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오늘의 Editor's Pick 전체 분야 Crossref 실존 확인 2026-10-09 회차 지난 회차

고등교육에서 생성형 AI: 혁신과 무결성의 균형

Generative AI in Higher Education: Balancing Innovation and Integrity
Nigel Francis, Sue Jones, David P. Smith · British Journal of Biomedical Science · 2025년 · 조회 9
왜 이 논문인가 — 선정 기준
오늘의 Editor's Pick · 전체 분야에서 그날 가장 주목할 논문 1편
2025-01 발표 · 피인용 274회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 원 분야 IT
전체 분야 Editor’s Pick으로 선정된 이유는 2025년 동년 논문 중 인용 상위 1%에 해당하는 274회의 높은 피인용수와 평균 대비 매우 높은 인용 영향력 때문이다.
논문 요약
본 논문은 고등교육 현장에서 생성형 인공지능(GenAI)의 도입이 학습 참여와 성과를 향상시킬 수 있는 가능성과 동시에 학문적 무결성 및 형평성에 미치는 위험을 동시에 고찰한다. 최신 문헌들을 종합적으로 검토하고, 사회구성주의와 역량 기반 학습 이론을 토대로 GenAI가 평가 방식에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, GenAI는 맞춤형 학습과 혁신적 평가를 촉진하지만, 부정행위와 불평등을 초래할 위험이 크므로 강력한 윤리적 가이드라인이 필요함을 제시한다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 GenAI 활용 정도(변수)와 학생 참여도·학업 성취·무결성 위반 사례 등 결과 변수를 측정하여, 제안된 윤리 프레임워크의 적용 효과를 실증적으로 검증할 수 있다.
핵심어
생성형 AI고등교육학습 평가윤리 프레임워크
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.3389/bjbs.2024.14048
2026-10-09 확인 · 2026-10-09 선정
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