AI 101 for Teachers: Transforming Learning with AI

안녕하세요, 교사를 위한 AI 101
전문 학습 시리즈

세 번째 세션에 오신 것을
환영합니다.

이 세션에서는 펜실베니아 대학교의
와튼 스쿨로 가서

혁신 및 기업가정신을 가르치는
이썬 몰릭 박사님

그리고 상호교류적 교육학과
AI 연구에 참여 중인

릴락 몰릭 박사님과
대화를 나누어 보겠습니다.

이 교수님들의 얘기를 통해
AI가 교육학과 결합되어

학생의 학업을 향상시킬 수 있는
방법을 탐구하게 됩니다.

몰릭 교수님들을 만나뵈죠.

안녕하세요, 저는 이썬 몰릭이라고 해요.

와튼 스쿨에서 게임 및 인터랙티브 도구와 같은
도구 및 AI를 통하여 교육 이용을

민주화하는 방법을 연구해오고
있습니다.

저는 릴락 몰릭이예요

와튼 인터랙티브에서
교육학 디렉터이구요.

AI와 교육의 인터섹션에 대해
연구함으로써

효과적이고 교육학적으로
안정적인 AI의 이용을 통해

교육을 민주화하는 데
노력하고 있죠.

저는 한 동안 교육의 미래를 위해
함께 노력해오고 있습니다.

구조적인 관점에서 더욱 상호교류적인
교육에 대해 고민하고 있죠.

일반적 AI의 시대가 도래함에 따라,
우리는 교실에서 정말 도움이 되지만

또한 일부 위험을 수반하는
강력한 새로운 도구를 찾았습니다.

오늘은 AI를 교실에서 사용함에 따른
장점과 단점에 대해

몇 가지 예를 들어가며
얘기해보고자 합니다.

먼저, 세 가지 원칙으로
시작해보겠습니다.

첫 번째는 AI는 감지할 수 없다는 것입니다.

AI 도구, 감지 도구가 있지만,
효과적이지 않습니다.

두 번째는 AI는
도처에 존재한다는 것입니다.

모든 곳에 있습니다.

169개 국가가 Bing Chat에
액세스할 수 있으며

학생과 교사도 가장 강력한
AI를 이용할 수 있습니다.

세 번째 원칙은
AI가 변화를 일으킨다는 것입니다.

AI가 우리의 삶의 방식, 업무의 방식,
교습과 학습의 방식을 바꿀 것입니다.

AI는 없어지지 않을 뿐더러

현재의 AI가
아마도 지금까지 사용한 중에서

가장 나쁜 AI일 것입니다.

이것이 파괴적으로 느껴지고
안 좋은 뉴스라고 생각되어도

AI의 개발이 중단될 가능성은
없습니다.

사람들은 먼 미래에 대해

많은 걱정을 하며
AI가 인간보다 더 똑똑해질

것이라고 생각합니다.

하지만 향후 몇 년에 걸쳐,
이러한 사실에도 불구하고

AI는 계속해서
향상될 것입니다.

5배. 아마도 10배? 그건 아무도 모릅니다.

만약 이러한 시스템 그리고
교육에 대한 의미,

교사와 학생의 커리어에 대한
의미를 생각해 본 적이 없다면,

이러한 시스템이 사라지지는 않을 것이므로
이것에 대해 생각해봐야만 합니다.

그렇게 해야만 하는 이유에 대해
아주 실용적인 사례를 들어보겠습니다.

실용적 사례의 첫 번째 부분은 어찌됐든
학생들은 이것을 사용하고 있다는 점입니다.

따라서 보조를 맞추어야만 하는 거죠.

모든 사람이 이 기술에 의해
끌려가는 걸 원하지 않을 겁니다.

그 누구도 교육이 엄청나게
파괴적이 되길 바라지 않습니다.

하지만 현실은 다릅니다.

안타깝게도, 이를 해결할 방법을
찾아야 합니다.

지금 모든 숙제가 AI로 수행되고 있으므로,
그에 대해 생각해봐야 합니다.

그리고 두 번째는 AI가 교사로서의
여러분의 삶을 어떻게 손쉽게

만들지에 대한 실용적인 논쟁입니다.

시간을 적으면,
나중에 다시 볼 수 있습니다.

그리고 몇 가지 프롬프트를
만들어 교사들의 업무를

더 쉽게 만들도록 도울 수 있어요.

네, 그래서 재미있는 수업 만들기
수업 계획 만들기

퀴즈 만들기와 같은 프롬프트를
만들 수 있어요.

먼저 구할 수 있는 자료와
다양한 모델로 시작하여

AI가 어떻게 작동하는지,
무엇을 잘 하는지,

무엇을 잘 못하는지에 대해 알아보세요.
결국은 시간을 절약하게 되겠죠?

그것이 바로 제가 말하는 거예요.

A. 해야 하는 것이고
B. 하고 싶어하게 된다는 거죠.

또 다른 중요한 것은
일단 시도해봐야 한다는 거예요.

사용법은 아주 간단해요.

대화형이기 때문에
매우 직관적이예요.

대화를 계속 할 수 있고
상당히 자연스럽다고 느낄거예요.

여기서 핵심은
실험 정신입니다.

어떻게 작동하는지,
상황마다 그리고 가르치는 주제 내에서

어떻게 실행되는지 알아보세요.

저희의 경험 법칙에 따르면
AI가 무엇을 잘하는지,

한계는 무엇인지에 대해 알아보려면
10시간은 필요하다는 겁니다.

교사가 AI에게 과제를 던져주고
어떠한 결과를 제공하는지

알아보는 것부터 시작하도록
권장합니다.

학생들에게 AI를 사용하여
과제를 만들도록

요청한 다음 그 과제를
비평하는 것도 괜찮겠죠.

교실에서도

AI의 격차와 능력에 대해 학생들이
알아볼 수 있는지 시도해볼 수 있어요.

저는 교수로서
약간은 자유로운 편이죠.

왜냐하면 대학교에서 MBA 학생들에게
기업가 정신을 가르치니까요.

그래서 저는

학생들에게 원하는 것이 있지만,
학생들도 무언가를 구축하고

무언가를 합니다.
그리고 그것을 변형하죠.

그래서 제 과제는

말 그대로 학생들에게 강의실에서
불가능한 것을 하도록 요청하는 거예요.

코딩을 할 수 없다면,
작동 프로그램을 써야 합니다.

디자인 작업을 할 수 없다면,
완전한 그래픽 디자인

프로토타입을 만들어서
수업의 일부로 해야 합니다.

그래서 그것의 원래 위치,

약간의 에세이,
시험지에 원형을 만드는 거죠.

이제 완전한 작동 제품을
만들어야 합니다.

작성된 모든 과제가

역사상 5명의 가장 유명한
기업가로부터 비평됩니다.

AI를 사용하여
이를 수행하죠.

교육학적인 이유도 있습니다.

기업가는 지나치게 자신만만한
경향이 있죠.

그래서 다양한 출처로부터
피드백을 들어야 합니다.

제게는 제가 한 것보다
10배 더 많이 가르치게 하는 것이죠.

저는 고급 인터미디어 기업가 과정을
가르쳤었습니다.

이제 중급 또는 기초 과정에서도
할 수 있어요.

고급 자료 등을
모두 통과한 후이죠.

미래에는 더 많은 것이
가능하리라는 걸 알 수 있죠.

하지만 이 중 일부는
이전에 할 수 있었던 것에 관한 것이고

이 또한 흥미롭다고 생각해요.

과제로서의 학생 튜터 이외에도,
교사들은 AI 코치,

AI 보조교사를 이용하여
학생들의 토의 준비를 돕고,

개요 작성, 리서치, 과제에 대한
피드백 제공을 도울 수 있습니다.

그리고 학생들이 설명을
작성하도록 도울 수 있죠.

교사들이 학생들에게
배정할 수 있는 교육학적으로 안정적인

접근 방법은 무수히 있습니다.

학업을 지켜보고 주고 받는 상호 대화를
요청하여 자료에 대한

학생들의 집중력을 살펴볼 수
있습니다.

교사의 관점에서 본

AI에 대해 얘기해보죠.

AI는 어디에서나 존재하기 때문에,

교실에서 AI 정책에 관하여
몇 가지 선택을 할 수 있습니다.

AI를 허용할 것인지
아니면 금지할 것인지

이러한 것들을 어떻게
실행할 수 있을까요?

어떠한 범위에서 AI를
사용해보고자 한다고 가정해보고

좀 더 상세하게 그에 대해
알아보도록 할께요.

교사로서 여러분은
몇 가지에 대해 알아야 합니다.

한 가지는 분명 AI에 대한
윤리적 논의가 진행 중이라는 겁니다.

이러한 논의는 복잡한 토론이죠.

편견에 관해 올바른 데이터로

AI를 학습시켜야 되는 지에 대한
논의가 있습니다.

AI의 사용과 학생 학습의 결과에
대해 다시 생각해볼 수도 있습니다.

그러한 것들도
생각해볼 만한 가치는 있어요.

하지만 이러한 도구는 이미 사용 중이고
어떻게 사용할 것인가가 더 중요하죠.

그것이 괜찮다고 결정하고
초기의 윤리적 우려를 극복하고

정보의 소통 방법에 대해
생각하기 시작한다면,

실제 AI의 작동 방법에 대한
우려가 있게 됩니다.

오늘날의 AI를 만든

대규모 언어 모델은 사실상 세계의
모든 지식을 보유합니다.

다음 단어를 예측하죠.

결과로 내놓을 적합한 문장이나
정보를 예측합니다.

그 결과, 상상 속의 것을
채웁니다.

따라서 오류나 실수가 많게 됩니다.

그러한 오류나 실수가
인간이 저지를 수 있는

오류와 실수보다 항상
더 안 좋다고 말할 수는 없습니다.

그렇지만 그러한 오류와 실수가

생길거라는 건 알고 있어야겠죠.

그리고 마지막으로,
교사로서 여러분은

학습 지원 도구로써 AI를
어떻게 사용할 지를 생각해봐야 합니다.

이는 곧 AI 도구로 달성하려는 것에 대해
명확해야 한다는 것을 의미합니다.

AI는 학생의 학업에 사용될 수 있습니다.

교실에서 수 많은 용도에
이용할 수 있죠.

학생들의 아이디어
생성에 사용할 수도 있습니다.

제 수업에 실제 그렇게 이용하고
그 결과 더 나은 프로젝트 아이디어를 얻습니다.

AI를 튜터로 이용해서
학생들이 이해하지 못하는

개념을 설명하게 하고 싶은가요?

학생들이 작업하고 있는 것에 대해
질문함으로써

AI로부터 피드백을 얻고
싶은가요?

글쓰기 동반자가 되고 싶은가요?

퀴즈의 정답이 맞는지 틀리는지
설명을 듣고 싶나요?

누가 교사가 될지를
결정하면,

학생들에게 무엇을
말할지 결정하게 됩니다.

AI 감지기는 작동하지 않습니다.

그냥 작동하지 않아요.

사용하지 말아야 합니다.
작동하지 않는 것보다

더 안좋습니다. 왜냐하면
허위 양성율이 높기 때문이죠.

이는 곧 AI가 작성하지 않은 것을
AI가 작성했다고 선택한다는 거죠.

이 경우 영어가 모국어가 아닌 사람들에게
불균형하게 작용합니다.

이건 우리가 할 수 있는 게 아니죠.

저는 창고 문이 열린 후
닫으려고 생각 중이에요.

미래에 AI가 교실에서 책임을
갖게 될 일은 없을 거예요.

또 하나 주목해야 될 일은
과거에는 학생들이

편법을 사용하지 않았다는거죠.

Google을 사용하지 않았어요.

다른 학생들의 에세이를
사용하지도 않았죠.

그건 과거에 일어난 일이지만,
이번 건 중대한 혼란이죠.

에세이에 대해 다시 생각해보게 되는
계기인 것 같아요.

에세이에 대한 학습 목적이나
과제에 대한 학습 목적을

좀 더 생각해봐야 해요.

우리가 주목해야 할 것 중 하나는
교사들이

AI에 대해 얘기해야 하는
의무감을 갖게 되고

AI의 윤리적 영향에 대해
심사숙고하게 된다는 거죠.

이건 중요한 문제에요.
하지만, 이것이 모든 수업의

테마가 될 필요는 없죠.

모든 수업에서 AI에 관해
토의할 필요는 없어요.

컴퓨터를 사용하는 모든 수업에서
컴퓨터에 대해 토의할 필요가 없는 것과

마찬가지죠. 그러한 대화를 갖는 것이
중요하다고 생각해요.

그리고 바로 지금

우리 모두가 반응하고 있으므로
누가 그래야 하는지 명확하지 않아요.

저는 교사들이 AI 토론을
해보길 바랍니다.

하지만 보조를 맞추기가
갈수록 어려워지고 있죠.

AI의 사용뿐만 아니라,
작동 방식에 대해서두요.

표준과
윤리적 영향도 마찬가지죠.

그래서 저는 교사들이
AI 를 수업의 주제로 삼지 말고

먼저 실험을 해 본 다음
괜찮다는 생각을 갖길 바래요.

먼저 이썬 교수님이 말했듯이,
AI는 조작할 수 있어요.

다시 말해서 AI가 학생에게 주는
결과가 만들어진 것일 수 있고,

실수일 수도 있으며,
아주 미묘한 실수일 수도 있어요.

그래서 학생들은 자신의 작업에 대해
책임감을 가져야 합니다.

최소한 출처를 확인하고,
숫자를 확인해야 해요.

AI가 제공한 사실을 확인하고
믿을 만한 출처인지를 따져야 하죠.

두 번째 원칙은
AI는 사람이 아니란 거예요.

AI에 성격을 채우거나
사람에게 말을 건네는 것처럼

생각하기가 쉽지만, AI는
사람이 아니며 상대방을 알지 못해요.

세 번째 원칙은 정말
많은 상황을 준다는 거죠.

AI는 상대방을 몰라요.

상대방의 상황이나
경험 또는 전문성에 대해 알지 못하죠.

더 많은 배경 정보를 줄수록,
더 유용해집니다.

네 번째 원칙은
사람이 책임을 져야 한다는 거예요.

결과를 평가하고

조사할 뿐만 아니라,
내게 더 이상 소용없는

대화로 이어지거나
무한 반복되지 않도록 해야 해요.

아니면 대화의 방향을
바꾸어야 할 수도 있죠.

자연스럽게 책임감을
가져야 해요.

우리가 AI와

이러한 생성형 AI 솔루션에 대해

얘기할 때 대규모 언어 모델에 대해
얘기하게 되죠.

사실 몇 가지의

대규모 일반 목적의 언어 모델이 있어요.

OpenAI가 만든
GPT 3.5 또는 GPT 4가 있어요.

GPT 3.5는 무료 버전으로
여러분이 사용하는 것이고요

GPT 4는 유료
Chat GPT를 통해서

또는 마이크로소프트 Bing을
통해 이용할 수 있죠.

특화된 앱에 관해 얘기할 때,
거의 모든 것이

이러한 모델 중의 하나를 이용하고
그에 앞서 프롬프트와 정보를 제공하죠.

일반적으로 교사들이
이러한 모델에 익숙해져야 한다고 생각해요.

왜냐하면 이러한 모델들이 실제
답을 만드는 것들이고

우리가 직접 조종하고
작동 방법을 알 수가 있는 것이죠.

시중에서 판매하는 솔루션을
구매하려고 한다면,

이러한 기존 모델 중 하나를
사용하는 경우가 대부분이예요.

그리고서 그 위에 일종의 포장이나
기타 정보를 제공하는 거죠.

가격이 더 싸고 더 효과적인 경우가
많으며 기초 모델을 직접

제어할 수 있죠.

하지만 그건 각자의 선택이예요.

프롬프트를 개발할 때,
우리는 모든 프롬프트를 들여다보고

학습의 과학을 살펴보죠.

그리고 이를 AI의 성능과
결합하려 합니다.

예를 들어,
좋은 튜터가 정보를 제공합니다.

이 정보를 그냥 넘겨 주지는 않아요.

튜터는 학생이 아는 것을 파악하고
이전 지식에 구축하려 하죠.

또한 좋은 튜터는 학생에 관해
좀 더 알려고 합니다.

또한 좋은 튜터는 다양하고 많은
사례와 유추가 필요하다는 것을

알고 있어요.

그리고 좋은 튜터는 통달의 증거를
보여주는 방법은

자신의 언어로 다른 사람에게
설명하고 그 예를 들 수 있는 것이라는 점을

알고 있어요.
이것은 정확하게

튜터 프롬프트에서 사용하는
종류의 질문들이죠.

그런데 저희의 프롬프트를 보면
이미 논의된 배경을

AI에게 제공하는 등을
알게 될 거예요.

상대가 누구인지를 물어보는 아이디어,
우리가 AI에게 누구인지 알려주죠.

이러한 설정으로
진행하게 되죠.

또한 배경 문제를 사용하는
과학적 체계임을

알게 될거예요.

우린 제어를 하죠.

질문의 집합을 통해
단계적으로 질문합니다.

때로는 이러한 프롬프트가 아니지만요.
좋은 결과의 예를 제공하고, 테스트합니다.

테스트 없이 프롬프팅을 할 수는 없습니다.
오류를 테스트하는

훌륭한 방법 중의 하나죠.

가격도 저렴해요.

많은 실험을 한 후
좋은 프롬프트가 만들어지죠.

또한 우리는 하나의 모델이 아니라
여러 모델을 테스트해야 해요.

예를 들어, 방금
ChatGPT 4로 테스트한

두 가지 프롬프트가 있어요.
Bing으로도 할 수 있죠.

Bing은 약간 다르게 반응하지만

그건 인터넷과 연결되어 있기 때문이죠.

때로는 인용문을 조회하기도 합니다.

올바른 인용문을 찾죠.
때로는 아닐 수도 있지만요.

하지만 가능은 합니다.

다른 모델들과는 작동할 수도
작동하지 않을 수도 있습니다.

그래서 정말로 테스트를 해봐야 되요.

교사로써 여러분은
학생들에게 제공하기 전에

가르치려는 주제의 배경에서
어떻게 작동하는지 봐야 해요.

이 모두는 아주 이론적이지만,
중요하다고 생각합니다.

실용적이 되어 보죠.

AI가 할 수 있는 몇 가지 예에
대해서 얘기해볼께요.

다시 말씀드리지만, 이것은 한 가지가 아니라
아주 많은 용도로 사용될 수 있어요.

말씀드린 것처럼 변형적이죠.

그래서 저희가 만든 몇 가지
프롬프트를 보여드릴 거예요.

이러한 것들도 사용하실 수
있는 거죠.

그리고 이러한 것들은 AI를 수업에
사용할 수 있는 예에 불과해요.

첫 번째로 보여드리고자 하는 것은
릴락 박사님이 만든 프롬프트예요.

적합한 피드백을 제공하는
피드백에 관한 것이죠.

AI에 관해
정말로 흥미로운 것 중의 하나는

우리가 이전에 얘기한

몇 가지 원칙을 고려하는
더욱 복잡한 프롬프트가

더 좋은 결과를
만든다는 겁니다.

따라서 여러분이 그렇게
하지 말라고 해도

학생들은 AI의 조언을 요청하죠.

하지만 학생들은 상당히 단순한
방법으로 요청합니다.

그리고 상당히 일반적인 작업을 하고
실수도 더 많이 하게 되죠.

여러분이 더욱 정교한 프롬프트를 제공하면,
더욱 정교한 답을 얻을 수 있어요.

이 경우에, 이 프롬프트가 무엇인지 설명해
줄 수 있나요, 피드백 프롬프트요.

네, 좋은 피드백의 원칙을
결합했어요.

사전 지식을 고려하는 피드백이거나

또는 학생의 관점에서
이미 알고 있는 것들이죠.

누구이고, 학습 수준,
몇 학년인지,

대학교에 다니는지,
직업이 있는지.

또한 이 피드백에 응답하고자 하는
아이디어를 고려합니다.

따라서 실행이 가능하고,
균형이 잡히며,

무엇이 잘못되어 있고
무엇을 개선할 수 있는지

무엇을 잘하는지 알려주며
계속 함께 작업할 겁니다.

하지만 좋은 튜터나 코치와 마찬가지로,
AI는 사실 정답을 알려주지 않습니다.

그 방향으로 인도할 뿐이죠.

설명을 요청하고,
나만의 지식을 구축하도록 요청합니다.

여기 화면에 프롬프트를
보실 수 있을 거예요

여기서부터 출발하는 거죠.

이것을 정답이라고
생각할 필요가 없어요.

이것은 여러 가지로 볼 수 있는 거죠.
어떻게 되는지 한 번 보죠.

이 프롬프트로 시작해 볼께요.

여기에 우리가 준 지침 때문에
보조 교사라고 되어 있네요

그리고 우리의 학년과
공부하는 주제를 물어보네요.

뭐라고 얘기해야 할까요?

멕베스를 공부하고
12학년이라고 할께요.

12학년이요. 네, 좋아요.

오케이.

AI에게 이러한 정보를
로직에 입력하도록 얘기했고

여기에 사용하고 있네요.

이제 특정 과제에 대해 물어보네요.

지시문이나 기타 정보가 있는지
무엇을 달성하고자 하는지

가능한 많은 정보를 달라고
요청하네요.

지금 많은 정보가 없으므로,
맥베스를 분석해야 한다고

말할게요.

평가 스타일과

내용의 깊이에 따라

등급이 매겨지네요

무엇을 질문하게 될지
어떤 정보를 요청할지

알게 될거예요.

그러면 좋은 프롬프트가 만들어져
직접 개발한 것보다

더 좋은 것을 학생들에게
제공할 수 있게 되죠.

특정 지침을 요청하고
과제를 공유하도록 요청하죠.

다음은 지금까지 작성한 것들이에요.

그리고 저는

맥베스 에세이를 작성하도록
요청했어요.

그럼 볼까요.

그냥 붙여넣기만 했고

뭐라고 말하는지 보죠.

정보에 입각해서
결과가 나온다는 걸 알게 될거예요.

자세하게 읽느라
시간이 걸린다고 하네요.

약간의 환상이 있어요.

추가 시간을 들이지는 않지만,
이러한 방법으로 답하고 있죠

일단의 장점과 약점이
있음을 알 수 있어요.

훌륭한 점은,

여러분이 구축한 튜터 또는
멘토를 이용하면

교육적으로 가치가 있는 피드백을
줄 수 있고

그건 학생들이 더 좋은 에세이를
요청하는 것보다 더 교육학적으로 연결됩니다.

교육자로서 도움이 되는
방식의 예로

여러분과 반대로 될 필요도 없고
강조하는 점을 저해하지도 않아요.

결국에는 학생들이 답해야 하는
질문을 하게 된다는 걸

알게 될거예요.

그럼 분석을 수정하려면
어떻게 해야 할까요?

계획을 제공하면
특정 변화가 일어날거예요.

교사로서 우리가
수업시간에

변화나 차이를 요청하는 것과
마찬가지죠.

이러한 도구가 적절하게 적용될 때

왜 정말로 유용한지

알게 될 수 있을 거예요.

이제 튜터로서의 AI를 사용하는
다른 사용자에 대해 얘기해보죠.

이러한 접근법의 장점과
단점은 무엇일까요?

이러한 접근법의 장점은

학생들이 자료에 관심을 갖게
만들 수 있다는 거예요.

지시문을 읽고, 에세이와
청중의 목적을 읽게 되고

그에 대해 생각해보게
됩니다.

이에 대한 단점은

AI에게 그렇게 해달라고
요청할 수 있지만, 함께 작업해야 되며,

작업의 가이드라인을 주어야 한다는 거죠.
그것이 피드백을 얻는 방법이예요.

그러나 다른 뭔가를 평가해야 하죠.

교사가 할 수 있는 것은
상호 교류를 요청하고

그러한 상호 교류에 대한
반영을 요청하는 거예요.

이 피드백이 좋았다면

어떨까요?

피드백이 좋지 않았다면 어떨까요?

다시 말씀드리지만 에세이와
프로세스에 대해 생각하는 것이

우선순위예요. 좋아요.

다음은 AI가 직접 교사로 활동하는
예를 들어보는 건 어떨까요?

그에 대한 프롬프트도 준비했습니다.

AI에게 직접 교사가 되달라고
요청하는 건 위험 부담이 있죠.

이건 환상 리스크라고 봐요.

AI는 교육학에 대해 알지 못하고,
우리의 관점에 대해 모릅니다.

그렇지만 우리 교실에서
AI를 학습의 수단으로 사용하는

학생들은 점차 늘고 있으므로
손을 드는 횟수가 사라지고 있어요.

그래서 제가 왜그러냐고 물어보면,

교실에서 제 무지를 보여주고 싶지는
않네요 라고 말하죠.

제가 마치 다섯 살인 것처럼
AI에게 설명하도록 요청할 수 있어요.

따라서 그들은 이미 이러한 행동에
관여하고 있는거죠.

튜터와 같은 경우
AI 교육의 미래가

어떤 것인가를 보여주는 데
유용합니다.

칸 아카데미가 AI 인터랙티브 튜터를
구축하고 있는 것처럼 말이죠.

또한 학생들이 수업에서 더 많은 것을
달성하는 데 사용할 수 있는 도구일 수도 있어요.

하지만 AI 튜터가 아직 100%에
도달하지 않았다는

지식으로 그에 대해 조심해야 합니다.

여기서 하나의 예를 들어보죠.

이 튜터는 올바른 형식을 취하려고
다시 노력합니다.

이렇게 말하네요, 안녕하세요,
저는 AI 튜터이고 오늘 함께 공부하게 되어 기쁩니다.

오늘 무엇에 관해 학습하고 싶나요?

기회 비용에 대해 배워보죠.

기회 비용.
경제학의 개념입니다.

어떻게 되는지 한 번 보죠.

좋아요, 우린 AI 또는
기회 비용에 대해 얘기 중이예요.

기회 비용은 경제학 개념이라고 말하네요.

귀여운 이모티콘을 보여주기까지
하네요.

학습 수준에 대해 물어봐줄래요?

우리의 레벨은 어느 정도이죠?

11학년이요? 11학년.

이제 개별 학년에
너무 연연하지 않을게요.

10학년생과 11학년생을

구별하는 것은
놀랍지도 않네요.

하지만 이것은 AI가 작업하는
배경 상황의 일부예요.

그래서 여기서 일종의 보편적인
기준이 만들어지고, 이렇게 말하네요.

기회비용에 대해 무엇을 알고 있나요?

기회비용이란 대안적인 선택에
관한 것임을 알고 있죠.

대안적인 선택에 관한 것.

이거예요.

물론,
AI의 장점 중의 하나는

이러한 자유형식의 텍스트와

상호교류가
교육의 진정한 힘이라는 거죠.

이건 AI가 합리적으로
속임수를 쓰는 것이기도 해요.

진짜 사람인 교사는 아직
그렇게는 못하죠.

사례를 제공하게 됨을 알거예요.

그리고 다른 방식으로 설명하죠.
이건 AI가 할 수 있는 강력한 기능이예요.

어떠한 것을 다양한 방식으로
상세하게 설명하는 건 아주 좋은 일이죠.

하지만 여기서 질문을 시작하게 됨을
알 수 있어요.

우리보고 선택을 하라고 요청하죠.

튜터링에 대한 리서치로부터
알게 된 것 중 하나는

우리는 사람들에게 열변을 토할 수 없다는 거예요.

튜터링의 가치는
정보 요청,

그리고 연결에서 나옵니다.

AI가 이걸 시작한다는 걸
알 수 있죠.

그리고 우리에게 우리 삶의
연결을 요청하고 있죠.

또 언급해야 할 것은
튜터 프롬프트에 관한 것인데

이것은 학생들이 자신의 학습을
판단할 수 있다고 가정하지 않아요.

튜터 프롬프트에서 자주 보게 될거예요.
아주 간단하죠.

마치 제가 10학년생인 것처럼 설명하죠.

대신에 뭔가를 이해할 것인지
물어봐요.

여기서

나만의 학습에 대해

판단하도록 요청하지 않아요.
이건 태생적 결함인거죠.

대신에 이썬 교수님이 말한 것처럼,
무엇을 알고 있는 지를 알기 위한

정보를 요청하죠. 우리가 지식을
쌓도록 돕기위해서요.

이러한 종류의 미묘한 차이가
수업에서 AI를 전문적으로

사용하는 것과
사람들이 순수하게

사용하는 것을 구분짓죠.

제 생각에는

어찌됐든 학생들이 AI를 사용할
것이기 때문에

학생들에게 책임을 부여하는 것이
좋다고 봐요.

프롬프트를 제공하거나, 이러한 토론을 하는 등
지도하는 것에 대해 생각해봐야 하죠.

정말 강력한 도구임에 틀림없어요

미래에는 교실의 학업을
상당히 향상시키겠죠

교사를 대체하거나 교사에게
위협적인 존재가 아니예요.

우리 작업의 결과물을 향상시키기 위해
사용할 수 있는 것이죠.

학생은 학업을 개선하고,
우리의 삶도 더 쉬워지겠죠.

이건 정말 우리 미래의
아주 강력한 혁신이 될거예요.

교실에서 사용할지
금지할지에 대해 결정하기 전에

AI를 포용하고 실험해보길
바랍니다.

와우. AI로 학생들의 학업을
향상시킬 수 있는 방법이 정말 많네요.

AI 기술이

급속하게 발달함에 따라,
더욱 더 많은 도구가 나올거예요.

새로운 도구에 대해, 교육자들은
연령에 적합한 도구를 사용하고 있는지

검증할 책임이 생기겠죠.
학생들의 프라이버시를 보호하고,

학생들이 사용하는
기술의 잠재적 결함을

비판적으로 평가하도록
자리를 마련해주어야 할거예요.

세션 4 AI에 대한 책임감있는
접근 보장도 봐주세요.

이러한 문제를 다루게 될거예요.

지금까지 봐주셔서 감사합니다.

세션 4에서 다시 봐요.

Code.org/ai101에서 교사를 위한
AI 101 웹사이트를 방문해 주세요.

가입하여 조기에
액세스하시고

Code.org, ETS, ISTE 그리고

칸 아카데미에서 더 많은 자료를
찾아보세요.

함께 해주셔서 감사합니다.