인공지능 + 교육: 교사의 정체성과 역할 변화를 촉진하다

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영국 학자 마가렛 보덴(Margaret Boden)의 책 'AI: 인공지능의 본질과 미래'에서 인공지능은 '인간의 마음이 할 수 있는 다양한 일을 컴퓨터가 완성하게 하는 것'으로 정의됩니다. 지금까지 '인공지능' 연구 분야는 싹트기, 탄생, 금, 첫 번째 저점, 번영, 두 번째 저점, 지속적인 발전이라는 7단계를 거쳤습니다. 현재 인공지능과 교육을 결합한 제품들이 버섯처럼 생겨나며 교육생태계 전 영역을 빠르게 덮고 있다.

현재 인공지능은 여전히 ​​'약한' 인공지능 단계에 있고, 교육 데이터 생태계가 아직 형성되지 않았으며, 공유 메커니즘과 인공지능 윤리가 확립되지 않았다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 따라서 현재의 '인공지능+교육' 상품에는 리스크가 많을 수밖에 없습니다. 교육 분야에 관한 한, 인공지능의 발전은 교사의 '수업'과 학생의 '학습'에 인공지능을 심층적으로 적용하는 것을 촉진하고, 교육과 교수법의 뛰어난 문제를 해결하며, 교사에게 권한을 부여하는 데 있습니다. 학생들의 부담을 줄이고 도덕적 성실성을 회복하며 학생들의 도덕적, 지적, 신체적, 예술적, 육체적 능력의 전반적인 발전을 촉진합니다.

신세대 '인공지능+교육' 연구개발 방향을 위한 첫 번째 선택

교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼 개발

현재 교육 시나리오에 인공지능 기술을 추가하는 연구가 본격화되고 있습니다. 2018년 11월 베이징사범대학이 발표한 '인공지능+교육 블루북'에서는 '인공지능+교육'이 주로 지능형 교육 환경, 지능형 학습 과정 지원, 지능형 교육 평가, 지능형 교사 보조, 지능형 교육 관리에 중점을 두고 있다고 밝혔습니다. 다섯 가지 일반적인 시나리오를 기다립니다. 딜로이트 리서치가 발표한 '글로벌 인공지능 개발 백서(2019)'에서는 교육에 인공지능을 적용하는 방법을 교육, 학습, 평가, 테스트, 실습의 5가지 교육 링크로 요약했다.

현재 학습기계, 조기교육 로봇, 질문 검색 제품 등 대부분의 인공지능 교육 제품은 학생과 학부모가 주로 사용하고 있습니다. 시장 행위 자체는 나무랄 데가 없지만, 지금까지 기존 인공지능 교육 제품은 정확성과 오류 제로 문제를 해결하지 못했고, 잠재적인 교육 위험에 대해서는 관심을 기울이지 않았습니다.

실제로 현재 교육에 관한 한 가장 시급하게 개발 및 제공되어야 할 제품은 데이터 마이닝 및 지능형 지원 기능을 갖춘 교사용 전문가 시스템 또는 플랫폼이어야 합니다.

우선 교사들이 학업상태를 정확하게 진단하는 것이 필요합니다. 과거 학자들은 교사 전문화 문제를 논의할 때 일반적으로 교직과 의료직을 비교했습니다. 100년 전에는 의사와 교사가 사용하는 도구의 복잡성에 큰 차이가 없었습니다. 의사는 이어피스를 사용했고 교사는 분필과 칠판을 사용했습니다. 그러나 오늘날 이 두 가지 전문 보조 도구의 지능 수준은 상당히 다릅니다. 의사들은 심전도, 뇌파, MRI, 신경외과 로봇, 전문가 판독 시스템, 빅데이터와 인공지능을 기반으로 한 원격 진단 및 치료 시스템 등을 갖고 있다. 하지만 교사가 가르칠 수 있는 보조 도구는 전자칠판뿐이다. 학문적 진단을 위한 해당 지능형 도구가 부족합니다. 교육과 가르침은 예술입니다. 그러나 먼저 과학적이어야 합니다. 교육과 교수법에 과학적, 기술적 지원이 부족하면 교사는 혼란에 빠지고 함정에 빠질 것입니다. 동시에 과학기술계는 교사 교육 및 교육을 지원하고 진단 기능을 갖춘 제품 개발을 우선시하지 않았습니다. 따라서 차세대 통신, 사물인터넷, 빅데이터 마이닝, 인공지능 딥러닝 등의 기술을 통합하여 교사를 위한 교육 진단 및 솔루션 제안을 제공하는 전문가 시스템이나 플랫폼을 개발하는 것이 시급합니다.

둘째, 실질적인 부담 감소를 달성해야 하는 필요성입니다. 독일의 심리학자 헤르만 에빙하우스(Hermann Ebbinghaus) 등은 학습자가 배운 지식을 숙달하기 위해서는 반복적인 연습과 통합이 필요하지만, 일정 한도를 초과하면 학습 피로도가 감소하고 마진이 감소한다는 사실을 발견했습니다. 전통적인 교육 모델에서 질문 기반 전술이 만연하는 것은 단순히 교사가 '게으르다'거나 '일방적으로 입학률을 추구한다'는 탓만 할 수는 없고, 의사가 질병을 정확하게 진단하는 것처럼 대부분의 교사가 학생의 학업 상태를 파악하지 못하기 때문입니다. . 학급 규모가 확대됨에 따라 교사는 학생들의 학업 상황을 점점 더 적게 파악하고 있습니다. 따라서 학생들의 부담을 진정으로 줄이기 위해서는 교사에게 필요한 지원을 제공하고, 학생들의 학습 상태를 진단 및 평가할 수 있도록 돕고, 선택 및 수정이 가능한 교육 프로그램을 제공하는 것이 바로 인공지능의 강점이다. 동시에 인공지능은 출석, 성적 등록, 통계 점수, 데이터 수집 등 복잡하고 단순 노동으로부터 교사를 해방시킬 수도 있다.

인공지능 전문 플랫폼 구축의 돌파구

학제 간 통합, 데이터 생태계 구축 및 블록체인 애플리케이션 홍보

다음과 같이 다시 쓸 수 있습니다. 지금까지 출시된 인공지능 교육 제품들의 개발 아이디어와 제품 기능은 매우 유사합니다. 학습 기계를 예로 들어 개발자들은 초기 단계에서 수천 개의 초중등 학교와 협력하여 교과서의 지식 포인트 및 능력 포인트와 관련된 많은 연습 문제를 획득하고 학업 진단을 위한 시스템 또는 플랫폼을 설계했습니다. 행동주의 이론에 기초한 교정. 이런 형태의 플랫폼은 대개 빅데이터 기능을 갖고 있으며 학생의 숙제, 연습 횟수 등을 분석해 학생의 개인 이미지를 생성할 수 있다. 실제로 이러한 기능을 교사에게 제공하면 교사의 부담을 어느 정도 줄일 수 있고 교사의 맞춤형 교육, 교수법을 구현하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼은 지능 측면에서 발전해야 하며 학제 간 통합, 교육 데이터 생태 구축 및 블록체인 기술 적용 분야에서 획기적인 발전을 이뤄야 합니다.

첫 번째는 학제간, 국경간 통합, 분업과 협력을 실현하는 '인공지능+교육' 2.0 환경건축입니다. "인공 지능 + 교육" 2.0 기술 환경 아키텍처에는 소프트웨어 엔지니어링, 정보 과학 및 기술, 제어 및 자동화, 신경 교육학, 신경 심리학, 교육 기술 및 기타 분야의 교차 통합이 필요합니다. 그 중 교육분야는 신경과학과 심리학 분야의 최신 연구 결과, 특히 뇌과학 및 뇌모방 연구 분야의 최신 결과를 바탕으로 인간의 두뇌와 생체공학 기술을 이해하기 위한 계산과학을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. ; 컴퓨팅 과학, 정보 과학 등 교육용 빅 데이터 수집, 지식 그래프 구축, 데이터 처리 및 마이닝, 지능형 진단, 소프트웨어 엔지니어링에 중점을 두고 지능형 플랫폼 엔지니어링 개발 등을 담당합니다.

두 번째는 교육 데이터 생태계 구축입니다. 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘, 학습과학은 '인공지능+교육'의 4대 요소다. 방대한 교육 데이터는 인공지능 시스템 훈련의 기초일 뿐만 아니라 교육용 인공지능 개발의 핵심이기도 합니다. 대규모 교육 데이터 생태 데이터의 형성은 수집 및 공유, 데이터 전처리, 데이터 저장 및 계산과 같은 여러 측면에 따라 달라집니다. 교육 데이터를 얻는 측면에서는 글쓰기 궤적, 교실 학습, 문제 해결, 질문에 대한 답변 및 작품 생성을 포함한 데이터를 재생할 수 있는 시선 추적기 및 전자 잉크북과 같은 장비 및 수단을 통해 학생의 학습 과정에 중점을 두어야 합니다. 인지, 기억, 표현, 사고, 주의력, 성격 등의 특성을 얻을 수 있다. 교육 데이터 공유 측면에서는 교육 데이터 수집 기준 및 사양 마련을 가속화하고, 데이터 규칙과 개인정보 윤리를 준수하면서 합의에 따라 공교육 데이터 자원을 공개하고 공유해야 한다. 교육 데이터 저장 및 컴퓨팅 측면에서 알고리즘 최적화, 딥러닝, 재료 훈련 등 인공지능 기술의 개발 및 적용 외에도 대학과 과학 연구 기관은 핵심 문제를 공동으로 해결하여 빅데이터 모델을 신속하게 형성하고 우리나라의 독립적인 지적재산권과 비교합니다.

세 번째는 교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼에 블록체인 기술 적용을 촉진하는 것입니다. 현재 국내외 '블록체인+교육' 연구 핫스팟은 주로 학점인증, 자격증 관리, 디지털 교육자원, 학습자 역량 및 학습성과 관리 등에 중점을 두고 있다. 중앙집중화, 합의 메커니즘, 추적성, 높은 신뢰도 등 블록체인의 속성은 교육 진단, 학생 발달, 특히 도덕적 발달 평가와 같은 어려운 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 블록체인 기술을 기반으로 학생의 개인 학습 및 성장 파일을 구축하면 교육 및 교수 평가 방식을 완전히 바꾸는 데 도움이 될 것이며 교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼 개발에 중요한 지원을 제공할 수도 있습니다.

교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼

교사의 역량을 강화하고 교사의 주요 업무 변화를 촉진합니다

지능적 지각, 딥러닝, 신경망, 감성컴퓨팅 등을 기반으로 한 인공지능 환경은 인간 사회의 각계각층, 삶과 학습의 모든 면에 깊숙이 자리잡고 있습니다. 교육 분야에서 인공지능의 급속한 발전으로 많은 교사들이 일자리를 잃을까 걱정하기 시작했습니다

"인공지능 + 교육"은 교사에게 권한을 부여하지만 교사 업무의 변화도 요구합니다. 현재 교사의 세 가지 주요 임무인 설교, 가르침, 의심 해결이 변화하고 있습니다. MOOC 플랫폼의 대규모 온라인 학습 리소스와 인공지능 튜터링 제품은 기본적으로 기존 교사의 지식 교육을 대체할 수 있습니다. 교사를 위한 인공지능 전문가 플랫폼은 교사가 학생들의 질문에 답하고 어느 정도 의심을 해결하도록 도울 수 있습니다.

중국 과학기술발전전략원, 과학기술부 신세대 인공지능 개발 연구센터, 국내외 10개 이상의 기관이 편찬한 "2020년 중국 차세대 인공지능 발전 보고서"는 다음과 같이 믿고 있습니다. 인공지능 시대에 교사의 역할과 정의는 달라졌다. 하지만 기술이 인간 교사를 대체할 수는 없다. 차세대 인공지능 전문가 플랫폼의 출현은 교사가 기계적으로 반복적인 작업을 완료하는 데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 교사에게 학업 상태에 대한 "초상화"와 학생들을 돕는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Zhu Xiaoman은 1994년 초 "정서적 정상 교육 창조"에서 "사람의 이념적, 도덕적 성품, 정서적 특성 및 행동 습관은 인지적 교육 과정에 의존하여 성취되는 것이 아니라 학생들이 자발적으로 모방하고 모방함으로써 성취되는 경우가 많다"고 지적했습니다. 교사를 동일시하고, 교사의 영향력을 무의식적으로 받아들이고, 행동에 제약을 가하는 것을 이른바 미묘한 영향력이라 한다.” 따라서 감정과 관련된 중요한 교육과제인 '설교'는 현재 인공지능으로 완전히 대체하기는 어렵다. 교사가 학생들과 대면 교육을 할 때, 교사의 염려하는 눈빛과 격려하는 몸짓, 교사와 학생 사이에 형성된 신뢰와 지지, 교사에 대한 학생들의 존경과 모방 등은 그 어떤 차가운 인공지능도 대신할 수 없다. 제품. . 전염병 기간 중 온라인 학습의 효율성은 대면 교육의 중요성과 대체 불가능성을 입증하기도 합니다.

교육의 본질은 한 나무가 다른 나무를 흔들고, 한 구름이 다른 구름을 밀고, 한 영혼이 다른 영혼을 깨우는 것입니다. 인공 지능 자체의 위험과 교육에 적용하는 특수성으로 인해 교사가 자신의 업무를 지원하고 지원할 수 있는 전문가 시스템이나 플랫폼의 개발에 우선순위가 주어져야 합니다. 교사는 자신의 교육 경험과 지혜를 축적하는 데 더 많은 관심을 기울여야 하며, 인공지능 전문가 플랫폼을 사용하여 증거 기반 교육을 수행하고, 교수 및 교육 과정을 더욱 과학적이고 효과적으로 만들고, 학생들의 숙제와 연습을 더 쉽고 더 쉽게 만들어야 합니다. 정확한. 인공 지능이 제공하는 빅 데이터와 교육 제안의 도움으로 교사는 복잡하고 사소한 반복 작업과 점수 추적에서 해방될 수 있으며, 정서적 "교육"의 역할을 더욱 충분히 맡을 수 있으며, 유능한 인재를 육성하려는 원래 의도를 더욱 잘 고수할 수 있습니다. 도덕적 성실성.

(저자: 딩진훙(Ding Jinhong)은 난통대학교 사범교육학원장, 교원교육관리처장, 교수)

출처丨중국 교육 뉴스

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