인공 지능을 교육 시스템에 통합하는 방법

인공 지능은 기계가 인간과 같은 방식으로 인간과 상호 작용하고, 이벤트를 이해하고, 학습하고 이벤트에 반응할 수 있는 능력을 제공하는 기술입니다.
지난 몇 년 동안 AI의 적용 범위는 감시 카메라 시스템 에서 디지털 데이터 및 네트워크 관리 에 이르기까지 엄청나게 확장되었지만 교육에서 AI의 존재는 적어도 스포츠와 같이 덜 수용적인 영역에 비해 터무니없이 낮습니다.
교육 영역은 새로운 발명품의 도입에 있어 부진한 것으로 알려졌지만 인공 지능을 채택하는 것은 더 이상 미루어서는 안 되는 오랜 기한입니다.
아래에서는 AI를 교육 시스템에 통합하여 교사-학생 상호 작용의 생산성을 높이고 학습 프로세스를 전반적으로 개선할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

채점

자동 채점 과 같은 특수 컴퓨터 프로그램을 통해 AI 는 미래에 자동 등급 할당을 위해 과제를 채점할 때 교사의 행동을 학습하고 시뮬레이션하도록 보정될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 프로그램은 다양한 학생들의 학업 능력을 학습하고 그 결과를 기반으로 개인화된 교육 계획을 준비할 수 있습니다.
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교사에 대한 학생 피드백

학생 피드백은 교사 성과를 평가하는 가장 오래된 방법 중 하나이며 교사가 다양한 수준의 학생들과 관계를 맺는 방식입니다.
대부분의 학교가 종이 설문지에서 온라인 설문 조사로 전환하여 엄청난 도약이지만 인공 지능의 도움으로 혁명적인 개선의 여지가 여전히 있습니다.
챗봇 을 사용하여 '직접' 학생과 소통하고 교사나 다른 사람의 솔직한 영향 없이 정보를 수집할 수 있습니다. 챗봇은 이전 질문의 답변을 사용하여 새롭고 더 관련성 높은 질문을 공식화합니다. 또한 피드백을 분석하고 해당 교사에 대한 간단한 평균 리뷰를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

맞춤형 학습

학생들마다 학습 능력이 다르고, 일부 학생들은 느리기 때문에 나쁜 결과를 기록할 뿐 반드시 약한 것은 아닙니다.
30명 또는 40명의 학급을 담당하는 교사는 각 학생의 진도에 따라 강의 계획서를 제시간에 완료할 수 있는 위치에 있지 않을 수 있습니다. 그들은 대부분의 학급에 적합하다고 생각하는 속도를 선택해야 합니다. 느린 학습자에게는 엄청난 불공평이, 상위 학생에게는 불편이 따릅니다.
인공 지능을 사용하여 각 학생은 개인 비서 역할을 할 개인 로봇을 가질 수 있습니다. 봇은 수업에서 가르친 모든 정보를 기록하고, 필요한 경우 분류하고, 나중에 학생을 가르칩니다.
시간이 지남에 따라 로봇은 학생과 보다 개인화된 관계를 형성하고 정보를 재생산하는 속도와 방법을 조정합니다.
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적응 학습

적응 학습 은 학생의 학업 능력에 따라 자료 프레젠테이션을 수정하는 AI 기반 교육 시스템입니다. 모든 학습자는 과정 시작 시 동일한 정보를 제공받으며 질문에 응답하는 방식에 따라 시스템에서 다른 정보와 질문을 제공합니다.
예를 들어, 학생이 첫 번째 질문에 대한 올바른 답을 얻지 못하면 시스템은 다음 단계에서 더 기초적인 수업을 제공합니다. 그들이 예외적으로 잘했다면 시스템은 더 고급 콘텐츠와 질문을 소개할 것입니다.
적응 학습과 개인화 학습의 차이점은 개인화 학습에서 학생의 요구를 충족시키기 위한 맞춤화 및 콘텐츠 수정이 적응성을 기반으로 하지 않는다는 것입니다.
대신 질문과 예를 공식화하기 위해 학습자의 전문 지식이나 배경을 사용하는 것이 포함됩니다. 반면에 적응 학습은 과정을 통해 학습자의 진행 상황에 따라 내용을 조정합니다.

시행 착오

시행착오 방식은 전통적인 인간 관리 교육 시스템에서 가장 힘들고 시간이 많이 걸리는 측면 중 하나입니다. 교수 및 학습에서 연역적 추론을 제거하면 교사와 학생 모두 많은 시간과 좌절을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공 지능 시스템을 사용하여 이러한 복잡한 문제를 즉시 해결할 수 있으므로 교사와 학생이 다른 필수 활동을 할 수 있습니다. 시스템은 또한 학생들이 미래에 유사한 문제를 해결할 수 있도록 솔루션을 세분화할 것입니다.

중급 교육

이것은 미래의 계획된 교육 시스템에서 이미 자리를 예약했을 수 있는 기존 컴퓨터 응용 프로그램입니다. 학생들이 지식을 잊어버리려고 할 때 이를 수정할 수 있습니다.
응용 프로그램은 학생이 무엇을 배우고 언제 지식을 사용하는지 추적합니다. 너무 오랫동안 사용하지 않으면 응용 프로그램은 학생에게 곧 잊어버릴 내용을 상기시키고 수정하도록 권장합니다.
'충분한' 수정 후 응용 프로그램은 학생이 지식을 기억에 영구적으로 저장한 시점을 추정하고 더 이상 이에 대해 상기하지 않습니다. 과거의 경험은 응용 프로그램이 학생에게 특정 정보에 대해 상기시키는 것을 중단해야 할 때를 알 수 있도록 도와줍니다.

가상 촉진자

AI 기반 교사는 결코 인간 교사만큼 수완이 없을 수 있지만 가까운 미래에 특정 교육 환경을 지원하는 가상 촉진자의 전망은 불가피해 보입니다. 아이디어는 인간처럼 행동하고 반응하고 상호 작용하고 생각할 수 있는 인간형 캐릭터를 만드는 것입니다.
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증거에 따르면 오늘날 기술이 최고조에 달하더라도 학생의 사회적 및 학문적 역량의 다양한 측면을 관리하려면 인간과 인공 지능 시스템이 모두 필요할 것입니다. 따라서 AI는 일단 지지되면 우리 교육 시스템에서 인간 전문가를 대체하기보다는 보완적인 자원 역할을 할 것입니다.