연구진은 학부 연구경험(CURE) 프로그램에 생성형 AI를 결합했을 때 학생들의 탐구, 협업, 과학적 추론에 미치는 영향을 3개 학기에 걸친 생물정보학·유전체학 CURE의 종단 질적 데이터로 분석했다. 그 결과 생성형 AI는 세 가지 방식으로 연구 경험의 지적 범위를 확장한 것으로 나타났다. 첫째, 개인 맞춤형 온디맨드 스캐폴딩이 학생들이 교수자의 전문성 범위를 넘어 자신의 관심사를 연구 가능한 질문으로 발전시킬 수 있게 해, 모든 팀이 교수자가 제시한 주제 대신 독자적인 자기주도 프로젝트를 개발했다. 둘째, 생성형 AI는 연구팀의 분산 인지 시스템의 일부가 되어 전문성이 다른 초보 연구자들 간 소통과 조율을 도우면서도 전문화를 없애지는 않았다. 셋째, 확장된 역량이 학문적 판단의 필요성을 대체하지는 않았으며, 학생들은 AI가 생성한 기여를 점점 더 검증·수정·거부하면서 지적 책임을 유지한 채 연구 독립성을 키워갔다.

• •생성형 AI 결합 CURE의 3학기 종단 질적 연구, 생물정보학·유전체학 사례 분석
• •개인 맞춤형 스캐폴딩으로 모든 팀이 교수자 제시 주제 대신 자기주도 프로젝트 개발
• •AI가 연구팀의 분산 인지 시스템 일부로 기능, 전문성 차이 있는 팀원 간 소통 지원
• •확장된 역량이 학문적 판단을 대체하지 않고 학생의 검증·수정·거부 행위 증가
• •인간 판단을 유지하면서 초보 연구자의 탐구·협업 범위를 확장한다는 결론