11개 트랙 · 50개 과정
설문 설계부터 보고서까지 이어지는 연구 자동화의 전체 흐름을 한 바퀴 돌아본다.
주제 한 줄만 넣고 문헌·설계·설문·분석·보고서를 한 번에 통과시켜, 논문 초안이 나오기까지를 5분 만에 눈으로 확인한다.
연구질문 설정, 이론적 배경, 변수와 가설을 세우는 절차를 다룬다.
어떤 상황에 어떤 검정을 쓰는지 판단할 수 있게 개념을 정리한다.
회원가입부터 요금제 선택, 대시보드와 메뉴 구조까지 처음 한 시간을 안내한다.
문헌을 검색·수집하고 연구에 붙여 관리하는 화면 사용법을 익힌다.
연구모형과 가설을 시스템에 등록하고 이후 분석과 연결되는 방식을 익힌다.
개별척도형·리커트형·파일 업로드 세 가지 작성 방식을 화면에서 직접 다뤄 본다.
이메일·SNS·QR·문자 배포와 실시간 수집 현황, 경품·동의서 관리 화면을 익힌다.
변수 선택부터 분석 실행, 결과표와 그림을 내려받기까지의 조작을 익힌다.
PLS와 CB-SEM 모형을 화면에서 설정하고 실행해 결과를 읽는 조작을 익힌다.
다층분석(HLM)과 자료포락분석(DEA) 화면의 설정 항목과 결과 화면을 익힌다.
산포도·히스토그램·박스플롯 등 동적 그래프를 만들고 내보내는 방법을 익힌다.
AHP 계층 설정과 데이터마이닝 모형 실행 화면의 조작을 익힌다.
분석 결과를 보고서로 자동 생성하고 표·그림·참고문헌을 편집하는 조작을 익힌다.
연구자 초대와 권한, 기관 좌석 관리, 자료 백업·내보내기 화면을 익힌다.
AI 도우미 설정과 활용, 그리고 업로드·분석 실행에서 자주 막히는 지점의 해결법을 다룬다.
개념을 측정 가능한 문항으로 바꾸는 방법과 척도 선택 기준을 다룬다.
세 가지 작성 방식을 실제로 써 보고 상황에 맞는 방식을 고른다.
이메일·SNS·QR·문자 채널별 배포와 실시간 수집 현황 관리를 다룬다.
피험자 동의 절차와 IRB 심의 준비 서류를 실제 서식으로 만들어 본다.
표본 크기 산정과 수집 후 데이터 정제 절차를 다룬다.
빈도·기술통계·교차분석으로 논문의 일반현황 표를 만든다.
독립·대응·일표본 T-검정과 일원배치/반복측정/다원 분산분석을 다룬다.
상관관계와 회귀분석, 그리고 결과를 신뢰할 수 있는지 확인하는 진단을 다룬다.
주성분·요인분석, 신뢰도 평가, 계층적/K-평균 군집분석을 다룬다.
종속변수가 범주형일 때 쓰는 두 가지 접근을 비교하며 다룬다.
정규성 가정이 깨졌을 때의 대안 검정을 다룬다.
두 접근의 전제와 한계를 비교해 자기 연구에 맞는 쪽을 고른다.
크론바흐 알파, 합성신뢰도, AVE, 교차적재값을 읽고 보고하는 법을 다룬다.
경로계수와 유의수준, 결정계수를 해석하고 경로도로 제시한다.
전통적 방식과 최신 부트스트래핑, 개별 다중매개까지 다룬다.
곱항 방식의 조절효과 설정과 해석을 실습한다.
성별·연령 등 기준으로 나눈 집단 사이의 경로 차이를 검정한다.
개인이 집단에 속한 구조의 자료를 다루는 모형을 실습한다.
의사결정 문제를 계층으로 나누고 가중치를 산출한다.
전문가 의견 수렴과 결합해 평가지표 체계를 만든다.
투입과 산출이 여럿인 의사결정단위(DMU)들의 상대적 효율성을 평가하고 개선 방향을 찾는다.
분석 전에 데이터를 이해하고 다듬는 과정을 다룬다.
대표적인 분류·예측 모형을 같은 데이터로 비교 실습한다.
비정형 텍스트와 관계 데이터를 분석하고 시각화한다.
거래 데이터에서 함께 일어나는 패턴을 찾아낸다.
연구 단계별로 AI를 어디까지 쓸 수 있고 어디서 멈춰야 하는지 정리한다.
분석 결과를 문장으로 옮기는 작업에 AI를 붙여 본다.
AI 사용을 어떻게 밝히고 결과를 어떻게 검증할지 다룬다.
분석 출력물을 학술지 서식의 표와 그림으로 다듬는다.
자동 생성된 초안을 자기 연구의 문장으로 완성하는 과정을 다룬다.
참고문헌 등록 기능 활용과 저널 선정·투고 절차를 다룬다.
기관 단위로 SSRA를 운영할 때 필요한 관리 기능을 익힌다.
표준 교안으로 강의를 설계하고 시연해 공인강사 자격을 심사받는다.