AI 혁명과 비판적 사고 학습

들어가며

1장 교육에서 생성형 AI 이해하기
1.1 생성형 AI 소개
1.2 생성형 AI는 무엇인가: 입문
1.3 역사적 진화: 전통 AI에서 생성형 모델로
1.4 윤리적 고려 사항과 미래 방향
1.5 LLM의 진화
1.6 생성형 AI의 한계

2장 생성형 AI와 비판적 사고의 시너지 효과
2.1 비판적 사고 이해하기
2.2 비판적 사고 설명하기: 분석과 평가의 배경에 있는 인지 과정
2.3 비판적 사고의 진화하는 특성
2.4 비판적 사고 기술과 디지털 리터러시
2.5 생성형 AI가 교육에서 하는 역할
2.6 피드백과 반복: 사고 과정을 개선할 때 AI가 하는 역할

3장 교육자를 위한 실용적인 생성형 AI 도구
3.1 교육에 응용할 수 있는 인기 생성형 AI 도구 개관
3.2 GPT 기반 언어 모델
3.3 AI로 구동되는 콘텐츠 생산 도구
3.4 AI 글쓰기 보조 도구
3.5 AI 기반 평가 도구: 채점과 평가 도와주기
3.6 AI로 강화된 학습 관리 시스템
3.7 AI로 구동되는 코딩 도구
3.8 온라인 토론 게시판 개선을 위한 AI 도구
3.9 AI로 일상적 업무 자동화하기: 학습 계획, 채점, 행정 업무

4장 실전 가이드: 교실에서 생성형 AI 시작하기
4.1 생성형 AI 도입의 실용적 이점
4.2 AI를 도입하기 전에 고려해야 할 주요 사항
4.3 AI 도입을 위한 기반 마련: 교실에 생성형 AI 준비시키기
4.4 교실에 생성형 AI를 도입하는 단계별 가이드
4.5 생성형 AI 도입 모범 사례
4.6 교실에서 생성형 AI를 실행하기 위한 체크리스트

5장 생성형 AI 지원 활동을 통해 비판적 사고 향상하기
5.1 AI가 만드는 사고 유도 질문 소개
5.2 효과적인 질문의 특징
5.3 다양한 학습 수준에 맞게 질문 설정하기
5.4 효과적인 AI 프롬프트 설계하기: 단계별 안내
5.5 협업적 문제 해결: 학습 파트너로서 학생과 AI
5.6 활동 템플릿: 다양한 과목을 위한 즉시 사용 가능한 생성형 AI 연습 문제
5.7 AI가 지원하는 비판적 사고의 미래

6장 생성형 AI를 활용한 개인 맞춤형 학습과 실시간 피드백
6.1 생성형 AI로 적응형 학습 경험 만들기
6.2 AI 기반 적응형 학습 시스템 구현
6.3 적응형 학습 결과물 측정하고 평가하기
6.4 즉각적인 개인 맞춤형 학생 피드백을 위해 생성형 AI 사용하기
6.5 AI 기반 개인화의 도전 과제와 해결책

7장 교육 과정 전반에 생성형 AI 적용하기
7.1 AI로 글쓰기 향상
7.2 문학 분석에서 생성형 AI 활용하기
7.3 교육 보조 도구로서 생성형 AI: 더 많은 참여를 위해 일상적 업무 자동화하기
7.4 학생 상호작용 개선: AI를 활용해 교육 경험 개인화하기
7.5 언어학 교과 과정에 생성형 AI 도입하기
7.6 STEM: AI를 활용한 문제 해결과 데이터 해석
7.7 사회 과목: 역사 시뮬레이션과 데이터 분석
7.8 사회 과목 교육 과정에 AI 실행하기
7.9 예술과 음악: 창의적 도구로서 AI
7.10 AI 운영 사례 연구: 교실의 성공 사례

8장 생성형 AI로 미래를 대비한 기술 개발하기
8.1 21세기 역량 정의하기
8.2 핵심 역량 개발에서 생성형 AI의 역할
8.3 학생들에게 미래 일자리 준비시키기
8.4 AI 윤리 교육: AI의 윤리적 차원 이해하기
8.5 AI 리터러시 교육: AI 결과물 이해하고 비판적으로 평가하기
8.6 교실에서 AI 리터러시 역량 개발하기
8.7 AI를 활용한 프로젝트 기반 학습 소개

9장 생성형 AI 도입 과제 극복하기
9.1 일반적인 우려 사항 해결: 표절, 과도한 의존, 공정성
9.2 표절과 학문적 정직성
9.3 학습과 문제 해결 때 AI에 과도한 의존
9.4 AI 강화 교육에서 공정성 보장하기
9.5 비용 효율적인 AI 설루션 도입
9.6 협력과 제휴
9.7 한정된 자원 활용을 위한 창의적인 해결책
9.8 협업형 AI 프로젝트
9.9 AI 기반 프로젝트 만들기
9.10 AI 프로젝트를 통해 직업 준비 역량 키우기
9.11 프로젝트 기반 학습에서 AI 도입에 대한 성찰

10장 생성형 AI 시대의 평가와 성과 측정
10.1 AI 강화 환경에서 비판적 사고 평가를 위한 새로운 지표
10.2 생성형 AI를 활용한 평가 및 채점
10.3 AI 지원 평가에서 공정성 확보와 편향성 감소

결론
참고문헌
역자 후기

비판적 사고의 핵심은 훈련된 정신적 과정이다. 비판적 사고는 단순한 추론을 넘어서는 것으로, 분석하고 평가하며 해결책을 만들어 내고, 정보를 종합하는 것을 아우른다. 이는 분석, 평가, 추론, 설명, 자기 조절(self-regulation) 같은 다양한 인지 도구를 능동적이면서도 능숙하게 적용하는 것을 포괄한다. 이런 요소는 학업적인 성공뿐 아니라 일상생활에서 정보를 바탕으로 한 의사 결정을 하는 데도 꼭 필요하다.(중략)추론은 증거나 추리를 통해 결론을 내리는 것이다. 추론은 이용 가능한 정보를 사용해 미래 결과를 예측하거나 연역해 내는 것을 포함하는 개념이다. 예를 들어, 과학 수업에서 학생들은 화학적 반응에 대한 사전 지식을 바탕으로 실험 결과를 추론해 낼 수 있다.
“2장 생성형 AI와 비판적 사고의 시너지 효과” 중에서

실제 이용 사례: 화학 교사가 GPT-4를 이용해 학생들을 위한 맞춤형 퀴즈를 만든다. 교사는 “화학 결합에 대한 다중선택 문제 10개를 생성해라. 다양한 난도로 구성해라”, “대학 수준 화학 강의에서 유기화학 반응에 대한 비판적 사고를 촉진할 수 있도록 10개 질문과 답변으로 돼 있는 퀴즈를 설계해라”와 같은 식으로 프롬프트를 입력한다. GPT-4는 기본 개념부터 복잡한 다단계 반응 메커니즘에 이르기까지 다양한 문제를 생성한다.
“3장 교육자를 위한 실용적인 생성형 AI 도구” 중에서

AI는 단순한 유행어가 아니다. 생성형 AI 도구는 교육 현장에서 교수와 학습을 지원하는 강력한 수단이 될 수 있다. 이런 혁신적인 기술은 콘텐츠 자동 생성부터 개인 맞춤형 학습 경험까지 다양한 기회를 만들어 낸다. (이 부분은 이 책 후반부에서 자세히 탐구한다.) 수업 계획 수립, 과제 평가, (그리고 다른 어떤 것보다) 각 학생의 수준에 맞는 연습 문제 출제 작업을 도와줄 수 있는 가상 조교가 있는 상황을 한번 상상해 보라. 이것이 교육 분야에서 생성형 AI가 갖는 힘이다. 그러나 교실에 AI를 적용하려면 신중하게 계획하고 깊이 생각할 필요가 있다. 목표는 간단하다. 교실에 생성형 AI 도구를 쉽게 도입할 수 있도록 단계별로 안내해 주는 것이다. 기술 용어로 여러분을 혼란스럽게 하지 않을 것이다. 대신, 생성형 AI를 교육에 원활하게 도입할 수 있도록 실용적이고 실행 가능한 단계별 적용 방법을 알려 줄 것이다.
“4장 실전 가이드: 교실에서 생성형 AI 시작하기” 중에서