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생생한 현장의 목소리를 분석하고자 2026년 1월부터 오늘까지AI 및 교육 관련 국제 커뮤니티와 블로그들에서 언급한 관련내용들을 수집하여 분석해 봤습니다. (생생한 목소리를 대상으로 하기 위해 학술 논문은 이번 분석대상에서 제외하였습니다.) 사회적으로 매우 핫한 이슈이니 좀 더 다양하고 깊이있는 분석을 차차 더 공유해 보겠습니다. 세줄 요약 * AI 의 급격한 발전은 교육계에 혁신적인 기회와

“Dialogue Agents that Share Family Information to Strengthen Grandparent-Grandchild Relationships” (https://arxiv.org/abs/2604.12310) (2026.4.14 업로드된 논문) 나이가 들어 은퇴하시는 분들이 가족들과의 관계 속에서 소외감을 느끼는 경우가 많다는 이야기를 자주 듣습니다. 저의 기억의 파편 속에는저의 부모님도 그러셨을 것 같은 모습이 흐릿하게 남아 있습니다. 아쉽고 그리운 마음과

“Examining EAP Students' AI Disclosure Intention: A Cognition-Affect-Conation Perspective” (https://arxiv.org/abs/2604.10991) (2026.4.13 업로드) 학생들이 학업과정에 AI를 활용하는 것이 피할 수 없는 대세가 되고 있는 가운데이 논문은 학생들이 AI 사용 사실을 공개하려는 의도에 영향을 미치는 심리적 요인을 탐색합니다. 가장 먼저,학생들이 AI 활용을 밝히지

“Can We Still Hear the Accent? Investigating the Resilience of Native Language Signals in the LLM Era” (https://arxiv.org/abs/2604.08568) (2024.03.20 업로드) 논문을 작성할 때 LLM을 활용하는 경우가 많아지면서 논문 저자의 모국어에 따라 나타나는 언어적 특성이 점차 사라지는 현상이 나타나며, 이러한 현상이 한국어와 일본어 사용자들에게서

https://medium.com/design-bootcamp/the-next-scarce-skill-curation-faac6358e2be 인공지능 작업에서 가장 흔히 볼 수 있는 실패는 “그럴 듯한 선택지는 많지만 결정은 없다.”는 점입니다. 인공지능은 소음을 저렴한 비용으로 만들어 냅니다. 소음이 저렴해지면, 관심은 비싸집니다. 출력이 풍부해지면, 노이즈도 풍부해지니까요. 당신이 알고 있는 것과 말한 것 사이에 간극이 생깁니다. “잠깐, 우리가 왜 그렇게 했더라?”. 생산량은

We’re Not Training AI, It’s Training UsWorking with AI for a year has taught me we’re living through a great civilizational testAi-Ai-OHErik Brown 게임 속 NPC는 사람이 아니기에, 게임 속에서 어떤 식으로 대하던 상관이 없을 겁니다. 심지어 죽일 수도 있지요. 그런데, 게임 속에서의 이러한 상호작용이 실생활에서의 타인과의

AI fatigue is real and nobody talks about it · Siddhant KhareYou’re using AI to be more productive. So why are you more exhausted than ever? The paradox every engineer needs to confront.Siddhant KhareSiddhant Khare 1) 창조는 활력을 주지만, 검토는 에너지를 소모합니다. * AI가 등장하기 전에는 디자인 문제 하나에 하루