3111 편의 논문
중국 초등학생을 대상으로 한 이 3차 시기 종단 연구는, 개인 간 수준(between-person level)에서는 부성(father presence)이 부모의 자율성 지지 및 기본 심리적 욕구 충족과 정적 상관관계가 있는 안정적인 가족 자원으로 기능하는 반면, 개인 내 수준(within-person level)에서는 부모의 자율성 지지와 욕구 충족 사이의 상호적 역동이 심리적 적응을 이끄는다는 것을 보여준다.
이 질적 연구는 1995년에서 2015년 사이에 다섯 차례의 총선을 치렀음에도 불구하고, EPRDF가 체포, 자원 조작, 야당 단체 침투와 같은 조직적인 통제 및 조작 전술을 동원함으로써 선거의 정당성과 공정성, 그리고 국가의 전반적인 민주적 발전을 저해하며 에티오피아에 권위주의 체제를 유지했다고 주장한다.
이 연구는 파키스탄 신드 지역의 과학 교사 312명을 대상으로 한 설문조사를 통해 ICT가 강화된 EACCL 프레임워크를 실증적으로 검증하였으며, 비판적 사고와 커리큘럼 정렬이 21세기 역량 개발 및 자원이 제한된 환경에서의 과학 교사 교육 개선을 위한 핵심 예측 변수임을 입증하였다.
자원 보존 이론과 사회적 지지 이론을 바탕으로 한 중국인 직장인 300명 대상의 본 연구는, AI 대체 인식이 직무 몰입을 감소시키고 고용 불안을 증가시킴으로써 자기 효능감을 완전히 저해한다는 것을 밝혀냈으나, 이러한 부정적 효과는 AI의 협력적 활용을 통해 완화될 수 있다.
두 건의 사전 등록된 실험은 기후 변화에 관한 글을 읽는 동안 생생한 심상(mental imagery)을 생성하도록 지시하는 것이 일반적인 정보 제공과 비교하여 위협에 대한 심리적 근접성을 효과적으로 높임으로써, 친환경적 의도와 실제 기부 행동을 강화한다는 것을 입증한다.
이 두 가지 연구를 통한 조사는 정확도에 최적화된 AI 진로 추천이 사회경제적 격차를 심화시키고 실행 불가능한 경로를 제안할 수 있는 반면, 인간 상담사의 검토를 통합하는 것은 학생의 주체성을 보존하고 추천 내용이 현실적인 제약 조건과 일치하도록 보장함으로써 실행 가능성을 고려한 진로 적합성을 유의미하게 개선하고 불평등을 줄인다는 점을 입증한다.
이 논문은 저자들이 표 형식의 사회과학 데이터셋에 대한 머신러닝을 최적화하는 데 있어 샘플 크기를 늘리기 위한 시프트 데이터 증강(time-shift data augmentation)과 특성 집합을 확장하기 위한 파트너 연결(partner linkage)이라는 두 가지 데이터 엔지니어링 전략을 채택함으로써 예측 가임력(Predicting Fertility) 데이터 챌린지에서 최고 성능을 달성한 방법을 상세히 설명한다.
중국 직업 보건 전공 학생들을 대상으로 한 이 단면 연구는 인지된 학교 지원과 자기 보고식 디지털 시민 의식 사이에 강한 정적 상관관계가 있음을 발견하였으나, 저자들은 공통 방법 편향과 낮은 판별 타당성이 이러한 상관관계를 부풀렸을 가능성이 크다고 경고하며, 이 결과가 인과적이라기보다는 가설 생성적임을 시사하였다.
인도의 종단적 노년 연구(LASI)의 국가 대표 데이터를 활용한 본 논문은 노인의 삶의 만족도가 사회경제적 지위, 가족 구조, 건강 요인의 결합에 의해 유의미하게 형성된다는 점을 밝히며, 웰빙의 격차를 해결하기 위한 다차원적 정책의 필요성을 강조한다.
본 연구는 일관성 지수(Consistency Quotient, CQ)를 도입하여, 숙련된 교사가 초보자보다 일반적으로 개념적 및 구조적으로 더 일관된 AI 생성 교육 콘텐츠를 생성함에도 불구하고, 상당한 개인적 변동성과 구조화된 프롬프트 엔지니어링의 효과가 전문적 경험에 대한 결정론적 가설에 도전한다는 점을 입증하며, 이는 교사-AI 협업을 최적화하는 데 있어 AI 리터러시와 교수법적 지식의 결정적인 역할을 강조한다.