10년 전 교육계에서 '빅데이터'가 화두였던 때를 기억하시나요? 빅데이터 관련 서적 출판되었지만 정확히 무엇이었습니까?
빅데이터는 크고 지속적으로 증가하는 데이터의 양과 학생의 성적을 분석하는 과정을 설명합니다. 이는 복잡해졌고, 빅데이터는 종종 그만큼 너무 컸습니다. 사실은, 더 짧은 데이터 세트 효과가 있다는 것이 입증되었으며 이에 대해 글을 썼습니다. 작은 승리의 힘, 학생 진행 상황의 미세한 단계를 추적합니다.
이상하고 으스스한 방식으로, 우리는 인공지능의 범람으로 비슷한 도전에 직면하고 있습니다. 이 선구적인 단계에서 교육자들은 AI 플랫폼과 제품의 광란을 경험하게 될 것이며 이는 흥미롭고 지칠 수 있습니다. 관련성이 없고, 너무 복잡하고, 비용이 많이 드는 모든 것을 어떻게 흡수하고 AI 혁신 개념과 도구를 활용하는 방법을 정리할 수 있습니까?
저는 교육 분야에서 이에 관해 발표하고 글을 쓴 광범위한 경험을 바탕으로 AI 문제를 탐색하는 연습을 할 수 있었던 행운을 누렸습니다. 그 동안 나는 효과적이고 효율적으로 캡처할 수 있는 기반을 제공하는 AI의 세 가지 구성 요소를 식별하여 모든 소음을 조용하게 만들었습니다. 현저히 불완전한 잠재력과 생산성.
교육자가 이를 단순화하기 위해 교실에서 AI를 사용하기 전에 이해해야 할 세 가지 주요 측면은 다음과 같습니다.
- 윤리학
- 격려
- 자원 도구
그게 다야! 여기서 끝낼 수도 있겠지만, 그건 절벽이 될 것 같아요. . . 그래서 설명하겠습니다.
1. 교육자를 위한 AI 단순화: 윤리
나는 최근 고등학교 영어 교사들에게 AI에 관해 발표했습니다. 윤리는 중요했고, 그 안에 있는 하위 범주를 세분화하는 데 시간을 투자했습니다.
첫째, 표절: 생성 AI가 독특한 구절을 생산할 수 있다면 학생들은 이를 더 많이 속이는 데 사용하지 않을까? 정당한 우려입니다. 역사적으로 표절과 부정 행위의 광범위한 맥락은 학생의 학습과 숙달을 평가하는 책임을 맡은 교사들에게 이해할 수 있는 경각심을 불러일으켰습니다. AI가 더 쉬워지면 학생들의 부정행위도 늘어나지 않을까?
좋은 소식이 있습니다. 놀랍게도, 수천 명의 학생이 참여하는 연구 익명으로 설문조사를 실시한 사람들은 표절이 AI 이전의 접근 및 사용과 변함이 없는 것으로 나타났습니다. AI 탐지기는 주장에도 불구하고 고르지 못한 성공을 거두었으며 모든 훌륭한 교육과 마찬가지로 최고의 방법 중 일부에는 다음과 같은 좋은 구식 탐지가 포함됩니다. 학생 글쓰기에서 AI 사용을 감지하는 7가지 방법.
AI를 탐지하는 추가 기술을 발견했습니다. 서면 답변이 완료된 후 학생들에게 자신의 에세이를 바탕으로 레벨 3 DOK 질문 3개를 작성하도록 요청합니다(수업 중, 에세이 초안 작성 후 요청 시). 이는 그들이 글을 썼는지, 수정했는지, 복사하여 붙여넣었는지에 대한 신호가 될 것입니다. 왜냐하면 이 과정을 통해 그들의 사고 과정을 보여줄 수 있기 때문입니다.
안전 장치를 제공하면 교사가 안심할 수 있으며 학생들에게 이러한 기술이 적용되고 있음을 알리면 높은 도덕적 기반을 유지할 가능성이 높아집니다.
또 다른 윤리적 문제는 최근 AI에게 슈퍼볼 결과를 예측하도록 요청했을 때와 같이 AI 환각 문제입니다. Google의 Gemini와 Microsoft의 Copilot 챗봇은 다음과 같은 질문에 응답했습니다. 게임 통계와 결과가 완전히 조작된 게임.
이는 사실과 허구를 분리하려는 대규모 언어 모델(LLM)의 지속적인 노력을 강조합니다. 이 내용과 기타 AI 환각을 다음과 함께 공유합니다. 잘 정의된 비디오, 학생들이 AI를 소스로 사용하더라도 주의해서 진행할 것을 더욱 권장합니다. 학생들이 제대로 할 수 있는 생성 AI를 인용하다 영리한 플러그 앤 플레이 도구를 사용하여 투명성을 확보합니다.
AI가 편향되어 있는지 자주 묻는 질문을 받습니다. 내 대답은 '아니요'입니다. 하지만 정보를 파생하는 대규모 인터넷 생태계는 그렇습니다. 저는 이미지 생성기를 사용하여 자연스러운 노출을 보여줍니다. 편견을 낳는 경향, 성공한 사업가의 이미지를 만들라고 촉구하면 명확한 고정관념이 드러난다. 중요한 것은 이러한 편견을 해결하는 방법을 설명하는 것인데, 이는 학생들에게 가르칠 귀중한 교훈입니다.
교육자들은 AI에도 지속되는 불가피한 불평등을 인식해야 합니다. 불행하게도 소외된 학생들은 이미 다음과 같은 위험에 직면해 있습니다. 팬데믹 기간 동안 그랬던 것처럼 불평등도. 불평등에 대해 잘 아는 것은 교육자와 학교 커뮤니티에 도움이 될 수 있습니다. 일하다 이들.
2. 프롬프트
격려를 통해 우리는 교육자를 위한 정보를 얻을 수 있는 전략적 방법에 대해 배웁니다. 다음과 같은 LLM ChatGPT, 마이크로소프트의 코파일럿및 구글의 쌍둥이 자리, 모두 프롬프트의 힘에 따라 정보를 생성하는 다양한 기능을 제공합니다.
프롬프트는 좋은 구식 Google 검색과 가장 밀접하게 비교할 수 있습니다. 그러나 AI 내에서는 출력과 이 힘과 관련된 위험(예: 환각) 모두에 더 많은 힘이 있습니다. 그러므로, 속삭이는 데 필요한 더 큰 생각과 실천, 더 나은 출력.
좋은 소식은 LLM이 프롬프트를 기반으로 지속적이고 대화형 채팅을 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있으므로 광범위하게 시작하여 원하는 대로 개선할 수 있다는 것입니다. 나는 질적인 시작 메시지를 충분히 제공하지 않으면 챗봇이 오해할 때 이를 명확히 하기 위해 챗봇에게 "아니요, 제 말은…"이라고 말하기도 했습니다.
이것을 알면 두려워하는 사용자가 프롬프트에 대해 걱정하지 않아도 되며 내 워크샵에서 교육자들은 이것을 발견합니다.
모든 교육기술 회사가 AI 게임에 참여하려고 하기 때문에 이것은 가장 넓은 범위입니다. 저와 같은 기술 전문가에게는 이러한 기회가 재미있을 수도 있지만, 이는 어려울 수도 있습니다. 더 나은 리소스의 대부분은 시험 기간 이후에 비용을 지불하도록 유도하거나 사용 횟수 이상으로 용량을 제한하거나 업그레이드할 경우 더 정교한 옵션을 제공하는 부분 유료화 모델입니다.
Microsoft와 Google은 모두 AI 교육 환경에 진출하기를 열망하고 있으며 무료 또는 저렴하게 프리미엄 기능을 제공할 만큼 규모가 큽니다. 새로운 Copilot은 인상적이며 누구에게나 4.0 액세스를 제공하는 반면, OpenAI의 ChatGPT는 여전히 3.5 레벨을 무료로 제공합니다. 여기에는 몇 가지 이점이 있지만 4.0으로 업그레이드하려면 비용을 지불해야 합니다. Google의 Gemini는 Copilot과 유사하지만 Google의 모든 것과 마찬가지로 어떤 변경 사항이 있는지 파악하기가 어렵습니다. 예를 들어 Google은 이미 AI의 이름을 Bard에서 Gemini로 변경했습니다!
다른 많은 AI 도구를 사용할 수 있으며 저는 단순한 도서관 교육자를 위한 자원은 많지만 대부분은 결국에는 비용을 지불하기를 원한다는 점을 기억하십시오. 지금은 Microsoft와 같은 대기업에서 제공하는 LLM을 고수하고 상당히 강력한 무료 버전에 대한 자본주의에 감사드립니다. 나도 좋아해 당황, 또 다른 최신 AI 도구입니다.
그래서 거기에 있습니다. 윤리, 촉구 및 자원 도구. 이는 학교의 인공 지능에 대해 알아야 할 실질적이고 지속적인 구성 요소입니다. 다른 모든 것의 썰물과 흐름은 단지 소음일 뿐입니다. 이러한 구성 요소를 고수하면 Big AI가 관리 가능하고 유리할 것입니다!
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://www.techlearning.com/news/simplifying-ai-for-educators-the-3-things-you-really-need-to-know-for-right-now
