AI의 빅딜: 교실의 AI는 계속해서 진화하고 있습니다.

플라톤에 의해 재발행

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최근 AI에 대한 화제를 놓치려면 인터넷이 없는 무인도에 있어야 합니다.

인공 지능(AI)은 기계가 인간 지능을 모방하는 능력을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI는 물체 인식, 언어 이해 및 의사 결정과 같은 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 제너레이티브 AI는 학습된 대량의 데이터와 마찬가지로 텍스트, 이미지, 음악 등의 콘텐츠를 생성할 수 있는 일종의 AI다.

AI는 훈련된 작업만 수행할 수 있습니다. 생성 AI 모델을 사용하여 가짜 뉴스 및 딥 페이크와 같은 가짜 콘텐츠를 만들 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 제너레이티브 AI의 잠재적인 위험을 인식하고 이를 책임감 있게 사용하는 것이 필수적입니다.

교실에서의 AI의 역사

AI에 대한 대화는 2023년에 시작된 것이 아닙니다. 미국 교육부는 2020년에 Digital Promise와 협력하여 정보와 통찰력을 수집하는 제너레이티브 AI 사용을 탐색하는 프로젝트를 시작했습니다. 최근 그 작업의 결과는 미국 교육부 교육 기술 사무소를 통해 발표되었습니다. 인공 지능(AI)과 교육 및 학습의 미래: 통찰력 및 권장 사항. 이 보고서는 교육에서 AI를 설명하고 장단점 요약을 제공하며 학군에서 교육에서 AI 사용에 대한 매개 변수를 정의하는 정책을 개발할 것을 제안합니다.

생성 AI의 사용에 대해 배워야 할 것이 많지만 교육 분야에서 AI의 풍부한 역사도 있습니다.

인공지능은 1950년대에 탄생하여 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. ELIZA는 인공 지능의 잠재력을 입증한 최초의 프로그램 중 하나였습니다. 자연어 처리 컴퓨터 프로그램 심리 치료사로 대응하기 위해 의사 스크립트를 제조하는 데 사용됩니다. AI가 교육에 처음 사용된 것은 1965년 스탠포드 대학에서 학생들에게 기본적인 수학과 과학 개념을 가르치기 위해 개발된 PLATO 컴퓨터 프로그램과 함께였습니다. PLATO는 최초의 컴퓨터 기반 학습 시스템 중 하나였으며 획기적인 발전이었습니다.

그 이후로 AI는 K-12 학교에서 대학에 이르기까지 다양한 교육 환경에서 사용되었습니다. AI 기반 튜터링 시스템은 학생에게 개인화된 교육을 제공할 수 있으며, AI를 사용하여 각 학생의 개별 요구에 맞는 적응형 학습 플랫폼을 만들 수도 있습니다.

쓰기-읽기 프로그램 1980년대에 학교에서 아이들의 읽기 학습을 돕기 위해 자주 사용되었습니다. 이들은 일반적으로 문자 인식, 파닉스 및 시력 단어와 같은 읽기의 기본을 가르치기 위해 게임과 활동의 조합을 사용했습니다. 1980년대 인기 있는 읽기 쓰기 프로그램에는 "Hooked on Phonics", "The Reading Blaster" 및 "JumpStart Reading"이 있습니다. 하지만, 일부 비평가들은 주장한다 읽기 쓰기 프로그램은 더 복잡하고 아이들에게 더 균형 잡힌 교육을 제공해야 합니다.

비판에도 불구하고 읽기 쓰기 프로그램은 여전히 인기가 있으며 오늘날에도 많은 프로그램이 판매되고 있습니다.

지금 교육 중인 AI

현재 K-12 교육에서 사용되는 많은 소프트웨어 앱과 플랫폼은 AI를 사용합니다. 이 중 일부는 학생들의 수학, 읽기 또는 기타 과목 영역을 돕기 위해 고안되었습니다.

다음은 몇 가지 예입니다.

칸 아카데미 모든 연령대의 학생들에게 개인화된 무료 학습 리소스를 제공하는 비영리 교육 기관입니다. 칸아카데미는 칸프렌드 AI는 각 학생의 학습 경험을 개인화합니다.
듀오링고는 AI를 활용한 언어 학습 앱입니다. 학생들이 새로운 언어를 배울 수 있도록 도와줍니다. Duolingo는 게임화 및 간격 반복과 같은 다양한 기능을 사용하여 학생들이 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다.
구글 클래스 룸 교사가 수업을 만들고 관리하며 과제를 배포하고 학생들과 소통할 수 있도록 도와주는 무료 온라인 학습 관리 시스템입니다. AI는 각 학생의 학습 경험을 개인화합니다.
Microsoft 팀 학생과 교사가 프로젝트에서 소통하고 협업할 수 있도록 도와주는 협업 플랫폼입니다. AI는 대화의 실시간 번역 및 전사를 제공합니다.
크뉴턴 AI를 사용하여 각 학생을 위한 개인화된 학습 경험을 만듭니다. 진행 상황을 추적하고 강점과 약점에 따라 수업을 추천합니다.
피어슨 석세스메이커 AI를 사용하여 각 학생을 위한 개인화된 학습 경험을 생성합니다. 진행 상황을 추적하고 강점과 약점에 따라 수업을 추천합니다.
Dreambox AI를 적용하여 각 학생의 개별 요구에 맞는 적응형 학습 프로그램을 만듭니다. 이 프로그램은 학생들에게 배우고 성장하는 데 도움이 될 만큼 충분히 도전적인 연습 문제를 제공합니다.
아이레디 또한 AI를 사용하여 학생의 기술을 평가하고 필요에 맞는 연습 문제를 제공함으로써 개인화된 학습 프로그램을 만듭니다. iReady는 또한 학생들에게 작업에 대한 피드백을 제공하고 진행 상황을 추적하는 데 도움이 됩니다.
카네기 학습 AI를 사용하여 주 표준에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 만듭니다. 이 프로그램은 학생들의 기술을 평가한 다음 개별 요구 사항에 맞는 연습 문제를 제공하고 학생들에게 작업에 대한 피드백을 제공하고 진행 상황을 추적하도록 돕습니다.

이러한 각 회사와 더 많은 회사는 AI를 사용하여 학습을 개인화하고, 참여도를 높이고, 피드백을 제공하고, 데이터를 수집하여 더 나은 교육을 유도함으로써 학생들이 보다 효과적으로 학습하고 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕습니다.

이러한 회사의 대부분은 학업 성과를 향상시키기 위해 사용하는 것을 검증하는 동료 검토 연구를 가지고 있습니다.

교육의 AI 발전

AI는 각 학생에게 개인화된 학습 경험을 제공함으로써 교육을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 개인화 된 교육과 적응형 학습을 제공함으로써 학생들이 보다 효과적이고 효율적으로 학습하도록 도울 수 있습니다.

Generative AI에는 매개변수가 필요하며 그 사용은 디지털 리터러시 커리큘럼에 포함되어야 합니다. 학생들은 독창적인 생각과 차용된 생각을 구별할 수 있어야 하며 비판적 사고와 작가가 되어야 합니다. AI는 이러한 발전에 도움을 줄 수 있지만 그것이 돕고 있는 사람의 마음을 결코 대체할 수는 없습니다.

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