디지털 격차를 확대할 수 있는 생성 AI의 잠재력

새로운 것은 아니지만, 생성 AI(인공지능)는 올해 K-12 교육계의 정상에 빠르게 올랐고, 이미 해결해야 할 문제가 많은 커뮤니티에서 열광적인 반응을 얻었습니다. 벤치마크 감소, 예산 부족, 인력 부족, 등록 감소, 학생 건강 문제 등이 그 예입니다. 2022년 11월에 출시된 이후로생성적 AI로 인해 교육 지도자들은 광범위한 의미를 발견하고자 노력하고 있습니다.  

교육 도구로서 생성적 AI는 "좋은" 것과 "나쁜" 것 모두에 엄청난 힘을 가지고 있습니다. 긍정적인 측면에서 생성적 AI는 다음을 포함하여 학습을 크게 향상시키고 직원 대역폭을 확장할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 학교 수업에 대한 실시간 피드백과 평가를 제공함으로써, 교사와 학생이 강점, 개선 기회, 지원이 필요한 사항을 파악할 수 있도록 돕습니다.
• 학생의 적성 수준에 따라 평가된 개인화되고 적응 가능한 수업 계획을 작성합니다.
• 다양한 과목에 걸쳐 학생들이 참여할 수 있는 학습 활동을 개발합니다.
• 학생의 현재 이해 수준에 따라 질문을 생성합니다.
• 학생의 문제 해결 및 학습을 가속화하기 위해 단계별 힌트를 제공합니다.
• 교사가 학부모에게 보낼 이메일 및 기타 메시지를 작성합니다.

물론, 반대편은 생성적 AI가 새로운 학습 격차를 가져올 수 있는 잠재력과 교육자들에게 부담스러운 과제를 안겨줄 수 있다는 것입니다. 가장 분명한 위협은 표절 방법으로 생성적 AI를 비윤리적으로 사용하는 것입니다. 그러나 교육적 지팡이로서 생성적 AI의 과제는 더 깊습니다. 생성적 AI는 비판적 사고와 문제 해결 능력을 개발하는 많은 교육 활동을 대체할 수 있는 역량을 가지고 있으며, 학생들은 즉각적인 답변에 대한 욕구에 완벽한 공급과 수요 균형을 제공합니다.

생성적 AI의 또 다른 눈에 띄는 위협은 디지털 격차를 심화시킬 수 있는 능력입니다.

그만큼 교육의 디지털 격차 학습을 위한 기술과 디지털 리소스에 대한 불평등한 접근성입니다. 디지털 접근성의 불평등은 디지털 평등, K-12 교육에 대한 과제로 남아 있습니다. 학교 건물 밖에서의 기본 인터넷 연결과 같은 초보적인 과제는 여전히 수백만 명의 학생들을 괴롭히고 있습니다.

하지만 생성적 AI가 디지털 평등과 디지털 격차에 미치는 위협을 살펴보기에 앞서, 생성적 AI의 의미를 명확히 정의하여 논의의 장을 정리하겠습니다.

생성 AI란 무엇인가?

생성적 AI는 기존 데이터에서 학습하여 입력 훈련 데이터의 특성을 반영하지만 반복하지 않는 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 한 형태입니다. 결과적으로 생성적 AI는 다양한 새로운 콘텐츠를 생성하며, 그 출력에는 텍스트, 이미지, 비디오, 음악, 음성, 소프트웨어 코드 및 제품 디자인이 포함됩니다.

교육자와 학생을 위한 가장 인기 있는 생성 AI 도구로는 ChatGPT, GPT-4, Bard, AI 비디오 플랫폼 Synthesia 등이 있습니다.

디지털 격차 확대에 대한 생성 AI의 위협

생성적 AI는 여러 면에서 디지털 격차를 확대할 위협이 됩니다. 생성적 AI 모델의 클라우드 비용은 매우 비쌉니다. 따라서 이 기술이 영원히 우리와 함께 살아갈 운명인 것처럼, 많은 도구가 유료화될 운명이기도 합니다. 이것만으로도 도구의 민주화에 부정적인 영향을 미칩니다.

유료 장벽이 있는 생성적 AI 도구는 접근이 가능한 학생과 불가능한 학생이라는 두 계층을 만들어낼 위험이 있습니다. 이는 학군 전체의 디지털 형평성을 더욱 침식할 것입니다.

물론 한 가지 해결책은 학교 구역이 도구에 대한 동등한 액세스를 제공하고 도구를 자체 네트워크, 방화벽 내부에 두는 것입니다. 그러나 이 해결책은 학교 구역에 내부적, 행정적, 재정적 문제를 일으키고 다른 잠재적 위협을 해결하는 데는 거의 도움이 되지 않습니다.

생성적 AI는 정보 시대와 컴퓨터 사용의 시작 이래로 존재해온 위험, 즉 "쓰레기 입력, 쓰레기 출력" 또는 "GIGO"라고도 알려진 오랜 개념으로 인해 잠재적으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 결함이 있는 입력 데이터는 결함이 있는 출력을 생성한다는 개념입니다. 물론 생성적 AI는 훈련된 입력 데이터에 따라 달라집니다.

학교에서 생성적 AI 도구에 대한 접근성이 다르면 도구가 제공되는 데이터에 편향이 생깁니다. 서비스가 부족한 커뮤니티는 자연스럽게 입력이 줄어듭니다. 하지만 접근성이 유일한 문제는 아닙니다. 도구 내의 소수자 대표는 지속적이고 영속적인 효과를 가질 것입니다. 시간이 지남에 따라 비례적으로 tely 사용된 도구에서 생성된 출력은 아마도 돌이킬 수 없을 정도로 편향될 것입니다.

학교에서 생성형 AI를 발전시키다

많은 사람이 시도해 보겠지만, 생성적 AI는 사라지지 않을 것입니다. 지니는 병에서 나왔고, 그것은 여기 머물 것입니다. 교육자와 에드테크 솔루션 제공자는 기술의 잠재력을 활용하는 가장 효과적인 방법을 결정하고 동시에 매우 현실적인 위험을 완화해야 합니다.

모든 유익한 기술과 마찬가지로 생성적 AI도 상당한 한계, 과제 및 오용 가능성을 가지고 있습니다. 편향된 데이터를 기반으로 생성된 교육 콘텐츠에 많은 관심이 집중되어 고정관념이나 편견을 영구화하거나 심지어 증폭시킬 가능성이 있습니다. 그러나 앞으로 학생, 가족 및 커뮤니티 간의 디지털 격차가 확대될 위험을 최소화해서는 안 됩니다.

생성적 AI 도구와 모든 기술에 대한 공평한 접근과 사용이 없다면 교육 분야의 디지털 격차는 더욱 벌어질 수밖에 없고, 이는 전국의 학교 구역의 교리를 위협하게 될 것입니다.