학문적 글쓰기에서 서론 외 다른 부분(본론, 결론 등)에서 교수들이 자주 지적하는 문제점과 수정 사례를 정리해드리겠습니다. 각 섹션별 핵심 포인트와 예시를 참고해 보다 견고한 논문을 작성하실 수 있을 것입니다.

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1. 문헌 고찰(Literature Review)

(1) 피상적인 요약, 비판적 분석 부족

• 지적 포인트: "선행연구를 나열만 했을 뿐, 연구 간 갭이나 한계를 명확히 지적하지 않음."
  
• 수정 전:
  

"XX(2010)는 AI의 교육적 효과를 연구했고, YY(2015)는 AI의 윤리적 문제를 다뤘다. ZZ(2020)는 AI 정책을 분석했다."

• 수정 후:
  

"선행연구는 AI의 교육적 효과(XX, 2010)나 윤리적 쟁점(YY, 2015)에 집중했으나, 기술 도입 과정에서 발생하는 교사-학생 관계의 변화는 체계적으로 탐구되지 않았다. 특히 ZZ(2020)의 정책 분석은 현장 적용 사례를 고려하지 않아 한계가 있다."

(2) 논리적 흐름 부재

• 지적 포인트: "연구 동향을 시대순으로만 나열해 핵심 주제 간 연결고리가 없음."
  
• 조언:
  
  • 주제별로 하위 섹션을 분리하고, 각 문단 끝에 종합적 논평을 추가하세요.
    
  • 예: "3.1 디지털 전환의 개념 → 3.2 교육 분야 적용 사례 → 3.3 선행연구의 미비점"
    

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2. 연구 방법(Methodology)

(1) 방법론 설명의 불충분함

• 지적 포인트: "누구나 따라 할 수 있을 정도로 상세히 기술되지 않음."
  
• 수정 전:
  

"설문 조사를 실시하고 통계 프로그램으로 분석했다."

• 수정 후:
  

"2023년 3월~5월 서울 소재 대학생 300명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 진행했으며, SPSS 29.0을 이용해 신뢰도 분석(Cronbach’s α > 0.7) 후 회귀분석을 실시했다."

(2) 방법론 선택 근거 미제시

• 지적 포인트: "왜 질적 연구를 택했는지, 표본 수가 적절한지 설명되지 않음."
  
• 수정 후:
  

"연구 대상의 주관적 경험을 심층 탐색하기 위해 현상학적 접근을 채택했으며, 포화 모델링을 위해 참여자 15명을 의도적 표집했다(Guest et al., 2006)."

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3. 결과(Results)

(1) 원시 데이터 과다 제시

• 지적 포인트: "중요 결과가 raw data에 묻혀 핵심 인사이트가 드러나지 않음."
  
• 수정 전:
  

"응답자 58%가 만족, 22%가 보통, 20%가 불만족이라고 답했다(표 1 참조)."

• 수정 후:
  

"AI 도입 후 교육 만족도가 58%로 집계됐으나, 불만족 응답자(20%)의 80%는 '교사와의 소통 감소'를 주요 원인으로 지목했다(표 1)."

(2) 통계적 유의성 생략

• 수정 전:
  

"실험군과 대조군의 점수 차이가 있었다."

• 수정 후:
  

"실험군의 평균 점수(82.3±4.2)는 대조군(75.1±5.6)보다 유의미하게 높았으며(t=3.21, p<0.01), Cohen’s d 효과 크기는 0.82로 큰 편에 속한다."

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4. 논의(Discussion)

(1) 결과 과대 해석

• 지적 포인트: "데이터 범위를 넘어선 추론을 시도함."
  
• 수정 전:
  

"이 결과는 모든 교육 현장에 AI를 도입해야 함을 증명한다."

• 수정 후:
  

"본 연구는 서울 지역 중학교를 대상으로 한 결과이므로, 농산어촌 등 다른 환경에 대한 추가 검증이 필요하다. 다만, AI 도입 시 인간 상호작용 보완 장치의 필요성을 시사한다는 점에서 의미가 있다."

(2) 연구 질문과의 연결 미흡

• 수정 전:
  

"결과는 선행연구와 일치한다."

• 수정 후:
  

"XX(2018)의 '기술 수용 모델'과 달리, 본 연구에선 연령보다 교사-학생 신뢰 수준이 AI 효과에 더 큰 영향을 미쳤다. 이는 연구 질문 1에서 제기한 '인간관계 변수의 역할'을 입증한다."

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5. 결론(Conclusion)

(1) 단순 반복적 요약

• 지적 포인트: "결과를 다시 나열할 뿐, 종합적 통찰이 없음."

• 수정 전:

"AI는 교육에 긍정적 영향을 미쳤고, 일부 학생은 불만을 느꼈다."

• 수정 후:
  

"AI 기술은 학습 효율성을 제고하지만, 교육의 인간적 차원을 약화시킬 수 있는 이중적 영향력을 확인했다. 이는 기술 도입 시 교육주체 간 관계 모니터링 시스템 구축이 필요함을 시사한다."

(2) 미래 연구 방향 모호함

• 수정 전:
  

"추후 연구에서는 더 많은 대상으로 조사해야 한다."

• 수정 후:
  

"향후 다문화 학교나 온라인 교육 환경에서의 AI 효과를 비교 분석해, 본 연구의 결과를 다층적으로 검증할 것을 제언한다."

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6. 종합 원칙

• "3F Framework"를 적용하세요:
  
  1. Focused : 각 섹션의 핵심 목적에 집중 (예: 방법론은 재현성, 논의는 해석).
     
  2. Fluent : 섹션 간 논리적 연결고리 강화 (예: "문헌 고찰에서 지적한 한계를 해결하기 위해...").
     
  3. Fact-based : 모든 주장은 데이터/이론으로 뒷받침.
     

교수들은 "왜 이 방법을 썼는지 → 어떤 결과가 나왔는지 → 그것이 무엇을 의미하는지"가 명확히 연결된 글을 높이 평가합니다. 각 섹션을 작성할 때마다 이 삼위일체를 점검해보세요!