키 포인트:

오해: AI는 학생들의 부정행위를 장려합니다.
진실: 교육자들은 학생의 학업을 평가하는 방법을 재고해야 합니다.

칼 후커

교육 분야에서 AI에 대한 가장 큰 오해 중 하나는 학생들이 부정행위를 하도록 조장하고 학문적 청렴성에 대한 우려를 불러일으킬 것이라는 것입니다. AI가 등장하기 전에 학생들이 부정행위를 했나요? 예. 학생들이 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 사용하여 과제에서 속임수를 쓰고 절차를 줄일 수 있습니까? 전적으로. 그러나 이러한 사고방식에는 몇 가지 중요한 문제가 있습니다.

첫 번째는 형평성에 대한 우려이다. 교육자들은 학생이 대학 입학 에세이 작성을 도와줄 교사를 고용하는 것이 사회적으로 용인된다고 생각합니다. 우리는 또한 4학년 과학 박람회 프로젝트를 구축하는 데 부모가 도움을 주는 경우가 많다는 사실도 인정합니다. 이 두 경우 모두 부정행위로 간주되지 않습니다. 그러나 학생이 대학 입학 서류를 편집하거나 과학 박람회 아이디어를 브레인스토밍하기 위해 생성 AI를 사용하는 경우 이는 부정직하다는 믿음이 있습니다. 사람의 도움은 공정하지만 컴퓨터의 도움은 공평하지 않다고 생각함으로써 형평성 격차가 발생합니다.

AI를 이용한 부정행위가 잘못 처리되는 두 번째 이유는 그것이 학생들의 부정행위를 조장할 것이라는 믿음입니다. 이는 베이프가 학생들의 흡연을 장려한다고 말하는 것과 유사합니다. 베이프를 치워도 여전히 그 행동을 해결하지 못합니다. AI도 마찬가지다.

교육자는 부정행위를 위해 기술을 사용하는 학생에게 초점을 맞추기보다는 자신이 평가하는 내용을 숙고해야 합니다. 진정으로 학생의 학습을 측정하고 있습니까, 아니면 규정 준수 기반 과제 또는 워크시트입니까? "프로세스"가 최종 "제품"과 동일하거나 더 큰 주의를 기울여 평가되고 있습니까? 제품이 아닌 학습 과정에 평가를 집중함으로써 교육자는 AI 지원 부정행위를 방지할 수 있을 뿐만 아니라 특정 주제에 대한 학생의 이해도를 더 잘 평가할 수 있습니다..

오해: AI가 일자리를 없앨 것이다.
진실: 다양한 요구 사항을 가진 더 많은 일자리를 창출할 것입니다.

데이비드 맥쿨

단순한 오해는 AI가 일자리를 없앨 것이라는 것입니다. 그러나 실제로는 AI가 제거하는 것보다 다양한 요구 사항으로 더 많은 일자리를 창출할 것입니다. 이러한 새로운 직업에는 비판적 사고 및 협업과 같은 지속 가능한 기술이 불균형적으로 요구되므로 사람들이 이러한 기술을 배우는 것이 그 어느 때보다 중요해지고, 가능하다면 마이크로 자격 증명을 획득하여 고용주에게 이를 보여주는 것이 중요해졌습니다.

AI 중심 세상으로 나아가면서 학생, 직원, 구직자는 시장에서 민첩성과 경쟁력을 유지해야 하므로 기술 향상이 필수적입니다. 귀하의 지속 가능한 기술을 소액 자격 증명으로 취득하면 다음과 같은 미래 직업에 대한 능력을 입증할 수 있습니다. 감정 분석, 콘텐츠 제작자 및 AI 역할 내구성 있는 기술이 필요하고 자동화할 수 없는 작업입니다. 많은 산업에서 AI는 단순히 이용 가능한 직업의 성격을 변화시킬 것입니다. 대부분의 경우, 이러한 변화된 직업은 대체되는 비천한 업무보다 더 매력적일 것입니다. 예를 들어, 제조 작업자는 하루 종일 결함이 있는 제품을 관찰하던 생산 라인에서 벗어나 AI 시스템에서 얻은 통찰력을 사용하여 프로세스를 개선하는 데 시간을 보낼 수 있습니다.

교육에서 AI의 역할이 바뀌었지만 모든 사람이 AI가 무엇을 할 수 있는지 이해하는 것은 아닙니다. 내구성 기술 과정의 파일럿 과정에서 발견한 사실 Muzzy Lane의 SkillBuild 학습자는 AI가 자신의 입력을 기반으로 개선하도록 안내하고 있다는 사실을 인식하지 못했다는 것입니다. 그들은 우리의 마이크로 자격증 과정에서 AI가 학습자가 지속 가능한 기술을 완성하는 데 필요한 추가 자산과 피드백을 제공하여 오늘날 변화하는 취업 시장에서 선두에 설 수 있도록 돕는다는 사실을 알고 감사했습니다.

오해: AI는 정적 도구입니다.
진실: AI는 끊임없이 진화하고 있습니다.

By 윌슨 추

사람들이 AI에 대해 가장 많이 오해하는 것은 현재의 모습이 미래의 모습일 것이라고 생각한다는 것입니다. 예를 들어 Open AI를 생각해 보세요. 2022년 4월에 출시된 ChatGPT에서 2023년 4월에 GPTXNUMX로 이동하는 것은 기능 면에서 큰 도약이었습니다. ChatGPT가 출시되고 교육자들이 실제로 이를 조사하기 시작했을 때 "인간처럼 내 수업을 통과할 수 없으므로 걱정할 필요가 없습니다."라고 생각했을 수도 있습니다. 그리고 불과 몇 달 후에 그들은 GPTXNUMX가 그들의 수업을 통과할 수 있다는 것을 보았습니다. 그리고 이제 Open AI는 사람들이 자신만의 GPT를 만들 수 있다고 발표했습니다. 이것이 상황을 얼마나 변화시킬지는 모르지만, 이는 큰 진전입니다.

내 요점은 AI에 관해서는 정적인 용어로 생각할 수 없다는 것입니다. 세상은 너무나 빠르게 변화하고 있고 현재 AI에 대한 투자가 너무 많고 자원도 많고 똑똑한 사람들도 많이 일하고 있어서 무슨 일이 일어나고 있는지 안다고 생각하는 순간 급격하게 변화할 것입니다. 그리고 그것은 너무 빠르게 변화하고 있어서 그 분야에 깊이 관여하는 소수의 사람들을 제외하고는 누구도 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 없습니다. 나에게 현재 AI에 대한 가장 큰 진실은 우리가 AI에 대해 이해한다고 생각하자마자 상황이 달라질 것이라는 것입니다.

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• 출처: https://www.eschoolnews.com/digital-learning/2024/02/19/misconceptions-ai-students/