용하여 또 다른 연구물을 도출할 수 있다는 점이다.

이 연구의 목적은 유로폴 및 인터폴이 제안한 법집행에 미치는 ChatGPT 영향과 책임 있는 사용을 위한 공고안을 비교하여 분석하고, 경찰을 비롯 한 한국 법집행기관들의 책임 있는 ChatGPT 사용을 위한 적용방안을 도 출하기 위한 것이다. OpenAI 회사가 개발한 ChatGPT의 출시와 사용은 그 가능성과 함께 한 계를 노출하고 있다. 또한, 범죄자나 악의적인 사용자가 자신들의 비도덕적 인 목적을 위해 ChatGPT를 악용할 수 있기 때문에 사회적 위험도 크다. 사기, 사칭, 사회공학, 사이버범죄, 허위정보활동 등의 악용이 나타나고 있 다. 한편, 인터폴은 법집행기관들이 법집행에 ChatGPT 활용을 하고 있고, 그 활용분야로는 번역, 텍스트 데이터 분석, 사기범죄 탐지, 교육훈련, 피 해자 지원, 수사 연구, 가상 비서 등의 업무라고 한다. 인터폴은 유로폴의 도입을 위한 초기적 권고보다 더 구체화하여 법집행기 관이 적극적 준비를 잘 하고 공익을 위해 사용되게 해야 한다고 강조했다. 그러기 위해서 기술 연계, 표준수사절차 마련, 표준화된 교육훈련, 선진기 술 스캐닝 및 예측, 명확한 규칙 제정, 책임 있는 사용 등 대단히 구체적 인 실행방안까지 권고하고 있다. 이 논문의 연구방법으로는 유로폴과 인터폴의 권고사항을 비교해 보고, 관 련 연구들을 문헌연구를 통해 분석하였다. 연구결과 한국 법집행에 대한 적용방안 시사점을 도출하였다. 우선 일반 사회의 악용 및 범죄 예방 시사점으로 범죄피해 방지 대책 추진, 범죄예방 홍보, 거버넌스 구축 및 규제 추진을 제안하였다. 그리고 한국 법집행기관에의 적용방안 시사점으로 ChatGPT 전문가 그룹을 구성하여 연구 추진, 책임 있는 사용을 위한 원칙 수립, 법률 및 규칙 제정, ChatGPT 도입 및 워크북 제작, 전문화 교육훈련 등을 제안하였다. 이 연구를 시작으로 일반 사회에서 ChatGPT 악용 및 범죄피해를 예방하고, 경찰 등 법집행기관들이 적극적인 사용을 하는 계기가 되기를 바란다. 하지만, 이 연구의 제안은 아직 논의단계이며 전문적인 내용은 매우 미흡 한 수준이다. 더 세부적이고 전문적인 논의를 법집행기관과 전문가들이 함 께 모여서 해야 할 것이다.

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

챗GPT는 학술 논문 요약, 프로그래밍 코드 작성, 수학 문제 해결, 발 표 자료 생성, 기사 작성 등 다양한 용도로 활용되고 있다. 국내에서도 신문기사 작성이나 학생들의 글쓰기 수업에서 챗GPT가 활용될 때 가짜 뉴스 양산이나 표절 등의 우려가 커지고 있다. 미국 대학들은 학생들의 챗GPT 사용 문제에 대응하는 방법을 모색하고 교육 방식을 개선하고 있 다. 본 연구의 목적은 대학 교양 철학 수업에서 챗GPT와 같은 인공지능 을 활용하기 위한 구체적인 수업 설계와 수업 활동을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 주차 별로 철학 윤리적 주제를 5개 이상 선정하였고 각 주 제별로 학습자들이 조별 활동, 챗GPT 활용과 글쓰기를 통해 비판적으로 사고하고 철학적인 주제를 쉽게 이해할 수 있도록 학습자 참여 중심의 수업을 진행하였다. 또한 챗GPT를 활용한 이런 수업방식에 대해 11개 항목으로 구분하여 설문조사를 실시하였다. 그 결과 학습자들은 모든 항 목에 있어서 챗GPT를 활용하는 측면이 자신의 글쓰기 효용감과 수업의 이해도, 만족도 등을 높이는데 80% 이상 긍정적이라고 답하였다. 물론 챗GPT가 가짜 정보의 생성이나 인간의 사고력을 약화시킬 수 있다는 우 려가 있으나, 교수자가 수업 설계에 이런 부분을 보완한다면 신속하게 전체적으로 철학적 글쓰기의 틀을 구성하고 수업 내용을 보강하는데 긍 정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 인공지능을 적극적으로 활 용하여 철학교육을 위한 다양한 수업 설계를 위해 노력할 필요가 있다.

The family Stathmopodidae, which belongs to to the superfamily Gelechioidea, has 6 genera and 18 species reported in Korea to date. This family is classified as pests, causing serious damage to grains or fruits, depending on the species. Therefore, precise control is necessary, however, there is a lack of taxonomic and ecological research. We aim to analyze the clade and speciation timing for phylogenetic analysis of Stathmopodidae using ChatGPT, a tool that has recently garnered much attention. ChatGPT, a conversational AI chatbot developed by OpenAI, is accessible to anyone and being able to improve itself through conversations with users. In this study, we utilized the lengths of the generated lineage branches and the molecular clock rate to predict when certain species of the family Stathmopodidae diverged, measured in millions of years. However, further study is required to obtain more accurate figures.

Generative artificial intelligence (AI) tools such as ChatGPT, Dall-E, and Steve AI can facilitate instant content creation. As an illustration, a fashion brand can simply command ChatGPT to: “Write an Instagram caption about the importance of good clothes during winter in two hundred words”. In seconds, ChatGPT generates the output. This minimum effort and short production time in the usage of generative AI may enhance content marketing outcomes. However—as warned by scholars (Bruyn et al., 2020)—not only is it advantageous for businesses, AI can also be disastrous. Underpinned by this, and the fact that generative AI and content marketing are nonexistent in the pertinent literature (see streams of research on AI in marketing e.g., Eriksson et al., 2020; Huang & Rust, 2021, 2022; Vlačić et al., 2022), this research aims to explore the potential benefits and drawbacks of generative AI for content marketing.