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Generative AI is a New Partner in Learning Experience Design
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공정민님이 2023-07-09에 작성하였습니다.
요약
[학습 경험 설계 파트너로서 생성형AI]
◎ 생성형AI는 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 작성할 수 있으며, 교사는 AI를 활용하여 각 학생의 배경이나 관심사에 맞는 평가를 만들고 수업 계획을 개발하는 데 도움을 받을 수 있음.
◎ 이는 생성형AI가 교육자에게 무한한 조수 팀을 제공하여 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 설계하는 데 활용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다는 것을 의미함.
◎ 또한 생성형 AI를 사용하여 학습자의 경험을 설계하는 경우, 잘못된 학습 설계를 더 효율적으로 개선할 수 있음.
◎ 본 아티클은 생성형 AI가 학습 경험 설계에 어떻게 활용되는지에 대한 사례를 소개하고 있음(*아래에는 에디터가 추가한 내용도 포함되어 있습니다).
· Coursera: Coursera Coach와 같은 생성형AI 코치를 강좌에 통합
· NOLEJ: 여러 평가, 대화형 코스웨어 생성 및 콘텐츠 분석
· Pressto: 구체적인 프롬프트와 실시간 피드백을 제공하여 좋은 글쓰기 지원
· BYJU'S: TeacherGPT를 활용하여 맞춤형 지도를 제공하고 학습자의 응답을 채점하는 기능 제공, MatGPT를 사용하여 수학 문제 해결 지원
◎ 또한 생성형AI는 프로젝트 공동 저작을 위해 학습 경험 설계에 활용됨.
· Project Leo : 학생의 강점과 관심사, 산업 전문성, 교사의 필요성을 프로젝트 개인화 설계에 통합한 프로젝트 저작 도구
· Playlab : 대규모 언어 모델을 기반으로 한 오픈 프로젝트 설계 앱
· ChatGPT는 프로젝트 아이디어 도출, 공동 저작, 결과 도출 및 평가 기준 수립 등에 활용될 수 있으며, Bard를 통해 학년 별 프로젝트 목록을 생성한 사례도 있음.
**참고) SPARK 프레임워크
- 본 아티클에서 소개하고 있는 Designing Schools의 SPARK 프레임워크는 학습 설계 프롬프트 개선을 위한 초기 노력임.
- 해당 프레임워크에서 SPARK는 다음과 같은 의미를 가짐.
① Situation: 해결해야 할 현재 상황이나 맥락 정의
② Problem: 해결해야 할 문제나 과제 식별
③ Aspiration: 원하는 결과 또는 달성하고자 하는 목표 설명
④ Results: 솔루션을 통해 달성할 구체적이고 측정 가능한 결과 설명
⑤ Kismet: 놀라움의 요소 공유
- 참고 링크 : https://designingschools.org/2023/03/29/your-human-advantage-how-to-spark-ideas-with-chatgpt/
◎ 생성형AI는 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 작성할 수 있으며, 교사는 AI를 활용하여 각 학생의 배경이나 관심사에 맞는 평가를 만들고 수업 계획을 개발하는 데 도움을 받을 수 있음.
◎ 이는 생성형AI가 교육자에게 무한한 조수 팀을 제공하여 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 설계하는 데 활용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다는 것을 의미함.
◎ 또한 생성형 AI를 사용하여 학습자의 경험을 설계하는 경우, 잘못된 학습 설계를 더 효율적으로 개선할 수 있음.
◎ 본 아티클은 생성형 AI가 학습 경험 설계에 어떻게 활용되는지에 대한 사례를 소개하고 있음(*아래에는 에디터가 추가한 내용도 포함되어 있습니다).
· Coursera: Coursera Coach와 같은 생성형AI 코치를 강좌에 통합
· NOLEJ: 여러 평가, 대화형 코스웨어 생성 및 콘텐츠 분석
· Pressto: 구체적인 프롬프트와 실시간 피드백을 제공하여 좋은 글쓰기 지원
· BYJU'S: TeacherGPT를 활용하여 맞춤형 지도를 제공하고 학습자의 응답을 채점하는 기능 제공, MatGPT를 사용하여 수학 문제 해결 지원
◎ 또한 생성형AI는 프로젝트 공동 저작을 위해 학습 경험 설계에 활용됨.
· Project Leo : 학생의 강점과 관심사, 산업 전문성, 교사의 필요성을 프로젝트 개인화 설계에 통합한 프로젝트 저작 도구
· Playlab : 대규모 언어 모델을 기반으로 한 오픈 프로젝트 설계 앱
· ChatGPT는 프로젝트 아이디어 도출, 공동 저작, 결과 도출 및 평가 기준 수립 등에 활용될 수 있으며, Bard를 통해 학년 별 프로젝트 목록을 생성한 사례도 있음.
**참고) SPARK 프레임워크
- 본 아티클에서 소개하고 있는 Designing Schools의 SPARK 프레임워크는 학습 설계 프롬프트 개선을 위한 초기 노력임.
- 해당 프레임워크에서 SPARK는 다음과 같은 의미를 가짐.
① Situation: 해결해야 할 현재 상황이나 맥락 정의
② Problem: 해결해야 할 문제나 과제 식별
③ Aspiration: 원하는 결과 또는 달성하고자 하는 목표 설명
④ Results: 솔루션을 통해 달성할 구체적이고 측정 가능한 결과 설명
⑤ Kismet: 놀라움의 요소 공유
- 참고 링크 : https://designingschools.org/2023/03/29/your-human-advantage-how-to-spark-ideas-with-chatgpt/
에디터 노트
공정민
먼저, 본 아티클에서 생성형 AI의 주요 핵심 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 생성형 AI는 커리큘럼 디렉터 및 교육 설계 파트너로 활용될 수 있다. 둘째, 모든 학습자를 위해 개인화된 학습 경로를 제공하면서도 시간을 절약하는 잠재력을 갖고 있다. 이러한 시사점들은 생성형 AI가 교육 분야에서 지속적으로 발전하고 적용될 수 있는 방향을 제시하며, 교사와 학생들의 학습 경험을 개선하고 개별화하는 데 생성형 AI가 가진 잠재력이 의미있음을 보여줍니다.
한편, 생성형 AI의 활용에는 고려해야 할 사항들이 있습니다. 본 아티클에서는 다음과 같은 사항을 얘기하고 있는데요. 생성형 AI가 가진 잠재력을 극대화하기 위해서는 '창의적인 프롬프트'를 통해 원하는 결과를 도출하고, AI의 추천 결과나 권고 사항을 '신중하게 편집'하며, 학생들의 결과에 대한 인사이트를 제공하는 '후속 조치'를 고려해야 한다는 것입니다. 이러한 요소들은 결국 우리가 생성형 AI에 의존만 하는 것이 아닌 주도적인 판단과 선택을 해야 한다는 점을 이야기한다고 볼 수 있습니다.
한편, 생성형 AI의 활용에는 고려해야 할 사항들이 있습니다. 본 아티클에서는 다음과 같은 사항을 얘기하고 있는데요. 생성형 AI가 가진 잠재력을 극대화하기 위해서는 '창의적인 프롬프트'를 통해 원하는 결과를 도출하고, AI의 추천 결과나 권고 사항을 '신중하게 편집'하며, 학생들의 결과에 대한 인사이트를 제공하는 '후속 조치'를 고려해야 한다는 것입니다. 이러한 요소들은 결국 우리가 생성형 AI에 의존만 하는 것이 아닌 주도적인 판단과 선택을 해야 한다는 점을 이야기한다고 볼 수 있습니다.
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