인공지능(AI) 대형 모델이 계속 업그레이드되면서 ChatGPT, Wen Xinyiyan, BingChat 등으로 대표되는 생성 AI 도구가 교육 분야에 큰 영향을 미쳤습니다. 이러한 유형의 기술 도구는 사용자 지시에 따라 읽기 자료를 분석하고, 텍스트를 번역하고, 논문을 작성하고 다듬을 수 있어 대학생들 사이에서 많은 관심과 사용을 받아 왔습니다.
그렇다면 제너레이티브 AI 도구로 작성된 콘텐츠 텍스트의 특징과 한계는 무엇일까? 글쓰기에 관한 한, 학생들이 AI를 사용하여 글쓰기를 한다면 일반 인문학 과정을 제공하려는 대학의 목표와 충돌합니까? 미래에는 이런 생성적 AI 도구를 '학술부정행위'의 '공범자'에서 인문학 교육의 '도우미'로 전환하는 것이 가능할까?
생성적 AI 글쓰기 도구는 교육에 새로운 도전을 가져옵니다
저자는 중외합작대학에서 '중서문화비교' 과목을 개설하고 있다. 이 과목은 매년 4,000명 이상의 학생들이 이 과목을 선택하고 과목평가에 참여하고 있다. 과거에는 신입생들이 고등학교 때 작곡한 내용을 대학 수업에 가지고 와서 자신도 모르게 인용하는 경우가 많아 학업부정행위 문제를 일으키는 경우가 많았다.
OpenAI가 2022년 ChatGPT를 출시한 이후 많은 인터넷 회사도 자체 대규모 언어 모델을 출시했습니다. 2023년 이후에는 대학에 입학하는 신입생들도 시대에 발맞추어 과제나 최종 논문에서 최신 기술을 사용하여 직접 글을 쓰기 시작할 것입니다. 그 결과, 학생들이 제출한 소규모 논문의 높은 표절 검사율이 크게 감소하는 동시에 AI 도구를 활용한 글쓰기 흔적도 크게 늘어났습니다.
수천 장의 최종 논문 중 10% 이상에는 AI 도구를 사용하여 전체 텍스트가 생성된 명백한 흔적이 있으며, 부분적으로 AI 소프트웨어를 사용하여 작성된 것으로 의심되는 과목 논문도 많이 있습니다. 저자는 과제를 검토하는 과정에서 일부 학생들이 텍스트 끝에 AI에 공급된 지침을 삭제하는 것을 잊어버리거나, AI 글쓰기 도구의 평가판 워터마크를 삭제하는 것을 잊어버리거나, 영어 AI 도구를 사용하여 콘텐츠를 제작한 뒤 번역 소프트웨어를 이용해 중국어로 번역하다 보니 문법 오류가 나오는 경우가 있다.
학생들에게 AI 도구를 사용하여 논문을 대필하는 것은 분명히 유혹으로 가득 차 있습니다. 단 몇 분 안에 과정에서 요구하는 논문 주제만 입력하면 읽을 수 있고 피할 가능성이 높은 기사를 생성할 수 있습니다. 특히 바쁜 마지막 학기 동안 시스템의 논문 표절 검사는 학생들에게 거부할 수 없는 편리함을 제공합니다. 저자의 통계에 따르면 AI 글쓰기 기능을 갖춘 학생들이 제출한 문서 중 가장 짧은 편집 시간은 1분에 불과하다. 그러나 교육의 관점에서 볼 때 이러한 AI 도구의 출현은 교사 업무에 많은 새로운 요구 사항과 과제를 가져왔습니다.
AI는 실제로 출력을 하고 있지만 논문을 쓰는 것은 아닙니다.
지난 2년 동안 완전한 내용과 매끄러운 논리를 갖춘 AI로 만들어진 수많은 논문이 인터넷에 등장해 이 작품들이 실제 사람이 쓴 것인지 구별하기 어렵게 됐다. 하지만 저자가 마주한 수천 편의 최종 논문 중에서 AI 글쓰기의 특징은 매우 뚜렷하다.
첫 번째는 형식과 구조의 유사성입니다. 이러한 유형의 기사에서는 문단 시작 부분에 "첫 번째", "두 번째", "최종" 및 "요약"과 같은 단어를 사용하여 독자에게 명확한 논리와 질서 있는 순서라는 인상을 주기 위해 노력합니다. 그러나 각 문단의 설명에는 몇 가지 일반적인 단어만 나와 있어 '이렇게 얇은 관점을 이렇게 여러 단계로 나눌 필요가 있을까?'라는 생각이 들게 만든다.
동시에 생성 AI 글쓰기 도구는 실제로 생각하는 것이 아니라 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 언어를 검색하고 재구성하기 때문에 기사 생성 시에도 키워드의 출력에 크게 중점을 두고 답변을 사용한다. 해당 키워드를 중심으로 기반 형식을 제시함으로써 이러한 유형의 텍스트 형식과 구조가 동질성을 갖게 됩니다.
예를 들어, "교육적 관점에서 중국과 서양 문화의 차이점에 대해 토론"이라는 주제의 논문의 경우 AI로 글을 쓰는 학생들은 "깔끔하고 깔끔하다"고 할 수 있는 매우 명확한 텍스트 콘텐츠 형식을 갖습니다. 텍스트는 요점을 명확하게 하기 위해 몇 가지 키워드를 중심으로 구성되는 경우가 많습니다. 그러나 사실 자세히 살펴보면, 그 글은 강의에서 요구하는 '완전한 글쓰기'와는 거리가 먼 경직된 답변형 단편화감을 갖고 있음을 발견할 수 있다.
교육 전통과 관련된 주제에 대한 짧은 논문을 예로 들어 보겠습니다. AI가 생성한 콘텐츠는 중국 교육과 서양 교육의 각각의 특성을 언급합니다. 이러한 결론은 모든 사람에게 친숙하지만 이러한 표현은 우리의 해당 주제와 일치하지 않습니다. 전달되는 견해는 완전히 다릅니다. 학생들이 강좌에서 배운 내용을 종합한다면 결코 그러한 일방적인 진술을 나열하지 않을 것입니다. 예를 들어, 특별주제 '학원과 대학'에서는 송대 중국의 서원과 서부 중세시대 도시의 부흥과 함께 점차 등장한 대학을 비교하고, 학생들에게 향후 연구를 위한 논문과 참고문헌을 제공했습니다. 독서. AI가 생성하는 짧은 논문에는 관련 사례나 역사적 자료가 전혀 포함되지 않습니다.
답변을 "제공"하는 것은 학생들의 고정관념을 계속 심화시킵니다.
실제로 우리 강좌가 일반 인문학 필수과목으로 등재된 이유는 교육 목표에 “학생들의 중국과 서양 문화의 다양성에 대한 이해를 높이고, 이를 바탕으로 자신과의 정체성을 형성하고 강화하는 것”이 포함되어 있기 때문입니다. 문화." ". 비교연구 방식을 통해 학생들의 기존 인상을 일부 깨고 더 넓고 다양한 학습 관점을 얻기를 희망하지만, AI가 생성한 콘텐츠는 정확성을 보장할 수 없는 동질적인 관점으로 학생들의 고정관념을 계속 심화시키고 있습니다. 문화적 편견을 조장합니다.
그 이유는 그러한 AI 글쓰기 도구는 실제 사고 주체가 아니기 때문입니다. 그들의 작동 메커니즘은 인간이 생성한 대량의 텍스트에서 데이터를 추출한 후 통합을 통해 답변을 생성하는 것입니다. 따라서 이러한 답변의 생성은 "투자"에 달려 있습니다. 어떤 데이터가, 얼마나 많이 공급되는지에 따라 편견 문제가 쉽게 발생할 수 있습니다.
동시에 AI 생성 콘텐츠는 정확성을 보장할 수 없습니다. 예를 들어, 과제에서 송나라 시인 육유(魯九)의 '가을밤이 담문에서 나와 시원함을 맞이한다'를 '가을밤이 담문에서 나온다'로 잘못 쓰는 상식적인 실수가 있었다. 당나라 시인 두목의 '냉량을 환영하는 울타리 문', '명나라 소설 '홍루의 꿈''과 같은 잘못된 주장도 있으며, 이에 대한 증거가 없는 참고 문헌과 결합하면 심각한 넌센스라고 할 수 있다.
동시에 AI가 생성한 기사의 논리는 혼란스럽고 무질서하다. 내용 오류와 병행하여 글의 명확하고 합리적이며 질서 있는 논리가 부족하여 이러한 유형의 텍스트의 "말도 안 되는" 성격을 더욱 악화시킵니다. 경제 발전의 관점에서 중국과 서양 문화의 차이점을 논의하려는 과제에서 중국 문화의 장점은 가족과 사회의 관계에 중점을 둔다는 점을 언급하고 있으며 이러한 관점은 다른 많은 AI에서도 나타납니다. -다양한 주제에 대한 과제를 생성합니다. 말할 것도 없이, 반복되고 혼란스러운 문장들이 전체 본문에서 많은 공간을 차지합니다.
AI가 '학업 부정행위' 조장에서 '학습 보조원'으로 전환하자
생성적 AI 도구는 대학의 학술 논문 작성에 점점 더 깊이 관여하고 있으며, 이러한 기술을 표준화하고 관리하는 것이 시급합니다. 그러나 지난 2년 동안 많은 학생들이 AI를 사용하여 생성한 텍스트를 접하면서 저자는 사람들이 생각하게 만드는 몇 가지 흥미로운 현상도 발견했습니다. 기술이 '학업 부정 행위'를 조장하는 것에서 '학습 조교'로 전환될 수 있도록 코스 설계, 교육 모델 등의 관점에서 개혁을 수행할 수 있습니까?
우선, 이러한 유형의 생성 AI 도구는 좀 더 복잡하고 정교한 문제에 대한 논문을 출력하는 데 적합하지 않습니다. 이 과정의 최종 평가에서는 학생들이 글쓰기에 대한 세 가지 질문 중 하나만 선택해야 합니다. 두 질문은 거창하고 하나는 더 구체적입니다(학생들은 특정 역사적 상황과 인물을 설정해야 합니다). 그 결과, AI 작성 과제를 제출한 것으로 확인된 학생들은 모두 처음 두 가지 질문을 선택했으며, AI 생성 콘텐츠의 특성은 매우 전형적이었습니다.
학기 중 매일과제였던 짧은 논문을 되돌아보면 글쓰기 주제가 해당 주제와 긴밀하게 통합되어 학생들이 읽어야 할 구체적인 문학과 완성해야 할 실무적인 내용이 나열되어 있었습니다. 예를 들어, "도시와 상업"이라는 주제와 관련하여 학생들은 "평강 지도"를 관찰하고, 고대 도시 쑤저우를 방문하고, 쑤저우 도시 계획 전시관을 방문하고, 도시를 기반으로 한 역사 속에서 중국의 관련 도시 계획에 대해 토론해야 합니다. 국내외 학자들이 쓴 허팡시 시스템의 발전에 관한 문제에 대한 연구 논문. 이러한 유형의 주제에 관한 논문은 AI로 생성된 경우가 거의 없습니다. 따라서 교사는 수업 내용과 과제를 설계할 때 일반적으로 이야기하기 쉬운 질문을 설정하는 것을 피하고, 질문을 수업 주제와 더욱 밀접하게 통합하고, 더 많은 참여를 유도하기 위해 실제적이고 경험적인 요구 사항을 강화할 수도 있습니다. 학습자의.
둘째, 학생들이 선택한 외국 AI 소프트웨어와 국내 AI 소프트웨어가 생성한 논문의 스타일에는 뚜렷한 차이가 있다. 이는 의문을 제기하지 않을 수 없다. 국내외 제너레이티브 AI 도구의 '글쓰기' 능력이 다른 것인가, 아니면 서로 다른 AI 도구를 선택한 학생들이 스스로 질문하고 텍스트 내용을 구성하는 방식에 차이가 있는 것인가?
실제로 AI 기술을 사용해 전문을 생성하더라도 동일한 주제에 대한 기사의 품질은 다릅니다. 따라서 교사는 실제로 이러한 현상을 교수 과정에서 활용하여 학생들이 비교 문화적 관점에서 AI 생성 콘텐츠에 대해 비판적으로 생각하도록 지도할 수 있습니다. 예를 들어, 학생이 작성한 콘텐츠를 AI에서 생성한 콘텐츠와 비교하고, 동일한 주제/질문에 대해 다양한 AI 도구에서 제공한 답변을 비교하고, 무료 및 유료 AI 도구에서 생성된 텍스트를 비교하여 서로 다른 텍스트의 차이점이 무엇인지 묻습니다. 이런 차이가 발생하나요? 그러면 교사는 이 비교 및 분석 과정을 숙제로 제시할 수 있으며, 한편으로는 학생들이 AI에 직접 시험 문제를 제공하는 것을 방지할 수 있고, 다른 한편으로는 학생들에게 '그냥 앉아서 결과를 즐길 수 있습니다'. 문제에 대한 이해를 심화하면서 새로운 기술을 합리적으로 사용합니다.
생성적 AI 도구에 직면한 학생들이 "게으르다"는 이유로 저항하거나 금지할 것이라고 걱정하는 대신 교사는 이를 학생들이 더 많은 자율성을 발휘하고 참여감을 높이며 적극적으로 질문을 발견할 수 있는 새로운 교수 작업으로 전환해야 합니다. 결국 AI가 만든 기사의 내용 품질은 질문하는 각도와 밀접한 관련이 있습니다.
앞으로는 AI 세대의 흔적이 담긴 직업 콘텐츠가 점점 더 많아질 것으로 예상된다. 교육 과정에서 새로운 시도를 하는 것과 더불어, 학교에서 AI 기술 사용에 대해 좀 더 건전한 규제를 만들어 주기를 바랍니다. 여기서 한 가지 질문을 더 남길 수 있습니다. 현재의 생성 AI 기술은 학생들이 논문을 대필하는 데 자주 사용됩니다. 그렇다면 언젠가 자동으로 논문을 검토할 수 있는 AI 소프트웨어가 있을까요? 교사가 AI 기술을 사용하여 "마법에 대항하는 마법을 사용"하기 위해 점수를 생성한다는 사실을 학생들이 알면 AI에 전체 텍스트 대필을 맡기는 데 그토록 자신감 있고 대담해질 수 있을까요? ?