생성 AI란 무엇이고 교육자에게 왜 중요한가?

때로는 두려울 수 있지만, 기술은 종종 우리 인간에게 완벽하게 어울립니다. 물론 기술은 인간이 만드는 데 달려 있습니다. 일단 만들어지면, 기술은 적절하게 적용되면 인간의 생산성과 효율성을 높입니다. 우리는 불의 출현부터 바퀴의 발명과 오늘날까지 이어지는 다른 모든 기술, 그리고 인공 지능(AI)에 이르기까지 이러한 시너지 효과를 보았습니다.

AI는 인간의 뇌와 같은 인지 기능을 수행하는 기계의 능력으로, 외부 환경과의 상호 작용, 지각, 추론, 문제 해결, 의사 결정, 심지어 산문, 음악, 이미지 등의 창의적인 제작까지 포함합니다. 우리 중 많은 사람들이 수년 동안 AI가 강화된 기계와 상호 작용해 왔지만, 종종 그것을 깨닫지 못했습니다. Siri, Alexa, Google과 같은 음성 비서에 대한 모든 구두 요청은 AI에 의존하며, 웹사이트를 탐색할 때 나타나는 많은 챗봇도 마찬가지입니다.

응용 AI는 인공 지능을 일상 시나리오에 적용하는 것이며, 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 최근에는 다음과 같은 생성 AI 도구가 등장했습니다. 채팅GPT 그리고 GPT-4 주류로 부상했으며 생산성, 품질 및 효율성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 비즈니스와 교육에 모두 큰 영향을 미치고 있습니다. 그러나 잘못 적용하면 바로 그 도구가 심각한 위협을 초래하고 신뢰를 침식합니다.

생성 AI란 무엇인가?

생성적 AI는 기존 데이터에서 학습하여 훈련 데이터의 특성을 반영하지만 반복하지 않는 새로운 콘텐츠를 대규모로 생성합니다. 결과적으로 생성적 AI는 이미지, 비디오, 음악, 음성, 텍스트, 소프트웨어 코드 및 제품 디자인을 포함한 다양한 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

생성 AI는 어떻게 작동하나요?

생성적 AI는 프롬프트로 시작합니다. 예를 들어 ChatGPT는 대화형 텍스트 프롬프트에 응답하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 다른 솔루션에 대한 프롬프트는 텍스트, 이미지, 비디오, 디자인, 음표 또는 시스템이 처리하는 모든 입력의 형태를 취합니다.

그런 다음 대규모 언어 모델(LLM)이 인수합니다. ChatGPT를 구동하는 것과 같은 LLM은 심층 학습 알고리즘을 통해 엄청난 양의 서면 언어 및 텍스트 데이터를 인식, 생성, 번역 및 요약하도록 훈련되었습니다.

원래 프롬프트를 섭취한 후 생성 AI 플랫폼의 알고리즘은 에세이, 수학적 솔루션 또는 "딥페이크" 비디오를 포함한 여러 형태로 새로운 콘텐츠를 제공합니다. 빠르게 진화하는 공간에서 최근의 새로운 기능을 사용하면 이제 사용자가 스타일, 톤, 음성 및 이후에 생성된 콘텐츠에 반영하려는 기타 요소에 대한 피드백을 통해 초기 결과를 개선할 수 있습니다.

학교에서의 생성 AI의 사용 사례 및 이점

생성적 AI는 2022년 후반에 등장했고, 이제 1년도 채 지나지 않아 교육 분야에서의 잠재적인 적용은 끝이 없어 보입니다. 아마도 가장 유망한 측면은 각 학생을 위해 개인화된 대화형 학습 콘텐츠와 경험을 만들 수 있는 잠재력일 것입니다.

교육 분야에서 생성 AI를 활용한 여러 사례 중 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 학생의 현재 이해 수준이나 성취도에 따라 질문을 생성합니다.
• 실시간 피드백과 평가를 제공하여 학생과 교사가 활용할 수 있는 강점, 개선 기회, 필요한 추가 지원 요구 사항을 파악할 수 있도록 지원합니다.
• 학생의 적성 및 성취도 평가에 따라 개인화되고 적응 가능한 수업 계획을 만듭니다.
• 다양한 과목에 걸쳐 학생들이 참여할 수 있도록 게임과 시뮬레이션을 포함한 대화형 학습 활동을 개발합니다.
• 학생의 문제 해결 및 학습을 가속화하기 위해 단계별 힌트와 제안을 제공합니다.
• 교사가 학부모에게 보낼 이메일 및 기타 메시지를 작성합니다.

학교 구역과 교육 자료와 관련하여 생성적 AI는 교사 조수 역할을 할 수 있는 잠재력이 있으며, 개별화된 실시간 피드백을 제공하고 모든 교육 수준에서 교육 역량을 확장할 수 있습니다.

물론, 생성적 AI가 교육자들에게 제공하는 이점의 이면에는 기술의 한계, 과제 및 인식된 위협이 포함되어 있습니다.

교육 분야에서 생성 AI의 한계와 과제

모든 유익한 기술과 마찬가지로 생성적 AI도 상당한 제한, 과제 및 남용 가능성을 가지고 있습니다. 가장 큰 우려 사항은 생성된 교육 콘텐츠의 편향 가능성인데, 플랫폼의 알고리즘은 훈련된 데이터만큼만 좋고 편향되지 않기 때문입니다. 결과적으로 고정관념이나 편견을 영속시키거나 심지어 증폭시키는 교육 자료가 만들어질 수 있습니다.

또한 생성 AI 시스템은 엄청나게 tel리더십이 있고 강력하지만, 현재 교사와 학생이 잘 전달할 수 있는 창의성, 독창성, 세련미, 그리고 어떤 je nais se quois가 부족합니다. 학생과 교사 모두 "상자 밖에서 생각하는" 창의성을 가지고 있지만, 생성 AI 프로그램은 제공된 데이터에 의해 제한됩니다.

그 다음에는 물론, 디지털 격차 기술에 쉽게 접근할 수 있는 학생과 그렇지 않은 학생 간의 갈등은 교육 분야에서 생성적 AI로 인해 확대될 수 있으며, 이는 소외 계층과 소수 민족 학생들에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 학생의 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 온라인 안전에 대한 위협도 있습니다.

그러나 교육 분야에서 생성적 AI의 가장 큰 과제는 기술의 비윤리적 사용 위협일 수 있습니다. 당연히 다른 사람의 작품이나 아이디어를 가져와 자신의 것처럼 내세우는 행위인 표절이 지배적인 우려 사항입니다. 그러나 보조 수단으로서 생성적 AI의 과제는 훨씬 더 깊으며, 학생들이 즉각적인 답변을 제공하기 위해 기술에 너무 많이 의존하여 비판적으로 생각하고 문제를 해결하는 능력을 저해할 수 있다는 위협이 있습니다.

교육 분야에서 생성형 AI를 활용해 전진하다

의심할 여지 없이 생성적 AI는 교육을 혁신할 잠재력이 있습니다. 그러나 마블의 스파이더맨의 속담처럼 "큰 힘에는 큰 책임이 따른다." 학군이 기술 기반 교육의 선두에 머무르는 것이 중요하며, 지역 사회에 대한 그러한 책임은 지금부터 시작됩니다.

첫째, 학군은 새로운 기술에 대한 명확한 이해를 바탕으로 정책을 초안해야 합니다. 불행히도 중앙 소스가 없습니다. 권장되는 모범 사례 현재. 따라서 학군은 AI를 개발하기 위해 K-12 스펙트럼 전체에 걸쳐 협력해야 합니다. 규범.

정책은 교육 과정을 형성하기 시작할 것이지만, 먼저 교육자들에게 AI가 무엇이고, 무엇이 아닌지, 그리고 학습에 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는지에 대해 교육해야 합니다. 관리자, 교사, 학생 모두 잘못 사용된 AI 생성 콘텐츠를 식별하기 위해 고급 수준의 미디어 리터러시와 디지털 시민권이 필요할 것입니다.

그런 점에서 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 월튼 패밀리 재단 연구 결과 발표 2023년 5월, 교사의 51%가 ChatGPT가 출시된 지 몇 달 이내에 사용했다고 보고했으며, 40%는 일주일에 한 번 이상 사용했습니다. 같은 연구에서 학생의 75%는 ChatGPT가 더 빨리 배우는 데 도움이 될 수 있다고 믿었고, 교사의 73%는 동의했습니다.

둘째, 학군은 의사결정권자가 솔루션이 어떻게 사용되고 있는지, 그리고 이를 커리큘럼에 가장 잘 통합하는 방법을 이해하도록 돕기 위해 생성형 AI 앱 사용을 효과적으로 모니터링해야 합니다. 선도적인 EdTech 솔루션은 다음과 같습니다. Lightspeed 필터™ 및 Lightspeed 디지털 인사이트™에서는 이에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

적절한 EdTech 솔루션은 교사와 학생이 생성 AI 앱을 사용하는 것을 추적할 수 있을 뿐만 아니라, 학교에서 가장 효과적인 앱을 식별하고 이를 커리큘럼이나 교육자 전문 개발 교육 결정에 통합하는 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. Lightspeed Digital Insight와 같은 포괄적인 솔루션은 학교가 학생 데이터를 보호하면서 생성 AI 앱 사용을 모니터링할 수 있도록 보장합니다.

마지막으로, 학군은 모든 K-12 학생에게 디지털 리터러시와 데이터 윤리를 가르치는 것을 온전히 받아들여야 합니다. AI 지니는 병에서 나왔고, 다시는 돌아오지 않을 것입니다. 학생들이 효과적이고 안전하게 공간을 탐험할 수 있도록 교육 과정을 개발하고 배포해야 합니다. 나아가, 그들의 교육에는 생성 AI와 기타 기술 도구, AI 도구를 사용하여 정보를 조작하는 방법과 우리 모두가 AI 데이터 사운드의 정확성과 편향을 평가하는 것뿐만 아니라 높은 수준의 무결성을 유지하고 AI의 출력을 윤리적으로 사용하는 데 부지런해야 한다는 내용이 포함되어야 합니다.

결론

생성적 AI가 계속해서 발전하여 결국 교육의 필수 요소로 자리 잡을 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 학군, 교사, 학생 모두 이 기술을 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 방법을 배워야 합니다. 새로운 정책과 교수법 수립 외에도, 기술이 효과적으로 통합될 수 있도록 IT 인프라를 강화하는 동시에 연결성, 개인정보 보호, 그리고 안전성을 확보해야 합니다.

AI 관련 리소스에 대해서는 International Society for Technology in Education(ITSE)를 방문하세요. AI 초점 페이지. 또한 Lightspeed Systems에 연결하여 AI에 대한 통찰력을 공유해 주세요!