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| 주차 |
강의범위 및 내용 |
기타 안내사항 |
| 제 1주 |
학습목표 |
AI 시대의 인문학도
- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념을 자신의 언어로 설명할 수 있다 |
오리엔테이션 |
| 주요학습내용 |
- 강의 소개 및 오리엔테이션
- 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 정의와 상호 관계
- 인문학 전공자에게 AI 리터러시가 왜 중요한가? |
| 수업방법 |
강의, 토론 |
| 제 2주 |
학습목표 |
AI를 움직이는 힘, 데이터
- 빅데이터와 거대언어모델(LLM)의 관계를 이해한다. |
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| 주요학습내용 |
- 빅데이터의 개념과 특징
- 거대언어모델(LLM)의 학습 방식과 데이터의 역할
- AI가 '일본어'를 학습하는 방식에 대한 이해 |
| 수업방법 |
강의, 시각자료 활용 |
| 제 3주 |
학습목표 |
비판적 AI 활용론
- AI 의존의 위험성을 인지하고, 주체적인 학습자로서의 자세를 정립한다. |
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| 주요학습내용 |
- 디지털 시대의 집중력 저하 현상 (SNS, 모바일 환경)
- AI의 할루시네이션(환각)과 편향성 문제
- '정답'을 찾는 도구가 아닌, '사고'를 확장하는 도구로서의 AI
- 인문학도의 비판적 사고와 AI 활용 윤리 |
| 수업방법 |
강의, 사례 분석, 토론 |
| 제 4주 |
학습목표 |
생성형 AI 툴킷 (1)
- 2025년 기준, 주요 생성형 AI 서비스의 특징을 비교 분석한다. |
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| 주요학습내용 |
- 주요 생성형 AI 리스트업 (ChatGPT, Gemini, Claude 등)
- 각 AI별 언어(특히 일본어) 처리 능력의 장단점 비교
- 목적별(작문, 번역, 요약, 아이디어 생성) AI 선택 가이드라인 |
| 수업방법 |
강의, 실시간 AI 비교 시연 |
| 제 5주 |
학습목표 |
생성형 AI 툴킷 (2)
- 로컬 환경에서 AI를 직접 설치하고 운영할 수 있다. |
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| 주요학습내용 |
- 클라우드 AI vs 로컬 AI
- Ollama 소개 및 설치 실습 (자신의 PC 환경 구축)
- 로컬 AI를 활용한 기본적 일본어 질의응답 및 장점 탐구 |
| 수업방법 |
실습 중심 강의 |
| 제 6주 |
학습목표 |
AI 번역 마스터 (1)
- AI를 활용한 효과적인 번역 프롬프트 엔지니어링을 구사할 수 있다. |
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| 주요학습내용 |
- 기계 번역의 역사와 한계
- 기본 번역 vs. 문맥, 문체, 대상 독자를 고려한 번역 요청
- 효과적인 번역 프롬프트 작성법 (역할 부여, 톤앤매너 지정 등) |
| 수업방법 |
강의, 번역 비교 실습 |
| 제 7주 |
학습목표 |
AI 통역 파트너
- AI 번역/통역의 한계를 이해하고, 인간의 역할을 재정의한다. |
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| 주요학습내용 |
AI 통역 파트너
- AI 번역/통역의 한계를 이해하고, 인간의 역할을 재정의한다.- AI 실시간 통역 기능 활용법 및 시뮬레이션
- 경어, 겸양어, 문화적 뉘앙스 등 AI가 놓치기 쉬운 부분
- 번역 결과물에 대한 비판적 검토 및 수정(Post-editing) 능력의 중요성 |
| 수업방법 |
그룹 활동, 역할극, 토론 |
| 제 8주 |
학습목표 |
중간고사 |
중간고사
or
기말과제
설계과제 |
| 주요학습내용 |
- 이론 시험 (혹은 기말 과제 설계 로 대체) |
| 수업방법 |
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| 제 9주 |
학습목표 |
AI와 함께하는 일본어 어휘 정복
- AI를 활용하여 뉘앙스가 어려운 어휘와 관용구를 효과적으로 학습한다. |
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| 주요학습내용 |
- 특정 관용구의 유래, 의미, 사용 예시를 AI에게 질문하고 생성하기
- 두 가지 유사한 표현의 미묘한 뉘앙스 차이 비교 분석 요청하기
- 학습한 어휘/관용구를 활용한 단문, 대화문 생성 및 연습 |
| 수업방법 |
개인 실습 |
| 제 10주 |
학습목표 |
나만의 AI 튜터 만들기 (1): 기획
- 페르소나 챗봇 프로젝트를 기획하고, 대상 인물의 특징을 분석한다. |
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| 주요학습내용 |
- 최종 프로젝트 소개: '나만의 일본어 학습 튜터' 챗봇 만들기
- 분석 대상 선정 (소설, 만화, 드라마, 에세이 속 인물)
- 인물의 말투(口癖), 문체(文体), 성격, 가치관 분석 및 자료 수집 |
| 수업방법 |
강의, 브레인스토밍, 그룹 토론 |
| 제 11주 |
학습목표 |
나만의 AI 튜터 만들기 (2): 페르소나 설계 및 구현
- 분석한 내용을 바탕으로 AI에게 부여할 페르소나 프롬프트를 작성할 수 있다. |
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| 주요학습내용 |
- 페르소나 프롬프트의 구성 요소 (배경, 성격, 말투, 대화 예시 등)
- Custom Instructions 또는 시스템 프롬프트 작성 실습
- 1차 페르소나 적용 및 테스트: 의도대로 작동하는가? |
| 수업방법 |
실습 중심 강의, 1:1 피드백 |
| 제 12주 |
학습목표 |
나만의 AI 튜터 만들기 (3): 고도화
- 제작한 챗봇과 상호작용하며 문제점을 발견하고 개선할 수 있다. |
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| 주요학습내용 |
- 챗봇과의 다양한 상황별 대화 시뮬레이션 (일상 대화, 작문 교정, 특정 주제 토론 등)
- 페르소나 붕괴 현상 분석 및 프롬프트 수정/보완
- 중간 결과물 공유 및 동료 피드백 |
| 수업방법 |
실습 중심 강의, 1:1 피드백 |
| 제 13주 |
학습목표 |
최종 프로젝트 발표
- 자신의 AI 챗봇을 시연하고, 제작 과정과 학습 활용 계획을 발표한다. |
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| 주요학습내용 |
- 개인별 최종 프로젝트 발표(챗봇 시연 포함) - 2인 정도의 발표자 희망자 모집 예정(가산점수 부여)
- 제작 의도, 페르소나 분석 과정, 프롬프트 설계, 향후 학습 활용 방안 발표
- 질의응답 및 종합 피드백 |
| 수업방법 |
발표 희망자 발표, 시연 |
| 제 14주 |
학습목표 |
총정리 및 미래 전망
- AI 시대의 일본어 학습의 미래를 전망하고 자신의 학습 로드맵을 설계한다. |
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| 주요학습내용 |
- 학기 전체 내용 복습 및 핵심 내용 정리
- 생성형 AI와 언어 교육의 미래
- 인문학도로서 지속 가능한 AI 활용 및 자기계발 전략
- 기말 과제 안내 및 최종 Q&A |
| 수업방법 |
강의, 종합 토론 |
| 제 15주 |
학습목표 |
기말고사 |
기말고사
or
기말과제 |
| 주요학습내용 |
- 나만의 AI 튜터 만들기 과제 - 페르소나 챗봇 |
| 수업방법 |
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