본 연구는 인공지능(ai) 관련 학술 논문과 단행본을 중심으로 역사학 및 역사교육 분야의 최신 연구 동향을 살펴보고, 향후 방법론과 과제를 전망하는 데 목적이 있다. 이를 위해 인공지능 기술이 인문학적 탐구의 핵심 과제로 부상한 최근 2년간의 학술적 성과를 검토하여 변화하는 연구 환경 속에서 요구되는 방법론과 보완 과제를 제시하였다. 역사학 분야에서는 인공지능을 통한 문화유산의 훼손된 부분 복원, 실감형 기술을 활용한 디지털 콘텐츠의 도입, 베이지안 네트워크 분석을 통한 지배층 계보 구조 복원 등의 연구가 시도되기도 하였다. 동시에 데이터의 편향성을 부단히 검증하는 주체적 해석자로서 역사가의 역할이 강조되고 있다. 사료가 부족한 고대사의 경우 향후에는 문헌 사료와 고고학 자료 및 주변 집단의 비교 데이터를 일원화하는 융합 Db 구축이 시급하다. 특히 데이터 구축의 초기 단계부터 역사학 · 고고학 · AI 전문가가 참여하는 엄밀한 검증 체계를 수립해야 할 것이다. 역사교육 분야에서는 생성형 AI를 활용한 가상 인터뷰, 역사 시뮬레이션, 메타버스 기반의 체험형 콘텐츠 등 실천적 방법론들이 주요하게 논의되고 있다. 또한 최근 정보의 신뢰성을 주체적으로 평가하는 비판적 역사 문해력과 디지털 사료 비판 역량 강화가 시급한 교육적 과제로 대두된다. 결국 인공지능 시대의 역사학과 역사교육은 데이터 이면의 인문학적 가치를 성찰하고 알고리즘을 부단히 검증하는 방향으로 나아가야 한다. 이러한 주체적 역량을 바탕으로 할 때, 인공지능은 역사 탐구의 지평을 새롭게 확장하는 혁신적 동력으로 자리매김할 수 있을 것이다.
Cho et al. (Thu,) studied this question.
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