한국 시대
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기르다

AI의 4단계


AI에 대한 의견이 부족하지 않습니다. 2022년 12월 ChatGPT 3.5가 출시된 이후로 인공 현실이 직업, 사회 및 교육에 미칠 영향에 대한 기사가 수백 건은 아니더라도 수십 건이 나왔습니다. 미디어를 넘나드는 작가들은 “그것에 대해 걱정하지 마십시오” 에게 “인류의 종말이다.” 무슨 일이 있어도 우리가 일하고 의사소통하는 방식의 많은 부분이 바뀔 것입니다.

이것은 특히 고등 교육에서 사실입니다. AI는 초기 단계에서도 우리가 가르치고, 연구하고, 배우는 많은 방식을 뒤집을 수 있습니다. AI는 이미 연구 도구, 글쓰기 도구, 코딩 도구 역할을 하고 있습니다. 우리 학생들 ChatGPT를 사용하여 초안을 작성하고 브레인스토밍하고 질문에 대한 답변을 찾습니다. ChatGPT가 대학 수준의 시험에 대한 잘 작성된 답변을 생성할 수 있다면 학생들이 이를 부정 행위에 사용하는 것을 방지할 수 있는 방법은 무엇입니까?

지금 당장은 AI에 대해 방어하기가 쉽고, 시작하기 가장 쉬운 곳은 AI의 한계를 지적하는 것입니다. ChatGPT가 잘못되었습니다. 그것은 일을 구성합니다. 로컬 컨텍스트에 액세스할 수 없으며 높은 수준의 사고를 수행하지 않습니다. 그것은 인간이나 지각을 가진 기계가 아닙니다. 그것은 현실 세계에서 원근법이나 기준점이 없습니다. 많은 사람들이 이러한 한계를 지적했습니다. 그러나 그것은 또한 비교적 새로운 것입니다. AI 도구는 더 좋아질 것입니다. 그리고 빨리. AI의 현재 한계가 항상 동일할 것이라는 가정에서 응답을 구축하는 것은 실수입니다.

이것이건 아니건 좋은 것 (윤리적으로, 도덕적으로, 실존적으로) 논의할 가치가 있습니다. 창의성, 일, 인류의 미래에 AI가 의미하는 바를 고려해야 합니다. 그러나 상용화가 AI의 성장 잠재력을 제한하지 않는 한(또는 엘론 머스크 어떤 식으로든 개발을 중단하는 데 성공하는 경우) 이러한 논쟁은 근거가 없을 가능성이 높습니다. 배는 항해했고 우리는 동시에 그것이 고등 교육에 미칠 영향에 대해 생각해야 합니다.

그럼 어떻게 해야 할까요?

저는 고등 교육에서 교수 및 학습에서 AI 사용에 접근할 수 있는 방법에 대해 생각하기 위한 프레임워크를 제안하고 싶습니다. 여러 측면에서 프레임워크는 현재 우리가 (교육 분야에서) ChatGPT와 같은 도구에 대응하는 방식에 매핑됩니다. 이러한 응답을 슬픔의 7단계의 인공 현실 버전으로 생각할 수 있습니다. 현재 AI의 단계는 방어(조절)에서 회피(적응), 수용(통합)으로 이동합니다. 어느 시점에서 우리는 이러한 도구가 우리가 의사 소통하는 방법, 만드는 방법, 심지어 생각하는 방법에 대해 의미하는 바를 다시 상상하기 위해 이러한 단계를 넘어서야 할 수도 있습니다.

프레임워크의 각 요소는 반드시 다른 요소를 배타적으로 의미하지는 않지만(일부 기관 또는 교수진은 이들 요소의 조합을 채택하도록 선택할 수 있음) 진보적입니다. 슬픔의 7단계와 마찬가지로 모든 것을 연속적으로, 어쩌면 동시에 겪을 수도 있고, 심지어 한두 단계에 갇힐 수도 있습니다.

1. 규제하다

AI에 대한 첫 번째 반응은 슬픔의 첫 번째 단계인 충격과 거부와 매우 흡사합니다. 이것을 어떻게 없앨 수 있습니까? 학생들이 AI를 사용하여 부정 행위를 할 수 있다면 이를 방지하기 위해 무엇을 할 수 있습니까? 우리는 그것의 사용을 어떻게 단속할 수 있습니까?

나는 이것을 첫 번째 응답이라고 부릅니다. 규제. 이 응답의 가장 극단적인 버전은 사용을 금지하려고 시도하는 것입니다. 뉴욕 학교 시스템 ChatGPT 3.5가 출시된 직후 또는 이탈리아는 최근에. 다른 접근 방식은 AI 탐지 도구에 의존하거나 AI를 사용하여 명예 규정 또는 학생 행동 강령을 위반하도록 기존 정책을 수정하도록 요구할 수 있습니다.

기관 또는 과정 수준에서 다른 보조 기술(Google 번역, 계산기)과 마찬가지로 기본 기대치를 설정하는 데 아무런 문제가 없습니다. 우리는 모두 이렇게 해야 합니다. 학생들에게 대규모 언어 모델 변환기로 생성된 텍스트를 사용하는 경우 이를 인용해야 한다고 알려주세요. 자신의 것이 아닌 인용 없이 작품을 제출할 경우 해당 기관의 정책 및 학문적 기준에 따라야 합니다. 표준에 대한 투명성은 좋은 교육학일 뿐입니다.

그러나 완전하고 최종적인 대응으로서 이것은 근시안적입니다. 최소한 우리 학생들이 우리가 부과할 수 있는 제한의 경계를 뛰어넘을 모든 방법을 상상하는 것은 어렵지 않습니다.

하지만 더 중요한 것은 이 접근 방식이 기회가 아닌 제한의 위치에서 시작된다는 것입니다. AI를 생산적이고 효과적으로 사용하는 방법을 학생들에게 가르치는 것, 즉 우리 자신을 가르치는 것은 우리의 책임을 무시하는 것입니다. AI는 확실히 학습 생활의 일부가 될 것입니다. 그들이 이러한 도구를 잘 사용하는 방법을 배우도록 돕는 것이 우리의 임무입니다.

2. 적응

우리의 첫 번째 반응이 규제라면 두 번째는 AI를 사용하기 더 어렵게 만들고 도구의 한계에 우리의 가르침을 적용하는 것입니다. 그리고 지금 눈부신 한계가 있습니다. ChatGPT는 높은 수준의 사고를 위해 설계되지 않았습니다. 정확하거나 사실적으로 정확하도록 설계되지도 않은 것 같습니다. 자체적으로 “대량의 서면 언어 데이터 세트를 사용하여 텍스트 기반 프롬프트에 대해 인간과 같은 응답을 생성”하도록 설계되었습니다. 데이터 세트는 방대하지만 여전히 제한적입니다. 교실 토론과 같은 로컬 컨텍스트를 조사할 수 없으며 코퍼스 외부의 난해한 텍스트를 기반으로 응답을 제공합니다. 그 관점과 비판적 선택은 존재하지 않습니다. 일을 바로 잡는 것은 지금 당장 중요한 것이 아닙니다. 명확한 산문을 쓰는 것은.

이러한 제한은 현실적이며 완전히 AI 방지는 아니더라도 평가를 AI 방지로 만들 수 있습니다. 예를 들어 더 많은 직접 참여를 강조할 수 있습니다. 우리는 파란 책으로 필기 시험을 다시 가져올 수 있습니다. 또는 ChatGPT가 아무것도 알 수 없는 수업 내 토론과 관련된 과제를 만들 수도 있습니다.

제 생각에는 이것이 우리 중 많은 사람들이 초기에 취하는 접근 방식이 될 것입니다. 솔직히 이러한 종류의 변화는 교실 참여를 위한 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 더 많은 대면 경험은 의미가 있을 수 있으며 학생들과 더 깊은 관계를 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 피하려는 시도는 결국 더 큰 멘토링과 대면 토론을 위한 궁극적인 촉매제가 될 수 있습니다.

하지만 우리는 이 은빛 안감을 조심해야 합니다. 우리의 학습 설계가 학생들이 부정행위를 하기 어렵게 만드는 동기가 있다면 학습 경험을 잘못된 방식으로 설계하고 있는 것입니다. 가장 영향력 있는 학습 설계에 기대는 것은 AI에 저항하는 것과 같을 가능성이 높지만 한계에 대한 헌신보다는 학습에 대한 헌신을 보여줄 것입니다. 우리가 동료 및 학생들과 의사 소통하는 방법은 이와 관련하여 매우 중요합니다.

3. 통합

“규제” 및 “적응”이 AI의 영향을 단속하거나 피하는 것에 관한 것이라면 “통합”은 교실에서 AI를 수용하는 것에 관한 것입니다. 통합에는 인공 지능을 사용하여 학습을 향상하고 학생들의 참여를 심화시키는 것이 수반됩니다. 학생들이 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 기술과 능력을 개발하도록 돕는 것입니다. 우리 학생들은 미래의 일과 학습 생활에서 AI를 쉽게 사용할 수 있어야 하며, 이 미래를 위해 학생들을 준비시키는 것은 우리의 책임입니다.

통합은 어떤 모습일까요? 예를 들어 우리는 학생들에게 ChatGPT를 사용하여 에세이 초안을 작성하도록 요청할 수 있습니다. 이 에세이는 다듬고 개발할 수 있으며 그 과정에서 쓰기 및 편집 단계를 보여줍니다(즉, ChatGPT 훨씬 이전의 좋은 쓰기 교육학). 또는 AI를 사용하여 스스로 시작한 초안을 수정하도록 권장할 수 있습니다. 이는 이미 사용할 수 있는 온라인 문법 도구에서 그리 드문 일이 아닙니다. 이러한 각 접근 방식에서 우리는 최종 제품보다 작성 단계를 더 중요하게 생각합니다. 마찬가지로 우리는 학생들에게 ChatGPT의 응답을 분석하도록 요청하여 무엇이 옳은지, 무엇을 놓치고 있는지, 너무 단순한 부분은 무엇인지, 생각하지 못했던 문제에 대한 새로운 통찰력을 제공하는 부분은 무엇인지 지적할 수 있습니다.

가장 중요한 것은 이 순간을 학생들에게 ChatGPT에게 좋은 질문을 하는 방법을 가르칠 수 있는 기회로 사용할 수 있다는 것입니다. 훌륭하고 의미 있는 질문을 하는 것은 모든 연구와 학문의 핵심입니다. ChatGPT와 같은 도구에 대해 의미 있고 직접적인 질문을 하는 것, 즉 필요한 응답을 유도하는 질문은 결국 우리가 지금 가르칠 수 있는 가장 중요한 기술이 될 수 있습니다. 학생들이 AI에게 묻는 질문에 대해 비판적으로 생각하도록 가르치는 것은 근본적인 학문적 기술을 향상시키는 방법입니다.

지금 우리가 향해야 할 곳은 여기입니다. 우리는 AI가 필요하지 않은 학생들과 교류할 수 있는 방법을 가져야 하지만 현재 존재하는 이러한 도구의 어포던스도 수용해야 합니다. 우리는 학생들에게 계산기, 스프레드시트 또는 인터넷을 사용하는 방법을 가르치는 것과 같은 방식으로 이러한 도구를 사용하도록 가르쳐야 합니다. 이 모든 도구는 적어도 통합될 때까지 어느 시점에서 교실에서 다양하게 금지되었습니다. 우리 과정에 그들을.

4. 재구상

제가 제안하는 AI의 네 번째 단계는 현재 다른 단계보다 조금 더 추측에 가깝습니다. AI를 수용하면 우리가 일하는 방식이 바뀔 것입니다. 이것은 불가피합니다. 하지만 덜 명확할 수 있는 것은 배우고, 소통하고, 창조한다는 것이 무엇을 의미하는지 다시 상상해야 할 필요가 있다는 것입니다. 우리는 머지않아 복잡한 글은 소수의 전문가의 영역이고 평범하고 일상적인 글은 AI의 영역이 되는 시대에 도달할 것입니다.

그러나 우리는 학습에 대한 현재의 접근 방식이 앞으로 다가올 새로운 도구를 고려할 때 우리 세계와 학생들이 필요로 하는 것과 근본적으로 구조적으로 잘못 정렬되어 있음을 깨달을 수도 있습니다. 지금까지 지난 40년 동안의 많은 디지털 기술은 우리가 가르치고 배우는 방식을 강화했습니다. 계산기는 표준화된 테스트에서도 일반적입니다. 스프레드시트와 데이터베이스는 일상적인 작업을 관리 및 확장 가능하게 만듭니다. 인터넷은 한때 많은 사람들이 접근할 수 없었던 방대한 양의 정보에 접근할 수 있게 해주었습니다.

그러나 ChatGPT와 새로운 AI 도구는 보다 근본적인 것을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간은 언어를 생산하는 존재입니다. 이 영역에서 우리의 우선 순위가 바뀔 수 있습니다. 그렇게 되면 커뮤니케이션이 바뀔 수 있습니다. 우리가 지식 생산이라고 생각하는 것이 바뀔 수 있습니다. 현재 AI는 좋은 소설을 쓰거나 영감을 주는 시각적 작품을 만들 수 없지만 가능하다면 어떻게 될까요? 우리는 저자와 예술성의 개념에 매달릴 것인가, 아니면 작품과의 관계를 완전히 바꿀 것인가?

이런 일이 발생하면 규제, 적응 및 통합만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 우리는 이 새로운 맥락에서 가르침과 배움이 무엇을 의미하는지 다시 생각해 볼 필요가 있습니다. 우리는 우리의 인식론적 틀을 생산과 창조에서 분석과 비평과 같은 것으로 전환하고 있음을 발견할 수 있습니다. 우리의 교육 모델도 바뀌어야 합니다.

AI로 인해 학습하거나 생성하는 방식이 변경될까요? 아니면 AI는 단순히 계산기와 같은 또 다른 도구가 되어 우리의 기존 기술을 보강하게 될까요? 말하기 어렵습니다. 무슨 일이 있어도 지금은 이 새로운 세상에서 가르치고 배우는 미래에 대해 신중하고 사려 깊고 의도적으로 생각할 때입니다.

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