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SSRA의 AI는 어디서 무엇을 하는가
문헌연구 AI — 없는 논문을 만들지 않게 하는 장치
연구설계 AI — 주제 한 줄에서 연구모형까지
설문지 AI — 측정지표를 문항으로 바꾸는 규칙
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통계분석 AI — 숫자를 문장으로 바꾸는 14가지
보고서 AI — 초안을 학술 문체로 다듬기
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# SSRA의 AI는 어디서 무엇을 하는가 SSRA의 AI는 하나의 만능 도우미가 아닙니다. **단계마다 할 일이 정해진 31개의 지시문**으로 나뉘어 있습니다. 각 지시문은 그 단계에서 필요한 것만 하도록 좁게 설계되어 있어, 엉뚱한 답이 나올 여지를 줄입니다. ## 모듈별로 몇 개가 붙어 있나 | 모듈 | 개수 | 하는 일 | |---|---|---| | 문헌연구 | 6 | 문헌 수집·분석, 주제어·동시출현·토픽·네트워크 해석 | | 연구설계 | 6 | 연구계획서, 변수 코드, 조작적 정의, 측정척도, 연구모형, 선행연구 검토 | | 설문지 작성 | 2 | 측정 문항, 인구통계·일반현황 문항 | | 자료수집 | 2 | 응답 현황 요약, 자료 품질 검토 | | 통계분석 | 14 | 기술통계부터 SEM·AHP·DEA·HLM까지 분석별 결과 해석 | | 보고서 작성 | 1 | 초안을 학술 문체로 다듬기 | ## 설계에 깔린 두 가지 원칙 **첫째, 자료에 있는 것만 말하게 합니다.** 문헌 분석·주제어·토픽·네트워크 지시문에는 모두 *"제공된 자료에 실제로 등장하는 내용만을 근거로 작성하고, 자료에 없는 내용이나 일반적인 지식은 덧붙이지 마세요"* 라는 문장이 들어 있습니다. AI가 그럴듯한 배경지식을 섞어 넣는 것을 막기 위한 장치입니다. **둘째, 판단은 연구자에게 남깁니다.** AI는 초안·후보·요약을 만들고, 무엇을 채택할지는 연구자가 정합니다. 연구모형의 이론적 타당성, 분석 방법의 적합성, 결과의 해석은 대신하지 않습니다. ## 그래서 어떻게 쓰면 되는가 - **검증할 수 있는 일**은 맡깁니다 — 형식 갖추기, 후보 만들기, 요약, 문체 다듬기 - **검증할 수 없는 일**은 맡기지 않습니다 — 사실 보증, 이론적 판단, 결과의 의미 부여 - 나온 결과는 **원본과 대조**합니다. 특히 인용과 수치 각 모듈의 AI가 구체적으로 무엇을 지시받는지는 이 카테고리의 다른 글에서 하나씩 다룹니다.
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