이 책은 설렘의 기록입니다.
1장에서는 우리가 왜 지금 이 시점에 디지털 인문학이라는 낯선 파도에 올라타야 하는지, 전 세계의 내로라하는 대학들과 교육 기관들이 왜 이토록 미래 교육을 이야기하는지에 대해 다루었습니다. 특히 학생들을 가르치는 우리에게 ‘윤리’라는 방패가 왜 기술이라는 칼보다 더 중요한지도 고민해보았습니다.
2장과 3장에 이르면, 본격적으로 국어 교사분들이 즉각 사용할 수 있는 ‘비밀 레시피’가 공개됩니다. 문학 작품 속에 숨겨진 데이터의 결을 읽어내는 방법부터, 우리말의 구조를 AI와 함께 파헤치는 등 실전수업 사례들이 가득합니다. 거창한 프로그래밍 실력이 없어도 괜찮습니다. 우리에게 필요한 건 오직 ‘텍스트를 사랑하는 마음’과 ‘새로운 도구를 써보겠다는 약간의 용기’뿐입니다.

〈머리말 일부 발췌〉

[목 차]

책을 펴내며

1. 디지털 인문학과 국어교육: 이론, 정책, 연구 동향 • 박준형
1. 왜 지금, 디지털 인문학인가?
2. 국어교육과 디지털 인문학의 만남
3. 교육 정책과 교육과정의 흐름
4. 국내외 연구 동향
5. 이 책이 제안하는 수업의 방향
6. 디지털 인문학 교육의 평가: 탐구, 해석, 기록의 재구성
7. 디지털 인문학 교육에서 윤리의 문제

2. 데이터로 읽는 언어: 디지털 인문학 기반 문법 수업 사례 • 송주호
1. 들어가며
2. 자연어 처리를 통한 형태소 교육
3. 토픽모델링을 통한 의미 교육
4. 워드임베딩을 통한 어휘 의미망 교육

3. 데이터로 읽는 문학: 디지털 인문학 기반 문학 수업 사례 • 박정기
1. 들어가며 − 텍스트를 세는 것과 느끼는 것, 둘 다 문학이다
2. 수업 사례 4. 시인의 언어를 데이터로 읽다
3. 수업 사례 5. 소설 속 감정의 지도
4. 수업 사례 6. 인물의 관계망
5. 수업 사례 7. AI와 함께 쓰는 이야기
6. 수업 사례 8. 소설 속 공간을 지도로 엮다
7. 심화 칼럼: 데이터 기반 문학 수업, 어떻게 평가하고 기록할 것인가
8. 나가며

참고문헌

[본 문]

데이터가 끝나는 곳에서 비로소 문학은 진짜 얼굴을 드러내며 시작된다.
윤동주가 왜 ‘별’을 그토록 많이 썼는지, 그 빈도 뒤에 어떤 마음이 있었는지는 데이터가 말해주지 않았다. 완득이의 감정 곡선이 후반부에 상승하는 것이 성장인지 체념인지는 독자가 결정하는 것이었다. 최서희의 관계망이 가장 촘촘하다는 사실이 “그녀가 가장 아플 것이다” 라는 통찰로 이어지기까지, 그 연결을 만든 것은 학생이었다. 구보 씨의 복잡한 동선 속에서 지식인의 깊은 고독을 찾아낸 것 역시 엑셀 표가 아니라 텍스트를 읽는 학생의 마음이었다.

〈본문 중 일부〉