Earticle

초록

영어

The aim of this study is to compare the responses provided by career counselors to online career counseling questions with those provided by ChatGPT 3.5. We asked 1,000 identical questions to ChatGPT, and conducted text mining, keyword analysis, and sentiment analysis to determine whether the responses were similar. The keyword analysis showed that career counselors used key words such as ‘job’, ‘information’, ‘counseling’, ‘career’, and ‘self’, while ChatGPT used words such as ‘certification’, ‘management’, ‘self’, and ‘ability’, which were significantly different from each other. In the cross analysis and emotional words analysis, the career counselor used more emotional words based on human understanding and empathy than ChatGPT, and in the network analysis, which looks at the connections between words, the career counselor’s connections between words such as hope, interest, new, ability, and help clearly revealed the strategic context of the job hunting process, while the connections of the ChatGPT’s answers were less coherent. These results suggest that the quality of career counseling can be improved by understanding the differences in counseling between humans and A.I., and by combining strengths and dividing roles. The analysis of which approach offers qualitatively superior counseling is left for further research.

한국어

본 연구는 공공 또는 민간기관에서 근무하는 직업상담사가 온라인 직업상담 질문에 답변한 결과와 인 공지능 언어모델인 챗지피티 3.5가 답변한 결과를 비교⋅분석해 보는 데 있다. 2022년 워크넷에 게시된 온라인 직업상담 질문 1,000건을 챗지피티에게 하였고 프로그램을 작성하여 답변을 하나의 데이터로 확 보하였다. 답변의 동일성 여부를 검증하기 위하여 텍스트마이닝, 키워드 분석, 감성분석을 실시하였다. 키 워드 분석결과, 직업상담사의 키워드는 ‘직업’, ‘정보’, ‘상담’, ‘진로’, ‘자신’인 반면 챗지피티는 ‘자격증’, ‘관리’, ‘자신’, ‘능력’으로 나타나 서로 상당히 다른 빈도의 단어를 사용하였다. 크로스 분석과 감성어에 서도 직업상담사는 챗지피티에 비해 인간적인 이해와 공감 능력을 바탕으로 한 감성어 사용 비중이 높았 다. 그리고 단어 간의 연관성을 보는 네트워크 분석에서 직업상담사는 희망-흥미-새로운-능력-도움으 로 단어 간의 연계가 취업의 과정의 전략적인 맥락이 뚜렷이 드러났지만 챗지피티 답변의 연관성은 부족 하고 모호한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 인간과 인공지능 간 상담의 차이를 이해하고 강점의 결합과 역할 분담을 통해 직업상담의 질을 높일 수 있음을 시사한다. 직업상담사와 챗지피티의 답변 중 질적으로 어느 것이 우수한지에 대한 분석은 후속연구로 남겨 놓는다.

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구
1. 온라인 직업상담
2. 대화형 인공지능, 챗지피티의 발전과 활용
Ⅲ. 연구 방법
1. 자료 수집
2. 분석 방법
3. 분석 도구
Ⅳ. 분석결과
1. 텍스트 빈도 분석 결과
2. 감성어 분석 결과
3. 네트워크 분석 결과
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌
Abstract

키워드

직업상담 인공지능 챗지피티 키워드 분석 감성분석 네트워크분석 Career counseling artificial intelligence chatbot keyword analysis sentiment analysis network analysis

저자

• 이혁무 [ Hyuckmoo, Lee | 한국고용정보원 과장 ]
• 장신철 [ Sinchul Jang | 한국기술교육대학교 교수 ] 교신저자
• 김동규 [ Dongkyu Kim | 한국고용정보원 연구위원 ]
• 이상현 [ Sanghyon Lee | 한국고용정보원 연구위원 ]

참고문헌

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