교육 기술 회사가 교사들에게 AI를 홍보하는 방법

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이번 학교 시작 시즌은 ChatGPT와 같은 AI 모델이 전 세계 수천 명의 학생들에게 사용되는 3년차입니다(그 중에는 AI를 사용하여 과제를 잘 마칠 때마다 기쁨에 차서 말하는 제 조카들도 있습니다). 교육자들이 가장 우려하는 점은 학생들이 이러한 모델을 사용하여 에세이를 쓰거나 프로젝트 아이디어를 생각해 낼 때 창의적 추론 능력을 키우는 힘들고 집중적인 사고를 하지 못한다는 것입니다.

하지만 올해는 점점 더 많은 교육 기술 회사가 학교에 AI를 다르게 활용하도록 제안하고 있습니다. 교실에서 AI 사용을 억제하기 위해 서두르는 대신, 이 회사들은 교사들에게 채점, 학생 피드백 제공, 수업 계획과 같은 업무에 소요되는 시간을 줄이기 위해 AI 도구를 사용하는 방법을 지도하고 있습니다. 그들은 AI를 교사의 궁극적인 시간 절약 도구로 포지셔닝하고 있습니다.

Magic School이라는 한 회사는 퀴즈 생성기 및 텍스트 요약기와 같은 AI 도구를 250만 명의 교육자가 사용한다고 말합니다. Khan Academy는 Khanmigo라는 디지털 튜터를 제공하며, 이에 대해 요금을 청구합니다. 선생님들 “무료 AI 기반 교사 조수”로. 교사는 코딩에서 인문학에 이르기까지 다양한 과목에서 학생들을 돕기 위해 이를 사용할 수 있습니다. Pressto와 같은 쓰기 코치는 교사가 학생 에세이에 대한 피드백을 제공할 수 있도록 돕습니다.

교육 기술 회사의 피치에는 종종 2020년이 인용됩니다. 보고서 McKinsey와 Microsoft에서 조사한 바에 따르면 교사들은 주당 평균 50시간 일합니다. 보고서에 따르면 그 시간 중 상당수는 “늦은 밤까지 과제를 채점하고, 수업 계획을 준비하거나, 끝없는 서류를 작성하는 일”로 구성되어 있습니다. 저자들은 AI 도구를 도입하면 교사들이 주당 13시간을 절약할 수 있다고 제안했습니다.

이런 주장을 하는 것은 회사뿐만이 아닙니다. 교육자와 정책 입안자들도 작년에 교실에서 AI를 추진했습니다. 한국, 일본, 싱가포르, 노스캐롤라이나, 콜로라도와 같은 미국의 주들의 교육부는 교사들이 AI를 긍정적이고 안전하게 통합할 수 있는 방법에 대한 지침을 발표했습니다.

하지만 Deakin University에서 생성 AI가 쓰기 지도와 교육에 미치는 영향을 연구하는 교육자이자 박사과정 학생인 레온 퍼즈에 따르면, 교사들이 자신의 책임 중 일부를 AI 모델에 얼마나 기꺼이 넘길 것인지에 대한 답은 실제로 과제에 따라 달라진다고 합니다.

“우리는 많은 연구를 통해 교사 업무량이 실제로 데이터 수집 및 분석, 보고, 커뮤니케이션에서 발생한다는 것을 알고 있습니다.”라고 그는 말합니다. “이 모든 영역이 AI가 도움이 될 수 있는 영역입니다.”

그리고 교사들이 AI가 탁월할 수 있을지 회의적인 그다지 사소하지 않은 업무들이 많이 있습니다. 이러한 업무들은 종종 두 가지 핵심적인 교육 책임, 즉 수업 계획과 평가로 귀결됩니다. 많은 회사들이 다양한 커리큘럼 표준에 맞게 수업 계획을 생성할 수 있다고 말하는 대규모 언어 모델을 제공합니다. 일부 교사들은 일부 캘리포니아 지구또한 AI 모델을 사용하여 에세이에 대한 평가를 내리고 피드백을 제공했습니다. Furze는 AI의 이러한 응용 프로그램에 대해 그가 일하는 많은 교사들이 그 신뢰성에 대해 덜 확신한다고 말합니다.

그는 회사에서 계획 및 채점에 대한 시간 절감을 약속할 때 “거대한 위험 신호”라고 말합니다. “이것들은 직업의 핵심 부분이기 때문입니다.” 그는 “수업 계획은 사려 깊고 창의적이며 심지어 즐거워야 합니다.”라고 덧붙입니다. 쓰기와 같은 창의적 기술에 대한 자동화된 피드백도 논란의 여지가 있습니다. “학생들은 인간으로부터 피드백을 원하고 평가는 교사가 학생을 알아가는 방법입니다. 일부 피드백은 자동화할 수 있지만 모두는 아닙니다.”

그렇다면 교사들은 시간을 절약하기 위해 AI를 도입하는 데 얼마나 열의가 있을까요? 올해 초 5월에 Pew 연구 투표 교사의 6%만이 AI가 교육에 해보다 더 많은 혜택을 줄 수 있다고 생각한다는 것을 발견했습니다. 하지만 AI가 그 어느 때보다 빠르게 변화함에 따라, 올해 학년은 교육 기술 회사가 그들을 사로잡기 시작할 때일지도 모릅니다.

이제 알고리즘의 나머지 부분을 읽어보세요.


더 깊은 학습

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지금까지 인간, 돌고래, 코끼리, 그리고 아마도 앵무새만이 다른 개체에게 특정 소리를 사용하여 부르는 것으로 알려져 있었습니다. 하지만 이제 오디오 레코더와 패턴 인식 소프트웨어를 갖춘 연구자들은 동물 이름의 비밀에 대해 예상치 못한 발견을 하고 있습니다. 적어도 마모셋이라는 작은 원숭이의 경우에는 그렇습니다. 그들은 동물들이 당시 “대화”하는 사람에 따라 특정하게 소리를 조절한다는 것을 발견했습니다.

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비트와 바이트

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포르노와 실제 섹스는 루프에서 서로에게 영향을 미칩니다. 사람들이 익숙해지면 정확히 그들이 에로틱 미디어에서 원하는 것이 무엇인지에 따라 관계에 대한 기대가 더욱 달라질 수 있습니다. (MIT 기술 리뷰)

AI를 더 이해하기 쉽게 만들어 줄 수 있는 신경망을 구축하는 새로운 방법이 있습니다.

MIT 연구진이 이끄는 그룹에서 자세히 연구한 이 새로운 방법은 신경망이 특정 출력을 생성하는 이유를 더 쉽게 이해하고, 신경망의 결정을 검증하고, 심지어 편향을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.MIT 기술 리뷰)

연구자들은 “AI 과학자”를 만들었습니다. 무엇을 할 수 있을까요?

대규모 언어 모델은 문헌 읽기부터 논문 쓰기와 자체 검토까지 모든 것을 처리하지만, 지금까지 적용 범위가 제한적입니다.자연)

OpenAI는 추가 자금 조달을 위해 기업 구조를 변경하는 것을 고려하고 있습니다.

이러한 논의는 Apple, Nvidia, Microsoft가 OpenAI의 가치를 1,000억 달러 이상으로 평가하는 자금 조달 라운드를 고려하는 가운데 이루어졌습니다.파이낸셜 타임즈)

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