Earticle

초록

영어

This study aims to develop an Institutional Review Board (IRB) protocol for humanAI collaborative qualitative research, seeking to ensure the interpretive responsibility of human researchers and the protection of research participants as generative Artificial Intelligence(AI) becomes increasingly embedded in qualitative research. AI is now used in key research stages, including text summarization, categorization, and initial coding, thereby transforming conventional research practices. However, the Belmont Report’s ethical principles alone cannot fully address emerging concerns such as data re-identification, algorithmic bias, and unclear responsibility attribution. To respond to these issues, this study conducted a benchmarking analysis of international ethical and governance frameworks, including NIST, GDPR, and UNESCO, and administered an expert survey from ten specialists in qualitative research, research ethics, and artificial intelligence. The findings identify five core principles: transparency in AI use, risk management with data protection and re-identification, expansion of informed consent, control of algorithmic bias, and ultimate accountability of human researchers. Strong consensus emerged on the necessity to define human accountability and AI usage procedures clearly. Accordingly, this study proposes shifting IRB review’s focus from evaluating AI systems’ technical properties to examining human researchers’ procedural safeguards. The protocol includes documentation of prompt design history, tracking of AI tool’s specification, cross-validation procedures, and data disposal frameworks. This study contributes to redefining qualitative research standards in the AI era, enhancing the effectiveness of IRB reviews, and protecting research participants’ data sovereignty.

한국어

본 연구는 생성형 AI가 질적연구의 분석 과정에 실질적으로 개입하는 환경 변화에대응하여, 인간 연구자의 해석 책임과 참여자 보호를 동시에 확보할 수 있는 인간AI 협업 질적연구용 IRB 프로토콜을 개발하는 데 목적을 둔다. 최근 AI는 텍스트 요약과범주화, 초기 코딩 등 연구 과정의 핵심 단계에 참여하며 연구 수행 방식을 재구성하고있으나, 기존 벨몬트 레포트의 윤리 원칙만으로는 데이터 재식별 위험, 알고리즘 편향, 책임 귀속 문제와 같은 새로운 쟁점을 충분히 다루기 어렵다. 이를 위해 본 연구는NIST, GDPR, UNESCO 등 국제 규범에 대한 벤치마킹 분석과 함께, 연구윤리 및 AI 분야 전문가 10인을 대상으로 전문가 의견 조사를 실시하여 프로토콜의 타당성을 검토하였다. 분석 결과로 ① AI 활용의 투명성 ② 데이터 보호 및 비식별화 ③ 설명 동의의 확장 ④ 알고리즘 편향 관리 ⑤ 인간 연구자의 최종 책임이라는 다섯 가지 핵심 원칙이 도출되었으며, 특히 인간 연구자의 최종 책임과 AI 활용 절차의 명시에 대해 높은 합의가확인되었다. 이에 따라 본 연구는 IRB 심사의 초점을 기술 자체의 평가에서 연구자의절차적 통제 장치 검증으로 전환할 것을 제안하며, 프롬프트 설계 이력과 도구 버전 기록, 교차 검증 절차, 데이터 폐기 체계 등을 포함한 프로토콜을 제시한다. 이러한 연구는 AI 시대 질적연구의 방법론적 기준을 재정립하고, IRB 심사의 실효성을 높이며, 참여자의 데이터 주권을 보호하는 데 기여한다.

목차

국문초록
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 인간 대상 생명윤리와 IRB 제도의 발전
2. AI 연구윤리와 데이터 거버넌스
3. 인간–AI 협업 질적연구의 윤리 문제
Ⅲ. 연구설계
1. 연구절차
2. 연구방법
Ⅳ. 연구 결과
1. AI 연구윤리 규범 텍스트 분석
2. 전문가조사 결과
Ⅴ. 결론 및 논의
참고문헌

키워드

저자

• 김영순 [ Kim, Youngsoon | 인하대학교 다문화교육학과 교수 ] 제1저자
• 오영섭 [ Oh, Youngsub | 인하대학교 다문화교육학과 조교수 ] 공동저자
• 백우인 [ Baek, Wooin | 인하대학교 다문화융합연구소 연구교수 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  문화교류와 다문화교육 [Cultural Exchange and Multicultural Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2765-5040

• 수록기간

  2020~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 331 DDC 301