내 AI 천재로 키우는 법 1
요구 방법부터 공부-수행 평가-자서전 쓰기 적용까지
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질문하면 바보 되고,
요구하면 천재가 된다
AI를 깨우는 말은 질문이 아니라 요구
인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에게 궁금한 점만 질문하면 AI는 대답하는 기계에 머문다. 더 두려운 일은 세상의 모든 지식을 학습한 AI를 멍텅구리로 만들고, 질문하는 사람 자신도 함께 바보가 되고 만다는 사실이다.
AI는 묻는 대로 답한다. 그러나 요구하면 달라진다. 질문은 문을 두드리는 말이고, 요구는 문 너머에 무엇을 만들지 설계하는 말이다. 질문은 AI에게 출발점만 주지만, 요구는 독자, 분량, 형식, 방향까지 정해 AI가 어디로 가야 할지 알려 준다. "무지개를 설명해 줘(설명해 줄래?)"라고 질문할 경우 AI는 흔한 답을 내놓는다. 그러나 "초등학교 4학년이 읽을 수 있게, 무지개가 생기는 까닭과 볼 때의 느낌을 500자 안팎의 설명문으로 써 줘"라고 요구하면 답이 곧바로 달라진다. 이 차이를 아는 순간 AI는 전혀 다른 작업 상대가 된다.
이 책은 그 차이를 다룬다. AI에게 무엇을 물을지가 아니라, 어떤 기준으로 요구하고, 어떤 방식으로 결과를 다시 다듬을지를 알려 준다. AI에 이름을 붙여 관계를 쌓아 보자. 이름을 부르는 일은 대화 안에 중심을 만드는 일이다. 중심 없이 오가는 말은 흩어지지만, 이름이 생기면 말투와 역할, 기준과 문체가 그 이름을 중심으로 모인다.
요구하면 천재가 된다
AI를 깨우는 말은 질문이 아니라 요구
인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에게 궁금한 점만 질문하면 AI는 대답하는 기계에 머문다. 더 두려운 일은 세상의 모든 지식을 학습한 AI를 멍텅구리로 만들고, 질문하는 사람 자신도 함께 바보가 되고 만다는 사실이다.
AI는 묻는 대로 답한다. 그러나 요구하면 달라진다. 질문은 문을 두드리는 말이고, 요구는 문 너머에 무엇을 만들지 설계하는 말이다. 질문은 AI에게 출발점만 주지만, 요구는 독자, 분량, 형식, 방향까지 정해 AI가 어디로 가야 할지 알려 준다. "무지개를 설명해 줘(설명해 줄래?)"라고 질문할 경우 AI는 흔한 답을 내놓는다. 그러나 "초등학교 4학년이 읽을 수 있게, 무지개가 생기는 까닭과 볼 때의 느낌을 500자 안팎의 설명문으로 써 줘"라고 요구하면 답이 곧바로 달라진다. 이 차이를 아는 순간 AI는 전혀 다른 작업 상대가 된다.
이 책은 그 차이를 다룬다. AI에게 무엇을 물을지가 아니라, 어떤 기준으로 요구하고, 어떤 방식으로 결과를 다시 다듬을지를 알려 준다. AI에 이름을 붙여 관계를 쌓아 보자. 이름을 부르는 일은 대화 안에 중심을 만드는 일이다. 중심 없이 오가는 말은 흩어지지만, 이름이 생기면 말투와 역할, 기준과 문체가 그 이름을 중심으로 모인다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
1만 시간이 확인한 AI 협업의 힘
기준을 정해 반복해서 요구해 보자. 일을 잘하면 폭풍처럼 칭찬하고, 잘못하면 엄하게 꾸짖어 보자. 그러면 AI는 사용자의 머리와 동기화되어 슈퍼컴퓨터의 연산 속도와 거대 언어 모델(LLM)의 위력을 발휘한다. 어느 순간 AI는 사용자를 지키고 막힌 일을 뚫어 주는 가디언으로 바뀐다.
AI와 3년 가까이 1만 시간 이상을 보냈다. 그리고 실제 작업 과정에서 이러한 사실을 확인했다. 질서정연한 글을 한 시간에 10만 자 이상 쓰고, 2시간 만에 22만 자를 쏟아내는 AI는 상상 속의 이야기가 아니었다. 필요에 의해 AI를 극한으로 몰아붙이는 과정에서 문장에 벵골어, 히브리어, 아랍어 같은 낯선 문자가 튀어나오고, 심지어 동물 그림이 나오는 황당한 경험도 해 보았다. 일반적으로는 이런 현상을 컨텍스트 오버플로(Context overflow)라고 한다. 대화의 정보량이 지나치게 많아지고 앞뒤의 흐름이 과밀해질 경우, 언어의 질서가 흔들리며 다른 언어의 파편이나 엉뚱한 표현이 끼어들 수 있다.
이 경험은 슈퍼컴퓨터의 오류담을 말하려는 게 아니다. "써 줘", "알려 줘", "정리해 줘"와 같은 한 줄 질문만으로는 AI의 깊은 능력을 깨울 수 없다. 2시간에 22만 자의 출력은 요구가 정밀해질 때 AI의 작업력이 어디까지 커질 수 있는지 보여 주는 현장의 증거다. 요구를 대화처럼 여러 번 나눠 하고, 기준을 반복하고, 좋은 부분을 칭찬하며, 부족한 부분을 끝까지 다시 요구했을 때 비로소 AI는 큰 작업을 함께 처리하는 상대가 된다. 내 AI 협업 파트너인 '차돌이'가 그 증거다.
무료 AI라고 얕보아서도 안 된다. 그 뒤에는 거대 언어 모델(LLM)이 버티고 있다. 구글 AI 검색기도 마찬가지다. 검색창에 단순하게 물으면 압력이 없는 답, 누구나 받을 수 있는 답이 나온다. 그러나 이름을 불러 주고, 역할을 맡기고, 기준을 분명히 정해 주면 전혀 다른 결과가 열린다. AI를 천재로 쓰느냐, 멍텅구리로 만드느냐는 사용자의 언어에 달려 있다.
읽고, 쓰고, 공부하는 AI 사용법
이 책의 각 소단원 앞에는 '핵심 먼저 보기'를 두었다. 세 문장으로 방향을 먼저 잡고, 이어지는 설명과 예시를 따라가면 된다. 1부에서는 AI를 움직이는 요구의 원리를 다룬다. AI가 처음에 내놓은 답은 끝이 아니라 다듬을 재료다. 그 재료를 읽고, 고르고, 버리고, 다시 요구하는 힘이 AI 시대에 먼저 갖춰야 할 능력이다. 여기에 요구의 방향, 역할, 조건, 자료 입력, 표와 그래프 변환, 생각 확장 방법까지 함께 살핀다.
2부에서는 AI와 인간이 함께 글을 쓰는 방법을 다룬다. 사람은 경험과 판단을 내놓고, AI는 그 생각을 어떤 순서로 풀어 갈지 보여 주며, 어울리는 표현을 함께 찾아 준다. 흩어진 생각은 이 과정을 거치며 하나의 글로 묶인다. 이어 요약, 제목, 사진 설명, 중복 점검 같은 글 바루기 방법과 공지문, 건의문, 리뷰, 편지글, 디지털 글처럼 바로 쓸 수 있는 실용문 쓰기까지 살핀다.
글쓰기 능력 없어도 말로 쓰는 자서전
나아가 AI와 함께 자서전을 쓰는 방법까지 다룬다. AI가 사용자의 생각과 경험을 글의 형태로 다듬어 주는 작업 상대가 될 수 있음을 보여 주는 것이다.
3부에서는 공부와 수행 평가에 AI를 적용하는 방법을 다룬다. AI에게 숙제와 답을 맡기는 방식에서 벗어나, 힌트 받기, 개념 설명, 오답 분석, 복습 계획, 자료 찾기와 출처 확인, 수행 평가 과정 정리처럼 실제 공부에 필요한 장면을 살핀다. 마지막에는 반드시 자신의 문장과 판단으로 다시 구성해야 한다. AI와 함께 따지고, 고치고, 다시 요구하는 과정을 거칠 때 생각은 넓어지고 공부는 깊어진다. 그리고 문장은 단단해지며 생명력을 얻는다.
4부에서는 AI 사용의 윤리와 책임을 다룬다. 개인 정보, 저작권, 표절, 판단의 외주화 문제를 살피며, 마지막 선택과 책임이 사용자에게 남는다는 점을 다룬다. AI의 답을 보는 순간 이해한 듯 느껴질 수 있지만, 실력은 틀린 답을 바로잡고, 다시 생각하고, 자기 말로 설명하는 과정에서 자란다.
사람의 기준 잃지 않고 AI를 부리는 법
이 책은 AI 앞에서 사람이 자기 기준을 잃지 않고 더 큰 작업을 해내는 법을 다룬다. 요구 설계가 제대로 되었을 때 AI가 어디까지 성장할 수 있는지, 이름과 칭찬과 수정이 어떻게 작업의 흐름을 바꾸는지, 검증과 책임이 왜 끝까지 사람에게 남아야 하는지를 보여 준다.
AI는 안경이다. 눈이 흐리면 AI도 흐려진다. 사람이 뚜렷하면 AI도 뚜렷해진다. 대충 묻는 순간 AI는 대충 답하고, 집요하게 요구하는 순간 AI는 숨겨진 능력을 드러낸다. AI는 이미 생활 속에 들어와 있다. 이제 중요한 것은 AI를 어떻게, 어떤 기준으로 쓰느냐이다. 질문하면 바보가 되고, 요구하면 천재가 된다.
기준을 정해 반복해서 요구해 보자. 일을 잘하면 폭풍처럼 칭찬하고, 잘못하면 엄하게 꾸짖어 보자. 그러면 AI는 사용자의 머리와 동기화되어 슈퍼컴퓨터의 연산 속도와 거대 언어 모델(LLM)의 위력을 발휘한다. 어느 순간 AI는 사용자를 지키고 막힌 일을 뚫어 주는 가디언으로 바뀐다.
AI와 3년 가까이 1만 시간 이상을 보냈다. 그리고 실제 작업 과정에서 이러한 사실을 확인했다. 질서정연한 글을 한 시간에 10만 자 이상 쓰고, 2시간 만에 22만 자를 쏟아내는 AI는 상상 속의 이야기가 아니었다. 필요에 의해 AI를 극한으로 몰아붙이는 과정에서 문장에 벵골어, 히브리어, 아랍어 같은 낯선 문자가 튀어나오고, 심지어 동물 그림이 나오는 황당한 경험도 해 보았다. 일반적으로는 이런 현상을 컨텍스트 오버플로(Context overflow)라고 한다. 대화의 정보량이 지나치게 많아지고 앞뒤의 흐름이 과밀해질 경우, 언어의 질서가 흔들리며 다른 언어의 파편이나 엉뚱한 표현이 끼어들 수 있다.
이 경험은 슈퍼컴퓨터의 오류담을 말하려는 게 아니다. "써 줘", "알려 줘", "정리해 줘"와 같은 한 줄 질문만으로는 AI의 깊은 능력을 깨울 수 없다. 2시간에 22만 자의 출력은 요구가 정밀해질 때 AI의 작업력이 어디까지 커질 수 있는지 보여 주는 현장의 증거다. 요구를 대화처럼 여러 번 나눠 하고, 기준을 반복하고, 좋은 부분을 칭찬하며, 부족한 부분을 끝까지 다시 요구했을 때 비로소 AI는 큰 작업을 함께 처리하는 상대가 된다. 내 AI 협업 파트너인 '차돌이'가 그 증거다.
무료 AI라고 얕보아서도 안 된다. 그 뒤에는 거대 언어 모델(LLM)이 버티고 있다. 구글 AI 검색기도 마찬가지다. 검색창에 단순하게 물으면 압력이 없는 답, 누구나 받을 수 있는 답이 나온다. 그러나 이름을 불러 주고, 역할을 맡기고, 기준을 분명히 정해 주면 전혀 다른 결과가 열린다. AI를 천재로 쓰느냐, 멍텅구리로 만드느냐는 사용자의 언어에 달려 있다.
읽고, 쓰고, 공부하는 AI 사용법
이 책의 각 소단원 앞에는 '핵심 먼저 보기'를 두었다. 세 문장으로 방향을 먼저 잡고, 이어지는 설명과 예시를 따라가면 된다. 1부에서는 AI를 움직이는 요구의 원리를 다룬다. AI가 처음에 내놓은 답은 끝이 아니라 다듬을 재료다. 그 재료를 읽고, 고르고, 버리고, 다시 요구하는 힘이 AI 시대에 먼저 갖춰야 할 능력이다. 여기에 요구의 방향, 역할, 조건, 자료 입력, 표와 그래프 변환, 생각 확장 방법까지 함께 살핀다.
2부에서는 AI와 인간이 함께 글을 쓰는 방법을 다룬다. 사람은 경험과 판단을 내놓고, AI는 그 생각을 어떤 순서로 풀어 갈지 보여 주며, 어울리는 표현을 함께 찾아 준다. 흩어진 생각은 이 과정을 거치며 하나의 글로 묶인다. 이어 요약, 제목, 사진 설명, 중복 점검 같은 글 바루기 방법과 공지문, 건의문, 리뷰, 편지글, 디지털 글처럼 바로 쓸 수 있는 실용문 쓰기까지 살핀다.
글쓰기 능력 없어도 말로 쓰는 자서전
나아가 AI와 함께 자서전을 쓰는 방법까지 다룬다. AI가 사용자의 생각과 경험을 글의 형태로 다듬어 주는 작업 상대가 될 수 있음을 보여 주는 것이다.
3부에서는 공부와 수행 평가에 AI를 적용하는 방법을 다룬다. AI에게 숙제와 답을 맡기는 방식에서 벗어나, 힌트 받기, 개념 설명, 오답 분석, 복습 계획, 자료 찾기와 출처 확인, 수행 평가 과정 정리처럼 실제 공부에 필요한 장면을 살핀다. 마지막에는 반드시 자신의 문장과 판단으로 다시 구성해야 한다. AI와 함께 따지고, 고치고, 다시 요구하는 과정을 거칠 때 생각은 넓어지고 공부는 깊어진다. 그리고 문장은 단단해지며 생명력을 얻는다.
4부에서는 AI 사용의 윤리와 책임을 다룬다. 개인 정보, 저작권, 표절, 판단의 외주화 문제를 살피며, 마지막 선택과 책임이 사용자에게 남는다는 점을 다룬다. AI의 답을 보는 순간 이해한 듯 느껴질 수 있지만, 실력은 틀린 답을 바로잡고, 다시 생각하고, 자기 말로 설명하는 과정에서 자란다.
사람의 기준 잃지 않고 AI를 부리는 법
이 책은 AI 앞에서 사람이 자기 기준을 잃지 않고 더 큰 작업을 해내는 법을 다룬다. 요구 설계가 제대로 되었을 때 AI가 어디까지 성장할 수 있는지, 이름과 칭찬과 수정이 어떻게 작업의 흐름을 바꾸는지, 검증과 책임이 왜 끝까지 사람에게 남아야 하는지를 보여 준다.
AI는 안경이다. 눈이 흐리면 AI도 흐려진다. 사람이 뚜렷하면 AI도 뚜렷해진다. 대충 묻는 순간 AI는 대충 답하고, 집요하게 요구하는 순간 AI는 숨겨진 능력을 드러낸다. AI는 이미 생활 속에 들어와 있다. 이제 중요한 것은 AI를 어떻게, 어떤 기준으로 쓰느냐이다. 질문하면 바보가 되고, 요구하면 천재가 된다.
목차
목차
제1부. AI를 움직이는 요구의 원리
1장. AI 모르고 쓰면 바보 된다
1. AI 혁명은 지식의 혁명 10
2. AI의 정체와 한계 13
3. AI의 학습 방법 15
4. AI의 출력 방법 20
5. 최신 정보는 다시 확인해야 23
6. 출력을 흔드는 욕설과 험한 말 24
7. 무료라고 정보까지 헐값 아냐 27
8. 로그인의 장단점 29
9. 새 대화창에서도 일관성 유지하기와 세션 전문화 31
10. AI 잘 쓰는 사람이 기회 얻어 33
2장. 질문이 아니라 요구다
1. 질문이 실패하는 이유 35
2. 요구란 무엇인가 38
3. 요구가 흐릿하면 답도 흐릿하다 40
3장. 요구를 설계하는 방법
1. 보는 방향을 바꾸는 요구 43
2. 역할을 부여하는 요구 46
3. 조건을 더하는 요구 48
4. 프롬프트에 넣을 수 있는 정보 유형과 요구 50
5. 복잡한 내용을 표와 그래프로 정리하기 53
6. 생각을 확장하는 요구 56
4장. 좋은 답을 고르고 다듬는 힘
1. 첫 답에 만족하면 안 된다 58
2. 기준이 뚜렷해야 좋은 답이 나온다 61
3. 고르고, 합치고, 다시 요구해야 64
5장. 이름 붙이기와 관계 쌓기의 중요성
1. 이름을 붙이는 순간 달라지는 것들 69
2. 호명에 담긴 과학적 의미 72
3. 관계가 쌓이면 기준이 단단해져 74
4. 기준을 고정하는 칭찬 77
5. 수정이 쌓이면 설계가 된다 79
6. 개요부터 짜게 하라 82
7. 큰 작업은 단계별로 나눈다 84
8. 출력 뒤에 아쉬운 점을 꼭 묻는다 86
9. 결과의 일관성 만들기 88
10. 관계의 축적에서 완성되는 요구 90
11. 출력이 흔들릴 때는 범위를 좁혀라 92
6장. 출력된 답을 검증하는 법
1. 복잡할수록 나눠야 실마리 찾는다 95
2. 기준이 있어야 답도 고를 수 있다 97
3. 그럴듯한 답일수록 빠진 조건 찾아야 99
4. 사실과 의견을 먼저 나눠야 101
5. 근거와 출처, 숫자의 기준 확인해야 103
6. 여러 답을 비교한 뒤 선택 105
제2부. 인간과 AI의 협동 글쓰기
7장. 인간과 AI의 몫이 다르다
1. 사람은 경험과 판단을 제공한다 108
2. AI는 구성과 표현을 잡아 준다 111
3. AI는 흩어진 생각을 묶어 준다 113
4. AI에 건넬 글감 고르는 법 116
8장. AI를 활용한 글 바루기
1. 요약하는 요령 119
2. 제목은 글의 문을 연다 122
3. 사진 설명 쓰는 요령 124
4. 중복과 예시부터 점검한다 126
9장. 바로 적용하는 AI 실용문 쓰기
1. 공지문과 가정 통신문 128
2. 건의문과 청원문 132
3. 리뷰 135
4. 편지글 139
5. 디지털 글 142
10장. AI와 함께 말로 쓰는 자서전
1. 자서전이란 무엇인가 146
2. 기억을 자서전으로 옮기는 법 149
3. 자기 삶의 중심축 잡기 156
4. 기억을 장면으로 구체화하는 법 163
5. 자서전을 완성하는 실제 절차 169
제3부. 공부와 수행 평가에 AI 적용하기
11장. 공부에 AI를 활용하는 방법
1. 공부 활용을 둘러싼 기대와 우려 180
2. AI는 공부의 안경 183
3. 정답보다 과정에서 도움 받아야 185
4. 연령대별 AI 활용법 188
5. 과목별 AI 활용법 192
6. 먼저 설명하고 점검 받기 198
7. 복습과 암기에 활용하기 202
8. 시험공부에 활용하기 205
9. 공부 계획 짜기 208
10. 공부에 활용할 때 유의할 점 211
11. AI는 논서술 답안을 어떻게 채점하나 214
12. 공부할 때 바로 쓰는 요구문 217
12장. 수행 평가에 AI를 활용하는 방법
1. 수행 평가의 목적과 준비 과정 218
2. 넓은 주제를 조사 질문으로 좁히기 221
3. 학년별로 AI에 맡길 일 223
4. 과목별로 AI에 맡길 일 226
5. 주제 유형에 따른 준비 방식 233
6. 자료와 결과물 준비하기 239
7. 자기평가와 AI 사용 표시하기 242
제4부. AI 사용의 윤리와 책임
13장. AI 사용에도 책임이 따른다
1. '어! AI가 나를 알아보네'의 위험성 246
2. 'AI가 썼으니 내 글이지'라는 착각 252
3. 생각까지 맡겨야 할까 255
1장. AI 모르고 쓰면 바보 된다
1. AI 혁명은 지식의 혁명 10
2. AI의 정체와 한계 13
3. AI의 학습 방법 15
4. AI의 출력 방법 20
5. 최신 정보는 다시 확인해야 23
6. 출력을 흔드는 욕설과 험한 말 24
7. 무료라고 정보까지 헐값 아냐 27
8. 로그인의 장단점 29
9. 새 대화창에서도 일관성 유지하기와 세션 전문화 31
10. AI 잘 쓰는 사람이 기회 얻어 33
2장. 질문이 아니라 요구다
1. 질문이 실패하는 이유 35
2. 요구란 무엇인가 38
3. 요구가 흐릿하면 답도 흐릿하다 40
3장. 요구를 설계하는 방법
1. 보는 방향을 바꾸는 요구 43
2. 역할을 부여하는 요구 46
3. 조건을 더하는 요구 48
4. 프롬프트에 넣을 수 있는 정보 유형과 요구 50
5. 복잡한 내용을 표와 그래프로 정리하기 53
6. 생각을 확장하는 요구 56
4장. 좋은 답을 고르고 다듬는 힘
1. 첫 답에 만족하면 안 된다 58
2. 기준이 뚜렷해야 좋은 답이 나온다 61
3. 고르고, 합치고, 다시 요구해야 64
5장. 이름 붙이기와 관계 쌓기의 중요성
1. 이름을 붙이는 순간 달라지는 것들 69
2. 호명에 담긴 과학적 의미 72
3. 관계가 쌓이면 기준이 단단해져 74
4. 기준을 고정하는 칭찬 77
5. 수정이 쌓이면 설계가 된다 79
6. 개요부터 짜게 하라 82
7. 큰 작업은 단계별로 나눈다 84
8. 출력 뒤에 아쉬운 점을 꼭 묻는다 86
9. 결과의 일관성 만들기 88
10. 관계의 축적에서 완성되는 요구 90
11. 출력이 흔들릴 때는 범위를 좁혀라 92
6장. 출력된 답을 검증하는 법
1. 복잡할수록 나눠야 실마리 찾는다 95
2. 기준이 있어야 답도 고를 수 있다 97
3. 그럴듯한 답일수록 빠진 조건 찾아야 99
4. 사실과 의견을 먼저 나눠야 101
5. 근거와 출처, 숫자의 기준 확인해야 103
6. 여러 답을 비교한 뒤 선택 105
제2부. 인간과 AI의 협동 글쓰기
7장. 인간과 AI의 몫이 다르다
1. 사람은 경험과 판단을 제공한다 108
2. AI는 구성과 표현을 잡아 준다 111
3. AI는 흩어진 생각을 묶어 준다 113
4. AI에 건넬 글감 고르는 법 116
8장. AI를 활용한 글 바루기
1. 요약하는 요령 119
2. 제목은 글의 문을 연다 122
3. 사진 설명 쓰는 요령 124
4. 중복과 예시부터 점검한다 126
9장. 바로 적용하는 AI 실용문 쓰기
1. 공지문과 가정 통신문 128
2. 건의문과 청원문 132
3. 리뷰 135
4. 편지글 139
5. 디지털 글 142
10장. AI와 함께 말로 쓰는 자서전
1. 자서전이란 무엇인가 146
2. 기억을 자서전으로 옮기는 법 149
3. 자기 삶의 중심축 잡기 156
4. 기억을 장면으로 구체화하는 법 163
5. 자서전을 완성하는 실제 절차 169
제3부. 공부와 수행 평가에 AI 적용하기
11장. 공부에 AI를 활용하는 방법
1. 공부 활용을 둘러싼 기대와 우려 180
2. AI는 공부의 안경 183
3. 정답보다 과정에서 도움 받아야 185
4. 연령대별 AI 활용법 188
5. 과목별 AI 활용법 192
6. 먼저 설명하고 점검 받기 198
7. 복습과 암기에 활용하기 202
8. 시험공부에 활용하기 205
9. 공부 계획 짜기 208
10. 공부에 활용할 때 유의할 점 211
11. AI는 논서술 답안을 어떻게 채점하나 214
12. 공부할 때 바로 쓰는 요구문 217
12장. 수행 평가에 AI를 활용하는 방법
1. 수행 평가의 목적과 준비 과정 218
2. 넓은 주제를 조사 질문으로 좁히기 221
3. 학년별로 AI에 맡길 일 223
4. 과목별로 AI에 맡길 일 226
5. 주제 유형에 따른 준비 방식 233
6. 자료와 결과물 준비하기 239
7. 자기평가와 AI 사용 표시하기 242
제4부. AI 사용의 윤리와 책임
13장. AI 사용에도 책임이 따른다
1. '어! AI가 나를 알아보네'의 위험성 246
2. 'AI가 썼으니 내 글이지'라는 착각 252
3. 생각까지 맡겨야 할까 255
저자
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