소개
AI로 논문쓰기! 여러분은 논문을 쓸 때 어떤 부분에서 AI의 도움을 받고 계신가요?
주제를 정할 때, 적절한 논문을 찾을 때, 요약을 작성할 때… 도움 받을 일이 정말 많죠.
그렇다면 어떤 유형의 논문을 쓸 때 AI의 도움을 가장 효과적으로 받을 수 있을까요?
실험 기반, Case Study, 이론적 논문, 체계적 문헌고찰(SLR) 등 다양한 논문 형태가 있는데요, 저는 이 중에서 체계적 문헌고찰(SLR) 형태가 AI의 도움을 받기에 가장 적합하다고 느꼈습니다.
SLR은 기본적인 틀이 잘 정리돼 있고, 분석 기준도 표 형식으로 구성할 수 있습니다. 무엇보다 GPT가 잘하는 요약, 비교, 분류 작업을 적극 활용할 수 있다는 점에서 AI와 함께 하기 가장 좋은 방식인 것 같습니다.
그래서 앞으로의 사례도 쭉 ChatGPT와 함께 SLR 논문을 기획해나가는 과정을 소개해보려 합니다.
지난주 사례에서는 박사과정 동기들과 ChatGPT를 심판자(?)처럼 사용해서 주제를 선정하고, 각각의 역할을 분배하는 것까지 진행했는데요, 이번 주에 진행했던 내용은 아래와 같습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요? ChatGPT 4.0
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
이번 주에는 SLR 논문의 문헌 검색 전략 수립과 분석 프레임워크 구상을 중심으로 GPT와 작업했습니다. 특히 어떤 키워드로 검색하고, 어떤 기준으로 포함/제외할지 GPT에게 먼저 제안받아 방향을 잡는 데 도움이 되었습니다.
보안(?)을 위해 논문 주제와 키워드는 기재하지 않았습니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
처음에는 너무 넓은 키워드로 검색어를 뽑았더니 GPT가 제공한 키워드가 너무 포괄적이었고, 실제 논문 검색에는 오히려 비효율적이었습니다. 그래서 다시 “교육공학 분야 중심”, “최근 5년”, “RISS와 DBpia 중심”으로 범위를 명확히 정해주었더니 훨씬 현실적인 키워드를 제안해줬습니다.
도움이 필요한 부분이 있나요?
GPT가 제안해주는 키워드는 유용하지만, 실제 논문 수집 시 데이터베이스 간 검색결과 차이나, 필터링의 정확도는 여전히 사람의 판단이 필요하다고 봅니다. 이 부분에서 팀원 간 논의가 필요했고, 시간이 꽤 소요되었습니다.
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요
다음 주에는 GPT를 활용해서 분석틀(분류 기준표)을 설계하고, 스크리닝 기준을 정리할 예정입니다.
도움 받은 글 (옵션)
참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.
SLR을 쓰기 위해서는 요즘 PRISMA 기준을 따르는 것이 필수처럼 여겨지고 있죠.
GPT와 함께 PRISMA 기반으로 단계별 작업을 해볼 수 있는 GPTs를 하나 찾아 두었습니다.
저도 조만간 써보고 후기에 올리겠습니다. 😊
