오늘날 인공지능(AI)은 삶의 여러 측면에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 교육 분야도 예외는 아닙니다. AI가 미래에 강사를 대체할 수 있을지에 대한 많은 의문이 제기되고 있습니다.
현지 박물관 및 기록 보관소 관계자와 RMIT 베트남 직원들이 첨단 3D 기술을 활용한 문화 유산 보존 과정을 체험했습니다. 사진: RMIT
AI는 강사의 역할에 영향을 미칠까?
사이공 대학교 응우옌 반 동 박사의 연구에 따르면, 고등교육 혁신은 교육과 기술 발전을 연결하는 데 필수적입니다. 인공지능(AI)의 활용은 교육 및 학습 과정을 최적화함으로써 고등교육의 교육 관리를 개선할 수 있는 큰 잠재력을 제공합니다.
연구에 따르면 AI는 고등교육의 환경을 통합과 개발 방향으로 바꿀 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있는 것으로 나타났습니다.
첫째, AI는 개인의 필요에 맞춘 학습 방법을 제공합니다. 학생의 학습 스타일과 학습 진도에 대한 심층적인 데이터 분석을 통해, 적응형 학습 시스템은 더욱 효과적이고 효율적인 학습 경험을 제공하도록 구성됩니다.
둘째, AI는 과거 데이터를 분석하여 학업 성취도, 출석률, 심지어 잠재적 학습 장애와 같은 학생 행동을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 교육기관은 예방 조치를 취하거나 도움이 필요한 학생들을 조기에 지원에 나설 수 있습니다.
이러한 이점은 모두 AI가 강사의 효과적인 수업을 지원하는 데 사용되는 도구임을 보여줍니다.
같은 문제에 대해 호치민시 국립대학교 학생부 부학장인 응우옌 민 후옌 짱 박사는 다음과 같이 단언했습니다. "AI는 분명 강사를 대체할 수 없습니다. 강사로부터 배경 지식을 제공받지 않고는 학생들이 이 기술을 효과적으로 활용할 수 없기 때문입니다."
트랑 씨는 학생들에게 배경 지식이 제공되지 않으면 AI가 제공하는 원고와 내용이 합리적이고 정확한지 확인할 수 없다고 설명했습니다. 그녀는 AI의 영향은 긍정적으로 보아야 한다고 강조했습니다. AI는 고등 교육의 질 향상에 도움이 되는 도구이기 때문입니다.
문제는 학생들에게 지식을 제공하기 위해 강사 스스로 지식을 업데이트해야 한다는 것입니다. 그녀는 고등교육기관이 인프라에 투자하는 동시에 강사들이 AI 기술을 활용, 적용, 활용할 수 있는 역량을 갖추도록 교육해야 한다고 생각합니다.
"코로나19 팬데믹 기간 동안 강사 성과에 대한 지식 관리 구현의 이점"이라는 연구 주제를 다룬 와히우디와 수나르시(Wahyudi & Sunarsi, 2021)의 또 다른 연구는 AI가 강사의 교육 활동 효과 유지에 도움이 된다는 것을 보여주었습니다. 이 연구에 따르면, 지식 관리는 기술 기반 온라인 교육 제공 시스템의 도입을 촉진하여 교육 현장에서 강사의 효과성이 저하되지 않도록 합니다.
교육에서 AI를 효과적으로 사용하는 데 따른 과제
첨단 AI 시스템이 점점 더 보편화됨에 따라, 학생들은 AI를 비판적이고 윤리적으로, 그리고 목적과 맥락에 맞게 사용하는 방법을 배워야 할 것입니다. 사진: RMIT
AI가 교육 발전에 큰 잠재력을 제공함에도 불구하고, 효과적으로 활용하는 데는 여전히 어려움이 있습니다.
두 저자인 Pham Thi Phuong Dung과 Ho Xuan Vinh(호치민시 훙브엉 대학교)이 공동 집필한 "대학 경영에 인공지능을 적용: 잠재력과 과제"라는 연구에서는 특히 강사와 고등 교육 기관 전체가 직면한 주목할 만한 과제를 지적했습니다.
첫째, 보안 및 개인정보 보호입니다. 교육 관리에 AI를 활용하려면 학생, 교사, 교직원의 개인 정보를 포함한 방대한 양의 데이터에 접근해야 합니다. 민감한 정보가 유출되거나 오용될 경우, 교육 기관의 평판에 악영향을 미칠 뿐만 아니라 학생들에게도 피해를 입힐 수 있습니다.
둘째, 숙련된 인력 부족입니다. 교육 분야의 많은 교사와 직원들이 AI와 데이터 분석에 대한 교육을 받지 못하고 있습니다. 이러한 기술 부족은 비효율적인 기술 도입으로 이어져 자원 낭비를 초래할 수 있습니다. 특히 여러 교육 기관 간의 치열한 경쟁 속에서 이 분야에서 우수한 인력을 확보하고 채용하는 것 또한 어려운 일입니다.
셋째, 기술 통합의 어려움입니다. 현재 많은 교육 관리 시스템은 AI 및 빅데이터와 통합되도록 설계되지 않아 데이터와 워크플로우를 동기화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 호환성 부족은 전환 속도를 늦추고 학교가 시스템 업그레이드에 더 많은 투자를 하도록 강요할 수 있습니다.
넷째, 높은 투자 비용입니다. AI와 빅데이터를 구현하려면 소프트웨어, 하드웨어, 그리고 인력 교육에 대한 초기 투자가 필요합니다. 이는 특히 예산이 부족한 교육 기관의 경우 재정적 부담으로 작용할 수 있습니다. 또한, 기술 유지 및 업데이트 비용 또한 교육 기관의 재정적 부담을 가중시키는 중요한 요인이 될 수 있습니다.
마지막으로, 분석 및 의사 결정의 어려움이 있습니다. 불완전하거나 부정확하거나 오래된 데이터는 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있으며, 학습 및 관리 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 분석에는 고도로 전문화된 기술이 필요하며, 많은 직원들이 복잡한 분석 도구에 접근하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
AI를 교육에 효과적으로 활용하려면 어떻게 해야 할까?
AI를 효과적으로 활용하기 위한 석사 연구. Pham Thi Phuong Dung, 석사 Ho Xuan Vinh 교수(호치민시 흥브엉대학교)는 5가지 대책을 제안했다.
첫째, 저장 및 전송 중에 데이터를 보호하기 위해 암호화 기술을 사용하여 강력한 보안 조치를 구현하십시오. 이를 통해 데이터가 손상되더라도 정보는 안전하게 유지됩니다. 무단 접근을 방지하기 위해 다단계 인증을 적용하고, 사용자는 비밀번호 로그인 외에도 전화 또는 이메일을 통해 인증을 받아야 합니다.
둘째, 교육 및 기술 개발을 통해 교수진과 교직원을 대상으로 AI, 데이터 분석, 정보 기술 관련 교육 과정을 제공합니다. 교육 과정은 기초부터 고급까지 다양하게 구성될 수 있습니다. 또한, 업계 전문가들 간의 지식과 경험을 공유하는 행사를 개최하고, 기술 기업과 협력하여 교육 프로그램을 운영하고 자원을 공유합니다.
셋째, 구현에 앞서 기존 시스템과 잘 통합될 수 있는 기술 솔루션을 연구하고 선정해야 합니다. 본격 구현에 앞서 시범 사업을 통해 기술의 타당성을 평가하고, 모든 데이터 소스를 연결하여 효과적으로 활용할 수 있도록 통합 데이터 시스템을 설계해야 합니다.
넷째, 학교는 초기에 막대한 투자를 하는 대신, 소규모 프로젝트로 시작하여 성과를 바탕으로 점진적으로 확장할 수 있습니다. 전략을 조정하고 비용을 최적화하기 위해 정기적인 검토를 실시합니다.
다섯째, 정확성과 완전성을 보장하기 위해 명확한 데이터 수집, 저장 및 처리 절차를 수립하십시오. 정기적인 감사를 통해 부정확한 데이터를 파악하고 수정하십시오. 데이터 분석에 대한 공통된 이해를 높이기 위해 전문가와의 지식 공유 세션을 개최하여 데이터 관리 담당자가 데이터 품질 문제를 파악하고 해결할 수 있도록 지원하십시오.
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출처: https://danviet.vn/tri-tue-nhan-tao-ai-nguoi-ban-tot-hay-ke-co-the-thay-the-giang-vien-trong-tuong-lai-20241219114343297.htm
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