키 포인트:
2023년은 인공지능의 획기적인 해였습니다. 폭발적인 성장 생성 AI 도구의 집합입니다.
1950년대 카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University)의 연구원들이 AI 발명을 도운 이후 AI는 우리가 배우고, 일하고, 노는 방식을 변화시켜 왔으며, 그 변화는 이제 엄청난 속도로 일어나고 있습니다.
지난 30년 동안 저는 교육 분야에서 AI가 진화하는 환경을 목격했습니다. 많은 초기 AI 노력은 인간의 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 확인하는 방법으로 컴퓨터를 사용하여 인간의 사고를 모델링하는 데 중점을 두었습니다. 예를 들어 Herb Simon과 다른 사람들은 체스 대가들이 어떻게 체스를 두는지 연구했습니다. 게임을 했다 문제 해결을 이해하기 위해서입니다. 그들 발견 그들의 기술 중 상당 부분은 체스판을 보고 가능한 모든 움직임을 검색하는 대신 잠재적인 움직임을 즉시 볼 수 있는 지각 능력을 개발하는 것과 관련이 있었습니다.
시간이 지남에 따라 AI는 인간 지능을 복제하는 것과 인간에게 고유하다고 생각되는 작업을 전문적으로 수행하는 두 가지 트랙으로 갈라졌습니다. 대부분의 AI와 마찬가지로 AI 체스 프로그램은 게임을 잘 플레이하는 데 더 중점을 두고 인간이 하는 방식으로 플레이하는 데는 중점을 두지 않습니다.
교육 분야에서 AI는 인지 모델링에 중점을 두고 있습니다. 게임을 잘하는 것이 중요한 체스와 달리, 교육 시스템은 학생들이 전문성을 쌓을 수 있도록 학생들의 추론을 추적해야 합니다. 정답에 도달하는 속도나 효율성이 중요한 것이 아닙니다. 학생의 이해력과 개념적 이해를 키우는 것입니다.
인간의 사고를 모델링하는 AI를 만드는 경험은 아마도 다른 분야보다 교육과 더 관련이 있을 것입니다. 그렇다면 AI가 단순히 속도, 효율성 또는 정확성에 초점을 맞추는 것이 아니라 학생의 이해를 촉진한다는 근본적인 목표를 지원하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
다음은 교실용 AI 프로그램을 연구하고 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 질문입니다.
AI가 학생처럼 생각하나요?
교육은 학생들과의 관계를 만드는 것입니다. 학생마다 배경, 경험, 관심 분야가 다르기 때문에 훌륭한 교사는 각 학생의 필요에 맞게 수업을 조정합니다. 좋은 교육용 AI도 같은 일을 해야 합니다.
공감과 데이터가 교차하는 지점이 바로 여기다. 효과적인 AI 프로그램은 학생의 관점을 파악하여 어디에서 실수를 하는지, 그 이유를 식별해야 합니다.
예를 들어 수학을 생각해보십시오. 많은 학생들은 그렇게 할 필요가 없음에도 불구하고 분수를 곱하기 위해 공통분모를 형성합니다. 좋은 교사는 이 오류를 분수의 곱셈이 무엇을 의미하는지, 분수를 더하는 것과 어떻게 다른지에 대한 개념적 이해가 부족함을 나타내는 것으로 인식할 것입니다. AI도 이 작업을 수행해야 합니다. 고급 AI 프로그램에는 학생들이 두 가지 작업을 혼동할 수 있는 이유를 이해하는 데 도움이 되는 인지 모델이 있어 힌트를 제공하고 일반적인 오류를 인식하며 학생들이 더 깊은 이해를 할 수 있도록 안내할 수 있습니다.
이런 방식으로 AI는 학생들을 위한 일대일 코치 역할을 하여 교사를 도울 수도 있습니다. AI는 학생들이 현재 있는 곳에서 취하는 모든 행동에 적응하고 매우 상세한 기술별 수준에서 발전하도록 도울 수 있습니다.
교사가 실시간으로 학생들을 지도하는 데 도움이 되는 중요한 데이터를 제공합니까?
데이터 수집과 같이 기술이 뛰어난 부분이 있고, 학생을 가르치고 동기를 부여하는 것과 같이 교사가 뛰어난 다른 부분도 있습니다. 실시간 촉진 도구로 구축된 AI는 학생이 일을 하거나 유휴 상태일 때와 같은 순간 데이터를 교사에게 제공할 수 있습니다. 실시간 알림은 학생에게 추가 지원이 필요한 시기나 목표 달성 시기를 알려줄 수 있습니다.
교사가 학생들이 특정 기술이나 표준에 대해 어떻게 일하고 수행하고 있는지에 대한 실행 가능한 통찰력과 연말까지 얼마나 발전할 것으로 예상되는지에 대한 예측을 갖고 있으면 교사는 보다 효과적으로 관리하고, 지도하고, 지도하고, 개입할 수 있습니다. .
학생들이 자신의 진행 상황을 추적할 수 있습니까?
AI는 교사에게 데이터를 제공하는 것 외에도 학생들이 자신의 진행 상황을 확인할 수 있도록 해야 합니다. 학생들은 각 기술의 숙련도가 향상되는 것을 보면서 자신감이 커지고 결과에 동기를 부여받게 됩니다. 그들은 학습에 대한 주인의식과 성공에 대한 책임감을 키우기 시작합니다.
AI는 편견이 없는가?
AI는 이점에도 불구하고 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다. 윤리적 도전 교육에. 예를 들어, 일부 AI 도구는 편견을 보이는 것으로 나타났습니다. 그 편견이 의도한 것이 아니더라도 증폭될 수 있습니다. 인종과 성별에 대한 고정관념.
데이터 세트의 편향을 방지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 먼저 교육용 또는 모든 분야에서 AI 모델을 개발하고 교육하는 조직에는 다양한 팀이 있어야 합니다. 또한 잠재적인 편견을 식별하기 위해 프로그램을 엄격하게 테스트한 다음 지속적으로 모니터링해야 합니다.
기술이 안전하고 안전하며 효과적인가?
모든 기술과 마찬가지로 AI 프로그램은 학생의 보안과 개인정보를 보호하고 모든 관련 법률을 준수해야 합니다.
또한, 프로그램에 참여하면 역사적으로 소외되었던 학생들을 포함하여 학생들에게 향상된 결과와 더 나은 지원이 제공되어야 합니다. 다른 교육 및 교육 기술 프로그램과 마찬가지로 AI 기반 소프트웨어는 학생들에게 가능한 최고의 학습 경험을 제공하기 위해 증거 기반 연구와 뇌 학습 방법에 대한 연구를 기반으로 구축되어야 합니다. 또한 학생들의 학습, 성장 및 성취도를 측정 가능하게 향상시키는 것은 연구를 통해 입증되어야 합니다.
앞서 찾고
AI는 교육과 학습을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 이제는 교육 분야의 AI 영역이 단순한 효율성과 정확성을 넘어 진화해야 할 때입니다. 진정한 혁명은 AI를 사용하여 학생들의 마음을 강화하고 고양시키는 데 있습니다.
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- 출처: https://www.eschoolnews.com/digital-learning/2024/02/12/ai-can-it-think-like-your-students-do/
