교육에서 AI의 역할: AI가 학습 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?

교육 분야에서는 인공지능(AI)의 적응성이 깊은 우려를 낳고 있습니다. 학습자, 교육자, 정책 입안자 모두 기술이 특히 팬데믹의 영향을 받은 학생들의 학습을 지원하기 위해 연구 기반 학습 이해에 부합하고 이를 기반으로 구축되기를 기대합니다.

AI 기반 학습의 핵심 통찰력은 적응성입니다. 기술은 "학생의 요구 사항을 충족하고, 학생의 강점을 강화하며, 학생의 지식과 기술을 성장시키는" 역할을 합니다. 그러나 적응은 때때로 너무 구체적이고 제한적일 수 있으며, 학습의 중요한 부분이 누락되거나 미개발될 수 있습니다. 따라서 중요한 목표는 "학습 비전에 적응하고 AI가 현재 잘 모델링할 수 있는 것으로 학습을 제한하지 않는 포괄적인 AI 모델을 향해 노력하는 것"입니다.

"대규모 언어 모델"의 발전에도 한계가 있습니다. AI 모델은 더 좁고, 학습 환경은 바뀔 수 있으며, 인간의 "상식" 판단이 부족하여 "부자연스럽거나 부정확한" AI 반응으로 이어질 수 있습니다. 새로운 AI 설계에서는 이를 고려해야 합니다.

지능형 학습 시스템(ITS)이 학생들에게 피드백을 제공하는 데 있어 상당한 발전을 이루었지만, 학생들에게 동기를 부여하고 자율 조절을 돕는 인간 교사의 중요성은 여전히 ​​중요합니다. 인간 교사는 대부분의 교육 기술보다 학생들을 더 잘 이해하고 AI가 할 수 없는 "가르칠 수 있는 순간"을 식별할 수 있습니다.

AI 시스템의 핵심 모델을 확장하기 위해 다음과 같은 점에서 시작할 수 있습니다.

1. 학생 중심 적응형 디자인

적응형 디자인에서는 AI 시스템이 학생의 학생을 분석하여 식별할 수 있습니다. 학습 데이터의 관심 지점을 파악하고 관련 학습 자료와 과제를 제공합니다. 예를 들어 학생이 역사 학습 시 당나라에 강한 관심을 보이면 AI 시스템이 자동으로 학습 경로를 조정해 당나라 문화에 대한 더 많은 학습 자료와 과제를 제공할 수 있다. 이러한 맞춤형 학습 경로는 학생의 동기 부여와 참여를 높일 수 있습니다. 1,000명의 학생을 대상으로 한 연구에서 이 적응형 설계를 사용한 학생들은 학습 능력이 평균 15% 향상되었습니다.

2. 포용성과 다양성

AI 시스템은 여러 언어로 학습 자료를 제공하여 다양한 언어 배경을 가진 학생들에게 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 광동 출신 학생이 주로 광둥어를 구사하는 경우, AI 시스템은 광동어 버전의 학습 자료를 제공하여 해당 학생이 지식을 더 잘 이해하고 습득할 수 있도록 돕습니다. 또한 AI 시스템은 학생의 학습 진행 상황과 능력에 따라 적절한 학습 지원과 리소스를 제공하여 개인화된 학습 요구 사항을 충족할 수도 있습니다. 다국어 배경을 가진 500명의 학생을 대상으로 한 외국 연구에서 이러한 포괄적이고 다양한 디자인을 사용한 학생들은 학습 효율성을 평균 20% 향상시켰습니다.

3. 혁신과 개방성

AI 시스템은 개방형 프로젝트 과제를 제공하여 학생들의 탐구와 혁신을 장려할 수 있습니다. 예를 들어, 학생이 과학을 공부하면서 환경 보호에 강한 관심을 보인다면 AI 시스템은 환경 친화적인 프로젝트를 설계하고 구현하는 것에 대한 개방형 과제를 제공할 수 있습니다. 이 과제를 완료하는 과정에서 학생들은 관련 과학 지식을 학습하고 습득할 수 있을 뿐만 아니라 혁신적인 사고와 문제 해결 능력을 개발할 수 있습니다. 2,000명의 학생이 참여한 연구에서 이 혁신적이고 개방적인 디자인을 사용한 학생들은 창의력과 문제 해결 능력이 평균 25% 향상되었습니다.

4. 확장된 평가 및 피드백

AI 시스템은 자세한 피드백을 제공하여 학생들이 자신의 실수를 이해하고 이를 수정하는 방법을 도울 수 있습니다. 예를 들어, 학생이 수학 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 경우 AI 시스템은 학생이 자신의 실수를 이해하고 수정 방법을 안내할 수 있도록 상세한 피드백과 제안을 제공할 수 있습니다. 이러한 상세한 피드백은 학생들이 지식에 대한 더 깊은 이해를 얻고 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 1,500명의 학생을 대상으로 한 연구에서 이 확장 평가 및 피드백 설계를 사용한 학생들은 문제 해결 능력을 평균 30% 향상했습니다.

교육 분야의 AI에 대해 "AI가 학생의 학습을 지원한다"와 "AI 및 관련 기술에 대한 학습을 ​​지원한다"라는 "두 가지 넓은 관점"이 등장했습니다. 후자에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지뿐만 아니라 AI가 초래하는 위험에 대해서도 학생들이 AI에 대해 교육받는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

연구 및 개발 노력은 AI 학습 전략 권장 사항을 다루려고 시도하며, 우리의 주요 권장 사항은 곧 출시될 교육 기술 제품에서 AI 모델의 강점과 한계를 밝히고 학습 비전과 밀접하게 일치하는 AI 모델에 집중하는 것입니다. AI는 현재 빠르게 발전하고 있으며, 단순한 AI 기능을 갖춘 제품과 보다 복잡한 AI 모델을 갖춘 제품을 구분해야 합니다.

위 내용은 교육에서 AI의 역할: AI가 학습 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!