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고등교육

학습에서 다양한 유형의 인공지능 이해하기

2024년 8월 30일

인공지능(AI)은 비즈니스 수행 방식과 학습 방식을 변화시키고 있습니다. 대학 캠퍼스부터 직장인 교육에 이르기까지, AI의 힘은 운영, 학습 모델 등 다양한 분야에서 개선의 기회를 제공합니다.

인공지능(AI)이란 무엇인가?

인공지능(AI)은 컴퓨터와 기계가 인간의 학습, 문제 해결, 의사 결정 및 창의성을 모방할 수 있게 하는 기술 유형입니다. 이는 반복적인 작업 자동화, 데이터로부터 더 많은 통찰력을 더 빠르게 도출, 의사 결정 향상, 인적 오류 제거 등 다양한 산업 분야에서 여러 이점을 제공합니다.

다음은 세 가지 유형의 인공지능이 노동력과 고등교육 분야에서 성공적인 성과를 이끌어내는 방식을 살펴본다.

학습에서의 생성형 인공지능

생성형 인공지능은 학습에 어떻게 활용되나요?

생성형 인공지능은 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 학습자에게 방대한 정보에 대한 즉각적인 접근을 신속하게 제공하고, 다양한 언어 배경을 가진 학습자나 접근성 요구 사항을 가진 학습자를 지원하며, 탐구와 창의성을 가속화할 수 있습니다.

학습을 위한 생성형 AI의 세 가지 장점.

개인화

생성형 AI 알고리즘은 학습자의 고유한 선호도나 요구 사항에 기반하여 맞춤형 교육 콘텐츠(예: 특정 동영상이나 기사)를 생성할 수 있습니다.

평가 자동화

예를 들어 고등교육 분야에서 일부 교수진은 생성형 AI 도구를 활용해 학생들의 과제물에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고 있다.

적응형 학습

컴퓨터 알고리즘과 인공지능은 학습자의 개별적 요구를 충족시키기 위해 맞춤형 자료와 학습 활동을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 신입 사원이 사용할 소프트웨어 프로그램에 익숙하지 않은 경우, 적응형 교육은 심층 주제를 다루기 전에 해당 소프트웨어 사용법을 설명하는 학습 모듈을 추천할 수 있습니다.

학습에서의 생성형 인공지능에 대한 우려.

장점에도 불구하고 생성형 AI는 도전 과제가 없지 않습니다. 이 도구들은 훈련된 데이터셋을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는데, 해당 데이터셋에 편향이 포함되어 있다면 생성된 콘텐츠 역시 편향될 수 있습니다. 생성형 AI는 또한 가짜 과학 연구를 특정 관점을 뒷받침하는 증거로 인용하는 등 부정확한 정보를 확산시킬 수 있습니다. 아마도 이것이 학생들이 생성형 AI 콘텐츠 도구에 대해 대체로 회의적인 태도를 유지하는 이유일 것입니다. 최근 Panopto , 생성형 AI가 정확한 콘텐츠를 생성한다고 믿는 학생은 절반 미만이다. 포브스 연구에서도 학생의 41%가 AI 생성 콘텐츠를 항상 수정한다고 답한 반면, 3%는 전혀 수정하지 않는다고 답했다.

학습 분야의 예측형 인공지능

학습에서 예측형 인공지능은 어떻게 활용되나요?

예측형 인공지능은 머신러닝을 활용해 과거 사건의 패턴을 식별하고 미래 사건에 대한 예측을 수행합니다. 학습 환경에서 학습자의 데이터를 신속하게 분석하여 학습 패턴과 진도에 대한 통찰력을 얻고, 다음에 학습해야 할 주제를 예측할 수 있습니다.

학습을 위한 예측형 인공지능의 세 가지 장점.

개선된 결과

예측 분석은 추가 지원이 필요한 학습자를 식별하고 맞춤형 지원을 제공하여 장기적으로 학습 성과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 모든 은행 직원이 금융 기관에 영향을 미치는 새로운 정부 규정에 대한 교육을 필요로 할 수 있습니다. 그러나 특정 질문에 답하는 데 어려움을 겪는 직원은 기존 은행 규정에 대한 복습 과정을 수강하도록 권유받아 필요한 배경 지식을 습득할 수 있습니다. 특정 수학 강의를 반복 시청하거나 특정 수학 개념에 대해 자동화된 질문을 계속하는 대학생에게는, 새로운 개념을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 기초 개념에 대한 강의 시청 또는 복습을 권장할 수 있습니다.

향상된 계획 수립

강사 및 트레이너는 예측 분석을 활용하여 교육 프로그램 중 효과적인 부분과 개선이 필요한 부분을 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 학습자의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 교육 프로그램과 지도 전략을 개선할 수 있습니다.

개선된 자원 배분

예측형 인공지능은 어떤 학습자와 집단이 더 많은 지원이 필요한지 예측하여, 조직이나 고등교육 기관이 자원을 가장 효과적으로 계획하고 배분할 수 있도록 돕습니다.

학습 분야에서의 예측형 인공지능에 대한 우려.

예측 분석은 조직이 학습자에 관한 많은 정보를 수집하고 저장해야 하므로 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려가 있을 수 있습니다. 학습 프로그램에 예측 AI를 활용하는 고등교육 기관 및 조직은 데이터 개인정보 보호법을 준수하고 사용하는 데이터를 보호하기 위해 강력한 사이버 보안 조치를 시행해야 합니다. 또한 수집하는 데이터 유형과 개인정보 보호를 위해 취한 조치에 대해 학습자와 소통해야 합니다.

개인정보 보호 문제를 해결하는 한 가지 방법은 개인정보 보호를 중시하는 업체와 협력하는 것입니다. 예를 들어, Panopto 고객 중심 AI 개인정보 보호 정책은 조직이 AI 모델링 및 기술 개발을 위한 데이터의 윤리적 사용에 대해 합의할 수 있도록 합니다.

학습에서의 설명형 인공지능

학습에서 설명형 인공지능은 어떻게 활용되나요?

설명형 AI 도구는 녹화된 강의나 비즈니스 문서와 같은 비정형 데이터로부터 메타데이터를 생성하도록 훈련됩니다. 이들은 데이터 패턴과 관계를 발견하고, 이를 다양한 구성 요소로 분류하며, 과거 성과, 추세 또는 기타 관련 요소를 요약할 수 있습니다.

학습을 위한 설명형 인공지능의 세 가지 장점.

데이터 기반 통찰력. 설명형 AI 도구는 학습자의 교육 자료 상호작용, 완료 시간, 시험 결과 및 성과에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 강사 및 교육 책임자는 해당 데이터를 활용하여 학습 프로그램의 성공을 측정하고 향후 프로그램에 대한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

필기

학습자들은 동영상이나 강의를 신속하게 요약하고 핵심 사항에 대한 필기를 지원하는 설명형 AI 도구의 혜택을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, Panopto Access AI 제품군은 마우스 클릭 한 번으로 학습 동영상의 자동 생성된 대본, 핵심 요약 및 설명을 제공합니다.

가상 과외

설명형 인공지능 기반 가상 튜터는 고등교육에서 실시간 피드백과 지원을 제공하여 전통적인 교실 수업을 보완할 수 있다.

학습에서의 기술적 인공지능에 대한 우려

다른 형태의 인공지능과 마찬가지로, 기술적 인공지능을 활용하는 고등교육 기관 및 직장에서는 개인정보 보호와 보안 문제가 여전히 우려사항으로 남아 있습니다. 데이터 보안을 유지하기 위해 엄격한 데이터 개인정보 보호 정책과 검토 절차를 마련하는 것이 중요합니다.

학습에서 Panopto 알아보기

Panopto 인공지능 기반 동영상 학습 플랫폼은 1,650개 이상의 글로벌 교육 기관을 대상으로 캠퍼스 밖에서도 접근 가능한 학습을 확장합니다. 20개 이상의 언어로 제공되는 자막 및 텍스트 변환, 학습자가 콘텐츠를 신속하게 찾을 수 있도록 지원하는 인공지능 기반 키워드 검색, 동영상 콘텐츠 번역을 위한 자동화된 워크플로우를 통해 Panopto 교육 전용으로 설계된 사용하기 쉬운 플랫폼으로 동영상 학습을 Panopto .