직접 만드는 것
피드백 조건을 무작위로 배정하고 다시 도전, 전략 바꾸기 또는 도움 요청 선택을 기록하는 웹 실험
Stanford · Stanford Medicine · Harvard 공개 연구를 다루는 CIT 독립 과정
인간관계와 호감에 관한 질문을 개인정보 없는 실험, 자료와 AI로 확인합니다. 결과로 말할 수 있는 내용과 말할 수 없는 내용을 함께 설명합니다.

직접 해 보는 네 가지 실험
아래 값은 모두 수업용 가상 예시입니다. 버튼과 설정값을 바꾸며 결과와 결론이 어떻게 달라지는지 확인하세요.
어려운 퍼즐을 한 번 풀지 못했습니다. 다음 행동을 고르기 전에 피드백 문구를 확인합니다.
다시 도전52%
전략 바꾸기44%
도움 요청39%
수업용 가상 선택 비율예상 확인 횟수7.1
답장 시간을 예상하기 어려운 정도0.46
이 가상 프로그램은 스마트폰 중독을 진단하지 않습니다.실망 단서52%
부담 단서43%
판단 보류61%
문장에 나타난 단서만 보여 줍니다. 보낸 사람의 실제 감정을 알 수는 없습니다.첫 15분 안에 결과를 예상하거나 자료를 직접 살펴봅니다. 전체 수업 시간의 45% 이상을 실험과 만들기에 사용합니다.
핵심 과정 10회
각 회차에서 질문, 주요 내용, 실험, 직접 만드는 결과, 써도 되는 주장과 쓰면 안 되는 주장을 확인하세요.
가상 퍼즐에서 한 번 실패한 뒤 중립 피드백, 능력 중심 칭찬, 과정과 전략을 강조한 피드백 중 하나를 보고 다음 행동을 고릅니다.
피드백 조건을 무작위로 배정하고 다시 도전, 전략 바꾸기 또는 도움 요청 선택을 기록하는 웹 실험
피드백 조건별 다시 도전과 전략 변경 비율 그래프, 결과와 한계 기록
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.
비공개, 강사 확인, 가상 관객 표시 세 조건에서 짧은 판단 과제를 수행합니다.
응답 시간, 정확도, 확신 정도와 화면을 보여 준 순서를 기록하는 안전한 웹 프로그램
세 가지 관객 표시 조건을 비교한 표와 가능한 설명 두 가지
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.
가상 친구 반응, 점수 보상과 중립 정보를 열기 위해 서로 다른 클릭 횟수를 선택합니다.
공개 자료를 분석한 기록과 가상 친구 반응을 사용하는 웹 과제
공개 자료의 그래프, 웹 과제, 두 방법 비교와 한계 문장
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.
답장이 올 확률과 기다리는 시간이 다른 가상 메시지 프로그램을 실행하고 확인 횟수를 비교합니다.
답장 확률, 기다리는 시간, 알림과 확인 비용을 바꿀 수 있는 가상 메시지 프로그램
시간에 따른 확인 횟수 그래프와 두 가지 확인 방법 비교
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.
맥락이 빠진 짧은 가상 메시지를 먼저 여러 감정으로 표시하고 사람 간 불일치를 봅니다.
단어 규칙, 간단한 AI와 더 복잡한 AI를 비교하고 확신이 낮으면 답하지 않는 한국어 감정 단서 프로그램
오류를 보여 주는 화면, AI 확신 확인표와 답하지 않는 기준 설명
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.
빠른 답장, 직접 거절과 인기 점수처럼 민감하지 않은 가상 상황을 나, 가까운 친구와 전체 또래의 관점에서 익명으로 평가합니다.
답의 분포, 참여자 수, 확실하지 않은 정도와 실제 또래 답과 예상한 또래 답의 차이를 보여 주는 익명 결과 화면
내 생각과 예상한 또래 생각을 비교한 그래프와 한국·미국 자료를 비교할 때의 주의문
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.
마지막 모습은 비슷하지만 만드는 규칙이 다른 두 친구 관계 그림을 비교합니다.
비슷한 친구 선택, 친구 영향, 두 조건 결합과 무작위 조건을 여러 시작점에서 실행하는 가상 실험
움직이는 친구 관계 그림, 무리가 만들어진 정도를 보여 주는 숫자와 설정별 결과 보고서
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.
사진을 먼저 보여 주는 화면과 관심사, 책임감, 소통 방식을 먼저 보여 주는 화면에서 가상 팀원을 고릅니다.
결정 시간, 같은 선택을 하는 정도, 기억한 정보와 선택의 다양성을 기록하는 가상 인물 소개 실험
두 화면의 결과를 비교한 화면과 선택을 강요하지 않는 개선안
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.
다른 조건은 같고 AI에게 주는 한 문장만 다른 두 가상 사회 실험을 실행합니다.
미리 정한 규칙으로 움직이는 가상 참여자와 글을 만드는 AI 참여자를 여러 시작 조건, 지시와 기억 설정에서 비교합니다.
친구 관계 그림 비교, 잘못된 결과의 종류, 가상 실험 설명서와 사용 비용 기록
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.
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.
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.
확률 계산 노트북, GitHub 프로젝트 폴더, 연구 포스터, 3분 설명과 검토 질문 답변
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
세 가지 대표 연구 중 하나를 고릅니다. 질문, 출처, 자료 계획, 간단한 비교 방법, 평가, 반복 시험, 결과, 윤리와 한계를 기록합니다.
공개 자료를 다시 살펴보고 꾸며 낸 반응을 사용하는 안전한 웹 과제를 만듭니다.
여러 감정 단서, 사람마다 다른 답, AI의 확신과 판단 보류를 보여 줍니다.
답장 확률, 기다리는 시간과 확인 비용을 바꾸어 확인 횟수를 비교합니다.
같은 내용을 잰다고 적은 문항 30개를 공개 응답 자료에 넣고, 실제로 비슷하게 답했는지 확인합니다.
연구 질문 정리표, 주요 용어 설명표와 공개 응답 자료로 만든 문항 일관성·묶임 구조 분석
연구 질문, 예상, 예상을 바꿀 결과, 작업 범위, 문항 일관성 값과 묶임 구조
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.
강한 홍보 문장을 원 논문의 방법과 참여자 수에 맞는 문장으로 다시 씁니다.
출처 비교표, 참고문헌 목록과 각 주장에 참여자 수, 방법, 써도 되는 표현과 한계를 연결한 기록표
핵심 출처 5개, 참여자 수, 써도 되는 문장과 쓰면 안 되는 문장 표
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.
실제 메시지, 전문가가 만든 가상 메시지, 공개 자료와 수업용 가상 자료의 위험과 수업 가치를 비교합니다.
자료 출처표, 응답자를 보호하는 최소 인원 기준, 참여하지 않을 선택, 인터넷 없이 하는 대체 활동과 결과를 보기 전에 저장한 연구 계획
강사가 확인한 자료·윤리 계획서와 날짜가 기록된 사전 연구 계획
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.
간단한 규칙 하나가 복잡한 AI와 비슷한 결과를 낸 사례를 보고 어떤 방법이 필요한지 다시 판단합니다.
한 가지 규칙 또는 간단한 통계 방법을 만들고 연습용 자료와 평가용 자료를 따로 나눕니다.
실행 가능한 간단한 비교 방법, 결과표와 사용 이유
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.
같은 AI를 무작위 시작값만 바꾸어 여러 번 실행하고 결과가 얼마나 달라지는지 먼저 확인합니다.
선택한 최종 연구의 더 복잡한 AI 또는 한 조건을 바꾸는 실험과 자동 실행 기록
AI 또는 실험, 설정 파일, 실행 기록과 첫 결과
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.
정확도는 같지만 틀리는 경우가 전혀 다른 두 AI 방법을 비교합니다.
예상과 실제 답을 비교한 표, AI 확신 확인 그래프, 잘못된 결과 다섯 개 이상과 생길 수 있는 피해 분석
평가 보고서, 오류를 보여 주는 화면과 답하지 않는 기준
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.
결론이 달라지는 작은 설정 변화를 찾아 화면의 경고와 조절 기능에 반영합니다.
설정별 결과표와 AI의 확신, 빠진 정보, 수정 방법과 답하지 않은 결과를 보여 주는 웹 프로그램
설정별 결과 보고서, 직접 조작하는 웹 프로그램과 AI 또는 가상 실험 설명서
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.
필요한 파일과 한계 설명이 빠진 GitHub 프로젝트 폴더를 살펴보고 어디에서 다시 실행하기 어려운지 찾습니다.
README, 실행 환경, 무작위 시작값, 출처, 실행 명령, 결과, 윤리 기준과 한계를 정리한 GitHub 프로젝트 폴더
GitHub 프로젝트 폴더, 연구 포스터, 3~5분 설명과 검토 질문 답변
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
심리학은 연구형, 파이썬은 제작형, 통계는 탐색형으로 시작해도 됩니다. 한 번 고른 방식으로 학생의 능력을 고정하지 않습니다.
제공 화면에서 조건 하나를 바꾸고 그래프와 한계 문장을 완성합니다.
파이썬과 웹 화면에서 간단한 비교 방법, AI와 가상 실험을 수정합니다.
연구자가 처음 발표한 논문을 읽고 반복 시험, 포스터와 발표를 완성합니다.
개인정보를 모으지 않는 수업
인간관계와 호감을 연구하지만 실제 상대방, 개인 메시지, 관계 이력이나 심리 진단은 필요하지 않습니다.


연구 출처와 사용 범위
미국 또는 성인 연구 결과를 한국 청소년 모두에게 그대로 적용하지 않습니다. 수업용 가상 실험 결과를 실제 사람의 행동을 보여 주는 근거로 쓰지 않습니다.
Harvard University
Harvard University
Harvard University
Harvard University
Stanford · UT Austin
Stanford Medicine
Harvard University
Harvard SEAS
Harvard Graduate School of Education
Harvard Graduate School of Education
Boston Children's Hospital
서울대학교
Harvard 외 4개 기관 공동
Google DeepMind
UCLA
University of Colorado Boulder
Washington University in St. Louis
공개 메타분석 도구
공개 데이터 프로젝트
Center for Open Science
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.
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.
필요하지 않습니다. 모든 활동은 친구, 스터디, 동아리, 팀 또는 완전히 꾸며 낸 상황으로 진행할 수 있습니다.
가능합니다. 탐색형은 제공 화면과 자료 분석 기록으로 시작합니다. 준비가 되면 제작형이나 연구형에서 더 많은 작업을 직접 합니다.
아닙니다. 오프라인 수업과 강사 진행 온라인 수업을 모두 운영합니다. 개별 수업과 소규모 그룹 수업 모두 학생 준비도와 시간표에 맞춰 조정합니다.
행동 실험, 자료 분석 기록, 가상 실험, 웹 프로그램, GitHub 프로젝트 폴더, AI 또는 가상 실험 설명서, 연구 포스터와 발표가 남습니다.
학생의 관심 주제와 현재 Python, 수학, 통계 준비도를 확인해 탐색형, 제작형 또는 연구형 시작 방식을 정합니다.