인공지능이 대학에 통합되면 그 경계는 어디인가?
저자：Eve Cole
업데이트 시간：2024-11-22 13:48:01
지난 학기에 칭화대학교 리루밍 총장은 수업 중 학생들과 소통한 결과 대부분의 학부생들이 숙제를 완료하기 위해 인공지능을 사용했으며 완료 결과가 더 좋았다는 사실을 발견했습니다. 그는 학생들에게 “인공지능 시대에 학생들의 학습 가치는 어디에 반영되는가?”라고 물었다. Li Luming은 또한 스스로에게 질문했습니다. 지식을 전달하는 교사는 자신의 핵심 위치를 어디에서 찾는가? 오늘날 빠르게 반복되는 인공 지능은 고등 교육의 고품질 개발을 지원하고 있습니다. 그렇다면 통합의 경계는 무엇입니까? '융합'과 '통합'의 통일은 어떻게 이루어지나요? 8월 말, 칭화대학교가 주최하고 옥스퍼드대학교 글로벌고등교육센터, 북경대학교 교육대학, 홍콩대학교 교육대학이 공동 주최한 포럼에 많은 교육자들이 참석했습니다. 전세계 대학.
인공지능 시대 고등교육의 가치를 재검토하고, 인공지능에 의한 대학 교과평가 방식의 개혁을 모색하며, 인재양성 아이디어에 있어 인공지능의 변혁을 고민하는 등 일련의 핵심 쟁점을 교환했다. , 칭화 캠퍼스에서 토론하고 충돌했습니다. 유네스코 교육사무총장 스테파니아 지아니니(Stefania Giannini)는 영상 연설에서 다음과 같이 강조했습니다. 인공지능이 고등교육의 가능성을 확장하는 동시에 인공지능의 경계를 명확히 하고 교육에 미치는 영향을 살펴보는 것도 필요합니다. 임팩트에 도달. 학생과 인공지능 사이의 모호한 협력 영역. 인공지능이 오랫동안 학생들의 교실, 숙제, 생활에 통합되었지만, 학습을 완료하기 위해 인공지능을 사용할 수 있습니까? 인공지능 기반 과제도 채점되나요? 이 일련의 질문에 대해서는 아직 정확한 답변이 이루어지지 않았습니다. 홍콩 사범대학교 루오 자후이(Luo Jiahui) 조교수는 “인공지능을 사용하는 데에는 죄책감이 있다”고 말했다. 구체적으로 Luo Jiahui는 학생들의 숙제에서 명백한 표시를 보았습니다. 즉, 학생들은 이 부분에서는 인공 지능 도구가 사용되었고 다른 부분은 원본 작업의 내용에 중점을 두었다고 표시했습니다. 일부 학생들은 "인공지능 도구를 너무 많이 사용하면 독창적인 작업을 하는 사람들에 비해 불리하게 될까요?", "인공지능 도구를 사용하면 교수님께서 제가 사고력이 부족하다고 의심하실까요?"라고 질문했습니다. ?" Luo Jiahui는 학생들의 공통된 고민을 예리하게 포착했습니다. 따라서 Luo Jiahui는 고등 교육 시스템이 학생들이 인공 지능과 함께 생활하고 학습하는 미래의 그림을 구축해야 한다고 믿습니다. 한편으로는 학생들이 인간-기계 공동 작업의 잠재력을 볼 수 있도록 하는 반면, 원본 작업의 평가 방법을 조정하는 것도 필요합니다. 프랑스 소르본 대학의 컴퓨터 과학자이자 철학자인 Jean-Gabriel Ganaccia는 다음과 같이 생각했습니다. "교육자로서 우리의 목표는 학생들이 미래 세계에서 역할을 할 수 있도록 하는 것입니다." 인공지능 제품의 소비자이자 제조사인 우리는 미래 세계에 적응할 수 있는 시민이 되어야 합니다. 45년 동안 인공 지능 분야에서 일해 온 Jean-Gabriel Ganascia는 기술이 너무 빠르게 변하고 있으며 교육자들은 사람들이 미래 경력에서 좋은 역할을 할 수 있도록 도와야 한다고 말했습니다. "가장 큰 변화라면 미래에는 두 가지 인재를 양성해야 한다고 생각합니다. 하나는 질문을 할 수 있는 인재이고, 다른 하나는 문제를 해결할 수 있는 인재입니다." 기술은 교육 경로가 먼저 지식 전달을 개방성, 공유, 개성 및 가치를 연결하는 교육으로 전환하고 있음을 확인합니다. 세 대학의 총장을 역임한 Yang Zongkai는 정보 기술과 교육의 심층적인 통합을 계속해서 실험하고 있습니다. 그는 "혁신적인 교육 방법, 학교 운영 모델, 관리 시스템 및 보증 시스템은 새로운 교육 경로에서 극복해야 할 문제"라고 말했습니다. 그러나 모델의 전환을 완료하려면 Yang Zongkai가 솔직하게 말했습니다. 매우 어려운 작업입니다." 캠퍼스에서 Yang Zongkai와 그의 동료들은 학생들이 무인 공장, 무인 부두, 스마트 교통 등에서 심층 학습을 수행할 수 있도록 새로운 학습 시나리오를 만들고 교실에 인공 지능 감독을 도입했습니다. 교사와 학생들이 2,000개 이상의 과제를 완료할 수 있도록 지원하여 학생들의 독립적인 학습, 관리, 서비스 능력을 배양했습니다. University College London의 Knowledge Lab 학습 분석 및 인공 지능 팀 책임자인 Mutlu Kukurova 교수는 숙제 할당에 새로운 변화를 가져왔습니다. 그는 더 이상 학생 논문의 결과에 초점을 맞추지 않고, 그것을 생산하는 과정에 집중합니다. “인공지능은 자료를 분석하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.” Mutlu Kukurova는 질문하고 문제를 해결하는 학생들의 잠재력에 중점을 둘 것입니다. "인공지능 도구만으로는 교육을 변화시킬 수 없습니다. 교육 시스템의 변화는 사회 기술적 생태계 문제입니다." 인공지능을 캠퍼스에 통합하는 데 있어 병목 현상은 무엇입니까? 인쇄 혁명에서 인터넷 기술 혁명, 그리고 인공 지능의 물결에 이르기까지 기술 변화는 교육뿐만 아니라 새로운 형태, 새로운 방법, 새로운 스타일을 가져왔습니다. 생각과 새로운 도전. Tsinghua University의 교양과 교수이자 Tsinghua University의 Schwarzman College 학장인 Xue Lan은 다음과 같은 이야기를 공유했습니다. 몇 년 전, 화학 공학과의 한 교수는 학생들에게 학습 질문을 "조교"에게 피드백하도록 요청했습니다. 이메일을 보내면 "조교"는 매우 책임감이 있었고 적시에 질문에 답변했습니다. 학기가 끝난 뒤 학생들로부터 '우수' 평가를 받은 조교가 정체를 공개했다. 그는 사실 인공지능 조교였다. Xue Lan은 인공지능이 캠퍼스에 진입한 후 대규모 맞춤형 교육 모델의 형성을 촉진하고 기존 교육 모델의 '단점'을 보완할 수 있다고 말했습니다. 예를 들어, 개인화된 학습 센터를 구축하고 개인 학습 허브를 형성하면 학생들이 지식을 이해할 수 있는 애플리케이션을 제공할 수 있습니다. 올해 칭화대학교는 100개의 인공지능 교육 파일럿 과정을 구축하고, 2024년 신입생에게 'AI 성장 보조원'을 제공하고, GPT를 기반으로 한 AI 대화형 엔지니어링 제품을 24시간 학습 지원, 피드백 및 평가할 것이라고 발표했습니다. -4 "Brainiac Buddy"는 북경대학교의 조교가 되어 학생들이 지식 기반을 구축하고 과정 미리보기를 시작할 수 있도록 돕기 위해 남동대학교에서 채택한 "대학 물리학 과정을 위한 스마트 AI 교육 보조 시스템"이 사용되었습니다. 교사는 코스 전략 조정을 완료하고 학생들이 지식 시스템을 구축하도록 돕습니다. 변화는 여기서 끝나지 않습니다. Xue Lan은 인공 지능을 캠퍼스에 통합하면 교육 모델과 학교 조직 방법에 큰 변화가 일어날 것이라고 믿습니다. "개인화된 학습 센터로서 인공 지능은 무한한 가능성을 제공합니다." 이에 대해 런던대학교 교육연구소 교수이자 유네스코 국제인공지능연구센터 과학저널 편집위원인 웨인 홈즈(Wayne Holmes)는 다른 견해를 가지고 있다. “인공지능은 개인화된 경로를 설계할 수 있다. , 그러나 그것은 진정한 인간화는 아닙니다. 진정한 개인화는 모든 학생이 더 나아지도록 돕는 것이지만 인공 지능은 아직 그것을 할 수 없습니다. " 웨인 홈즈는 인공 지능이 교사와 학생이 사물에 대한 통제력을 잃게 만든다고 믿습니다. 인공지능 시스템의 설계 경로에 따라. 그러나 인공지능 시스템 뒤에는 비즈니스 이해관계의 복잡한 요소를 포함하는 비즈니스 부문의 복잡한 운영이 있습니다. 그뿐만 아니라, "학생들의 사회화 능력도 고려해야 합니다." Wayne Holmes는 30명이 넘는 학생이 30대 이상의 컴퓨터가 있는 교실에 앉아 있고 서로 통신하지 않는 시나리오를 설명했습니다. "학생들이 개인화 학습에 참여하고 있는 것은 사실이지만 이것이 우리가 추구하는 방향이 되어서는 안 됩니다. " 중국 화동사범대학교 고등교육연구소 교수이자 소장인 Yan Guangcai는 "인공지능을 교육에 통합하면 인간에게 표면 학습 또는 심층 학습을 제공할 수 있습니까?"라는 질문을 제기했습니다 . 오랜 세월의 개발을 통해 축적된 경험과 지식이 바탕이 되는 반면, 대규모 모델은 데이터베이스의 딥러닝을 통해 탄생합니다. 이러한 교육자의 관점에서는 인공지능이 인간의 심층학습을 완성하는데 도움을 줄 수 있는지 연구가 필요하다. 인공지능 도구는 교실, 도서관 등 다양한 장소에 도입되어 교육의 학습 모델을 변화시켰습니다. 그러나 교육에 기술을 접목시키는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 이와 관련하여 참석한 많은 전문가들은 새로운 트랙이 이제 막 시작되었다고 말했습니다. Yang Zongkai는 캠퍼스 재정 관리, 네트워크 보안 및 데이터 보안이 모두 미래에 새로운 개혁에 직면할 것이라고 믿습니다. 그는 기술 통합이 어느 정도 병목 현상에 직면하게 될 것이며 체계적인 변화가 필요하다고 말했습니다. "경계는 여전히 지속적인 탐구 과정에 있습니다." 버클리 캘리포니아 대학 고등 교육 연구 센터의 선임 연구원이자 교육 기관 이사인 Chang Tongshan은 글로벌 교육에 대한 표준적인 대답은 없습니다 .
캘리포니아 대학교 총장실에서 연구 및 학업 계획을 수행했습니다. 수년 동안 대학에서 근무했습니다. 인공 지능 기술의 대대적인 물결에 직면하여 캘리포니아 대학은 학습, 캠퍼스 거버넌스, 위험 제어와 같은 문제를 논의하기 위해 인공 지능 실무 그룹을 설립했습니다. "그들은 생성적 인공지능 도구의 탄생을 100년에 한 번 있는 기회, 특히 대학 거버넌스의 효율성을 향상할 수 있는 기회로 간주합니다." Chang Tongshan은 미국 대학들이 다양한 주제에 대해 인공지능 세미나를 개최하고 전문가들을 모으는 것을 관찰했습니다. 인공지능을 교육에 적용하기 위한 다양한 패러다임을 논의하고 탐구하고자 합니다. 또한, 대부분의 대학에서는 학생들의 인공지능 활용 능력을 향상시키기 위해 인공지능에 관한 일반 강좌를 제공하고 있습니다. 교육과 인공지능의 '통합' 문제를 어떻게 해결할 것인가? 미국의 일부 대학에서는 다음과 같이 대답합니다. 명확한 규칙을 수립하십시오. Chang Tongshan은 미네소타 대학교를 예로 들어 학교가 교육 과정에 인공 지능을 내장하는 정도를 사용 허용, 사려 깊은 사용, 사용 금지의 세 가지 수준으로 나누었다고 언급했습니다. 교사는 학생들에게 인공지능 도구를 사용할 수 있는지 여부, 인공지능 사용을 허용하는 범위와 요구 사항, 학생들이 인공지능을 사용하도록 지도하는 방법을 강의 계획서에 명확히 해야 합니다. 교육에 대한 명확한 규칙이 있을 뿐만 아니라 과학 연구 활동에서 인공지능 도구를 사용하는 데에도 세부적인 규칙이 있습니다. Chang Tongshan은 일부 대학에서는 교사와 학생의 행동을 표준화하는 데 도움이 되도록 종이 아이디어 초안 작성, 지원서 작성, 인공 지능에 대한 과학 연구 프로젝트 검토에 대한 명확한 경계를 두고 있다고 언급했습니다. "최고의 대학들은 신기술에 대한 높은 수준의 민감성과 탐구 정신을 유지하고 있습니다." Chang Tongshan은 미국 대학들이 신기술을 포착하고 대학 거버넌스를 위한 새로운 길을 모색하고 있다고 믿습니다. 하지만 현재 전 세계적으로 인공지능과 교육의 통합 개편에 대한 '표준적인 답'은 없다. 미국 시러큐스대학교 교육대학원 부학장이자 교수인 레이 징(Lei Jing)은 미국 대학들이 인공지능을 교육에 통합하는 새로운 트랙에 대응할 준비가 되어 있지 않다고 믿습니다. 미국의 많은 대학을 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 인공지능 활용에 대한 정책과 계획을 수립한 대학의 비율은 여전히 낮으며, 상당수의 대학이 여전히 계획 아이디어를 모색하고 있습니다. 또한, 대학 관계자 중 거의 절반은 인공지능이 학문적 공정성에 영향을 미칠 것이라고 우려하고 있습니다. "그러나 인공지능이 대학의 교육과 관리에 중요하다는 점은 모두가 공감하고 있으며 우리는 변화에 대응하기 위한 조치를 취해야 합니다." 중국에서는 교육부가 국가 스마트 교육 공공 서비스 플랫폼에 'AI 학습' 칼럼 출시, 국가 스마트 교육 공공 서비스 플랫폼을 지능적으로 업그레이드하는 등 인공 지능 기반 교육을 촉진하기 위한 4가지 조치를 발표했습니다. 모두를 위한 맞춤형 평생 학습 지원, 교육 시스템에 인공 지능 구현, 지능형 대형 모델 적용 실증 활동, 디지털 교육을 위한 국제 교류 플랫폼 구축 등 중국 공산당 제20차 전국대표대회에서는 처음으로 보고서에 '교육의 디지털화'를 포함하고 '교육의 디지털화를 촉진하고 모두를 위한 학습 사회와 학습 국가를 구축한다'고 제안했습니다 . 이미 여기 있어요. 맞춤형 교육에 대한 논의부터 교수 도구의 설계와 교수 사고의 전환까지, 인공지능의 '통합과 통합'이라는 경계 문제가 글로벌 교육계가 직면하고 있는 문제이다. 오늘날 합의에 도달했지만 문제는 여전히 해결되지 않은 채 인공지능을 캠퍼스에 통합하는 새로운 방법에 대한 탐구가 계속되고 있습니다.
