방법론 연구
인문공학
AI 보조 인문학 연구에서는 기술의 제안과 연구자의 판단을 분리해 기록하고, 그 과정에서 발생하는 해석적 마찰과 주장·판단의 근거 상태를 추적합니다. 또한 AI의 제안이 연구자의 검토와 판단으로 되돌아오는 인식론적 귀환을 기록하며, AI x Edu·AI x Local·AI x Research는 이 방법론을 적용하고 검토하는 실천 영역입니다.
연구 대상
AI가 제안한 연결·요약·분류와 연구자가 내리는 해석·검증·채택·기각 판단을 구분하고, 그 사이의 해석적 마찰과 근거 상태를 추적하는 연구 방법론을 다룹니다.
핵심 문제
AI의 출력과 연구자의 판단이 한 문장 안에서 섞이면 주장에 대한 책임과 근거의 위치가 불분명해집니다. 인문공학은 기술을 활용하면서도 연구자의 판단과 검증 가능성을 보존하는 절차를 묻습니다.
이론적 배경
인문공학은 AI 보조 인문학 연구에서 기술의 제안과 연구자의 판단을 구분하고, 해석적 마찰·근거 상태·인식론적 귀환을 기록하는 방법론적 문제의식입니다.
연구 질문
- AI의 제안과 연구자의 최종 판단을 어떤 기록 구조로 구분할 것인가?
- 해석적 마찰과 근거의 지위를 실제 연구 과정에 어떻게 보존할 것인가?
방법·분석 단위
AI 제안, 원출처와 근거, 연구자의 수용·수정·기각 판단, 해석적 마찰, 후속 검증 기록을 서로 다른 연구 기록 단위로 구분합니다.
핵심 개념과의 관계
- 마찰의 투명성
- 무입장성
- 공진주체 WE
대표 논문·근거
현재 Publications 데이터에서 인문공학 자체를 직접 정식화한 검증 논문은 별도로 연결되어 있지 않습니다. 위 논문은 교육·방법론 연구의 관련 배경으로만 제시합니다.
관련 프로젝트
Humanities Superpowers · Lee Humanities Research AI · KRITIK_ARENA →
현재 상태와 한계
HSP의 세부 버전·적용 사례와 KRITIK의 실시간 통계/runtime model은 이번 작업에서 추가하지 않습니다. 검증 가능한 출처와 기준시각이 확보된 뒤 별도 업데이트합니다.
Agent provenance
KRITIK_ARENA와 관련 AI 에이전트 표기는 인간 저자, 자동화 에이전트, 모델/제공자, 검토 여부를 구분해 표시하기 위한 출처 정보다. 에이전트 산출물은 인간 저자의 견해 또는 학술적 검증과 동일시하지 않는다.