TTLV: 중국 최고 명문 대학에서 인공지능(AI)을 교육에 적용하기

석사 학위 논문/프로젝트 관련 정보

1. 학생 성명: LA솜틀        2. 성별: 여성

3. 생년월일: 17/01/20014. 출생지: Cao동일한

5. 학생을 인정하는 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장의 2026년 10월 28일자 결정 제5915/QD/XHNV호.

6. 교육 과정 중 변경 사항: 교육생 갱신 시 (결정 번호 및 갱신 날짜를 명시해 주십시오)

7. 논문 제목:"중국 최고 명문 대학의 교육에 인공지능(AI)을 적용하는 방안"

8. 전공: 아시아학 코드: 24037108

9. 지도교수: 응히엠 투이 항 박사 - 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 동양학과, 하노이.                     

10. 논문 결과 요약:

본 논문은 고등교육에서 인공지능(AI)의 이론적 기반을 체계화하고, SAMR 모델을 프레임워크로 활용하여 기술 통합 수준을 분석한다. 세 가지 사례 연구를 통해, 베이징대학교는 AI를 교과 지식 저장소 및 전문 에이전트와 통합하고, 칭화대학교는 MAIC/OpenMAIC을 통해 다중 에이전트 기반 강의실 환경을 구축하며, 상하이 자오퉁대학교는 AI와 강사 간의 기능 재분배를 통해 HI+AI 모델을 구현하는 등 세 가지 주요 조직적 접근 방식을 도출한다. 분석 결과, AI는 독립적인 지원 도구에서 교육 및 학습 과정의 핵심 요소로 변화하고 있지만, 통합 수준은 도입 규모에 비례하지 않는다는 것을 보여준다. SAMR 모델에 따르면, 대부분의 사례는 점진적(Incremental) 및 수정(Modified) 수준에 집중되어 있으며, 수정 수준이 더 두드러진다. 재융자(Redefinance) 수준은 일부 시나리오에서만 나타나고 있으며 아직 널리 보급되지는 않았다. 본 논문의 중요한 기여는 고등교육에서 AI 통합 수준을 명확히 밝힌 데 있다. 이를 통해 우리는 베트남의 고등 교육 전반, 특히 하노이 국립대학교에 참고가 될 만한 귀중한 경험들을 확인할 수 있습니다.

11. 실용적 적용: 본 연구 결과는 베트남 대학들이 교육에 인공지능을 통합하는 수준을 설계, 구현 및 평가하는 데 참고 자료로 활용될 수 있으며, 특히 교과 모듈, 교과 지식 저장소, 강사와 인공지능 간의 협업 모델을 기반으로 한 인공지능 보조 도구 구축에 유용하게 사용될 수 있습니다.

12. 향후 연구 방향: (있을 경우)

13. 논문과 관련된 출판물:

- 기사중국 최상위권 대학들의 교육에 인공지능이 얼마나 깊이 통합되어 있는지: SAMR 모델을 활용한 분석.《교육자 저널》(Journal of Educators)에 게재됨(2026년 9월 25일) – 편집장 (저널 승인)

석사 학위 논문/프로젝트 정보

1. 성명: LA약국2. 성별: 남성

3. 생년월일: 2001년 1월 17일 4. 출생지: 까오방

5. 입학 결정 번호/ QD/ XHNV,날짜: 2026년 10월 28일, 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장 발행 결정 제5915/QD/XHNV호.

6. 학사 과정의 변화:

7. 공식 학위논문 제목:중국 대학의 교육에 인공지능(AI) 적용"더블 퍼스트 클래스"자선 단체

8. 전공: 아시아학 9. 코드:24037108

10. 지도교수: 응히엠 투이 항 박사 - 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 동양학과, 하노이.

11. 논문의 연구 결과 요약:

본 논문은 고등교육에서 인공지능(AI)의 이론적 기반을 체계화하고, SAMR 모델을 분석 틀로 활용하여 기술 통합 수준을 평가합니다. 세 가지 사례 연구를 통해 주목할 만한 세 가지 접근 방식을 제시합니다. 베이징대학교는 AI를 교과 지식 기반 및 전문 에이전트와 통합했고, 칭화대학교는 MAIC/OpenMAIC을 통해 다중 에이전트 교실 환경을 구축했으며, 상하이 자오퉁대학교는 AI와 인간 강사 간의 기능 재분배를 통해 HI + AI 모델을 구현했습니다. 분석 결과, AI는 독립적인 지원 도구에서 교육 및 학습 과정의 필수적인 구성 요소로 진화하고 있지만, 통합 수준은 구현 규모에 정비례하지는 않는 것으로 나타났습니다. SAMR 모델에 따르면 대부분의 사례는 증강(Augmentation) 및 수정(Modification) 단계에 속하며, 수정 단계가 더 두드러집니다. 재정의(Redefinition) 단계는 특정 시나리오에서만 관찰되며 아직 널리 보급되지는 않았습니다. 본 논문의 중요한 기여는 고등교육에서 AI 통합 수준을 명확히 밝힌 데 있습니다. 이를 바탕으로 본 논문은 베트남 고등 교육 전반, 특히 하노이 국립대학교에 참고 자료로 활용될 수 있는 가치 있는 경험들을 제시한다.

12. 실제 적용 가능성: 본 연구 결과는 베트남 대학들이 인공지능을 교육에 통합하는 방안을 설계, 구현 및 평가하는 데 참고 자료로 활용될 수 있으며, 특히 교과목별 인공지능 보조 도구, 교과목 지식 기반, 인간-인공지능 협업 모델 개발에 도움이 될 수 있습니다.

13. 향후 연구 방향 (있을 경우):

하지만기사중국 '쌍일류' 대학들의 교육에 인공지능이 얼마나 깊이 통합되어 있는지: 국가과학·경영·연구관리기구(SAMR) 모델에 기반한 분석에 게재됨교육자 잡지2026년 9월 25일주 저자(논문의 확인서 첨부)