AI도 자기 경험으로 배운다?
AI가 자신의 대화 기록을 보고 매번 더 나은 답을 만든다면? 한 연구팀이 그 꿈에 한 걸음 다가선 시스템을 내놨습니다.
오늘날 AI 챗봇은 대량의 데이터를 미리 배우고 나서 배포됩니다. 그리고 나서는 사용자와 주고받은 대화를 다시 학습 재료로 쓰기 어렵습니다. 연구팀은 실제 사용 기록이야말로 가장 좋은 학습 자료라고 봤습니다. AI가 특정 질문에
논문요약
회로 문제를 만져보며 배우는 시대가 오나?
전기 회로 문제를 풀 때 “답은 맞히는데 왜 그런지 모르겠다”고 느낀 적이 있나요? 이 연구가 소개하는 시스템은 종이 위의 문제를 손으로 만질 수 있는 학습 도구로 바꿔 줍니다.
보이지 않는 개념이 발목을 잡는 이유
전류, 전압, 저항, 전력. 전기 회로의 핵심 개념이지만 눈에 보이지 않습니다. 그래서 많은 학생이 전구
AI가 만든 수업 자료, 진짜 효과 있을까?
AI가 만든 영어 수업 자료가 예쁘게 보이는 것과 실제로 배우는 데 도움이 되는 것은 별개의 문제입니다. 어떤 학자가 이를 제대로 검증하는 기준을 만들었습니다.
수업 자료도 '맛있어 보임'과 '영양가'는 달라
요즘 인공지능(AI)은 그림도 그리고 글도 씁니다. 심지어 외국어 수업용 슬라이드도 만들어 냅니다. 그런데
AI가 학생을 게으르게 만든다? 대안을 찾은 연구
공부하다 막힐 때 챗GPT에게 답을 물어보는 시대. 과연 우리 아이는 더 똑똑해지고 있을까요? 한 연구가 오히려 '위험 신호'를 발견했습니다.
AI가 다 해주면 공부는 어떻게 될까
요즘 생성 AI(스스로 글, 그림, 답을 만들어내는 인공지능)가 뜨겁습니다. 학교에서도 이걸 쓰는 아이들이 늘고 있습니다. 문제는 AI의 자율 기능(스스로
코딩 수업에 '사람 중심'을 더하다
코딩을 배우는 학생들이 기술만 잘 다루면 될까요? 인공지능이 판단을 내리는 세상에서, 프로그래머가 사람을 생각하지 않으면 어떤 일이 벌어질까요? 이 연구는 코딩 수업에 '사람 중심' 교육을 넣어보고 그 효과를 살펴본 이야기입니다.
기술만 가르치는 시대는 끝났다
인공지능과 데이터 프로그램은 우리 생활 곳곳에서 일합니다. 그런데 이 프로그램들은 만들기 나름입니다. 어떤 사람에게는
AI, 수천 장 서술형 답안 채점도 잘할까?
전국 시험에서 학생들이 쓴 글 답안이 수천 장이라면? 사람이 전부 읽기엔 벅찹니다. 그렇다고 AI만 맡기자니 불안합니다. 사람과 AI가 함께 채점하면 어떨까요? 이 논문은 실제 시험 자료로 그 방법을 확인한 이야기입니다.
글쓰기 답안 채점은 왜 어려울까
객관식 문제는 정답 번호만 채점하면 됩니다. 하지만 글쓰기 답안은 그럴 수 없어요. 답이 하나가 아니니까요.
AI가 과제를 채점한다고? 학생들은 믿을까
누가 학생 과제를 채점하고 피드백을 줘야 할까? 사람 선생님일까, 인공지능일까? 대학에서 AI가 글 평가에 투입되는 일이 많아지면서, 이 질문은 더 이상 먼 미래 이야기가 아니다.
왜 이런 연구가 필요했나
최근 연구들은 AI가 만들어 주는 글쓰기 피드백이 실제로 학생들의 글을 나아지게 하는 경우가 꽤 많다고 말한다. 그러나 잘 알려지지 않은 부분이