![[기술자들] 생활 속으로 들어온 AI 기술 / YTN 사이언스](https://i.ytimg.com/vi/QQS03bXyz-w/hqdefault.jpg)
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출처 : Andrei Krauchuk / Dreamstime.com
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인공 지능은 인공 지능과 같은 교육을 받고 있습니다. 따라서 효과적이려면 고품질의 관련 데이터에 대한 교육을 받아야합니다.
새로운 AI 기반 기술의 도입으로 인해 교육의 세계는 크게 영향을받을 것입니다. 그러나 이러한 변화가 실제로 우리 사회의 긍정적 인 진화를 향해 나아가고 있는지는 말하기 어렵다. 교육은 일반적으로 우리 사회 전체에 막대한 영향을 미치며 인간 진화의 초석 중 하나입니다.학습과 교육의 과학은 지난 세기에 걸쳐 크게 바뀌 었으며, 최근 세대의 현재 행동 변화 중 많은 부분이 우리가 목격 한 교육의 진화에 기인 할 수 있다고 주장 할 수 있습니다. 교육에서 인공 지능의 사용이 증가하면 학습과 교육을 향상시킬 수있는 엄청난 잠재력이 있지만, 이러한 개선이 더 나은 사회와 더 나은 세상을 만들 것입니까?
현재 시나리오
결과가 좋든 나쁘 든 교육 분야의 인공 지능 (AI)은 호황을 누릴 것입니다. 최근 보고서에 따르면, 미국 시장에서만 2021 년까지 부문 성장률이 47.5 %로 예측되었습니다. 기계 학습은 학생들이 자신의 작업을 수행하는 데 도움이되는 도구에서 가장 큰 기술 거인들에 의해 이미 추가되었습니다. 예를 들어, IBM의 Watson Analytics는 데이터베이스에 포함 된 정보에 대한 자연어 질문에 답변 할 수있는 반면, Google G Suite for Education 앱은 자연어 처리를 사용하여 학생과 교사의 요청에 따라 복잡한 수식을 작성합니다. 교육에서의 머신 러닝에 대한 자세한 내용은 머신 러닝이 교육 우수성을 향상시키는 방법을 참조하십시오.
부수적으로, 우리는 이미 학교에서 AI를 구현할 때 예상치 못한 일반적인 효과 중 하나를 볼 수 있습니다. 음성 채팅은 최신 기술 트렌드가되었으며 많은 비즈니스에서 필수 아이템이되었습니다. AI는 이제 전체 교육 시스템만큼 큰 데이터 세트를 제공함으로써 인간의 목소리를 인식하고 이해하는 능력을 완벽하게 할 수 있습니다. 모든 사무실에서 사용을 시작하는 데 시간이 얼마나 걸립니까 말하는 팀 구성원 간의 의미 있고 효율적인 커뮤니케이션 및 협업을 촉진하는 AI? Mass Effects AI EDI를 생각하는 유일한 사람입니까?
해외에서도 그다지 다르지 않습니다. 중국에서는 반 감각 로봇이 이미 그레이딩 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있으며 교사의 작업량을 줄입니다. 그들의 똑똑한 인공 마음은 에세이의 일반적인 논리와 의미를 이해하고 그 질에 대한 거의 인간과 같은 판단을 생성 할 수 있습니다. 그리고 적어도 60,000 개의 학교가 이미 큰 성과를내어 구현했습니다.
놀라운 잠재력
가장 명백한 AI 이점 중 하나는 많은 관리 및 조직 작업을 신속하게 처리하여 업무 운영을 자동화 할 수 있다는 것입니다. 숙제 확인, 서류 채점, 질병 기록 및 결석 보고서 검토 및 성적표 준비는 교육자가 대부분의 시간을 AI에서 거의 몇 분만에 오류없이 수행 할 수있는 작업의 일부에 불과합니다.
AI는 또한 모든 연령대의 학생들을 위해 책을 디지털화하고 맞춤화 할 수있는 "스마트 한"컨텐츠를 만들어 암기 및 학습에 도움을 줄 수 있습니다. AI는 가상의 캐릭터와 증강 현실을 기반으로 USC (University of Southern California)의 Creative Technologies Institute에서 실험 한 것과 같은 믿을 수있는 사회적 상호 작용을 만들 수 있습니다. 이 가상 환경은 학생들의 노력과 학습 과정을 돕거나 교사, 강사 및 조교를 대신 할 수 있습니다. 하루 종일 밤낮으로 일할 수 없으며, 로봇이 아니라면 24/7 응답을 제공 할 수 없습니다.
단점과 논쟁
지금까지 AI와 교육에 관한 모든 것이 놀라운 것처럼 보였습니까? 그러나 실제 상황은 결코 간단하지 않습니다. AI는 설계된 결과를 달성하기 위해 무엇보다도 데이터를 요구합니다. 환경에 대해 "학습"할 수있는 데이터와 알고리즘이 "좋은"결과와 "나쁜"결과를 얻을 수 있도록 데이터를 알고리즘에 제공해야합니다. 그러나 학생 학습에 관한 전체 데이터 세트가 전혀 쓸모없는 것이 아니라면 신뢰할 수 없다면 어떨까요?
예를 들어, 학생 학습을 측정하려는 대부분의 연구는 자체보고 된 "학습 이익"또는 (심지어 더 나쁜) 학생 성적과 같이 해석 할 수 없거나 비현실적인 지표를 사용합니다. 그러나 매우 모호한 성과 지표 역할을하는 것 이외의 학생 학년은 무엇을 측정합니까? 최근 언론의 주목을받은 실험에서 AI는 UKs GP (General Practitioner) 시험에 합격하여 81 %의 최고 점수를 얻었습니다. 따라서이 "등급"은 최종 점수에 지나지 않습니다. 이는 AI 나 다른 학생의 학습 과정 또는 교수법의 유효성을 어떤 식 으로든 반영하지 않습니다. 그러나 교육적인 의미가없는 경우에도 쉽게 수집 할 수있는 유일한 데이터입니다. AI 주도 테스트를 속이는 방법과 거의 노력없이 긍정적 인 등급을 얻는 방법을 배우는 데 얼마나 많은 시간이 필요합니까?
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아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
퍼포먼스에만 초점을 맞추면 한계 또는 관련이없는 학습 이론에 집중할 수 있습니다. 현재 데이터 세트는 광범위한 교육 데이터베이스에서 데이터를 가져 오지만 많은 데이터가 오래되었으며 사용 된 교육 방법은 더 이상 사용되지 않습니다. 수십 년 동안 수업을 가르친 교사는 젊은 사회보다 직업이 더 나을 필요는 없습니다. 단순히 우리 사회와 30 년 전의 사회 사이에 큰 차이가 있기 때문입니다. 그러나이 모든 데이터는 AI가 디자이너가 할 수있는 것보다 더 많은 것을 구별 할 수없는 이해할 수없는 정보의 늪으로 합쳐집니다. (교육의 발전에 대한 자세한 내용은 가상 교육 및 전자 학습 : 디지털 기술이 고급 교육의 미래를 여는 방법을 확인하십시오.)
AI는 기술 중독을 자극하고 노출이 어린 시절부터 시작될 경우 미래 세대가 모든 종류의 장치에 크게 의존하도록 만들 수 있습니다. 특히 AI가 가르 칠 때 사용하는 것으로 의심되는 "품질"컨텐츠가 소수의 회사에 의해 선택된 엄청나게 광대 한 정크 컨텐츠 풀에서 추출 된 경우.
결론
AI는 새로운 세대를 교육하고 가르치는 우리의 능력을 획기적으로 향상시켜 이론적으로 중요한 사물에만 집중할 수있는 인간 교수들이 많은 시간을 할애 할 수 있도록합니다.
그러나이 환상적인 효율성의 세계는 가파른 가격에옵니다. 조심하지 않으면, 우리는 학생들에게 저품질의 콘텐츠를 제공하고 가능한 한 잘못된 방법으로 가르 칠 수 있으며 AI 교사를 속임으로써 공부를 피할 수 있습니다. 우리가 기술에 중독 된인지 적 수동적이며 사회적으로 적응되지 않은 성인들로 가득 찬 사회에서 살고 싶지 않다면, 지금보다는 나중에 시력을 조정해야합니다.