AI 기반 학습의 5가지 함정

AI 기반 학습의 5가지 함정

타임 스탬프 : 5 년 2023 월 3 일 오후 15:XNUMX
AI 기반 학습 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스의 5가지 함정. 수직 검색. 일체 포함.

모두가 오늘날 ChatGPT 및 DALL-E와 같은 AI 모델에 대해 이야기하고 있지만 AI는 교육에서 어떤 위치를 차지합니까? 학생들에게 도움이 될 수 있습니까, 아니면 혜택보다 위험이 더 많습니까? 이 기술이 인상적인 만큼 부모, 교사 및 학생이 알아야 할 AI 기반 학습에는 몇 가지 심각한 함정이 있습니다.

1. 잘못된 정보의 확산

오늘날 AI의 가장 큰 문제 중 하나는 잘못된 정보와 "환각된" 정보입니다. 이것은 ChatGPT와 같은 챗봇에서 특히 두드러진 과제입니다. 이러한 AI 모델은 자연어 처리에 능숙하지만 항상 정확하거나 실제 정보를 제공하지는 않습니다. 결과적으로 그들은 결함이 있거나 완전히 조작된 사실, 참조 또는 진술을 제공하면서 권위 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

채팅 AI 모델 ChatGPT 및 Bing AI와 같은 정기적으로 오답을 제공합니다. 이 현상을 "환각" 답변이라고 합니다. AI는 실제로 인간이 할 수 있는 방식으로 사실을 이해할 수 없습니다. AI는 참 또는 거짓에 대한 개념이 없습니다. 질문, 형식 또는 기타 컨텍스트를 모방한 답변을 제공하도록 훈련된 것입니다.

이는 AI가 부정확한 정보를 제공할 때 이를 알 수 없는 학생들에게 심각한 위험을 초래합니다. 실제로 ChatGPT는 겉보기에 사실적인 답변에 대해 완전히 허구적인 "참조"를 생성하여 잘못된 정보를 더욱 설득력있게 만드는 것으로 알려져 있습니다. 이로 인해 학생들은 전체 에세이와 연구 프로젝트를 거짓 정보에 기초할 수 있습니다.

잘못된 정보의 위험은 학생뿐만 아니라 교사에게도 적용됩니다. 그들은 채점이나 연구 가이드 생성과 같은 것에 대해 정확하거나 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 AI 기반 도구를 신뢰할 수 없습니다. 교사가 주의하지 않으면 AI로 인해 학생에게 잘못된 성적을 주거나 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

"이러한 AI 모델은 자연어 처리에 능숙하지만 항상 정확하거나 실제 정보를 제공하지는 않습니다." 

2. 부정 행위 및 AI에 대한 지나친 의존

이제 AI는 설득력 있는 에세이와 학습 가이드를 빠르게 생성할 수 있으므로 부정 행위는 심각한 문제입니다. 최신 AI 챗봇의 자연어 처리 기능은 학생들이 쉽게 속이고, 표절하고, AI에 너무 많이 의존할 수 있도록 합니다. 이는 교육적 무결성을 위협할 뿐만 아니라 학습 과정의 효율성도 위협합니다.

학생들은 단순히 숙제를 챗봇에 입력할 수 있을 때 중요한 비판적 사고 기술을 잃고 귀중한 개념을 배우지 못할 수 있습니다. AI는 그러한 설득력 있는 콘텐츠를 만들 수 있기 때문에 교사가 학생이 AI를 사용하여 숙제나 에세이를 완성한 시점을 파악하기가 매우 어려울 수 있습니다. 학습 및 과정 완료 실패는 학생이 시험이나 시험을 치른 후에야 눈에 띌 수 있습니다.

3. 교사의 역할 축소

AI가 수많은 직업에서 인간을 대체할 수 있다는 대중적인 이야기가 있지만 교육은 그 중 하나가 아닙니다. 교사는 소프트웨어가 복제할 수 없는 교육에서 매우 중요한 역할을 합니다. AI는 교사의 역할을 심각하게 약화시켜 그들의 교육, 권위 및 멘토십을 훼손할 가능성이 있습니다.

실제로 AI는 교육의 질과 학교가 제공할 수 있는 맞춤형 교육 경험의 가치를 손상시킬 수도 있습니다. 예를 들어 AI는 몬테소리 학교에 다니는 경험을 진정으로 복제할 수 없습니다. 공감과 같은 부드러운 기술 가르치기 개별화된 학습 기술을 통한 독립성.

AI 기반 학습은 단순히 사실을 공유하거나 알고리즘을 기반으로 사용자 데이터를 제공하는 것으로 교육을 요약할 수 있습니다. 실제로 교육은 지식을 습득하는 것 외에도 개인의 성장, 삶의 기술, 사회화 및 창의성에 관한 것입니다. 교사만이 학생들에게 필요한 인간적 지도를 제공할 수 있습니다.

"AI 기반 학습은 교육을 단순히 사실을 공유하거나 알고리즘을 기반으로 사용자 데이터를 제공하는 것으로 요약할 수 있습니다." 

4. 학생 데이터 프라이버시

AI 기반 학습은 특히 학생 데이터 처리와 관련하여 기술 및 법적 문제를 제기할 수 있습니다. AI 모델은 만나는 모든 데이터를 추적하고 소화하여 학습합니다. 여기에는 학생의 시험 답변, 챗봇에 입력된 질문, 연령, 성별, 인종 또는 모국어와 같은 특성이 포함될 수 있습니다.

대부분의 AI 모델의 블랙박스 특성으로 인해 AI가 수집한 데이터를 어떻게 사용하는지 누구라도 확인하기 어렵거나 심지어 불가능합니다. 결과적으로 교육에 AI를 사용하는 데 실질적인 윤리적 문제가 있습니다. 학부모, 교사 및 학생은 개인 정보 보호에 대한 우려로 AI에서 데이터를 보관하기를 원할 수 있습니다. 활동이나 키 입력을 추적하는 것과 같은 감시를 통해 학생의 경험을 개인화하는 AI 플랫폼의 경우 특히 그렇습니다.

AI 기반 학습 플랫폼이 사용자의 데이터 사용에 대한 동의를 요청하는 경우에도 개인 정보는 여전히 위험에 처해 있습니다. 연구에서 지적했듯이 학생들은 종종 이해할 수 있는 준비가 되어 있지 않습니다. 데이터 프라이버시 동의. 또한 학교에서 AI 기반 플랫폼이 필요한 경우 학생과 교사는 개인 정보를 포기하는 데 동의할 수밖에 없을 수 있습니다.

“AI 모델은 만나는 모든 데이터를 추적하고 소화하여 학습합니다. 여기에는 학생들의 시험 답변, 챗봇에 입력된 질문, 연령, 성별, 인종 또는 모국어와 같은 특성이 포함될 수 있습니다.” 

5. 불평등한 교육과 데이터 편향

AI는 교육을 "개인화"할 수 있지만 고르지 않거나 불평등한 경험으로 이어질 수도 있습니다. 평등한 교육 기회는 모든 학생이 배우는 콘텐츠에 대한 표준 기준을 갖는 데 달려 있습니다. AI를 통한 개인화된 학습은 모든 학생에게 공정한 경험을 보장하기에는 너무 예측 불가능할 수 있습니다.

또한 데이터 편향은 교육의 인종 및 성 평등을 위협합니다. 수년 동안 AI에 편견이 있다는 증거가 있었습니다. 예를 들어, 2018년 Amazon은 지원자를 차별하는 채용 AI를 사용하여 비난을 받았습니다. 성별 지표를 기반으로 "여자"라는 단어나 여자 대학의 이름과 같은 AI는 많은 사람들이 생각하는 것처럼 객관적이지 않습니다. 학습 데이터만큼 편향되어 있습니다.

결과적으로 근본적인 사회적 편견은 AI 모델에 쉽게 새어 들어갈 수 있으며 심지어 AI가 특정 상황에서 사용하는 언어까지 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 AI는 경찰관이나 공무원을 설명하기 위해 남성 대명사만 사용할 수 있습니다. 마찬가지로 제대로 필터링되지 않은 교육 데이터에서 학습한 인종 차별적이거나 공격적인 콘텐츠를 역류시킬 수 있습니다.

편견과 불평등은 안전하고 공정하며 지원적인 학습에 도움이 되지 않습니다. AI가 진정으로 공정하게 유지된다고 신뢰할 수 있을 때까지 교육의 평등한 기회에 위협이 됩니다.

AI를 교육에 어떻게 사용해야 합니까? 

AI 기반 학습의 XNUMX가지 중요한 함정은 이 기술이 보편화됨에 따라 신중한 고려가 필요합니다. 모든 기술과 마찬가지로 AI는 만능 솔루션이 아니라 도구여야 합니다. 교사는 AI를 사용하여 위험도가 낮은 작업을 자동화하고 제공하는 교육의 질을 개선할 수 있지만 AI가 교사 자체를 대체할 수는 없습니다.

교육자는 학생들이 AI의 사용과 위험을 이해하여 데이터 프라이버시에 대한 현명한 선택을 할 수 있도록 돕기 위한 조치를 취해야 합니다. 궁극적으로 AI 기반 학습은 기존 학습 경험의 대안이 아니라 적절하게 사용하는 것이 가장 좋습니다.

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