교육과 학습을 지원하는 생성형 인공지능

챗지피티로 촉발된 생성형 인공지능의 교육적 활용

01 자동 평가 시스템과 생성형 인공지능
02 자동 문제 생성과 생성형 인공지능
03 생성형 인공지능 기반 챗봇
04 교육과 학습에 정렬된 언어 모델
05 대형 언어 모델 기반의 에이전트
06 생성형 인공지능으로 자동화된 교수 설계
07 창의성 촉진의 도구로서의 생성형 인공지능
08 영상 생성 인공지능의 교육적 활용
09 생성형 인공지능 기반 로보틱스의 교육적 활용
10 생성형 인공지능의 윤리적 활용

최근 등장한 대형 멀티모달 모델은 교사의 관찰 평가도 자동화할 수 있는 길을 열고 있다. 대형 멀티모달 모델은 대형 언어 모델에 시각·음성 등의 다른 모달리티를 가진 모델을 연결하거나 통합해 개발한다. 여기서 대형 언어 모델의 풍부한 언어 능력이 다른 양식과 결합되어 커다란 시너지를 낸다는 점이 이 모델들의 특징이다.

－01_“자동 평가 시스템과 생성형 인공지능” 중에서

설계 방향에 맞게 언어 모델을 개발하기 위해서 먼저 구체화되어야 하는 것은 평가 계획이다. 런LM은 다양한 평가 방법을 통합적으로 사용한다. 인간 평가자에 의한 질적 평가, 자동화된 메트릭을 활용한 양적 평가, 그리고 실제 교육 환경에서의 평가 등을 포함한다. 이러한 다각도의 평가는 모델의 교육적 효과성을 종합적으로 검증할 수 있게 한다.

－04_“교육과 학습에 정렬된 언어 모델” 중에서

기술의 효과적인 활용을 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 한다. 먼저, 생성된 결과물의 질과 정확성을 보장하는 것이 중요하다. 생성형 인공지능의 환각으로 인해 만들어진 교수 설계 결과물이 사실이 아닌 내용을 담고 있을 가능성이 있다. 따라서 검색 증강 생성을 사용하는 기술적 해결책과 감수 과정에서 인간 전문가가 참여하는 절차를 마련하는 등의 보완책이 필요하다.

－06_“생성형 인공지능으로 자동화된 교수 설계” 중에서