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CIT.SOCIAL BRAIN LAB

Stanford · Stanford Medicine · Harvard 공개 연구를 다루는 CIT 독립 과정

인간관계에 대한 궁금증을
자료와 AI로 직접 검증합니다.

인간관계와 호감에 관한 질문을 개인정보 없는 실험, 자료와 AI로 확인합니다. 결과로 말할 수 있는 내용과 말할 수 없는 내용을 함께 설명합니다.

친구 연결 그림과 불확실성 그래프를 함께 살펴보는 Social Brain Lab 개념 장면
친구 연결 그림과 불확실성 그래프를 함께 살펴보는 Social Brain Lab 개념 장면
  • 10회핵심 연구 과정
  • 8회선택 최종 연구
  • 120분예상, 실험, 직접 만들기
  • 개별 또는 소규모 그룹온라인과 오프라인 운영

직접 해 보는 네 가지 실험

설정값 하나만 바꿔도 결론이 달라지는지 확인해 보세요.

아래 값은 모두 수업용 가상 예시입니다. 버튼과 설정값을 바꾸며 결과와 결론이 어떻게 달라지는지 확인하세요.

가상 학습 과제

가상 퍼즐

어려운 퍼즐을 한 번 풀지 못했습니다. 다음 행동을 고르기 전에 피드백 문구를 확인합니다.

다시 도전52%

전략 바꾸기44%

도움 요청39%

수업용 가상 선택 비율

결론보다 예상을 먼저 적고 시작합니다.

첫 15분 안에 결과를 예상하거나 자료를 직접 살펴봅니다. 전체 수업 시간의 45% 이상을 실험과 만들기에 사용합니다.

  1. 01오늘 확인할 질문
  2. 02결과를 보기 전 예상
  3. 03짧은 실험
  4. 04서로 다른 설명
  5. 05휴식
  6. 06직접 만들기
  7. 07결론이 맞지 않는 경우 확인
  8. 08연구 기록

핵심 과정 10회

궁금증 하나에 자료로 답해 보는 10회

각 회차에서 질문, 주요 내용, 실험, 직접 만드는 결과, 써도 되는 주장과 쓰면 안 되는 주장을 확인하세요.

S01성장 마인드셋 피드백이 다시 도전을 바꿀까?같은 어려운 과제 뒤 피드백 문구만 다르게 보여 주면 다시 도전하거나 전략을 바꾸는 선택이 달라질까요?
오늘 확인할 질문

가상 퍼즐에서 한 번 실패한 뒤 중립 피드백, 능력 중심 칭찬, 과정과 전략을 강조한 피드백 중 하나를 보고 다음 행동을 고릅니다.

주요 내용성장 마인드셋과정과 전략 피드백무작위 조건 배정맥락과 효과 크기

직접 만드는 것

피드백 조건을 무작위로 배정하고 다시 도전, 전략 바꾸기 또는 도움 요청 선택을 기록하는 웹 실험

완성 결과

피드백 조건별 다시 도전과 전략 변경 비율 그래프, 결과와 한계 기록

결론이 맞지 않는 경우 확인

이전 성취도, 과제 난이도, 또래 규범, 문구와 조건 순서가 결과를 바꾸었는지 확인합니다.

써도 되는 주장이 수업용 가상 자료에서는 과정과 전략 피드백 조건의 다시 도전 비율이 더 높았습니다.

쓰면 안 되는 주장성장 마인드셋은 모든 학생의 성적을 올리거나 뇌를 바꿉니다.

S02누가 본다고 생각하면 왜 달라질까?실제 공개 없이도 화면의 관객 표시가 속도, 정확도, 확신에 영향을 줄까요?
오늘 확인할 질문

비공개, 강사 확인, 가상 관객 표시 세 조건에서 짧은 판단 과제를 수행합니다.

주요 내용다른 사람이 본다는 생각참여자가 실험 의도를 짐작하는 문제행동 결과와 자기 평가뇌영상만으로 생각을 단정하지 않기

직접 만드는 것

응답 시간, 정확도, 확신 정도와 화면을 보여 준 순서를 기록하는 안전한 웹 프로그램

완성 결과

세 가지 관객 표시 조건을 비교한 표와 가능한 설명 두 가지

결론이 맞지 않는 경우 확인

연습한 횟수, 화면 색상이나 과제 난이도가 결과에 영향을 주었는지 확인합니다.

써도 되는 주장가상 관객 표시 조건에서 이 과제의 측정값이 달라졌습니다.

쓰면 안 되는 주장청소년의 뇌는 누가 보면 제대로 작동하지 않습니다.

S03또래 반응을 보기 위해 얼마나 노력할까?예상한 또래 반응의 내용이 클릭 수와 그만두는 선택을 바꿀까요?
오늘 확인할 질문

가상 친구 반응, 점수 보상과 중립 정보를 열기 위해 서로 다른 클릭 횟수를 선택합니다.

주요 내용측정 방법 정하기말로 한 선택과 실제로 들인 노력나이를 정해진 구간으로 나누지 않고 비교하기먼저 자료를 살펴본 뒤 미리 정한 질문 확인하기

직접 만드는 것

공개 자료를 분석한 기록과 가상 친구 반응을 사용하는 웹 과제

완성 결과

공개 자료의 그래프, 웹 과제, 두 방법 비교와 한계 문장

결론이 맞지 않는 경우 확인

클릭을 많이 한 이유가 호기심, 게임 방식 또는 또래 반응의 중요성인지 구분할 자료를 찾습니다.

써도 되는 주장이 과제에서는 예상한 또래 반응의 종류에 따라 클릭 수가 달랐습니다.

쓰면 안 되는 주장이 결과로 누가 인정 욕구가 강한지 알 수 있습니다.

S04왜 답장을 계속 확인하게 될까?답장 확률보다 도착 시간의 불확실성이 확인 행동을 더 크게 바꿀까요?
오늘 확인할 질문

답장이 올 확률과 기다리는 시간이 다른 가상 메시지 프로그램을 실행하고 확인 횟수를 비교합니다.

주요 내용답장 시간이 일정한 경우와 달라지는 경우예상과 실제 답장의 차이현재 상황을 추측해 판단하기메시지를 확인할 때 드는 비용

직접 만드는 것

답장 확률, 기다리는 시간, 알림과 확인 비용을 바꿀 수 있는 가상 메시지 프로그램

완성 결과

시간에 따른 확인 횟수 그래프와 두 가지 확인 방법 비교

결론이 맞지 않는 경우 확인

친구 반응과 관계없는 점수 보상에서도 같은 결과가 나오는지 비교합니다.

써도 되는 주장우리의 가상 실험에서는 답장이 올 시간을 확실히 모를 때 확인 방법이 달라졌습니다.

쓰면 안 되는 주장도파민 때문에 학생이 메시지에 중독됩니다.

S05복잡한 감정을 AI가 한 단어로 정해도 될까?사람마다 다르게 이해하는 한국어 문장에서 AI는 언제 답하지 않아야 할까요?
오늘 확인할 질문

맥락이 빠진 짧은 가상 메시지를 먼저 여러 감정으로 표시하고 사람 간 불일치를 봅니다.

주요 내용비슷한 감정을 구분하기한 문장에서 여러 감정 찾기사람마다 다른 답AI의 확신이 낮을 때 답하지 않기

직접 만드는 것

단어 규칙, 간단한 AI와 더 복잡한 AI를 비교하고 확신이 낮으면 답하지 않는 한국어 감정 단서 프로그램

완성 결과

오류를 보여 주는 화면, AI 확신 확인표와 답하지 않는 기준 설명

결론이 맞지 않는 경우 확인

앞뒤 상황을 설명하는 한 줄을 추가했을 때 사람과 AI의 판단이 얼마나 바뀌는지 확인합니다.

써도 되는 주장이 문장에는 실망과 부담의 단서가 함께 있을 수 있지만 맥락이 부족합니다.

쓰면 안 되는 주장AI가 보낸 사람의 실제 감정이나 정신건강을 알아냈습니다.

S06다른 사람도 같은 생각일까?내 생각은 내가 예상한 가까운 친구와 전체 또래의 생각과 얼마나 다를까요?
오늘 확인할 질문

빠른 답장, 직접 거절과 인기 점수처럼 민감하지 않은 가상 상황을 나, 가까운 친구와 전체 또래의 관점에서 익명으로 평가합니다.

주요 내용내 생각과 다른 사람의 생각을 예상한 값다른 사람도 모두 같다고 오해하기일부 참여자의 답이 전체를 대표하지 않을 수 있음응답자를 알아볼 수 없게 하는 최소 인원

직접 만드는 것

답의 분포, 참여자 수, 확실하지 않은 정도와 실제 또래 답과 예상한 또래 답의 차이를 보여 주는 익명 결과 화면

완성 결과

내 생각과 예상한 또래 생각을 비교한 그래프와 한국·미국 자료를 비교할 때의 주의문

결론이 맞지 않는 경우 확인

질문 순서와 사회적으로 좋아 보이는 답이 결과를 바꾸는지 시험합니다.

써도 되는 주장익명으로 모은 이 답에서는 개인 평균과 예상한 또래 평균 사이에 차이가 있었습니다.

쓰면 안 되는 주장한국 청소년은 모두 또래 압력에 속고 있습니다.

S07친구는 비슷해서 만날까, 만나서 비슷해질까?같아 보이는 친구 관계 그림이 친구 선택과 친구 영향이라는 다른 과정에서 만들어질 수 있을까요?
오늘 확인할 질문

마지막 모습은 비슷하지만 만드는 규칙이 다른 두 친구 관계 그림을 비교합니다.

주요 내용사람과 관계를 점과 선으로 나타내기비슷한 사람을 친구로 고르는 경향친구가 된 뒤 서로 영향을 주는 과정같은 결과가 다른 원인에서 나올 수 있음

직접 만드는 것

비슷한 친구 선택, 친구 영향, 두 조건 결합과 무작위 조건을 여러 시작점에서 실행하는 가상 실험

완성 결과

움직이는 친구 관계 그림, 무리가 만들어진 정도를 보여 주는 숫자와 설정별 결과 보고서

결론이 맞지 않는 경우 확인

시작할 때의 관계와 컴퓨터가 무작위로 정한 값을 바꾸어도 같은 결론이 나오는지 확인합니다.

써도 되는 주장이 설정에서는 친구 선택과 친구 영향이 모두 비슷한 무리 모양을 만들었습니다.

쓰면 안 되는 주장마지막 친구 관계 그림만 보면 관계가 만들어진 원인을 알 수 있습니다.

S08화면 구성이 누구를 고를지 바꿀까?정보 순서, 인기 점수와 빠른 선택 방식이 가상 팀원 선택을 바꿀까요?
오늘 확인할 질문

사진을 먼저 보여 주는 화면과 관심사, 책임감, 소통 방식을 먼저 보여 주는 화면에서 가상 팀원을 고릅니다.

주요 내용화면 구성이 선택에 주는 영향두 화면을 공정하게 비교하는 실험선호를 기록하는 것과 바꾸는 것의 차이공정한 선택

직접 만드는 것

결정 시간, 같은 선택을 하는 정도, 기억한 정보와 선택의 다양성을 기록하는 가상 인물 소개 실험

완성 결과

두 화면의 결과를 비교한 화면과 선택을 강요하지 않는 개선안

결론이 맞지 않는 경우 확인

첫 화면에 보인 정보 자체와 선택 방식의 효과를 분리합니다.

써도 되는 주장이 가상 팀원 과제에서는 화면 구성이 선택 방식과 기억을 바꾸었습니다.

쓰면 안 되는 주장앱 화면이 학생의 실제 호감 대상을 결정합니다.

S09가상 AI 참여자는 서로 나뉜 무리를 만들까?AI에게 주는 지시, 기억 범위, 사용하는 AI 또는 시작 조건 하나가 가상 사회의 결과를 얼마나 바꿀까요?
오늘 확인할 질문

다른 조건은 같고 AI에게 주는 한 문장만 다른 두 가상 사회 실험을 실행합니다.

주요 내용가상 참여자에게 행동 규칙 주기같은 설정에서도 결과가 달라질 수 있음AI에게 주는 지시의 영향실험이 확인하려는 내용을 제대로 나타내는지 점검하기

직접 만드는 것

미리 정한 규칙으로 움직이는 가상 참여자와 글을 만드는 AI 참여자를 여러 시작 조건, 지시와 기억 설정에서 비교합니다.

완성 결과

친구 관계 그림 비교, 잘못된 결과의 종류, 가상 실험 설명서와 사용 비용 기록

결론이 맞지 않는 경우 확인

가상 AI 참여자의 행동이 우리가 입력한 생각을 그대로 반복한 것인지 확인합니다.

써도 되는 주장이 지시, 설정, AI와 시작 조건에서 이런 무리가 만들어졌습니다.

쓰면 안 되는 주장가상 AI 사회가 실제 한국 청소년의 친구 무리를 그대로 보여 줍니다.

S10우리 프로젝트가 실제로 증명한 것은 무엇일까?이 결과로 단순 관찰, 두 값의 관계, 새 자료 예측과 원인 중 어디까지 말할 수 있을까요?
오늘 확인할 질문

거절과 신체 통증이 일부 뇌 영역을 함께 쓴다는 2003년 연구와, 두 반응을 구분할 수 있다고 보고한 2014년 연구를 함께 읽고 각 결과가 보여 주는 범위를 확인합니다.

주요 내용관찰한 사실과 원인 설명 구분하기뇌 영역만 보고 감정을 추측할 때 생기는 오류가능한 다른 설명다른 사람이 같은 방법으로 확인하기

직접 만드는 것

여러 뇌영상 연구를 모은 Neurosynth 공개 지도로 특정 뇌 영역이 보였을 때 한 감정을 말할 수 있는 확률을 계산합니다. 자료, 비교 방법, 결과, 오류와 한계를 한곳에 정리합니다.

완성 결과

확률 계산 노트북, GitHub 프로젝트 폴더, 연구 포스터, 3분 설명과 검토 질문 답변

결론이 맞지 않는 경우 확인

같은 뇌 영역이 다른 과제에서도 나타나는지 확인하고, 결론을 바꿀 결과와 가장 간단한 다른 설명을 적습니다.

써도 되는 주장이 방법과 참여자 범위에서 자료가 지지한 내용만 말하며, 뇌 영역만으로 한 사람의 감정을 정하지 않습니다.

쓰면 안 되는 주장거절이 신체 통증과 같은 뇌 회로를 쓴다는 사실은 이미 증명되었습니다.

최종 연구 8회

포스터와 발표까지 남기는 최종 연구 8회

세 가지 대표 연구 중 하나를 고릅니다. 질문, 출처, 자료 계획, 간단한 비교 방법, 평가, 반복 시험, 결과, 윤리와 한계를 기록합니다.

01

또래 반응 공개 자료 연구

공개 자료를 다시 살펴보고 꾸며 낸 반응을 사용하는 안전한 웹 과제를 만듭니다.

02

한국어 혼합 감정 AI

여러 감정 단서, 사람마다 다른 답, AI의 확신과 판단 보류를 보여 줍니다.

03

답장 확인 행동 연구

답장 확률, 기다리는 시간과 확인 비용을 바꾸어 확인 횟수를 비교합니다.

S11최종 연구 질문과 측정 방법 정하기또래 반응을 확인하기 위해 들이는 노력, 여러 감정이 섞인 문장, 답장 시간 중 어떤 질문을 실제로 확인할 수 있을까요?
오늘 확인할 질문

같은 내용을 잰다고 적은 문항 30개를 공개 응답 자료에 넣고, 실제로 비슷하게 답했는지 확인합니다.

주요 내용확인하려는 내용을 분명히 정하기문항들이 같은 내용을 일관되게 재는지 확인하기문항이 몇 가지 묶음으로 나뉘는지 확인하기예상이 틀렸다고 판단할 결과

직접 만드는 것

연구 질문 정리표, 주요 용어 설명표와 공개 응답 자료로 만든 문항 일관성·묶임 구조 분석

완성 결과

연구 질문, 예상, 예상을 바꿀 결과, 작업 범위, 문항 일관성 값과 묶임 구조

결론이 맞지 않는 경우 확인

실제 사람의 생각, 건강 상태나 개인 관계를 알아낸다고 주장하지 않는지 확인하고, 문항의 일관성이 낮으면 결론을 내리지 않습니다.

써도 되는 주장이 공개 표본에서 문항들이 한 묶음으로 나타났고 일관성 값은 이 범위였습니다.

쓰면 안 되는 주장AI로 누가 누구를 좋아하는지 알아냅니다.

S12각 주장에 출처 연결하기연구에 참여한 사람, 사용한 방법, 써도 되는 표현과 한계를 프로젝트 주장에 어떻게 연결할까요?
오늘 확인할 질문

강한 홍보 문장을 원 논문의 방법과 참여자 수에 맞는 문장으로 다시 씁니다.

주요 내용연구자가 처음 발표한 자료연구에 참여한 사람과 참여자 수원인까지 말할 수 있는지 확인하기주장과 출처 연결하기

직접 만드는 것

출처 비교표, 참고문헌 목록과 각 주장에 참여자 수, 방법, 써도 되는 표현과 한계를 연결한 기록표

완성 결과

핵심 출처 5개, 참여자 수, 써도 되는 문장과 쓰면 안 되는 문장 표

결론이 맞지 않는 경우 확인

대학 이름만 있고 수업에 필요한 방법이 없는 참고문헌을 제거하고, 참여자가 적은 결과를 모든 사람에게 맞는 사실처럼 쓰지 않았는지 확인합니다.

써도 되는 주장각 주요 주장에 연구 참여자, 참여자 수, 방법, 써도 되는 표현과 한계를 연결했습니다.

쓰면 안 되는 주장유명 대학 연구이므로 우리 결론이 맞습니다.

S13윤리와 자료 사용 계획 확인받기개인정보 없이도 질문의 핵심을 시험할 수 있을까요?
오늘 확인할 질문

실제 메시지, 전문가가 만든 가상 메시지, 공개 자료와 수업용 가상 자료의 위험과 수업 가치를 비교합니다.

주요 내용필요한 자료만 모으기자료 사용 동의 받기누구의 답인지 알 수 없게 하기결과를 보기 전에 가설과 분석 방법 정하기

직접 만드는 것

자료 출처표, 응답자를 보호하는 최소 인원 기준, 참여하지 않을 선택, 인터넷 없이 하는 대체 활동과 결과를 보기 전에 저장한 연구 계획

완성 결과

강사가 확인한 자료·윤리 계획서와 날짜가 기록된 사전 연구 계획

결론이 맞지 않는 경우 확인

정확도를 조금 높이기 위해 민감한 자료를 추가해야 한다는 의견이 왜 위험한지 설명하고, 결과를 본 뒤 계획을 바꾼 부분이 없는지 확인합니다.

써도 되는 주장공개 자료, 전문가가 만든 가상 자료 또는 수업용 가상 자료로 핵심 질문을 확인하도록 설계했고, 결과를 보기 전에 분석 계획을 저장했습니다.

쓰면 안 되는 주장친구의 메시지는 이름만 지우면 자유롭게 분석할 수 있습니다.

S14간단한 비교 방법부터 만들기복잡한 AI가 필요한지 확인하려면 어떤 간단한 방법과 비교해야 할까요?
오늘 확인할 질문

간단한 규칙 하나가 복잡한 AI와 비슷한 결과를 낸 사례를 보고 어떤 방법이 필요한지 다시 판단합니다.

주요 내용간단한 방법과 비교하기복잡한 방법이 필요한 이유연습용 자료와 평가용 자료 나누기다른 사람이 같은 방법으로 다시 실행하기

직접 만드는 것

한 가지 규칙 또는 간단한 통계 방법을 만들고 연습용 자료와 평가용 자료를 따로 나눕니다.

완성 결과

실행 가능한 간단한 비교 방법, 결과표와 사용 이유

결론이 맞지 않는 경우 확인

평가용 답이 미리 보이지 않았는지, 같은 사람이나 대화가 연습용 자료와 평가용 자료에 함께 들어갔는지 확인합니다.

써도 되는 주장복잡한 AI는 미리 정한 기준에서 간단한 비교 방법보다 나은 점을 보여야 합니다.

쓰면 안 되는 주장더 복잡한 AI이므로 더 과학적입니다.

S15주요 실험과 더 복잡한 AI 실행하기한 번의 좋은 결과가 아니라 비교 가능한 실험 기록을 어떻게 만들까요?
오늘 확인할 질문

같은 AI를 무작위 시작값만 바꾸어 여러 번 실행하고 결과가 얼마나 달라지는지 먼저 확인합니다.

주요 내용실행할 때마다 설정과 결과 기록하기컴퓨터가 무작위로 정하는 시작값사용한 AI 버전결과를 보기 전에 질문과 평가 방법 정하기

직접 만드는 것

선택한 최종 연구의 더 복잡한 AI 또는 한 조건을 바꾸는 실험과 자동 실행 기록

완성 결과

AI 또는 실험, 설정 파일, 실행 기록과 첫 결과

결론이 맞지 않는 경우 확인

결과를 본 뒤 질문이나 평가 방법을 바꾼 부분이 있는지 확인합니다.

써도 되는 주장미리 정한 설정으로 여러 번 실행했을 때 이런 범위의 결과가 나왔습니다.

쓰면 안 되는 주장가장 잘 나온 실행 하나만 보면 AI의 실제 능력을 알 수 있습니다.

S16결과를 측정하고 오류 살펴보기평균 점수가 같아도 실제로 틀리는 경우는 어떻게 다를까요?
오늘 확인할 질문

정확도는 같지만 틀리는 경우가 전혀 다른 두 AI 방법을 비교합니다.

주요 내용맞다고 한 답이 실제로 맞은 비율실제 답을 얼마나 찾아냈는지AI 확신과 실제 결과 비교오류를 종류별로 나누기

직접 만드는 것

예상과 실제 답을 비교한 표, AI 확신 확인 그래프, 잘못된 결과 다섯 개 이상과 생길 수 있는 피해 분석

완성 결과

평가 보고서, 오류를 보여 주는 화면과 답하지 않는 기준

결론이 맞지 않는 경우 확인

전체 평균이 짧은 문장, 혼합 감정, 특정 조건의 실패를 가리는지 봅니다.

써도 되는 주장AI가 답하지 않게 한 이 기준은 특정 오류를 줄였지만 일부 맞는 답도 보여 주지 않았습니다.

쓰면 안 되는 주장정확도가 높으므로 모든 입력에서 믿을 수 있습니다.

S17설정을 바꾸어 확인하고 웹 프로그램 만들기무작위 시작값, 자료, AI 지시와 답하지 않는 기준을 바꾸어도 결론과 화면 사용 방법이 유지될까요?
오늘 확인할 질문

결론이 달라지는 작은 설정 변화를 찾아 화면의 경고와 조절 기능에 반영합니다.

주요 내용설정 변화에 따른 결과 차이한 부분을 빼고 비교하기한 조건만 바꾼 가상 비교사용자가 결과 표시 방법을 조절하기

직접 만드는 것

설정별 결과표와 AI의 확신, 빠진 정보, 수정 방법과 답하지 않은 결과를 보여 주는 웹 프로그램

완성 결과

설정별 결과 보고서, 직접 조작하는 웹 프로그램과 AI 또는 가상 실험 설명서

결론이 맞지 않는 경우 확인

사용자가 불확실성을 숨기거나 확정 문장으로 오해할 수 있는 화면을 찾습니다.

써도 되는 주장이 범위에서는 결과가 유지되었고, 이 범위를 벗어나면 결론이 바뀌었습니다.

쓰면 안 되는 주장한 번 작동했으므로 실제 환경에서도 안정적입니다.

S18GitHub 프로젝트 폴더, 포스터와 최종 발표다른 학생이 같은 방법으로 확인하고 질문할 수 있도록 무엇을 공개해야 할까요?
오늘 확인할 질문

필요한 파일과 한계 설명이 빠진 GitHub 프로젝트 폴더를 살펴보고 어디에서 다시 실행하기 어려운지 찾습니다.

주요 내용다른 사람이 같은 방법으로 확인하기자료와 AI 설명서결과의 한계질문에 답하며 방법 설명하기

직접 만드는 것

README, 실행 환경, 무작위 시작값, 출처, 실행 명령, 결과, 윤리 기준과 한계를 정리한 GitHub 프로젝트 폴더

완성 결과

GitHub 프로젝트 폴더, 연구 포스터, 3~5분 설명과 검토 질문 답변

결론이 맞지 않는 경우 확인

다른 무작위 시작값, 참여자 자료 또는 다른 나라와 나이의 사람에게서 결론이 달라질 이유를 설명합니다.

써도 되는 주장다른 사람이 같은 자료와 설정을 사용하여 예상한 범위 안의 결과를 다시 확인할 수 있습니다.

쓰면 안 되는 주장GitHub 프로젝트 폴더를 공개했으므로 이 결과는 모든 사람과 상황에 맞습니다.

준비도별 수업 방식

과목마다 다르게 고르는 시작 방식

심리학은 연구형, 파이썬은 제작형, 통계는 탐색형으로 시작해도 됩니다. 한 번 고른 방식으로 학생의 능력을 고정하지 않습니다.

탐색형

제공 화면에서 조건 하나를 바꾸고 그래프와 한계 문장을 완성합니다.

제작형

파이썬과 웹 화면에서 간단한 비교 방법, AI와 가상 실험을 수정합니다.

연구형

연구자가 처음 발표한 논문을 읽고 반복 시험, 포스터와 발표를 완성합니다.

개인정보를 모으지 않는 수업

개인정보 없이 다루는 관계 질문

인간관계와 호감을 연구하지만 실제 상대방, 개인 메시지, 관계 이력이나 심리 진단은 필요하지 않습니다.

  1. 수업용 가상 자료, 공개 연구 자료와 전문가가 꾸민 상황을 우선합니다.
  2. 모든 연애나 호감 활동에는 친구, 스터디, 동아리 또는 팀 대안이 있습니다.
  3. 호감 탐지기, 인기 순위, 애착 또는 정신건강 진단, 거짓말 탐지기를 만들지 않습니다.
  4. AI는 문장에 나타난 감정 단서와 정보가 부족한 정도만 설명합니다. 사람의 실제 감정이나 생각을 확정하지 않습니다.
답장 확률과 시간 불확실성을 개인정보 없이 시험하는 가상 메시지 실험
답장 확률과 시간 불확실성을 개인정보 없이 시험하는 가상 메시지 실험
사람마다 다른 답과 AI가 판단을 보류하는 경우를 비교하는 감정 단서 실험
사람마다 다른 답과 AI가 판단을 보류하는 경우를 비교하는 감정 단서 실험

연구 출처와 사용 범위

근거 없는 말을 막기 위해 주장마다 대상·방법·한계를 적습니다.

미국 또는 성인 연구 결과를 한국 청소년 모두에게 그대로 적용하지 않습니다. 수업용 가상 실험 결과를 실제 사람의 행동을 보여 주는 근거로 쓰지 않습니다.

Stanford · UT Austin

성장 마인드셋의 효과와 조건을 살펴본 전국 단위 실험

조사 대상과 범위
미국 공립 고등학교 65곳의 9학년 학생 12,490명
이 수업에서 확인하는 내용
과정과 전략을 강조한 피드백이 다시 도전하는 선택을 바꾸는지 확인하되 효과가 크지 않고 맥락에 따라 달라질 수 있음을 함께 다룹니다.

Harvard University

Mina Cikara 연구 소개

조사 대상과 범위
사람과 집단을 살펴본 실험실 연구
이 수업에서 확인하는 내용
집단, 서로 나뉜 무리와 친구 관계를 수업용 가상 실험으로 살펴보고 결론의 한계를 확인합니다.

Harvard Graduate School of Education

청소년의 의견을 연구에 반영하는 안내서

조사 대상과 범위
청소년과 함께 연구할 때 참고하는 안내 자료
이 수업에서 확인하는 내용
학생이 궁금한 주제를 직접 고르고 수업 개선 의견을 내도록 합니다.

서울대학교

KOTE 한국어 글 감정 자료

조사 대상과 범위
한 문장마다 다섯 명이 살펴본 공개 한국어 댓글 5만 개
이 수업에서 확인하는 내용
사람마다 다른 답과 글을 읽는 AI의 답을 비교하고, AI의 확신이 낮으면 답하지 않게 합니다.

Harvard 외 4개 기관 공동

아동과 청소년의 발달을 살펴보는 Human Connectome Project

조사 대상과 범위
5~21세 참여자 1,350명을 목표로 한 연구
이 수업에서 확인하는 내용
준비된 고등학생은 나이에 따른 변화를 그림으로 살펴보고 뇌영상 측정의 한계를 확인할 수 있습니다.

Google DeepMind

Concordia 가상 사회 실험 도구

조사 대상과 범위
실제 사람이 아닌 가상 AI 참여자
이 수업에서 확인하는 내용
AI에게 주는 지시와 시작 조건을 바꾸었을 때 가상 실험 결과가 얼마나 달라지는지 확인합니다.

UCLA

Does Rejection Hurt? An fMRI Study of Social Exclusion

조사 대상과 범위
한 차례의 fMRI 연구에 참여한 소규모 성인 표본
이 수업에서 확인하는 내용
거절과 신체 통증이 일부 뇌 영역을 함께 쓴다는 최초 주장을 읽고 이후 반박 연구와 비교합니다.

공개 메타분석 도구

Neurosynth Automated Meta-Analysis

조사 대상과 범위
수천 편의 공개 fMRI 연구에서 모은 뇌 좌표
이 수업에서 확인하는 내용
학생이 뇌 영역만 보고 감정을 추측할 때 생기는 오류를 확률로 직접 계산합니다.

공개 데이터 프로젝트

Open-Source Psychometrics Project Raw Data

조사 대상과 범위
자발적으로 참여한 대규모 공개 응답 표본
이 수업에서 확인하는 내용
급우에게 새 자료를 받지 않고 공개 자료로 문항의 일관성과 묶임 구조를 확인합니다.

Center for Open Science

OSF Registries Preregistration

조사 대상과 범위
참여자 연구가 아니라 날짜가 기록되는 공개 연구 계획
이 수업에서 확인하는 내용
최종 프로젝트가 자료를 보기 전에 계획을 저장합니다.

본 과정은 Stanford University, Stanford Medicine, Harvard University 또는 표시된 기관의 공식 교육, 인증 또는 공동 개발 과정이 아닙니다. 공개 연구, 자료와 연구 방법을 교육 목적에 맞게 재구성한 CIT의 독립 과정입니다.

학부모와 학생이 먼저 묻는 질문

Stanford나 Harvard의 공식 과정인가요?

아닙니다. Stanford University, Stanford Medicine, Harvard University 또는 표시된 기관의 공식 교육, 인증 또는 공동 개발 과정이 아닙니다. 공개 연구, 자료와 연구 방법을 CIT가 독립적으로 재구성했습니다.

연애 경험이나 개인 메시지가 필요한가요?

필요하지 않습니다. 모든 활동은 친구, 스터디, 동아리, 팀 또는 완전히 꾸며 낸 상황으로 진행할 수 있습니다.

Python을 처음 배워도 되나요?

가능합니다. 탐색형은 제공 화면과 자료 분석 기록으로 시작합니다. 준비가 되면 제작형이나 연구형에서 더 많은 작업을 직접 합니다.

수업은 온라인 개별 수업만 가능한가요?

아닙니다. 오프라인 수업과 강사 진행 온라인 수업을 모두 운영합니다. 개별 수업과 소규모 그룹 수업 모두 학생 준비도와 시간표에 맞춰 조정합니다.

어떤 결과물이 남나요?

행동 실험, 자료 분석 기록, 가상 실험, 웹 프로그램, GitHub 프로젝트 폴더, AI 또는 가상 실험 설명서, 연구 포스터와 발표가 남습니다.

궁금증 하나를 연구할 수 있는 질문으로 바꿔 드립니다.

학생의 관심 주제와 현재 Python, 수학, 통계 준비도를 확인해 탐색형, 제작형 또는 연구형 시작 방식을 정합니다.

Social Brain Lab 상담