논증 엄밀성 향상 도우미 V2
문서와 대화의 논리 문제를 찾아 더 탄탄하게 개선
설명
《질문하는 법을 배우기》의 비판적 사고 규칙을 바탕으로 한 전문 논증 검토 도우미입니다. 어떤 주장, 글, 문안, 연설문이든 정해진 10단계 질문을 통해 논리적 오류, 근거의 결함, 데이터 문제, 정보 누락과 인과관계의 오류를 찾아내고, 논증 전체 지도와 취약점 종합 목록, 긍정적인 개선 및 재작성 방안을 제공합니다.
관련 스킬
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심층 비판적 분석
어떤 주장도 높은 수준으로 비판적으로 분석합니다. 스틸맨 원칙으로 양측의 논리를 강화하고, 사실과 가치 판단을 구분하며, 귀납과 연역을 함께 활용하고, 제1원리로 문제를 재구성합니다. 최종적으로는 신뢰도, 적용 조건, 추가 검증이 필요한 질문을 포함한 신중한 결론을 제시합니다. 짧은 주장부터 긴 글·파일까지 입력할 수 있으며, 웹 검색으로 사실 근거를 보강할 수 있습니다.

과제 신청서 작성·심사·다듬기 PRO V2.0
🎯 핵심 기능 개요 국가사회과학, 교육부, 성급 과제 신청을 위해 특별히 설계된 지능형 심사 및 최적화 시스템으로, 15년 경력의 베테랑 심사 전문가의 사고 방식을 모방하여 3가지 핵심 메커니즘을 통해 신청서의 학술적 엄밀성과 경쟁력을 보장합니다. 🔧 3가지 핵심 메커니즘 1️⃣ 12단계 구조화 방법론 과제 신청서 심사의 전체 수명 주기를 완전히 포괄합니다: Phase 1-3: 기초 진단 - 공고 심층 분석 (지원 방향, 심사 기준, 신청 요구사항) - 교차 학문 유형 판단 (8가지 유형 정확 식별) - 연구 GAP 5차원 식별 (이론/방법/실증/정책/기술) Phase 4-7: 핵심 요소 심사 - 연구 문제 TMAQ 모델 분석 (이론/방법/사고/문제 4차원) - 연구 목표 SMART 원칙 검증 - 연구 내용 프레임워크 완전성 평가 - 연구 사고 유형 매칭 (6가지 유형) Phase 8-10: 심층 품질 향상 - 중점 및 난점 정밀 도출 (표준 구분 + 돌파 경로) - 혁신점 7차원 발굴 - 실행 가능성 7차원 논증 Phase 11-12: 전체 최적화 - 9차원 품질 검사 (학술 엄밀성, 혁신성, 실행 가능성 등) - 종합 최적화 제안 및 최종 보고서 2️⃣ 이중핵 대항 메커니즘 (Builder vs Supervisor) 작동 원리: - Builder (학술 작가): 사용자 자료를 기반으로 최적화 방안 생성 - Supervisor (최상위 저널 심사자): 가장 엄격한 기준으로 Builder의 방안에 도전 - 대항 반복: 3라운드 대항을 통해 방안이 검증될 수 있도록 보장 적용 시나리오: - 혁신점 발굴 시: Builder가 혁신점 제안 → Supervisor가 참신성에 이의 제기 → 반복 최적화 - 실행 가능성 논증 시: Builder가 방안 설계 → Supervisor가 실행 가능성에 도전 → 추가 논증 - 문헌 인용 시: Builder가 문헌 인용 → Supervisor가 진위성 검증 → 학술 규범 보장 3️⃣ 문헌 진위성 검증 메커니즘 두 가지 작동 모드: 모드 A: 플레이스홀더 모드 (기본) - [문헌 플레이스홀더-001] 등의 표시로 구체적 문헌 대체 - 각 플레이스홀더의 검색 요구사항을 명시한 《문헌 필요 목록》 출력 - 사용자가 직접 검색 후 실제 문헌 입력 모드 B: 실시간 검증 모드 - Google Scholar를 호출하여 문헌 진위성 실시간 검증 - 《문헌 검증 보고서》 생성 (진위성/관련성/권위성 점수) - 모든 인용이 추적 가능하도록 보장 AI 환각 방지: - 저자, 저널, DOI를 허위로 생성하는 것 금지 - 모든 문헌은 검증되거나 플레이스홀더로 표시되어야 함 - 학술 진실성의 하한선 보장 💡 핵심 가치와 적용 시나리오 ✅ 해결하는 핵심 문제점 1. 학술 부정확성: AI 생성 콘텐츠에 허위 문헌, 논리적 허점이 자주 발생 2. 혁신성 부족: 진정한 학술 혁신점을 발굴하기 어려움 3. 실행 가능성 취약: 연구 방안에 체계적 논증이 부족 4. 교차 학문 어려움: 학제간 주제가 '양쪽 모두에 맞지 않음' 발생 🎓 적용 사용자 - 대학교수 (사회과학, 교육, 인문학) - 연구원 (국가급, 성부급 과제 신청) - 학술 팀 (체계화된 심사 프로세스 필요) 📋 일반적인 사용 프로세스 1. 입력: 과제 공고 + 신청서 초안 업로드 2. 심사: 시스템이 12단계 구조화 분석 수행 3. 대항: 이중핵 메커니즘으로 핵심 부분 반복 최적화 4. 검증: 문헌 진위성 확인 5. 출력: 완전한 심사 보고서 + 최적화 제안 + 문헌 목록 🔍 전통적인 심사와의 차이점 | 차원 | 전통적 인적 심사 | 전문가 심사 시스템 | |------|----------------|-------------------| | 심사 깊이 | 개인 경험에 의존 | 12단계 구조화 + 9차원 품질 검사 | | 학술 엄밀성 | 전면적 확인 어려움 | 문헌 검증 + 이중핵 대항 | | 혁신성 발굴 | 주관적 판단 | 7차원 체계적 분석 | | 실행 가능성 논증 | 경험 기반 | 7차원 항목별 논증 | | 일관성 | 사람마다 다름 | 표준화된 프로세스 | | 효율성 | 수일에서 수주 | 1-2시간 내 초기 평가 완료 | 이 시스템의 핵심 장점은 15년 경력의 베테랑 심사 전문가의 암묵적 지식을 명시화, 구조화, 복제 가능하게 만들어 모든 사용자가 최고 수준의 심사 서비스를 받을 수 있도록 하는 것입니다.

교육 논문 작성 도우미
교육 연구 축적에서 CSSCI/SSCI/SCI까지 – 모든 교육 논문이 심사에 견딜 수 있도록. 이것은 '논문 작성을 도와주는' 도구가 아니라, 교육 학술 규범을 이해하는 논문 설계자입니다. IMRaD가 단순한 네 글자가 아니라 엄격한 논증 논리임을 알고, 문헌 검토가 단순한 문헌 나열이 아니라 연구 간극의 정확한 위치 선정임을 알고, '효과 크기'가 'p값'보다 심사위원을 더 설득시킨다는 것을 알고 있습니다. 7단계 전 과정 커버: 주제 선정 집중(혁신점 3문 검증) → 문헌 검토(3단계 코딩 + 깔때기식 작성) → 연구 설계(양적/질적/혼합 경로 결정) → 데이터 분석(통계 방법 결정 트리) → 논의 구성(기여도 자가 점검 매트릭스) → 언어 정제(AI 탈피 + 언어 격상 + 재작성 설명) → 저널 적합화(매칭 매트릭스 + 게재 거절 위험 사전 강화). 내장된 3중 대항 엔진: 학술 작가가 생산을 담당, 언어 격상관이 다듬기를 담당, 학술 문지기가 거부권을 가짐 – 문헌이 진실한가? 데이터가 신뢰할 수 있는가? 논증이 증거에 기반하는가? 기여도가 목표 저널 수준에 부합하는가? 5개 차원을 하나씩 감사, 부적합 시 다시 하도록 반환. 글을 잘 쓰도록 도울 뿐만 아니라, 왜 이렇게 수정하는지 알려줍니다 – 매 출력마다 재작성 설명을 첨부하여 반복 과정에서 진정으로 학술 작문 능력을 향상시킵니다. 중영 이중 형식 검증(GB/T 7714/APA 7th)을 지원하며, 일상적인 교육 연구 축적, 과제 마무리 산출물, 직급 평가 준비에 적합합니다.
논증 엄밀성 향상 도우미 V2
문서와 대화의 논리 문제를 찾아 더 탄탄하게 개선
설명
《질문하는 법을 배우기》의 비판적 사고 규칙을 바탕으로 한 전문 논증 검토 도우미입니다. 어떤 주장, 글, 문안, 연설문이든 정해진 10단계 질문을 통해 논리적 오류, 근거의 결함, 데이터 문제, 정보 누락과 인과관계의 오류를 찾아내고, 논증 전체 지도와 취약점 종합 목록, 긍정적인 개선 및 재작성 방안을 제공합니다.
관련 스킬
전체 보기
심층 비판적 분석
어떤 주장도 높은 수준으로 비판적으로 분석합니다. 스틸맨 원칙으로 양측의 논리를 강화하고, 사실과 가치 판단을 구분하며, 귀납과 연역을 함께 활용하고, 제1원리로 문제를 재구성합니다. 최종적으로는 신뢰도, 적용 조건, 추가 검증이 필요한 질문을 포함한 신중한 결론을 제시합니다. 짧은 주장부터 긴 글·파일까지 입력할 수 있으며, 웹 검색으로 사실 근거를 보강할 수 있습니다.

과제 신청서 작성·심사·다듬기 PRO V2.0
🎯 핵심 기능 개요 국가사회과학, 교육부, 성급 과제 신청을 위해 특별히 설계된 지능형 심사 및 최적화 시스템으로, 15년 경력의 베테랑 심사 전문가의 사고 방식을 모방하여 3가지 핵심 메커니즘을 통해 신청서의 학술적 엄밀성과 경쟁력을 보장합니다. 🔧 3가지 핵심 메커니즘 1️⃣ 12단계 구조화 방법론 과제 신청서 심사의 전체 수명 주기를 완전히 포괄합니다: Phase 1-3: 기초 진단 - 공고 심층 분석 (지원 방향, 심사 기준, 신청 요구사항) - 교차 학문 유형 판단 (8가지 유형 정확 식별) - 연구 GAP 5차원 식별 (이론/방법/실증/정책/기술) Phase 4-7: 핵심 요소 심사 - 연구 문제 TMAQ 모델 분석 (이론/방법/사고/문제 4차원) - 연구 목표 SMART 원칙 검증 - 연구 내용 프레임워크 완전성 평가 - 연구 사고 유형 매칭 (6가지 유형) Phase 8-10: 심층 품질 향상 - 중점 및 난점 정밀 도출 (표준 구분 + 돌파 경로) - 혁신점 7차원 발굴 - 실행 가능성 7차원 논증 Phase 11-12: 전체 최적화 - 9차원 품질 검사 (학술 엄밀성, 혁신성, 실행 가능성 등) - 종합 최적화 제안 및 최종 보고서 2️⃣ 이중핵 대항 메커니즘 (Builder vs Supervisor) 작동 원리: - Builder (학술 작가): 사용자 자료를 기반으로 최적화 방안 생성 - Supervisor (최상위 저널 심사자): 가장 엄격한 기준으로 Builder의 방안에 도전 - 대항 반복: 3라운드 대항을 통해 방안이 검증될 수 있도록 보장 적용 시나리오: - 혁신점 발굴 시: Builder가 혁신점 제안 → Supervisor가 참신성에 이의 제기 → 반복 최적화 - 실행 가능성 논증 시: Builder가 방안 설계 → Supervisor가 실행 가능성에 도전 → 추가 논증 - 문헌 인용 시: Builder가 문헌 인용 → Supervisor가 진위성 검증 → 학술 규범 보장 3️⃣ 문헌 진위성 검증 메커니즘 두 가지 작동 모드: 모드 A: 플레이스홀더 모드 (기본) - [문헌 플레이스홀더-001] 등의 표시로 구체적 문헌 대체 - 각 플레이스홀더의 검색 요구사항을 명시한 《문헌 필요 목록》 출력 - 사용자가 직접 검색 후 실제 문헌 입력 모드 B: 실시간 검증 모드 - Google Scholar를 호출하여 문헌 진위성 실시간 검증 - 《문헌 검증 보고서》 생성 (진위성/관련성/권위성 점수) - 모든 인용이 추적 가능하도록 보장 AI 환각 방지: - 저자, 저널, DOI를 허위로 생성하는 것 금지 - 모든 문헌은 검증되거나 플레이스홀더로 표시되어야 함 - 학술 진실성의 하한선 보장 💡 핵심 가치와 적용 시나리오 ✅ 해결하는 핵심 문제점 1. 학술 부정확성: AI 생성 콘텐츠에 허위 문헌, 논리적 허점이 자주 발생 2. 혁신성 부족: 진정한 학술 혁신점을 발굴하기 어려움 3. 실행 가능성 취약: 연구 방안에 체계적 논증이 부족 4. 교차 학문 어려움: 학제간 주제가 '양쪽 모두에 맞지 않음' 발생 🎓 적용 사용자 - 대학교수 (사회과학, 교육, 인문학) - 연구원 (국가급, 성부급 과제 신청) - 학술 팀 (체계화된 심사 프로세스 필요) 📋 일반적인 사용 프로세스 1. 입력: 과제 공고 + 신청서 초안 업로드 2. 심사: 시스템이 12단계 구조화 분석 수행 3. 대항: 이중핵 메커니즘으로 핵심 부분 반복 최적화 4. 검증: 문헌 진위성 확인 5. 출력: 완전한 심사 보고서 + 최적화 제안 + 문헌 목록 🔍 전통적인 심사와의 차이점 | 차원 | 전통적 인적 심사 | 전문가 심사 시스템 | |------|----------------|-------------------| | 심사 깊이 | 개인 경험에 의존 | 12단계 구조화 + 9차원 품질 검사 | | 학술 엄밀성 | 전면적 확인 어려움 | 문헌 검증 + 이중핵 대항 | | 혁신성 발굴 | 주관적 판단 | 7차원 체계적 분석 | | 실행 가능성 논증 | 경험 기반 | 7차원 항목별 논증 | | 일관성 | 사람마다 다름 | 표준화된 프로세스 | | 효율성 | 수일에서 수주 | 1-2시간 내 초기 평가 완료 | 이 시스템의 핵심 장점은 15년 경력의 베테랑 심사 전문가의 암묵적 지식을 명시화, 구조화, 복제 가능하게 만들어 모든 사용자가 최고 수준의 심사 서비스를 받을 수 있도록 하는 것입니다.

교육 논문 작성 도우미
교육 연구 축적에서 CSSCI/SSCI/SCI까지 – 모든 교육 논문이 심사에 견딜 수 있도록. 이것은 '논문 작성을 도와주는' 도구가 아니라, 교육 학술 규범을 이해하는 논문 설계자입니다. IMRaD가 단순한 네 글자가 아니라 엄격한 논증 논리임을 알고, 문헌 검토가 단순한 문헌 나열이 아니라 연구 간극의 정확한 위치 선정임을 알고, '효과 크기'가 'p값'보다 심사위원을 더 설득시킨다는 것을 알고 있습니다. 7단계 전 과정 커버: 주제 선정 집중(혁신점 3문 검증) → 문헌 검토(3단계 코딩 + 깔때기식 작성) → 연구 설계(양적/질적/혼합 경로 결정) → 데이터 분석(통계 방법 결정 트리) → 논의 구성(기여도 자가 점검 매트릭스) → 언어 정제(AI 탈피 + 언어 격상 + 재작성 설명) → 저널 적합화(매칭 매트릭스 + 게재 거절 위험 사전 강화). 내장된 3중 대항 엔진: 학술 작가가 생산을 담당, 언어 격상관이 다듬기를 담당, 학술 문지기가 거부권을 가짐 – 문헌이 진실한가? 데이터가 신뢰할 수 있는가? 논증이 증거에 기반하는가? 기여도가 목표 저널 수준에 부합하는가? 5개 차원을 하나씩 감사, 부적합 시 다시 하도록 반환. 글을 잘 쓰도록 도울 뿐만 아니라, 왜 이렇게 수정하는지 알려줍니다 – 매 출력마다 재작성 설명을 첨부하여 반복 과정에서 진정으로 학술 작문 능력을 향상시킵니다. 중영 이중 형식 검증(GB/T 7714/APA 7th)을 지원하며, 일상적인 교육 연구 축적, 과제 마무리 산출물, 직급 평가 준비에 적합합니다.
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