강의 개요

본 강의는 2026년 1학기 강원대학교 춘천캠퍼스에서 진행하는 정치학연구방법론으로, 정치 현상을 과학적으로 분석하기 위한 이론적 틀과 연구 방법을 학습한다. 강의는 정치학에서의 과학적 접근법, 이론과 개념의 체계적 구축, 인과모형과 연구설계, 기초적인 정량연구방법 개념 학습에 중점을 둔다. 수강생들은 이론 중심의 강의를 통해 연구설계를포함한 정치학 연구 방법론의 기본을 익히고, 정치적 현상에 대한 실증적 분석을 위한 기초역량을 키우게 된다. 특히, 기초적인 통계학적 지식을 학습함으로써, 향후의 데이터 처리, 분석, 시각화 능력을 학습하기 위한 토대를 마련하며, 현대 사회과학 연구의 필수적인도구들을 체계적으로 배우게 된다. 본 강의는 학생의 능동적 참여를 바탕으로 이론적 학습과 연구설계 과제 및 발표, 실습 과제, 퀴즈, 기말시험의 병행을 통해 학습 성과를 점검한다.

실라버스

PDF 버전 실라버스는 아래에서 다운받으실 수 있습니다.

다운로드

교재 및 참고문헌

별도의 도서를 구매할 필요는 없다. 다만 강의 슬라이드는 다음의 교재들을 바탕으로 작성된다. 또한, 필요 주차에 따라 접근가능한 추가 읽기자료가 제공될 것이다.

  • 김웅진\(\cdot\)김지희 저. 2012. 정치학 연구방법론. 명지사

  • 이마이 코우스케 저자\(\cdot\)윤원주 역. 2021. Quantitative Social Science. 서울: 에이콘; Imai, Kosuke. 2017. Quantitative Social Science: Introduction. Princeton University Press.

  • 김남규\(\cdot\)박종희\(\cdot\)손윤규\(\cdot\)안두환\(\cdot\)우병원\(\cdot\)이병재\(\cdot\)차태서\(\cdot\)하상응. 2020. 정치학 방법론 핸드북. 서울: 사회평론아카데미.

  • Paul M. Kellstedt and Guy D. Whitten. 2018. The Fundamentals of Political Science Research, 3rd ed. New York: Cambridge University Press

  • Gailmard. 2014. Statistical Modeling and Inference for Social Science. New York: Cambridge University Press.

해당 주차가 마무리된 후, 강의 슬라이드가 e-루리 게시판과 강의 홈페이지()를 통해 업로드될 것이며, 필요한 추가 읽기자료 역시 e-루리 게시판에 업로드될 것이다. 강의는 주로 발표 슬라이드를 통한 이론 주도로 이루어질 것이다.

평가 항목

평가 항목 배점 비고
퀴즈 20% 3월 17일(화)–5월 26일(화) 총 10회 실시, 최저 점수 2회 제외
연구설계 I 5% 조별 활동, 3월 30일(월) 11:59 PM까지 초안 제출
연구설계 II 5% 조별 활동, 5월 4일(월) 11:59 PM까지 수정본 제출
연구설계 발표 10% 2026년 6월 2일(화)과 6월 9일(화) 양일에 걸쳐 각 조별로 준비한 연구설계를 발표, 발표자료 5월 24일(일) 11:59 PM까지 사전 제출
중간시험 20% Closed book in-class 방식, 세부 내용 추후 공지
기말시험 30% Open book take-home 방식, 세부 내용 추후 공지
강의참여 5% 강의 성실 참여도 반영
출결 5% 호명 출결 원칙, 강원대학교 출결관리 규정 준수
합계 100%

퀴즈

퀴즈는 2026년 3월 17일(화)부터 5월 26일(화)까지 총 10회의 퀴즈가 있으며, 강의 종료 전 30분 정도의 시간을 할애하여 직전 강의 주차에 할당된(읽어왔어야 할) 교과내용을 점검한다. 이는 전체 성적의 20%를 차지한다.

  • 공결로 인해 부득이하게 참여하지 못하는 경우, 최종 성적 반영에 제외할 수 있는 1회로 대체한다(2회 이상 공결 시에는 퀴즈 미응시로 처리).

퀴즈를 보는 이유는 다음과 같다: 연구방법론이란 과학적 지식을 생산하기 위한 방법, 규준, 규칙을 총칭하는 것으로 엄밀한 이론과 개념에 대한 이해가 요구된다. 사회 현상은 참과 거짓으로 단정지을 수 있는 문제가 아니기 때문에 연구자들 간의 주관이 서로 동의하는 상태, 상호주관성(inter-subjectivity)이 필요하며, 이를 위해서는 서로가 `같은 것’을 보고, 말하는 것이 전제된다. 따라서 퀴즈를 통해 정치학 연구방법론 수강에 필요한 최소한의 개념들에 대한 상호주관성을 확보하고자 하는 것이다.

연구설계

2026년 3월 10일(화) 전까지 3인-4인으로 구성된 5-6개 조를 구성한다. 조는 무작위로 구성된다.

  • 연구설계 I: 2026년 3월 30일(월) 11:59 PM까지 연구설계의 초안을 제출한다. 어떤 것을 연구하고 싶은지(연구문제), 그것이 왜 중요한지(연구필요성), 어떻게 그 질문에 답을 할 것인지(연구가설)에 대한 대략적인 초안을 작성하여 피드백을 받는다.

  • 연구설계 II: 2026년 5월 4일(월) 11:59 PM까지 연구설계 I의 피드백을 바탕으로 보완된 연구설계의 수정본을 제출한다. 이전에 제출한 초안보다 더 구체적으로 발전된 결과물을 제출해야 하며, 어떠한 데이터로 어떻게 분석할 것인지에 대한 개요를 제시해야 한다. 연구설계 II부터는 AI를 활용하여 데이터 분석을 수행하거나 예비 분석 계획(Preliminary Analysis Plan)을 작성하는 것을 허용한다. 단, 이 경우 사용한 AI의 프롬프트를 전부 첨부하여 제출하여야 하며, 해당 분석 결과에 대한 조원들의 검토 의견도 함께 적시하여야 한다.

  • 연구설계 발표: 2026년 6월 2일(화)과 6월 9일(화) 양일에 걸쳐 각 조별로 준비한 연구설계 결과물을 발표하고 토론한다. 발표자료는 2026년 5월 24일(일) 11:59 PM까지 사전 제출하여야 한다. 각 조별로 12분 내로 발표를 마쳐야 하며, 모든 조원이 발표에 참여해야 한다. 연구설계 발표는 다음과 같은 내용들을 다루어야 한다.

    • 왜 이 연구문제가 중요한가? 연구설계 과정에서 조원들 간 어떠한 논의들이 이루어졌는가? 기존 연구들은 이 연구문제(혹은 비슷한 연구문제)에 어떻게 답해 왔는가? 이 연구문제에 대한 나의 이론적 주장(가설)은 무엇인가? 어떠한 결과를 얻기를 기대하는가? 어떠한 자료로 어떻게 분석할 것인가?

    • 슬라이드는 표지와 참고문헌을 제외하고 10장을 넘길 수 없음.

중간시험 및 기말시험

중간시험은 closed book in-class 형식으로 진행된다. 시험 범위 및 일정에 관한 보다 자세한 내용은 별도로 공지한다. 기말시험은 open book take-home 형식으로 진행된다. 시험 범위 및 제출 일정에 관한 보다 자세한 내용은 별도로 공지한다.

연구 윤리 준수

AI 및 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 사용에 대한 주의사항

본 강의에서는 ChatGPT를 비롯한 대규모 언어 모델의 사용을 권장하지 않는다. 물론 LLMs가 유용하게 쓰이는 경우가 있다. 다만 이러한 도구들은 세심한 기술과 충분한 연습이 필요하며, 특정한 상황에서만 효과적으로 기능할 수 있다.

비교의 방법을 통해 정치학적 질문에 답하도록 연구를 설계하는 것이 어려운 것은, 일련의 절차들을 통해 우리의 생각이 정리되고 발전하기 때문이다. AI에게 연구설계를 맡긴다면, 결국 사고 과정도 포기하는 것과 같다. 회의 일정을 잡는 이메일을 쓸 때는 큰 문제가 없을 수 있지만, 사업 계획서나 정책 제안서, 법률 문서를 작성할 때는 심각한 문제가 될 수 있다(Rosenzweig 2023). LLMs나 AI를 사용하여 요구된 분량을 채우고 과제를 제출할 수는 있겠지만, 그 내용은 실질적 의미가 없을 것이다. 철학적으로 이러한 글쓰기는 `헛된 것(bullshit)’이라고 정의된다(Hicks, Humphries, and Slater 2024). 철학적 의미의 `헛된 것’이란 “진실 여부를 고려하지 않은 채 생산된 발화나 텍스트”를 의미한다(Hicks, Humphries, and Slater 2024, 2). 이는 진실도 거짓도 아닌, 단지 저자가 해당 주제를 이해하고 있는 것처럼 보이게 하는 텍스트이다(Hicks, Humphries, and Slater 2024, 3).

AI 생성 콘텐츠 여부를 판별하는 데 특별한 시간을 할애하지는 않을 것이다. AI가 작성한 과제라 하더라도 자동으로 0점 처리하지는 않으며, 제출된 내용 자체의 가치를 평가할 것이다. 경험상 AI 생성 텍스트는 별도의 확인 없이도 대개 50% 이하의 평가를 받는다. LLMs가 생성하는 텍스트는 본질적으로 진실성이 결여되어 있어 우수한 평가를 받을 수 없기 때문이다.

표절 금지

  • 심각한 표절 및 부정행위가 발견되는 경우 최종 성적으로 F가 부여된다.

  • 타인의 연구결과를 적절한 인용 없이 자신의 연구에 사용한다면 이는 표절 행위에 해당한다. 출처와 인용을 정확하게 밝히더라도 반드시 필요한 경우가 아니라면 직접적인 인용 대신 자신의 목소리로 정제된 표현을 활용하여야 한다. 특히, 인터넷에 게재된 논문, 기사, 오피니언 등을 적절한 확인 절차와 인용 과정 없이 이용하는 것은 절대로 금한다.

  • 일반적으로 통용되는 인용 스타일을 일관적으로 활용하여야 한다. APSA Style Manual for Political Science의 사용을 권장하지만, 그 외에 다른 인용 양식(APA, MLA, Chichago Style Manual etc.)을 사용하여도 무관하다. 단, 작성하는 문서 전체에 걸쳐 일관된 하나의 인용 양식을 사용하여야 한다.