2022년 XNUMX월 ChatGPT는 생성 AI의 놀라운 세계를 공개했으며, 불과 XNUMX개월이 지난 지금, 우리는 그 이후의 진전과 여전히 학교 앞에 놓여 있는 장애물을 자세히 살펴보고 있습니다. 우리는 무엇을 배웠나요? 

생성적 AI 프롬프트 기술 

교육자를 위한 AI 응답 최적화

AI를 교육에 통합하는 여정은 그야말로 흥미로웠습니다. 이 여정의 주요 발전 중 하나는 AI 프롬프트 또는 프롬프트 엔지니어링 기술이었습니다. 이는 교육적 질문을 효과적으로 이해하고 응답하도록 디지털 보조원을 가르치는 것과 비슷합니다. 

지금까지 배운 내용은 다음과 같습니다.

1. 강력한 명령 프롬프트 만들기

효과적인 쿼리를 작성하는 것이 중요합니다. AI 시스템에서 가장 효과적인 결과를 얻으려면 표현, 구문 및 특이성을 활용하는 것이 필요합니다. 본질적으로 AI의 언어를 말하여 AI가 정확하게 이해하고 응답하도록 하는 것입니다.

2. 후속 프롬프트를 통한 개선

개선을 위해서는 지속적인 테스트와 프롬프트의 미세 조정이 필수적입니다. 학생이 연습을 통해 배우고 성장하는 것처럼 AI 시스템은 지속적인 개선을 통해 유용한 응답을 제공하는 데 더 능숙해집니다.

우리의 가장 중요한 목표는 정확성, 편견 방지, AI가 교육적 질문의 의도와 맥락을 이해하도록 보장하는 것입니다. 그러나 이 프로세스는 명확하고 정확한 질문을 초석으로 삼아 윤리적으로 기반을 두는 것이 중요합니다.

정제 과정 

신속한 개선을 통한 AI 성능 향상

하지만 우리의 여정은 명령 프롬프트로 끝나지 않습니다. 프롬프트의 개선은 특히 교육자에게 AI 방정식의 중추적인 측면입니다. 

AI 성능을 향상하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 오류 및 편향 발견

응답 내에서 문제를 식별하고 수정하는 것이 중요합니다. 다른 도구와 마찬가지로 AI도 오류가 없는 것은 아니며 응답에서 나타날 수 있는 오류와 편견을 해결하는 것이 필수적입니다.

2. 점진적으로 조정되는 프롬프트

문구, 구문, 민감도 측면에서 조정을 하면 AI 응답 품질에 상당한 차이를 만들 수 있습니다. 완벽을 향한 미세 조정이 전부입니다.

3. 반복 테스트

각 개정판은 엄격하게 평가됩니다. 간결함과 세부사항 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 이 단계에는 인내와 실험이 필요합니다. 프롬프트를 구체화하는 것은 신중한 생각이 필요한 지속적인 프로세스입니다.

AI 챗봇: 교육자의 동맹자 

AI 챗봇: 교육자를 위한 귀중한 도구

교육 영역에서는 교육자에게 필수적인 지원을 제공하는 수많은 챗봇 도구와 리소스가 등장했습니다. 이러한 디지털 보조 장치는 질문에 답하고, 설명을 제공하고, 지원을 제공하여 학생과 교사 모두가 복잡한 교육 세계를 헤쳐나갈 수 있도록 돕습니다.

예를 들어 ChatGPT는 교사용으로 설계되지 않았지만 학생들은 아직도 그것을 하나로 사용하고 있습니다.  

윤리적인 AI 고려 사항 

AI의 윤리적 환경 탐색

교육 분야의 AI는 엄청난 가능성을 갖고 있지만 윤리적 우려는 계속 커지고 있습니다.

1. 편견

AI가 해로운 편견을 영속시킬 가능성, 이로 인해 특정 학생 그룹에 영향을 미치는 것은 진정한 우려 사항입니다. AI 대응의 공정성과 형평성을 확보하는 것이 최우선입니다.

2. 잘못된 정보

생성 모델이 설득력 있지만 잘못된 정보를 생성할 위험이 있습니다. AI 생성 콘텐츠의 정확성을 검증하는 것은 중요한 작업입니다.

3. 표절

AI 생성 콘텐츠의 윤리적 딜레마와 학문적 진실성에 미치는 영향은 교육자와 기관이 해결해야 할 또 다른 과제입니다. 다음과 같은 도구를 알고 있어야 합니다. AI 탐지 사이트 도움이 될 수 있습니다.

4. 과도한 의존

또한 학생들이 AI에 지나치게 의존하게 되어 자신의 기술과 비판적 사고 능력을 소홀히 할 위험도 있습니다.

AI로 인한 환각 해결 

AI 환각 처리: 교육자를 위한 과제

제너레이티브 AI는 환상이라고 알려진 놀라울 정도로 현실적이면서도 완전히 조작된 출력을 생성할 수 있습니다. 이러한 현상은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에 걸쳐 발생합니다. 우리가 이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 근본 원인

환각의 원인을 이해하는 것이 필수적입니다. 이는 AI가 지식을 초과하고, 임의의 요소를 혼합하고, 콘텐츠를 만들고, 잘못된 정보를 생성하는 데서 비롯될 수 있습니다.

2. 문제 해결

환각에 대응하려면 결과를 주의 깊게 검증하는 것이 중요합니다. 맥락을 제공하고 고품질 데이터에 의존하는 것이 핵심 전략입니다.

3. 인간의 감독

중요한 출력을 위해 인간 검토자를 고용하고 신뢰도 점수를 모니터링하면 AI 생성 콘텐츠의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 지속적인 개선

AI 모델이 점점 더 강력해짐에 따라 환각을 줄이기 위해 피드백을 제공하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 그러나 교육에서 AI의 무결성을 유지하려면 지속적인 노력이 필수적입니다.

여행에 대한 반성 

불과 XNUMX개월 만에 교육 분야의 AI는 눈에 띄는 성장을 경험했습니다. 

• 신속한 엔지니어링은 교육자를 위한 AI의 실용성을 향상시켰습니다.
• 프롬프트를 반복적으로 개선하면 교육적 맥락에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.  
• AI 챗봇은 교사에게 귀중한 지원을 제공합니다. 
• AI가 교육 분야에서 지속적으로 발전함에 따라 윤리적 고려 사항과 환각의 유령에 대한 지속적인 경계가 필요합니다. 

교육 분야에서 끊임없이 진화하는 AI 환경을 탐색하면서 이러한 통찰력은 AI의 힘을 활용하여 학생들에게 혜택을 주는 과정에서 교사가 직면한 진전과 고유한 과제에 대한 증거로 나타납니다. 여정은 이제 막 시작되었습니다. AI 시대의 흥미진진한 교육 세계에서 발견하고 개선해야 할 것이 훨씬 더 많습니다. 

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• 출처: https://www.techlearning.com/news/ai-in-education-10-months-on