미��보기

목차

1. 서론

2. 인공짿�능 기반 학습과 기존 학습의 비교
1) AI 학습과 기존 학습의 이론적 비교
2) AI 학습과 기존 학습의 실험적 비교
3) 인공짿�능 기반 학습에 대한 평가

3. 인공짿�능 기반 학습의 문제점
1) 개인 정보 침해
2) 제한된 적용 범위
3) 교사왿�의 대면시간 감소

4. 해결책
1) 개인정보 보호법 강화
2) AI 학습의 역할 제한

5.결론

본��내용

요약
인공짿�능 기술의 부상과 코로나-19 사태로 인해서 비대면 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 여러 교육 기업들은 인공짿�능 기반 학습 시스템(AI 학습)을 새로운 교육 패러다임으로 내세우고 있다. AI 학습은 기존 컴퓨터 기반 학습의 발전된 형태로, 논리적 단계가 개인 별로 유동적으로 달라진다는 것이 가장 큰 특징이다. 하지만 AI 학습이 인간 교사보다 월등한 성능을 보인다는 증거는 현재 부족하다. 반면, AI 학습이 교육 현장에 적용되기에는 개인 정보 침해, 제한된 적용 범위, 교사왿�의 대면 시간 감소 등의 문제가 있다. 미국에서는 개인 정보 침해가 AI 학습의 교육 환경 적용에 큰 걸림돌이 되고 있다. AI 학습은 시험 위주의 교과목에서만 우수한 성능을 보이고 그 외 과목에서는 알 수 없다. AI 학습으로 인해 대면시간이 감소한다면 학생 관리의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 개인정보 보호법 강화, AI 학습에 대비한 정책 수립이 필요하다.

01. 서론

인공짿�능 기술이 발전함에 따라 사회의 많은 분야가 인공짿�능 기술로 인해 대체되고 있다. 많은 경제학자는 현재 대부분의 직업이 기계로 대체될 것이라고 예상하고 있다. 실제로 인공짿�능 기술은 우리 사회에서 많이 증가하고 있으며 그 적용 분야는 의료, 국방, 일상생활, 교육 등 매우 다양하다.
이 중에서 교육 분야에 인공짿�능을 도입하려는 시도가 최근에 증가하고 있다. 이러한 인공짿�능 기반 적응형 학습 시스템(AI-based adaptive learning system, 이하 AI 학습)은 기존의 컴퓨터 기반 학습(Computer-based learning)에 딥러닝 기술을 적용하여 개인 맞춤형 커리큘럼을 제공함으로써 학습 효율을 높이는 데 목적을 두고 있다.
현재 AI 학습 관련 사업은 미국, 중국에서 빠르게 성장하고 있다. 2008년 설립된 미국의 Knewton은 실시간 학생 분석 데이터를 바탕으로 개인화된 교육 자료를 제공

참고자료

· Knewton, Retrieved from https://www.knewton.com
· SquirrelAI, Retrieved from http://squirrelai.com/about
· 변희진. (2018). “KT-가천대, 국내 최초 5G 기반 스마트 캠퍼스 구축 ‘맞손’”. 테크데일리. http://www.techdaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=1096
· 이재영. (2019). “'AI시대' 바빠진 교육현장…교과서 만들고 영어교육에도 활용”. 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR***0004
· 오시영. (2020). "온라인·비대면 형태로의 진화는 미래 교육의 '뉴노멀'". 조선일보. http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/06/24/***.html
· K. VanLehn. (2011) “The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, And Other Tutoring Systems.” Educational Psychologist. p202-203
· K. VanLehn. (2011) “The Relative Effectiveness of Human Tutoring, ntelligent Tutoring Systems, And Other Tutoring Systems.” Educational Psychologist. p208-209
· W. Xue. et al. (2018) "Performance Comparison of an AI-based Adaptive Learning System in China". Yixue Squirrel AI Learning Inc.
· S. Simon. (2014) “The big biz of spying on little kids”. Politico. https://www.politico.com/story/2014/05/data-mining-your-children-106676
· A. Beard. (2018) "How Babies Learn - And Why Robots Can't Compete". TheGuardian. https://www.theguardian.com/news/2018/apr/03/how-babies-learn-and-why-robots-cant-compete
· 한국공학한림원. (2020). “제 117회 코리아리더스포럼_한국 경제의 대전환: 기업가정신부터 살리자”. https://www.youtube.com/watch?v=FQUSmriLevU
· Wexler, N. (2020). “No Computer Left Behind”. MIT Technology Review. 19-23.
· (2020). "코로나 19로 인한 대학 댿�학원 비대면수업 교수 학생 의견조사". 국가지정 의과학연구정보비바카지노 Viva. https://www.medric.or.kr/Controls/Sub.aspx?d=06&s=01&g=NOTICE&m=VIEW&i=1592
· 교육 분야의 개인정보보호. http://easylaw.go.kr/CSP/CnpClsMain.laf?popMenu=ov&csmSeq=615&ccfNo=6&cciNo=1&cnpClsNo=1
· 백민정. (2017). "초중등 기업가정신 교육 현황과 교육요구도 분석: 초중등 교사를 대상으로". 한국과학기술원 과학영재교육연구원. p.565.
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