김현철 연구실은 컴퓨터학과를 기반으로 인공지능, 기계학습, 소프트웨어 교육, 교육 데이터 분석 등 다양한 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 기계학습 및 지식처리, 대규모 언어모델(LLM), 딥러닝, 설명 가능한 인공지능(XAI) 등 첨단 AI 기술을 개발하고, 이를 교육, 의료, 사회 문제 해결에 적극적으로 적용하고 있습니다. 특히, 교육 현장에서의 AI 활용, 맞춤형 학습 지원 시스템, 자동 채점 및 피드백, AI 윤리 교육 등 실질적인 연구 성과를 다수 창출하고 있습니다. 연구실은 초·중등부터 대학, 교원 연수에 이르기까지 다양한 교육 현장에 적합한 AI 및 SW 교육 커리큘럼, 진단 도구, 교육 프로그램을 개발하고 있습니다. AI 리터러시 진단 도구, 교원용 AI 소양 프레임워크, 학생 맞춤형 학습 지원 시스템 등은 실제 교육 정책과 교과서 개발, 교원 연수 등 다양한 현장에 적용되어 큰 영향을 미치고 있습니다. 또한, 생성형 AI(챗GPT 등)를 활용한 자기주도 학습, LLM 기반 프로그래밍 교육, STEAM 교육에서의 이미지 생성 AI 활용 등 혁신적인 교육 방법론을 제시하고 있습니다. 설명 가능한 인공지능(XAI)과 교육 데이터 분석도 연구실의 중요한 연구 분야입니다. DKT, XGBoost, LRP, SHAP 등 다양한 모델과 해석 기법을 결합하여, 교수자와 학습자 모두에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 시스템을 개발하고 있습니다. 학습자의 성적에 영향을 미치는 주요 요인을 시각적으로 제시하거나, 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 학습 전략을 제안하는 등 실제 교육 현장에서 활용할 수 있는 다양한 솔루션을 제시하고 있습니다. 연구실은 사회적 책임과 윤리적 고려를 바탕으로, 인공지능 기술이 교육, 의료, 공공 서비스 등 다양한 분야에서 긍정적인 변화를 이끌어낼 수 있도록 지속적으로 연구를 확장하고 있습니다. AI 윤리, 정보보호, 디지털 시민성 등 미래 사회에 필요한 핵심 역량을 함양하기 위한 교육 프로그램도 개발하여, 학생과 교사가 함께 성장할 수 있는 생태계를 구축하고 있습니다. 앞으로 김현철 연구실은 AI와 SW 교육의 융합, 맞춤형 학습 분석, 실시간 피드백, 디지털 리터러시 강화 등 미래 교육의 패러다임 전환을 주도할 계획입니다. 또한, 기계학습의 최신 트렌드인 생성형 AI, 멀티모달 학습, 강화학습, 신경-심볼릭 통합 등 다양한 접근법을 통해 더욱 복잡하고 현실적인 문제를 해결하고자 하며, 인간 중심의 AI 기술 발전에 기여하고자 합니다.