AI가 글을 쓰고 정보를 정리하며, 데이터 분석, 보고서와 그래프까지 만들어주는 시대입니다. 대학과 학술 현장에서는 이제 “얼마나 잘 썼는가”보다 “그 내용을 정말 자신의 것으로 이해하고 있는가”가 중요한 질문이 되고 있습니다.

아이비리그 대학 교수들의 현장에서도 AI가 만든 유창한 글과 정교한 결과물만으로 학생의 사고력과 역량을 어떻게 판단할 것인가에 대한 고민이 커지고 있습니다. 그래서 다시 주목받는 것이 기본으로 돌아가는 것, Back to Basics입니다.

중요한 것은 자신이 연구에 대한 관련 지식과 내용을 깊이 이해하고, 자신의 언어로 설명할 수 있는 힘입니다. 질문에 논리적으로 답하고, 자신의 연구를 스스로 설명하고 방어할 수 있는 역량 역시 중요합니다. 본부 학술대회의 발표 트랙은 이러한 역량을 학생 스스로 증명하는 기회입니다.

학생들은 자신의 연구를 발표하고 면접 인터뷰를 통해 연구의 배경, 과정, 결과와 의미를 직접 설명합니다. 면접관은 결과물뿐 아니라 연구에 대한 이해도, 주도성, 사고력과 커뮤니케이션 역량을 종합적으로 평가합니다. 그리고 이러한 과정에서 이루어진 전문가의 평가와 피드백은 공식적인 평가서로 남아, 학생의 연구 경험과 역량을 보여주는 객관적인 자료로 활용될 수 있습니다.

결국 중요한 것은 하나입니다.
“내가 무엇을 연구했고, 왜 그렇게 생각했으며, 그것을 내 언어로 설명할 수 있는가?”

AI가 대신할 수 없는 탐구하고, 이해하고, 생각하고, 설명하는 힘. 본 발표 트랙은 그 힘을 직접 보여주는 데 목적이 있습니다.

[페이퍼 심사관]

• STEM: Professor of Biophysics at Princeton University
• Social Science/Humanities: Associate Professor in Government Department, Cornell University

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심사는 다음과 같은 주요 연구 및 학술 역량을 기준으로 "이 논문은 좋은 연구인가?"를 평가합니다.

• Research Question / Thesis / Purpose: 연구 질문, 논지 및 연구 목적
• Research Design / Methodology / Approach: 연구 설계, 방법론 및 접근 방식
• Evidence, Data, and Analysis: 근거, 데이터 및 분석의 적절성
• Clarity, Structure, and Academic Practice: 논리적 구성, 명확성 및 학술적 연구 수행

단순히 페이퍼의 완성도만 평가하는 것이 아니라, 연구의 질문부터 방법, 근거와 분석에 이르기까지 학생의 실제 연구 역량을 종합적으로 평가합니다.

[면접관]

• STEM: Ph.D. in Physics and Astronomy, University of Pennsylvania
• Social Science/Humanities: PhD Candidate, Department of Government, Harvard University

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면접관은 논문의 화려한 문장 뒤에 숨겨진 학생의 '진짜 이해도'를 파고듭니다. 학생은 연구 과정과 결과를 자신의 언어로 설득력 있게 방어해야 하며, 이 과정을 통과함으로써 "이 연구는 진짜 내가 한 것이 맞다"는 100%의 신뢰도를 획득하게 됩니다. Presentation과 Interview Assessment를 통해 다음을 평가합니다.

• Research Ownership: 자신의 연구에 대한 주도성과 이해
• Depth of Conceptual Understanding: 연구 주제와 핵심 개념에 대한 깊이 있는 이해
• Critical Thinking & Reasoning: 질문에 대한 논리적 사고와 근거 있는 판단
• Defense & Communication: 자신의 연구를 명확하고 설득력 있게 설명하고 방어하는 능력

• Day 1 (09:00 - 11:00) : STEM Session | Social Sciences Session
• Day 1 (11:30 - 13:00) : STEM Session | Social Sciences Session
• Day 2 (09:00 - 11:00) : STEM Session | Social Sciences Session
• Day 2 (11:30 - 13:00) : STEM Session | Social Sciences Session

"고등학생에게 진짜 필요한 건 유명 저널이 아닙니다."

많은 학생과 학부모님들이 '연구'라고 하면 무조건 이름 있는 성인/전문 학술지(SCI급 등)에 실어야 대학이 좋아할 것이라 오해합니다. 하지만 대학 입학사정관들의 시선은 완전히 다릅니다. 고등학생이 수준 높은 전문 저널에 이름을 올리면, 대학은 감탄하기보다 "이거 진짜 학생 본인이 쓴 거 맞아? 교수나 컨설팅, AI가 다 써준 거 아니야?"라며 오히려 강한 의심(Red Flag)을 갖게 됩니다.

명문대가 진짜 보고 싶어 하는 것은 '완벽하게 포장된 기성 연구'가 아니라, 학생 수준에서 치열하게 고민하고 스스로 부딪혀 본 '학생다운 연구 결과물', ‘과정을 볼 수 있는 검증된 결과물,’ 즉 성장의 기록입니다.

HOBY와 같은 공신력 있는 기관의 '청소년 학술지'에 당당히 내 이름으로 된 연구물을 싣는 것이 입학사정관들의 신뢰를 얻는 가장 똑똑하고 전략적인 방법입니다. HOBY의 인쇄본 저널인 『Knowledge to Lead Journal』과 오픈 액세스 저널인 『Research Competence』는 청소년 대상 학술지입니다.

우리 저널에 학생의 글이 실렸다는 것은, 곧 "이 학생은 까다로운 표절/AI 검사는 물론, 교수나 박사급 심사위원으로부터 페이퍼 평가 및 압박 Q&A 방어전까지 스스로의 힘으로 통과한 학생이다"라는 것을 대학에 공식적으로 증명하는 셈입니다.

■ 참가 신청 방법 

• 제출할 연구 자료를 대회 양식에 맞춰 준비합니다: Full Paper 양식 다운로드 | Research Proposal 양식 다운로드 | 기타 연구 보고서 등은 자유 양식 
• AI Disclosure Form 을 작성합니다. 다운로드 
• 온라인 신청서를 제출합니다. 이 때 준비한 연구 자료 및 AI Disclosure Form 과 업로드합니다. 
• 신청서 제출이 완료되면, 본부에서 기본 심사 후 심사 통과자에게 참가비를 포함한 참가 확정을 위한 개별 이메일과 문자로 안내드립니다. 

※ turnitin을 통해 similarity 15% 정도 이상, AI usage (AI generated texts) 20% 정도 이상일 경우, 확인을 위해 개별 연락드릴 수 있습니다.



• 참가비 $650 확인 후, 참가자 가이드를 제공합니다. (※ Research Pathway Track 참가자는 무료, 자동 참가 자격이 부여됩니다.)

AI 시대, 문과와 이과의 이분법적 경계가 무너진 지금, 전공을 막론하고 데이터 기반의 정량적 연구(Quantitative Research)와 AI 활용 능력은 미래 인재가 반드시 갖춰야 할 최우선 필수 역량이 되었습니다.

실제로 HOBY Korea 청소년 연구 프로그램에 멘토로 참여하는 아이비리그 교수진들은 입을 모아 이러한 융합 역량의 중요성을 현장에서 강력하게 주문하고 있습니다. 

• 첨단 기술과 인문·예술의 결합: 대표적인 AI 데이터 분석 및 국방 공학 기업인 '팔란티어(Palantir)'와 같은 곳에서는 무기 체계 디자인이나 사용자 중심의 윤리적 설계를 위해, 공대생뿐만 아니라 오히려 문과나 예술 전공자를 적극적으로 채용하고 있습니다.
• 사회과학과 수학·공학의 융합: 전통적인 인문사회과학 분야인 사회학 연구에서도 이제는 이과의 전유물로 여겨지던 수학적 모델링이나 공학 공식을 활용한 데이터 기반 연구가 가장 활발하고 압도적인 주류로 자리 잡았습니다. 실제로, 하버드 사회학, 인문계열 교수들이 좀 더 효과적인 자료 정리를 위한 AI 툴을 만들거나, 컴퓨터 시뮬레이션(ABM)을 활용한 '사회 불평등', 스마트 시티(공학)가 가져오는 생활 패턴의 변화, 데이터 과학을 활용한 우울증/자살 징후, 디지털 중독 등을 연구합니다.

이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 올해 학술대회의 멘토링 트랙은 학생들에게 실질적인 융합 연구 방법론을 전수하는 데 목적을 둡니다. 문과 지망생에게는 데이터 분석과 AI를 활용해 연구의 객관성을 극대화하는 무기를, 이과 지망생에게는 정량적 데이터를 사회적 맥락으로 해석해내는 폭넓은 통찰력을 길러줍니다. 참가 학생들은 이 트랙을 통해 단순히 툴을 다루는 것을 넘어, 전공의 벽을 자유롭게 넘나들며 다가오는 미래가 요구하는 진짜 '융합형 연구자'로서의 경쟁력을 갖추게 됩니다.

[교수 공통 강의]

Day 1 (8:30 am - 10:00 am) : Professor of Biophysics at Princeton University

[WORKSHOP]