COSEAQ 프레임워크는 생성적 AI 통합을 통해 교육 워크플로우를 향상시키도록 설계된 포괄적인 스캐폴딩 시스템입니다. 건설적인 정렬 및 평가 문해력과 같은 이론적 원칙을 통합하면서 교육자와 AI 간의 의미 있는 대화를 촉진함으로써 에세이 질문, 평가 지침 및 퀴즈를 포함한 고품질 교육 콘텐츠의 개발을 개선하는 데 중점을 둡니다.
COSEAQ은 단순한 도구가 아니라 교수법, 강의 계획서, 국가 커리큘럼 요구 사항 간의 조정을 보장하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 기본 목적은 모든 과정 요소 간의 응집력을 만들어 학생 학습 결과를 최적화하는 것입니다.
프레임워크의 핵심에는 워크플로를 기반으로 하고 교사-AI 상호 작용을 안내하는 세심하게 제작된 지침인 마이크로 프롬프트가 있습니다. 이러한 마이크로 프롬프트는 Claude 또는 ChatGPT와 같은 다양한 AI 플랫폼에서 구현될 수 있습니다. Claude에서 교육자는 프로젝트를 생성하고 관련 파일을 업로드한 다음 프레임워크에서 특정 마이크로 프롬프트를 적용할 수 있습니다. 또는 OpenAI의 ChatGPT를 통해 COSEAQ를 검색하여 Custom GPT(Generative Pre-trained Transformers)에 액세스할 수 있습니다. 각 구성 요소는 독립적으로 작동하지만 프레임워크는 통합 구현을 통해 효율성을 극대화하도록 설계되었습니다.
교육자는 특정 요구 사항과 선호도에 따라 마이크로 프롬프트를 순차적으로 또는 독립형 도구로 사용할 수 있습니다. 이러한 유연한 모듈식 접근 방식을 통해 교사는 자신의 주제와 교육 상황에 가장 적합한 구성 요소를 선택할 수 있습니다. 중요한 점은 프레임워크가 자동화된 솔루션이 아닌 발판 역할을 하여 콘텐츠 제작 과정 전반에 걸쳐 교사의 자율성과 교육적 무결성을 유지한다는 것입니다.
생성적 AI의 프레임워크 통합은 교육자의 필수적인 역할을 유지하면서 교육적 프로세스를 향상시키는 것을 목표로 합니다. COSEAQ은 다양한 이론적 프레임워크를 통합함으로써 교사가 자신의 교육 철학 및 과목 요구 사항에 가장 잘 맞는 접근 방식을 선택할 수 있도록 해줍니다.
또한 프레임워크의 마이크로 프롬프트는 Claude 3 및 Gemini Advanced를 포함한 다양한 언어 모델에서 효과적으로 활용될 수 있습니다. 모든 마이크로 프롬프트 세트는 GitHub에서 공개적으로 제공되므로 교육자에게 광범위한 접근성과 적응성을 보장합니다.
COSEAQ은 구조화된 접근 방식과 체계적인 구현을 통해 교육자들이 전문적인 전문성을 개발하는 동시에 우수한 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원합니다. AI가 교육적 맥락에서 계속 발전함에 따라 이 프레임워크는 생성 AI를 교육학 실습에 효과적으로 통합하려는 교사에게 귀중한 리소스로 자리잡고 있습니다.
대화적 접근 방식 : 구조화된 마이크로 프롬프트를 통해 교육자와 AI 간의 의미 있는 교환을 촉진하여 인간의 전문 지식과 AI 기능을 결합한 협업 및 반복적인 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다.
스캐폴딩 지원 : 콘텐츠 생성을 구성하고 안내하는 신중하게 설계된 마이크로 프롬프트를 제공하여 비판적 사고와 더 깊은 이해를 촉진하는 동시에 교육 표준에 부합하도록 보장합니다.
맞춤형 GPT : 다양한 교육 요구 사항을 해결하는 독립형이지만 결합 가능한 GPT를 제공하여 응용 분야의 다양성과 적응성을 모두 제공합니다.
COSEAQ 프레임워크의 주요 목표는 교육자의 전문적 전문성과 실습을 향상하고, 부차적인 이점으로 효율성을 높이는 것입니다. 생성적 AI 통합을 통해 다양한 방법으로 교육적 프로세스를 강화합니다.
결정적으로, COSEAQ은 교사의 자율성과 교육적 진실성을 최우선으로 생각합니다. 교육자들은 콘텐츠 제작 프로세스에 대한 통제권을 유지하고, AI를 안내하고 생성된 자료에 대한 최종 결정을 내릴 때 전문적인 판단을 내립니다. 프레임워크의 유연성은 건설적인 정렬 및 평가 능력을 포함한 다양한 이론적 접근 방식을 수용하여 교사가 이를 특정 교육 관행 및 교과 요구 사항에 맞게 조정할 수 있도록 합니다.
궁극적으로 COSEAQ는 기술이 교육적 요구를 지시하는 것이 아니라 교육적 요구를 충족하도록 보장합니다. 교육자와 AI 협업을 위한 구조화된 프레임워크를 제공함으로써 교사는 교육학적 전문성과 직업적 자율성을 유지하면서 고품질 교육 자료를 효율적으로 만들 수 있습니다.
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COSEAQ 프레임워크는 조정된 구현을 통해 강력한 교육학적 기반을 구축하는 두 가지 기본 구성 요소로 시작됩니다.
이 구성요소는 다음을 통해 광범위한 교육 목표와 구체적이고 실행 가능한 목표를 연결합니다.
목표 공식화에 맞춰 작동하는 이 구성 요소는 다음을 통해 커리큘럼 요구 사항을 구조화된 교육 콘텐츠로 변환합니다.
COSEAQ S(Study Question Developer)는 구성요소 O와 C를 기반으로 기본 콘텐츠와 고급 평가 방법을 연결합니다.
세 가지 개별 단계를 통해 대화형 스캐폴딩을 구현합니다.
대화 발달
질문 다양성 강화
학습 스타일 통합 세 가지 질문 범주를 개발합니다.
프레임워크는 두 가지 평가 경로로 나누어지며, 각 평가 경로는 연구 질문 기초를 기반으로 합니다.
COSEAQ Q (퀴즈생성)
COSEAQ M(오해분석)
강화주기
COSEAQ QE(품질평가 - 베타)
COSEAQ E (에세이 평가 디자인)
COSEAQ A(평가 실시)
개발 구조
품질경영
유연한 구현
문서화 프로토콜
품질 보증
시스템 조정
이 워크플로는 체계적인 개선 프로세스와 구조화된 평가 접근 방식을 구현하는 동시에 평가 개발의 기초로서 연구 질문을 강조합니다.