※※ 해당 강좌는 이번 기수 이후 1년간의 안식년을 갖습니다. 따라서 2025 겨울방학 기간에는 해당 강좌가 없습니다.

벌써 7년째, 범용성 있는 글쓰기 기술을 배우고 훈련함으로써 정확한 글, 잘 읽히는 글을 쓰는 능력을 기릅니다.
학술적 글쓰기는 '뗄 수 있는' 글쓰기입니다. 
글쓰기는 오직 글쓰기를 통해서만 익힐 수 있으며, 단언컨대 다른 방법은 존재하지 않습니다.

1. 강좌 소개
글쓰기는 어려운 게 맞습니다. 오랫동안 전문적으로 글을 써 온 작가, 학자들에게도 한 편의 제대로 된 진지한 글을 쓰는 것은 고역입니다. 시중에는 온갖 글쓰기 강의와 교재들이 넘쳐나지만, 자신의 생각을 명확히 전달하는 글쓰기는 여전히 쉽지 않습니다. 연구는 물론 학습에서도 글쓰기는 기초 중의 기초이지만, 그만큼 숙달이 어렵기도 합니다.

'처음 만나는 학술적 글쓰기'를 기획한 이래 벌써 열 세 번째 강의를 열게 되었습니다. 수영은 처음부터 물에 들어가서 배워야 하듯, 글쓰기도 마찬가지입니다. 써보면서 익히는 것이 가장 빠르고 또한 유일한 길입니다. 본 강의는 국내 유일의 학술적 글쓰기 전문 코스로, 단순히 글쓰기에 대해 이야기하는(talking about) 강의가 아니라, 쓰기 과제와 워크숍, 피드백을 통해 글쓰기를 하는(doing) 강의입니다.

수강생들은 학술적 글쓰기의 기초는 물론, 기획서, 보고서, 발제, 프레젠테이션 등 여러 상황에도 응용할 수 있는 범용성 있는 글쓰기 기술을 배우고 훈련함으로써 정확한 글, 잘 읽히는 글을 쓰는 능력을 기를 수 있을 것입니다. 

2. 강좌 내용
- 다양한 글쓰기 사례로 진행되는 실전 워크숍
- '좋은 글은 어디서 나오는가?': 글쓰기보다 100배 더 중요한 것
- 구조와 요소: 학술적 글쓰기의 핵심
- 학술적 글쓰기의 핵심 원리: 구조적 폐쇄
- 학술적 글쓰기 코어스킬: 밀봉형 글쓰기  
- 그 외 각종 글쓰기 팁과 문장론          




3. 강좌 방식
강의는 강의와 과제, 과제에 대한 워크숍으로 진행됩니다. 워크숍은 최소 5회 이상의 읽기와 쓰기 과제, 토론으로 이루어질 것이고, 따라서 수강생이 해야 할 것이 많습니다. 글쓰기는 오직 글쓰기를 통해서만 익힐 수 있으며, 단언컨대 다른 방법은 존재하지 않습니다. 따라서 수강생들의 충실한 과제 수행과 워크숍 참여야 말로 본 강좌의 핵심이라고 할 수 있습니다. 

과제를 통해 글쓰기의 변화를 체감하실 수 있습니다. 8주라는 기간 동안 성실한 과제수행과 워크숍 참여가 결합된다면, 학술적 글쓰기의 기초를 탄탄하게 쌓을 수 있으리라 확신합니다. 
 • 강의 + 과제 + 워크숍의 3단계 진행
 • 최소 5회 진행되는 글쓰기 과제 및 피드백 워크숍

4. 주차별 일정
• 1주차 
 _ 강좌 소개와 오리엔테이션

• 2주차
 _ 글쓰기의 근본, 원형적 글쓰기

• 3주차
 _ 글의 머리, 주제문 쓰기의 핵심 (1)

• 4주차 
 _ 글의 머리, 주제문 쓰기의 핵심 (2)

• 5주차 
 _ 구조적 폐쇄와 밀봉형 글쓰기 (1)

• 6주차 
 _ 구조적 폐쇄와 밀봉형 글쓰기 (2)

• 7주차 
 _ 글쓰기의 꽃, 요약의 모든 것

• 8주차 
 _ 퇴고하는 법과 총정리

5. 수강대상
* 과제를 3회 이상 하실 수 있는 분들이 참여하시기 바랍니다. 그래서 첨삭 3번 이상 받으시기 바랍니다.

🗣️ 강의: 문규민
경희대학교에서 철학을 공부했고 동대학원에서 인도불교학 연구로 석사를, 서울대학교에서 의식과 형이상학적 양상에 대한 연구로 박사를 받았다. 주로 형이상학, 심리철학, 인식론 등을 연구하며, 전문 분야는 현대 존재론의 흐름들과 의식 과학이다. 주요 논문으로는 <Making Sense of Consciousness as Integrated Information>, <Exclusion and Underdetermined Qualia>, 도덕의 방 속 한니발: 강한 인공도덕행위자와 두 가지 도덕성, 그리고 도덕신경심리학>, <라투르와 일반화된 행위성: 베이트슨적 발견법으로서의 행위자-연결망 이론> 등이 있으며, 지은 책으로 『신유물론 입문: 새로운 물질성과 횡단성』(2022), 『제인 베넷』(2024)이 있다. 최근에는 인류학과 체계 이론, AI 등으로 연구 영역을 넓혀가고 있다.