• 인간행동과 음악연구
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• 제21권3호
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• pp.1-18
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• 2024

본 연구의 목적은 체화인지 관점에서 실천적 음악교육의 윤리적 가능성을 탐색하는 것이다. 실천적 음악교육학자들은 유기체가 환경과 상호작용하며 생성한 의미를 인지로 간주하는 체화인지에 기대어 공감과 돌봄을 음악교육의 윤리적 가치로 제시하고 있다. 하지만 이들은 음악이 윤리로 나아가는 지점들에 체화인지가 어떻게 적용될 수 있는지를 구체적으로 논의하고 있지 않다. 이에 연구자는 음악이 타인에 대한 공감과 돌봄으로 나아가기 위해 어떠한 조건들을 거쳐야 하는지를 논의함으로써 실천적 음악교육의 윤리적 가능성을 탐색하였다. 체화인지는 인지를 참여적이고 관계적인 것으로 간주하기에, 참여적 음악 만들기와 듣기에서 타인의 정서를 이해할 수 있는 음악적 상상력으로 공감을 형성하고, 이러한 공감이 상호주관성으로부터 생성된 변증법적 공감을 형성할 수 있다면 실천적 음악교육은 윤리로 나아갈 수 있다. 이에 따라 실천적 음악교육은 관심과 돌봄에 기반한 참여적 음악 만들기와 듣기를 강조하게 되는데, 이는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 주의 깊은 듣기에서 출발하는 참여적 음악하기가 필요하다. 둘째, 교수-학습의 결과보다는 과정에 집중해야 한다. 셋째, 음악을 위한 앎보다는 삶을 위한 음악적 앎을 강조한다. 넷째, 교사는 윤리적 태도와 전문성을 갖추어야 한다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.