교육에서 AI의 미래: AI를 최대한 활용하는 5가지 방법

우리가 영화에서 보던 것과 같은 미래가 거의 여기에 있습니다. 우리는 일상적인 모든 작업을 용이하게 하는 다양한 가제트를 보유하고 있으며 가상 비서와 대화하고 조언을 따릅니다. 우리의 삶을 바꾸는 놀라운 기계가 많이 있지만 인공 지능(AI)은 아마도 인류가 만든 것 중 가장 독특하고 놀라운 것입니다.

우리는 많은 기술 발전을 이루었지만 우리 삶의 일부 측면은 구식으로 남아 있고 천천히 변화하지만 개선이 필요합니다. 예를 들어, 현대 교육을 살펴보겠습니다. 우리 학파는 얼핏 보면 20세기 중반의 학파와 약간 관련이 있지만, 한편으로는 크게 달라진 점은 없다. 칠판은 스마트보드로 바뀌었고 교사들은 태블릿을 사용했지만 교육과정 자체는 50년 전과 거의 같다.

교육에 큰 변화가 있습니까? 대답하기 어려운 질문이지만 AI가 우리 삶의 다양한 영역에 어떻게 침투하는지 확인하여 교육의 미래도 바꿀 것으로 기대할 수 있습니다. 기계 학습과 함께 인공 지능은 교육 도구를 개선하고 완전히 새로운 방법의 기반이 될 수 있습니다. 통계에 따르면 미국 교육 부문의 AI는 2018년부터 2023년까지 47% 성장할 것으로 예상됩니다. 대부분의 전문가들은 교사의 존재가 필요하고 대체할 수 없다는 데 동의하지만 그들의 직업은 확실히 바뀔 것입니다.

교육에서 AI의 역할(또는 그 반대)

AI는 오랫동안 비디오 게임의 일부였으며 모든 종류의 길항제 역할을 했습니다. 환경의 다양한 요소와 상호 작용하고 총알을 피하고 더 나은 무기를 선택하는 방법을 배웠습니다. 그러나 그것은 시작에 불과했고 과학자들은 이 기술의 능력과 가능한 응용을 빠르게 깨달았습니다. AI는 그림을 그리고, 음악을 만들고, 소설을 쓰는 법을 배웠습니다 . 오늘날 많은 교육자들은 교육을 위한 AI의 이점에 대해 생각하고 있습니다. 우리는 AI가 학습할 수 있다는 것을 알고 있으며 이러한 능력은 그러한 영역에 완벽하게 적합합니다.

일부 산업에서 AI 사용에 대해 들을 때마다 동일한 우려가 있습니다. AI가 인간을 대체할 수 있을까요? 자동화는 직업에 어떤 영향을 미칠까요? 노동력은 항상 진보의 영향으로 변합니다. AI와 다른 혁신 기술의 유일한 차이점은 한 번에 많은 다른 분야에 영향을 미친다는 것입니다. 이는 향상된 컴퓨팅 성능 및 보다 효율적인 알고리즘과 관련이 있습니다. 또한 AI는 교육 기관 및 다른 회사가 새로운 기능에 적응할 수 있는 것보다 빠르게 개선됩니다. College-Writers 의 IT 전문가인 Kevin Marr는 다음과 같이 말합니다. 우리는 컴퓨터가 계산에 더 능숙하지만 사회적 기술과 창의성이 부족하다는 것을 알고 있습니다.”

교육에서 AI 사용

교사를 대체하는 것과는 거리가 멀지만 AI는 교사에게 유용한 도구입니다. AI 기반 솔루션은 기존 교수법의 많은 격차를 메울 수 있으며, 몇 가지 일반적인 작업을 촉진하고 교사가 기계가 할 수 없는 이해, 지원 및 기타 작업에 집중할 수 있는 더 많은 시간과 자유를 제공할 수 있습니다. 인공 지능은 또한 많은 새로운 기회를 제공합니다. 예를 들어 Presentation Translator 는 교사가 말하는 내용에 자동으로 자막을 추가하는 PowerPoint용 AI 기반 플러그인입니다. 이러한 도구는 다른 언어를 구사하는 학생들을 포함하는 글로벌 교실을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 질병으로 인해 수업에 참석할 수 없거나 자신의 학교에서 제공되지 않는 일부 과목에 대해 더 자세히 배우고 싶은 학생들을 위한 솔루션입니다.

개별화된 학습 방법을 연구하는 회사도 있습니다. Carnegie Learning and Content Technologies 는 AI를 사용하여 예비 대학생에게 피드백 및 테스트를 제공하고 지식을 평가하고 새로운 주제를 제안하는 교육 플랫폼을 개발하고 있습니다. AI가 학습하고 개선함에 따라 학생이 일부 주제에 어려움을 겪고 있는지 이해하기 위해 얼굴 표정을 읽을 수 있고 수업의 복잡성을 수정할 수 있습니다.

교육 분야에서 AI를 최대한 활용하는 방법

• 우선 AI는 학생들의 진도를 빠르게 평가하여 강점과 약점을 식별하고 교육 프로그램을 지식에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 학생들이 자신이 가장 잘하는 것에 집중하고 개선해야 할 영역을 감지하는 데 도움이 될 것입니다.
• AI는 또한 교육 프로그램의 효과를 분석하고 과정의 격차를 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 너무 많은 학생이 일부 과제에 실패하면 AI는 과정의 이 부분을 분석하고 프로그램의 일부 변경 사항을 제안하거나 필요한 지침을 추가할 수 있습니다.
• 물론 인공 지능의 가장 확실한 적용은 관리 루틴의 자동화입니다. 모든 교사는 학생의 숙제 및 기타 과제를 채점하는 데 많은 시간을 할애하는 반면 AI는 훨씬 빠르게 수행하여 유용한 권장 사항을 동시에 제공할 수 있습니다. 기계는 이미 객관식 시험을 채점할 만큼 충분히 우수하며 곧 더 복잡한 서면 과제도 채점할 수 있을 것으로 예상됩니다.
• 인공 지능은 가정에서 숙제를 하거나 시험을 준비하는 동안 학생들을 지원하고 개인 교습을 할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI가 발전함에 따라 다양한 학습 스타일에 대응하여 튜터링 프로그램을 개선할 수 있습니다. AI는 개인화된 피드백을 제공할 수도 있습니다.
• 기계 학습은 또한 신경 과학 데이터를 분석하고, 교육 자료(예: 비디오)와 학생들의 상호 작용을 모니터링하고, 비디오에서 학생들이 몇 번 다시 보기에 너무 어려워 보이는 부분을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 학생들에게 정확히 무엇이 어려운지 빠르게 이해하고 각 학생의 필요에 따라 속도를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

AI, 딥 러닝, 머신 러닝 등의 기술은 이미 많은 산업을 뒤흔들고 있으며, 교육도 학습하는 인공 지능의 가장 자연스러운 적용 분야인 것 같습니다. AI가 우리가 알고 있는 교육 과정을 바꿀 수도 있지만 가까운 장래에 기계가 교사를 대체하지는 않을 것입니다. 그러나 지금 그들이 할 수 있는 일은 많은 번거로운 작업을 단순화하고 모든 학생이 가장 필요한 정보를 얻을 수 있도록 학습 프로세스를 개인화하는 것입니다.

저자 소개

Ester Brierley는 소프트웨어 아웃소싱 회사의 QA 엔지니어이자 CollegeWriter.com 및 다양한 디지털 블로그 의 노련한 콘텐츠 제작자입니다 . 글쓰기에 열정적인 그녀는 최첨단 트렌드를 연구하고 이를 그녀의 글에 공유하는 것을 좋아합니다. 트위터에서 그녀를 팔로우 할 수 있습니다 .