몇 주 전에 페리스 주립대학교(Ferris State University)에서 화려한 발표 두 명의 챗봇 "학생"을 수업에 등록할 계획이며, 이를 대학이 커리큘럼을 테스트할 수 있는 새로운 방법이라고 말했습니다.

특이한 아이디어는 어떤 면에서는 인공지능 분야에서 제공하는 학문적 전공에 대한 관심을 끌기 위한 홍보 스턴트처럼 보입니다. 지역 TV 뉴스 방송국에서는 인간이 아닌 급우들이 티셔츠를 입은 젊은이들과 함께 하이브리드 대학 수업에 나란히 참여할 것이라는 개념을 맹렬히 비난했습니다. 그러나 이 실험은 최신 AI 기술이 교육을 개선하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 흥미로운 가능성을 지적하고 윤리적 질문을 제기합니다.

실제로 미시간 공립대학의 실험은 '학습 분석.” 이는 지난 10년 동안 대학에서 학생들이 디지털 플랫폼과 온라인 강의 자료를 통해 이동하면서 남긴 디지털 경로를 활용하여 강의 설계를 개선하고 개별 학생을 위한 자료를 개인화할 수 있는 패턴을 찾으려고 노력하는 방식으로 성장했습니다.

애리조나 주립대학교의 최고 정보 책임자(CIO)인 Kyle Bowen은 "AI는 우리가 이전에 보지 못했던 것을 볼 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다."라고 말합니다. "이제 우리는 데이터 도플갱어라는 개념을 가질 수 있습니다. 즉, 데이터 수준에서 페르소나를 반영하는 무언가가 있다는 개념입니다."

즉, 단순히 학생들이 클릭하는 방식을 관찰하는 것이 아니라, 교육자들이 ChatGPT와 같은 생성적 AI 도구를 사용하여 다양한 프로필을 구현하는 학생(예: 1세대 학생 또는 특정 과목에서 어려움을 겪고 있는 학생)의 시뮬레이션을 생성하고 이를 확인할 수 있습니다. 대학 과정에서 자료를 접하면 어떤 일이 발생합니까?

“학생들의 다양성을 반영하거나 1학년 학생의 요구 사항을 반영하도록 AI의 응답을 어떻게 미세 조정할 수 있을까요?” Bowen은 그렇게 하면 학습 경험을 디자인하는 사람들에게 새로운 통찰력을 가져올 수 있다고 제안합니다.

애리조나 주립대학교는 가상 학생을 만들지는 않았지만 최근 교육 개선을 위해 AI를 실험하겠다는 큰 의지를 발표했습니다. 지난 달 대학은 최초의 고등 교육 기관이 되었습니다. OpenAI와 파트너십을 맺다, ChatGPT 뒤에 있는 조직으로, '학생 성공 향상'과 '조직 프로세스 간소화'를 목표로 하고 있습니다.

그리고 다른 대학들도 학생 데이터를 더 잘 이해하기 위해 최신 AI를 추진하고 있습니다. Paul LeBlanc은 작년 말 Southern New Hampshire University의 총장직에서 물러났을 때 자신의 다음 단계는 다음과 같을 것이라고 발표했습니다. 대학에서 ChatGPT 및 기타 AI 도구를 사용하여 대학 교육을 재구성하는 프로젝트를 주도합니다..

그렇다면 생성 AI가 학습을 개선하기 위해 무엇을 할 수 있을까요?

AI '학생' 만들기

지금까지 Ferris State의 실험에 대한 세부 정보는 거의 공개되지 않았으며 대학 대변인 Dave Murray는 EdSurge에 챗봇 학생들이 아직 수업을 듣기 시작하지 않았다고 말했습니다.

관계자들은 이 건물이 아직 건설 중이라고 말했습니다. 두 개의 챗봇은 Ann과 Fry라고 불립니다. 전자는 대학 사서인 Ann Breitenwischer의 이름을 따서 명명되었으며 후자는 이 노력의 리더인 Kasey Thompson이 한때 McDonald's 본사에서 근무했다는 사실에 고개를 끄덕였습니다. AI 봇의 페르소나 개발을 돕기 위해 실제 학생들을 인터뷰했습니다.

봇은 전하는 바에 의하면 실제 학생과 수업 토론에 참여하고 교수에게 질문할 수 있는 음성 인식 및 음성 기능을 갖추고 있습니다. 또한 AI 에이전트는 강좌 강의 계획서에서 정보를 받고 과제를 제출하게 됩니다.

Ferris State의 혁신 및 기업가 정신 담당 총장 특별 보좌관인 Thompson은 “대학의 전체적인 역할은 사회가 어떻게 변화하는지에 대한 요구를 충족시키기 위해 진화하고 있습니다.”라고 말했습니다. 지역 텔레비전 방송국에 말했다. “그리고 우리가 Ann과 Fry에게서 배우기를 바라는 것은: 그것은 어떻게 생겼나요? 어떻게 하면 학생들에게 더 나은 경험을 제공할 수 있을까요?”

Murray는 "이번 학기에 수업에 참여시키는 것이 목표"라고 말합니다.

정보보안을 전공하는 페리스 주립대학 2학년 세스 브로트(Seth Brott)는 로봇 반 친구들을 따뜻하게 맞이할 계획이다.

그는 교수 중 한 명이 그에게 그 계획에 대해 말했을 때 “기뻤다”고 말했습니다. “이러한 봇 중 하나와 함께 수업을 듣고 그들이 어떻게 작동하는지 보고 싶습니다.”라고 그는 말합니다.

Brott는 몇 가지 수업 과제에서 ChatGPT를 실험했다고 말합니다. 그는 이 기술이 대중 연설 수업을 위한 아이디어를 떠올리는 데 도움이 되었지만 정보 보안 수업에서 데이터 시스템 보호 방법을 제안하기 위해 사용하도록 허용되었을 때는 덜 유용했다고 말했습니다.

그렇다면 그는 챗봇이 그의 강좌를 통과할 수 있을 것이라고 생각합니까?

“현재로서는 챗봇이 그다지 좋은 성능을 발휘하지는 못할 것입니다.”라고 그는 추측합니다. “하지만 배울 수는 있습니다. 실수를 하면 우리처럼 피드백을 받습니다.” 그리고 그는 시간이 지남에 따라 대학이 교실에서 성공할 수 있도록 챗봇 학생을 개선할 수 있다고 상상할 수 있다고 말합니다.

그는 대학이 혁신적인 실험을 시도하고 있어 기쁘다고 말했습니다. 그리고 그는 또한 이것이 대학이 교육을 개선하도록 추진할 수 있기를 바라고 있습니다. 예를 들어, 그의 친구 중 한 명은 최근 그에게 학급의 모든 학생이 중간고사에서 평균 성적이 60%에 불과한 강좌에 대해 말했습니다. 그에게는 그것이 학생들에게 어떻게 지침을 더 명확하게 전달할 수 있는지 알아보기 위해 챗봇을 보낼 수 있는 기회처럼 보였습니다.

하지만 모든 학생이 열정적인 것은 아닙니다. 스탠포드 대학교 대학원생 조니 장(Johnny Chang) 지난 여름 전국 온라인 세미나를 조직했습니다. 더 많은 교육자들이 AI에 대해 배우고 사용해 보도록 장려하기 위해 Ferris State의 접근 방식에 대해 몇 가지 질문이 있었습니다.

Chang은 "학생 경험에 대한 피드백을 얻는 것이 목표라면 관리자가 실제 학생들과 더 효과적으로 대화할 수 있도록 돕는 도구를 구축해야 합니다"라고 말합니다.

그는 현재 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득 중이며 인공 지능에 중점을 두고 있으며, 챗봇 학생을 만드는 위험은 훈련 방식에 따라 '내재된 편견'을 가져올 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 챗봇 학생들이 특정 유형의 학생들만을 대상으로 교육을 받는다면 "소수 대표 학생들은 결국 지원을 받지 못한다고 느낄 수도 있습니다."라고 Chang은 말합니다.

하지만 AI가 대학의 개선에 역할을 할 수 없다는 말은 아닙니다. 그는 Ferris State의 리더들이 학생들의 학습 과정 중 다양한 시점에 학생들을 안내하고 빠른 설문 조사 질문을 작성하도록 요청하는 도구를 만들 수 있다고 제안했습니다. 그러면 AI를 사용하여 이전 기술로는 수행하기가 너무 어려웠던 방식으로 모든 데이터를 정렬, 구성 및 합성할 수 있습니다.

Chang은 "학생 행동에서 통찰력을 얻는 것이 목표라면 이러한 챗봇의 장점은 분석하고 요약하는 것입니다. 거의 관리자의 부조종사와 같습니다."라고 Chang은 말합니다.

Ferris State의 대변인 Murray는 대학이 다양한 접근 방식을 시도할 준비가 되어 있다고 말했습니다.

“우리는 종종 학생들과 그들의 경험에 대해 이야기하고 피드백을 바탕으로 변경합니다. 이는 추가적인 접근 방식이다”라고 그는 말했다. “우리는 어떤 유형의 교육 애플리케이션을 개발할 수 있는지 알아보는 데 관심이 있습니다. 우리는 효과적인 것이 무엇인지, 개선해야 할 것이 무엇인지, 전혀 작동하지 않는 것이 무엇인지 배울 것입니다.”

'Syllabot' 만들기

애리조나 주에서 Bowen은 ChatGPT 사용 방법에 대한 아이디어를 커뮤니티에 요청한 후 리더들이 수백 명의 교수진과 교직원이 참여하는 100개 이상의 다양한 프로젝트를 승인했다고 말했습니다. 나중에 그들은 학생들도 프로젝트를 이끌도록 초대할 계획입니다.

“우리는 많은 실험이 이루어지길 원합니다.”라고 그는 말합니다.

탐구 중인 아이디어 중 하나는 "농담으로 Syllabot이라고 부르는" 프로젝트입니다. 개념은 다음과 같습니다. 강의 계획서가 정적인 문서가 아니라 학생들이 질문할 수 있는 것이라면 어떨까요?

“작업해야 할 과제가 있는 경우(작문 프롬프트 등) 그들은 '어떻게 접근하면 될까요?'라고 물을 수 있습니다. 그는 말한다.

전반적으로 그는 대학이 "여기에 데이터를 혼합하는 ASU용 AI 플랫폼"을 중심으로 전략을 연구하고 있다고 말했습니다.

그리고 일단 대규모 언어 모델이 대학에 특정한 분석 데이터와 혼합될 수 있게 되면 "해당 통찰력에 대해 조치를 취하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는가?"라는 큰 질문이 생길 것이라고 Bowen은 말합니다.

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• 출처: https://www.edsurge.com/news/2024-03-07-when-bots-go-to-class