AI Misuse in Education Is a Measurement Problem: Toward a Learning Visibility Framework
이 논문은 교육에서 AI 오용 문제를 탐지의 과제가 아닌 학습 과정의 가시성 상실이라는 측정 문제로 재정의하고, 감시 대신 투명성과 공유 증거를 기반으로 한 '학습 가시성 프레임워크'를 제안합니다.
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148 편의 논문
Social Proof is in the Pudding: The (Non)-Impact of Social Proof on Software Downloads
이 논문은 GitHub 에서 별점이나 다운로드 수와 같은 사회적 증거를 인위적으로 조작해도 오픈소스 소프트웨어의 다운로드나 개발자 참여 활동에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것을 두 가지 현장 실험을 통해 규명했습니다.
Semantic Risk Scoring of Aggregated Metrics: An AI-Driven Approach for Healthcare Data Governance
이 논문은 의료 데이터 거버넌스를 위해 SQL 기반 메트릭 정의의 잠재적 프라이버시 위험을 사전에 평가하고 설명 가능한 위험 점수를 부여하여 통계적 유출을 방지하는 AI 기반 프레임워크를 제안합니다.
Evaluating LLM-Based Grant Proposal Review via Structured Perturbations
이 논문은 EPSRC 제안서를 대상으로 구조적 변형을 통해 LLM 기반 심사 방식을 평가한 결과, 섹션 단위 분석이 가장 효과적이었으나 현재 LLM 은 명확성 결함을 놓치고 순응성 확인에 치우쳐 고위험 평가에서는 보조적 역할만 수행할 수 있음을 밝혔습니다.
Improving Fairness with Ensemble Combination: Margin-Dependent Bounds
이 논문은 개인 및 집단 공정성을 모두 포괄하는 '판별 위험 (discriminative risk)' 지표를 제안하고, 이를 기반으로 마진 의존적 오라클 바운드를 통해 앙상블 조합이 공정성을 이론적으로 보장하며 향상시킬 수 있음을 증명합니다.
Personalizing explanations of AI-driven hints to users' characteristics: an empirical evaluation
이 논문은 낮은 인지욕구와 성실성을 가진 학생들의 참여를 높이기 위해 AI 기반 힌트 설명을 개인화한 결과, 해당 학생들의 설명 상호작용, 힌트 이해도 및 학습 성과가 향상되었음을 실증적으로 입증했습니다.
Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools
이 논문은 인도 카르나타카 주의 저자원 학교에서 1,043 명의 교사와 23 명의 커리큘럼 전문가를 대상으로 한 대규모 혼합연구를 통해, AI 와 교사의 협업을 통해 커스터마이징된 수업 계획 도구인 'Shiksha Copilot'이 행정 업무 부담을 줄이고 활동 중심 교수법으로의 전환을 촉진했으나, 인력 부족 등 구조적 한계로 인해 포괄적인 교수법 변화에는 제약이 있음을 규명하고 다국어 및 글로벌 사우스 맥락에 적합한 교 중심 EdTech 설계 방향을 제시합니다.
Recommender systems, representativeness, and online music: a psychosocial analysis of Italian listeners
이 논문은 이탈리아 청취자를 대상으로 한 인터뷰와 감정 텍스트 분석을 통해, 추천 시스템에 대한 비판적 이해 부족과 성별 대표성 인식의 한계를 드러내며, 신뢰할 수 있고 문화적으로 민감한 음악 추천 시스템 설계에 심리사회적 통찰의 통합 필요성을 강조합니다.
R v F (2025): Addressing the Defence of Hacking
이 논문은 '해킹 방어' (또는 'SODDI 방어') 를 주장한 R v F 사건을 사례로 들어, 디지털 포렌식 조사관이 이 방어를 어떻게 반박하고 법정에 실증적 증거를 제시할 수 있는지에 대한 실용적인 교훈과 기법을 제시합니다.
Intuition First or Reflection Before Judgment? The Impact of Evaluation Sequence on Consumer Ratings
본 연구는 온라인 리뷰 평가 순서 (평가 후 리뷰 vs. 리뷰 후 평가) 가 서비스 품질과 제품 속성에 따라 감성적 휴리스틱과 인지적 노력의 매개 작용을 통해 소비자 평점에 극단화 효과를 미친다는 것을 실험 및 대규모 데이터 분석을 통해 규명했습니다.
Empathy Is Not What Changed: Clinical Assessment of Psychological Safety Across GPT Model Generations
이 논문은 GPT 모델의 세대 간 '공감 능력'은 통계적으로 유의미한 차이가 없으나, 위기 상황 감지 능력은 향상되고 조언의 안전성은 저하되는 등 안전성 태도가 변화했으며, 사용자들이 느끼는 공감 상실은 이러한 안전성 조정의 결과임을 임상적 평가를 통해 규명했습니다.
Adaptive Engram Memory System for Indonesian Language Model: Generative AI Based on TOBA LM for Batak and Minang Language
이 논문은 12 억 파라미터 규모의 트라이링구얼 GPT-2 기반 TOBA-LM 모델에 어그라티브 토크나이저와 50 만 개의 임베딩을 가진 적응형 엔그램 메모리 메커니즘을 통합하여, 인도네시아어, 바탁어, 민앙카바우어 모델 개발 시 기존 트랜스포머 대비 학습 효율을 80% 향상시키고 수렴 속도를 획기적으로 개선했다는 결과를 제시합니다.
Open Educational Resources: Barriers and Open Issues
이 논문은 OER(개방형 교육 자원) 의 채택과 지속적 사용을 방해하는 26 가지의 사회·경제·기술적 장벽을 식별하고 전문가 인터뷰를 통해 검증하여, 포용적인 교육 생태계 구축을 위한 전략과 정책 수립에 기여하는 개념 모델을 제시합니다.
Ed API: Towards A Shared API for EdTech Microservices
이 논문은 대규모 학습 환경에서 특정 도메인의 자동화를 가능하게 하고 상호 운용 가능한 에코시스템을 구축하기 위해 4 개 기관의 기존 시스템 기능을 통합한 교육용 마이크로서비스 표준 API(Ed) 의 초기 사양을 제안합니다.
The coordination gap in frontier AI safety policies
이 논문은 최첨단 AI 안전 정책이 예방에 치중하여 실패 시 대응을 조정할 제도적 역량을 소홀히 하는 구조적 격차를 지적하며, 핵안전 및 팬데믹 대비 사례를 참고해 사전 약속과 공유 프로토콜 등을 통해 조정 체계를 구축할 것을 제안합니다.
Assessing Cognitive Biases in LLMs for Judicial Decision Support: Virtuous Victim and Halo Effects
본 논문은 5 개의 대규모 언어 모델을 대상으로 사법 판결 지원 맥락에서 '덕스러운 피해자 효과'와 '후광 효과'가 인간과 유사하게 나타나는지 실험한 결과, 모델 간 편차는 있으나 인간 기준 대비 소폭 개선된 편향을 보였음을 밝혔습니다.
The science and practice of proportionality in AI risk evaluations
이 논문은 EU 인공지능법 하에서 일반 목적 AI 모델 제공자에게 부과된 시스템적 위험 평가 의무가 혁신을 저해하지 않으면서도 실효적인 위험 정보를 제공할 수 있도록, EU 법의 비례성 원칙을 기반으로 한 과학적 평가 방법론의 개발 필요성과 실천 방안을 논의합니다.
DeliberationBench: A Normative Benchmark for the Influence of Large Language Models on Users' Views
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 의 사용자의 견해에 미치는 영향을 평가하기 위해 deliberative opinion polling 과정을 표준으로 삼은 'DeliberationBench'를 제안하고, 4,088 명의 미국 참가자를 대상으로 한 실험을 통해 해당 모델들이 민주적으로 정당한 기준에 부합하며 사용자의 자율성을 해치지 않는 긍정적인 인식적 영향을 미친다는 것을 입증했습니다.
Prompts and Prayers: the Rise of GPTheology
본 논문은 AI 가 신격화되어 'GPTheology'라는 새로운 기술 종교가 등장하는 현상을 분석하고, 온라인 커뮤니티와 실제 사례를 통해 AI 와 종교의 결합이 가져오는 철학적, 사회적, 윤리적 함의를 조명합니다.
Dark Patterns and Consumer Protection Law for App Makers
이 논문은 앱 개발자가 선택 아키텍처와 투명한 설계 원칙을 통해 의도적이든 비의도적이든 발생할 수 있는 다크 패턴을 방지하고, 소비자 보호법 위반을 막으며 사용자 신뢰를 구축할 수 있는 전략을 제시합니다.