[교육에서 AI Hype Cycle에 저항하기]

- 최근에 출시된 GPT-4는 거의 모든 표준화 시험에서 높은 점수를 기록함. 
- 듀오링고, 칸 아카데미 등 여러 교육 회사는 GPT를 통합하는 데 경쟁하고 있음. 

* 에듀테크의 Hype Cycle을 주의하라
 - 개발자들은 참여도 증가, 학습 향상, 우수한 결과 등을 약속하며 제품을 출시하겠지만, 아직 아무것도 검증되지 않았음. 그 어느 것도 만병통치약이 아닐 가능성이 높음.

* Teaching Machine의 존재를 믿지 말라
 - Audrey Watters의 저서 "Teaching Machines: The History of Personalized Learning"는 기계가 교육을 대체할 수 있고, 심지어 대체해야 한다고 믿는 사람들의 여정을 다룸. 
 - Audrey Watters는 티칭 머신을 만들기 위한 시도가 실패한 이유는 테크놀로지가 무르익지 않아서가 아니라, 티칭 머신의 가능성을 믿는 사고방식이 삶과 인간이라는 인간의 경험과 상충되기 때문임. 

* 학습을 기계가 할 수 있는 일로 정의하는 것은 경험의 중요한 요소를 놓치는 것이다
 - ChatGPT가 티칭머신을 구현할 수 있는 단계에 이르렀다고 믿고 싶겠지만, 이는 실패의 반복된 역사를 거듭해온 오만함의 결과임. 
 - 물론 지금이 적기일 수 있지만, 이를 테스트하기 위해 급할 필요는 없음. 테크놀로지가 스스로를 증명하게 두어야 함. 

* 근본 가치와 연결하라
 - 변호사 시험은 실제 법률 업무와 큰 관련이 없음. 따라서 AI가 변호사 시험을 합격한 것이 AI가 변호사가 될 수 있음을 의미하지 않음. 
 - 이 기회에 우리가 왜 학생들에게 지금까지 요구했던 것을 요구해왔는지 살펴볼 필요가 있음. 
 - 테크놀로지로 할 수 있는 것과 테크놀로지로 해야 하는 것을 혼동하지 말 것
 - LLM(대규모 언어 모델)이 가장 빨리 효과를 발휘할 것으로 예상되는 분야 중 하나는 학생의 작문을 채점하는 것
 - 그러나 글쓰기는 곧 사고 과정이므로, 가장 좋은 피드백은 총괄적 피드백이 아니라 글쓰기 과정의 일부를 성찰할 수 있도록 돕는 형성적 피드백이어야 함.