주요 Timeline
00:57 새로운 연구영역 활용(Using ChatGPTto Learn a New Research Field)
02:23 구체적인 배경정보 찾기(Specific Background Information)
02:59 연구질문 세우기-찾기(ChatGPT Creates Research Questions)
05:05 연구질문으로 가설세우기(Convert Research Question to Hypothesis)
08:35 데이터분석(ChatGPT for Data Analysis)
09:00 R 코드 생성(ChatGPT Creates R Code)
11:56 코드 디버깅(ChatGPT Debugs Code)
13:40 과학적 글쓰기(ChatGPT for Scientific Writing)
14:18 첫 문단 쓰기(Create Your First Paragraph)
14:55 과학적 글쓰기 수정하기(Edit Your Scientific Writing)
15:35 연구제목 정 하기(Title Your Scientific Research Article)
16:08 연구윤리 문제(Is it ethical to use ChatGPT in Research?)
사용경험 공유
https://docs.google.com/presentation/d/1f3NX8vWovNQIKd1ivJwvJEC597Fpj2eEIGREoXPoXoA/edit?usp=sharing
Reflection - 느낀점
- 새로운 것을 만들어내는 역할로서의 chatGPT
- 연구자의 지적 자극을 주는 역할로는 훌륭
- 완전히 새로운 것을 만들어준다는 느낌은 아니고, 기존의 데이터를 바탕으로 조합하고 그 가지수를 다양하게 제시하여 연구자가 주체적으로 선택해야 함.
- 내용에 대한 검증은 반드시 필요.
아이디어 만들기(with/without chatGPT) ▶ GPT 내용 추출 ▶ 구글/전문가를 통한 검증 ▶ GPT 내용 활용
- 통계 분석 시 코드에 대한 두려움은 털어내도 될 것
- 그러나 사전지식이 어느 정도 있어야 더 효과적이고 '이상한' 연구를 하지 않을 것
- GPT가 알려준 내용을 다시 공부하느냐 vs. 그렇지 않느냐에 따라 생산성 격차 심화
- 코드 디버깅의 성능은 매우 괜찮음
- 글쓰기는 여전히 조금 불만족스러움...
- 너무나도 general한 내용
- starting point, trigger의 역할로는 충분함
- specific 지식으로 해달라고 해도 사실검증하는 데 시간이 더 많이 들 수도 있는 위험이 있음.