교육기술 시장은 전자책 리더기부터 앱, 디지털 도서관에 이르기까지 어린이의 읽고 쓰는 능력을 향상시키기 위해 고안된 다양한 도구로 가득 차 있습니다. 지난 몇 년 동안 어린이의 읽기 능력을 가속화하거나 더 많은 읽기 관심을 자극하기 위해 생성적 AI를 사용하는 읽기 쓰기 도구가 더 많아졌습니다.

최근에는 새로운 종류의 도구가 등장했습니다. AI 기반 읽기 코치, 보조자 또는 교사라고 불리는 이러한 도구는 생성적 AI를 사용하여 학습자에게 맞춤형 읽기 연습, 스토리, 피드백 및 지원을 제공합니다.

이러한 도구 중 일부는 파닉스 교육이나 스토리 내의 주제 영역과 같은 특정 학습 목표에 중점을 둡니다. 다른 사람들은 어린이의 이름과 같은 개인 데이터를 통합하고 설정 및 아바타를 선택할 수 있는 옵션을 제공하여 각 어린이에게 고유한 이야기를 제공합니다.

저는 어린이 디지털 도구를 전문으로 하는 읽기 및 어린이 발달 교수로서 어린이들에게 읽기를 지도할 때 효과가 있는 것과 없는 것을 연구해 왔습니다. 그리고 에듀테크 증거에 초점을 맞춘 국제 연구 기관인 WiKIT를 통해 동료들과 공동 연구를 진행하면서 생성 AI를 사용해 아이들에게 읽기를 가르치는 여러 도구를 검토했습니다. 예를 들어 개인화된 유창성 연습이나 각 사용자에게 맞춤화된 피드백을 제공함으로써 많은 사람들이 학습 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 확인했습니다. 그러나 이러한 도구가 어린이의 문학 및 읽기/쓰기 경험에 미치는 영향에 대해서는 매우 실질적인 우려가 있습니다.

잠재적인 기회와 단점

도구에 따라 이러한 AI 기반 독서 코치, 보조자 및 교사에는 어린이의 읽기 쓰기 능력을 지원하는 다양한 요소가 포함되어 있습니다. 몇 가지 일반적인 기능에는 음성 인식 기술을 사용하여 어린이가 읽는 것을 듣고 AI를 사용하여 일련의 중재 또는 피드백 중에서 선택하고, AI를 사용하여 어린이가 읽을 수 있는 서술형 텍스트를 생성하거나 어린이의 능력에 따라 뚜렷한 프롬프트를 생성하는 등이 있습니다. 그리고 많은 교육 기술 도구와 마찬가지로 학습자가 진행하면서 배지나 상품을 수집할 수 있는 기능을 제공하는 등 보상 시스템을 사용하는 것이 일반적입니다. 이러한 각 요소에는 고유한 기회와 단점이 있습니다.

사용 음성 인식 기술 어린이가 읽는 것을 듣고 AI를 사용하여 피드백을 제공하는 것은 기술이 과학적으로 뒷받침되는 설계를 기반으로 하는 한 도움이 될 수 있습니다. 많은 도구가 과학 기반이라고 주장하지만 실제로는 학습하는 과학자에 의해 개발되지 않았으며 엄격한 평가 연구를 통해 테스트되지 않은 것이 문제입니다. 이러한 도구는 일반적으로 어린이가 이야기와 상호 작용할 때 참여하고 동기를 부여하도록 설계되었지만 항상 어린이의 읽기 능력을 향상시키는 것은 아닙니다.

AI가 생성한 내러티브의 경우에도 마찬가지입니다. 일반적으로 아이들은 이야기를 위해 어떤 종류의 캐릭터와 설정을 선택할지 선택하고 경험을 개인화함으로써 아이들의 참여를 유도합니다. 아이의 이름과 나이. 그러나 AI가 생성한 내러티브는 어린이의 문학적 경험에 대해 과학이 권장하는 것과 종종 일치하지 않습니다. 예를 들어 AI가 생성한 내러티브는 스토리 요소에서 불일치를 보이는 경우가 많습니다. 한 페이지에서는 주인공이 5세 금발 소녀로 등장하지만 다음 페이지에서는 텍스트에 사전 시간 표시가 없는 XNUMX대 소녀로 변신합니다. 스토리 이벤트의 불일치도 매우 흔합니다. 제가 최근 이러한 도구 중 하나를 사용하여 만든 스토리에서 제가 이름을 딴 주인공 나탈리아는 갑자기 새로운 캐릭터인 "레미의 개"와 상호작용하고 있었습니다. 레미나 개가 어떻게 이야기에 개입하게 되었는지에 대해 먼저 언급하세요. 연구를 나타냅니다 이러한 서사적 혼란은 어린 독자들을 혼란스럽게 하고 등장인물에 대한 독자들의 공감을 방해한다는 것이다.

연구 결과를 활용하는 것은 효과적인 내용뿐만 아니라 서술형 텍스트의 형식에도 유용합니다. 현재 AI가 만들어내는 대부분의 스토리는 디지털 그림책보다는 그림책 전자책에 가깝다. 일반적으로 그림이 포함된 전자책에서는 문자가 텍스트의 정보를 반영하기 위해 그려지는 경우가 많습니다. 텍스트에 "나탈리아가 노란색 셔츠를 입고 정원에 서서 웃고 있습니다"라고 적혀 있으면 캐릭터는 해당 설명과 정확히 일치하도록 그려집니다. 대조적으로, 고품질의 어린이 그림책, 그림과 텍스트 모두 내러티브의 깊이에 기여하여 아이들의 지평을 확장하고 추상적 사고를 반영하고 참여하게 만듭니다. Jacqueline Woodson과 같은 작가들이 자신의 저서 "Brown Girl Dreaming"에서 달성한 문학적 경험은 시가 독자의 마음에 그림을 그려 독서 경험을 예술로 승격시키는 것입니다.

또한 고품질 디지털 동화책에서 음성 해설은 단순히 쓰여진 텍스트를 암송하는 것이 아니라 추가적인 감정과 드라마로 이야기를 강화합니다. 이야기 속 이미지, 텍스트, 음성 해설의 보완적이고 상호 풍요로운 역할을 통해 아이들은 될 수 있습니다 더 나은 독자뿐만 아니라 더 강력한 글쓰기 기술과 미디어 역량도 개발할 수 있습니다.

AI가 생성한 이야기의 미적 품질은 시간이 지남에 따라 향상될 수 있지만, 그러한 이야기에 대한 노출이 어린이의 이야기 품질 기준을 어떻게 형성할 수 있는지 걱정됩니다. 이야기의 의미를 파악하는 어린이의 다양한 능력은 이러한 품질 지표가 제거되면 감소됩니다. 스토리 제작에 대한 접근을 민주화하겠다는 디지털 스토리 제작 도구 제작자의 주장에도 불구하고, 제대로 디자인되지 않은 디지털 책은 디지털 방식으로 제작된 내러티브와 전문 작가가 제작한 내러티브 사이의 격차를 의도치 않게 확대할 수 있습니다. 이러한 격차는 AI 도구에 의해 요구에 따라 생성되는 빠른 읽기와는 대조적으로 문학 평론가가 어린이에게 노출시킬 가치가 있는 고품질 문학이라고 간주하는 측면에서 더 큰 격차를 가져옵니다. 후자가 재미있을 수도 있지만 전자는 교육적인 역할을 합니다.

AI 기반 독서 코치, 보조자 및 교사에 대한 우려는 읽기 학습과 관련이 있습니다. 과 특히 AI가 생성한 프롬프트의 경우 배우기 위해 독서합니다. 많은 디지털 도서 제작자가 이미 통합하고 있습니다. 실시간 대화 프롬프트 어린이의 이해력을 향상시킬 수 있으며 읽고 쓰는 능력 발달을 지원하는 것으로 밝혀졌습니다. AI가 생성한 새로운 프롬프트는 어린이에게도 도움이 될 수 있지만 교사, 부모 또는 교사와 같은 숙련된 인간 성인과 함께 책을 읽는 것만큼 도움이 되지는 않으며 이러한 경험을 대체하는 데 사용되어서는 안 됩니다. 전반적으로 이러한 도구는 잠재력을 갖고 있지만 문제를 악화시킬 수도 있습니다. 기존 디지털 격차특히 기술에 대한 접근이 부족한 어린이나 기술을 효과적으로 사용하기 위해 함께 일할 자격을 갖춘 성인의 경우 더욱 그렇습니다.

이러한 도구에 대한 연구가 어떻게 전개되고 있습니까?

도구가 아직 개발 중이기 때문에 연구자들은 그 효과를 판단하기보다는 예측만 할 수 있습니다. 독서 동기에 관한 학문적 연구를 바탕으로 우리는 몇 가지 어려움을 예상할 수 있습니다. 예를 들어, 연구 보여줍니다 배지와 같은 외적 동기는 읽기 능력과 음의 상관관계가 있거나 미미한 상관관계가 있습니다. 반면, 독자의 호기심과 독서 과정에 대한 적극적인 참여에서 비롯되는 내재적 독서 동기는 읽기 능력 측정과 적당히 긍정적인 상관관계가 있습니다.

이러한 결과와는 달리, AI 기반 독서 코치는 외부 동기 부여를 우선시하도록 설계된 것으로 보입니다. 어린이의 진행 상황과 플랫폼에서 보낸 시간은 스티커, 박수 및 잠금 해제 가능한 보상으로 보상됩니다. 퀴즈를 통한 이해력 점검은 시행착오를 통해 쉽게 우회될 수 있으며, 결과적으로 아이들은 읽는 척하고 오답에 대한 보상을 받게 됩니다. 더욱이 기술이 다른 텍스트로 이전되어 이러한 기술의 책임이 약화되는지 여부를 측정할 외부 평가가 없습니다.

최근 메타 분석 읽기 동기를 촉진하는 개입에서는 텍스트를 다양한 읽기 수준에 맞게 맞춤화하거나 실제 세계의 연결을 통합하는 전략이 작지만 주목할 만한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 중요한 것은 이러한 단기적인 효과가 어려움을 겪고 있는 독자보다 고급 독자들에게서 더 두드러진다는 것입니다. 그러나 현재 시중에 나와 있는 AI 기반 독서 코치에는 효과적인 표적 접근 방식의 특이성이 부족합니다.

이러한 추세를 관찰하는 것은 실망스럽습니다. 이러한 도구는 특히 학습 과학 분야의 교육자와 연구원의 통찰력을 바탕으로 설계되면 어린이의 독서 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 예를 들어, 이러한 도구가 디자인 과정에 교사를 참여시키는 경우 문학 ​​텍스트의 전통적인 이데올로기를 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 이러한 협력적 접근 방식을 통해 교사의 AI 활용 능력을 키울 수도 있습니다. 그리고 제품 개발자는 과학 연구를 배우다 아이들의 자기 표현과 창의력을 키우는 도구를 만드는 것입니다.

불행하게도 어린이용 기술 제품을 개발하는 교육기술 기업 커뮤니티, 특정 분야의 지식을 보유한 교육자 및 연구자 간의 협력이 엄청나게 부족합니다. 기업이 연구자들과 교류할 때에도 지속적인 대화보다는 산발적인 의사소통 조언이 되는 경향이 있습니다. 일부 회사에서는 교사와 함께 도구를 테스트하지만 최신 및 최고의 과학보다는 대중적이거나 긴급한 커리큘럼 요구 사항에 맞는 기능을 개발하는 것이 더 일반적입니다.

낮은 품질의 기술로 인해 가장 큰 고통을 받는 사람은 누구입니까? 아이들. 그렇다면 AI 기반 독서 코치와의 상호 작용에서 학습자의 선택 의지, 자유로운 선택 능력이 보존되고 장려되도록 어떻게 보장할 수 있습니까?

현재 이 핵심 질문은 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려와 데이터에 대한 동의 수집 절차 개선으로 귀결됩니다. 그러나 질문에 대답하려면 이러한 도구를 통해 궁극적으로 누가 이익을 얻을 것인지 결정하는 것도 포함됩니다. 어린이가 의도된 수혜자라면 이러한 도구를 구축하는 회사는 설계 및 확장 전략을 재고해야 합니다. 기술 동향과 투자자의 성장 요구에 따라 다양한 독서 제품으로의 신속한 확장 및 통합 대신 교육 기술 개발에는 보다 인내심 있는 접근 방식이 필요합니다. 여기에는 다양한 어린이 그룹이 참여하는 디자인과 반복적인 공동 창작 주기에 교육자와 연구자가 참여하는 것이 포함됩니다. 어린이의 발달을 완전히 지원할 만큼 아직 성숙하지 않은 도구를 성급하게 출시함으로써 이러한 기술의 잠재력을 축소하지 맙시다.

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• 출처: https://www.edsurge.com/news/2024-04-17-the-opportunities-and-drawbacks-of-ai-powered-reading-coaches-assistants-and-tutors