학습에서 다양한 유형의 AI 이해하기

2018년 8월 24일

인공 지능(AI)은 비즈니스 수행 방식과 학습 방식을 변화시키고 있습니다. 대학 캠퍼스에서 인력 교육에 이르기까지, AI의 힘은 운영, 학습 모델 등 다양한 분야에서 개선의 기회를 제공합니다.

AI란 무엇인가요?

AI는 컴퓨터와 기계가 인간의 학습, 문제 해결, 의사 결정, 창의성을 모방할 수 있도록 하는 기술의 일종입니다. 반복적인 작업 자동화, 데이터에서 더 많은 인사이트를 더 빠르게 얻고, 의사 결정을 개선하며, 인적 오류를 제거하는 등 산업 전반에 걸쳐 여러 가지 이점을 제공합니다.

Here’s a look at how three types of AI power successful outcomes for the workforce and higher education.

학습 분야의 제너레이티브 AI

학습에서 제너레이티브 AI는 어떻게 사용되나요?

생성형 AI는 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 학습자에게 방대한 양의 정보에 대한 즉각적인 액세스를 신속하게 제공하고, 언어 배경이나 접근성 요구 사항이 다른 학습자를 지원하며, 탐구와 창의성을 촉진할 수 있습니다.

학습을 위한 제너레이티브 AI의 세 가지 장점.

개인화

생성형 AI 알고리즘은 학습자의 고유한 선호도나 요구 사항에 따라 특정 비디오나 기사 등 맞춤형 교육 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

평가 자동화

예를 들어, 고등 교육 분야에서 일부 교수자는 생성형 AI 도구를 사용하여 학생들에게 코스 과제에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다.

적응형 학습

컴퓨터 알고리즘과 AI는 학습자의 고유한 요구 사항을 해결하기 위해 맞춤형 리소스와 학습 활동을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 신입 사원이 사용할 소프트웨어 프로그램에 익숙하지 않은 경우 적응형 교육에서는 더 깊은 주제로 들어가기 전에 소프트웨어 프로그램 사용 방법을 설명하는 학습 모듈을 추천할 수 있습니다.

학습에서 생성형 AI에 대한 우려.

이러한 장점에도 불구하고 제너레이티브 AI에 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 도구는 학습된 데이터 세트를 기반으로 새 콘텐츠를 생성하며, 해당 데이터 세트에 편향성이 포함되어 있는 경우 새 콘텐츠도 편향될 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 특정 관점을 뒷받침하는 증거로 가짜 과학 연구를 인용하는 등 부정확한 정보를 퍼뜨릴 수도 있습니다. 그렇기 때문에 학생들은 대체로 생성형 AI 콘텐츠 도구에 대해 회의적인 반응을 보입니다. 최근 Panopto의 조사에 따르면, 제너레이티브 AI가 정확한 콘텐츠를 생성한다고 신뢰하는 학생은 절반에도 미치지 못했습니다. 포브스의 조사에 따르면 학생의 41%는 항상 AI가 생성한 콘텐츠를 편집한다고 답한 반면, 3%는 편집하지 않는다고 답했습니다.

학습 분야의 예측 AI

예측 AI는 학습에 어떻게 사용되나요?

예측 AI는 머신 러닝을 사용하여 과거 이벤트의 패턴을 식별하고 향후 이벤트를 예측합니다. 예측 AI는 학습 환경에서 학습자의 데이터를 빠르게 분석하여 학습 패턴과 진도에 대한 인사이트를 얻고 다음에 학습해야 할 주제를 예측할 수 있습니다.

학습을 위한 예측 AI의 세 가지 이점.

Improved outcomes

Predictive analytics can help identify learners who need extra help and provide targeted support, improving their learning outcomes in the long term. For example, all bank employees may need training about a new government regulation affecting financial institutions. Still, one who struggles to answer specific questions might be prompted to take a review course on existing banking regulations to provide them with the necessary background. A college student who keeps rewatching a particular math lecture or asking automated questions about a particular math concept might be prompted to watch or review a lesson about a foundational concept that would help them to understand the new concept better.

향상된 계획 수립

강사와 트레이너는 예측 분석을 사용하여 교육 프로그램에서 잘 작동하는 영역과 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 학습자의 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 교육 프로그램과 교육 전략을 개선할 수 있습니다.

리소스 할당 개선

예측 AI는 어떤 학습자와 집단에 더 많은 지원이 필요한지 예측하여 조직이나 고등 교육 기관이 가장 유익하게 리소스를 계획하고 할당할 수 있도록 도와줍니다.

학습에서의 예측 AI에 대한 우려.

예측 분석을 사용하려면 조직에서 학습자에 대한 많은 정보를 수집하고 저장해야 하므로 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 있을 수 있습니다. 고등 교육 기관과 학습 프로그램에 예측 AI를 사용하는 조직은 데이터 개인정보 보호법을 준수하고 사용하는 데이터를 보호하기 위해 강력한 사이버 보안 조치를 취해야 합니다. 또한 수집되는 데이터의 유형과 개인 정보 보호를 위해 취한 조치에 대해 학습자와 소통해야 합니다.

개인정보 보호 문제를 극복하는 한 가지 방법은 개인정보 보호를 중요하게 생각하는 공급업체와 파트너십을 맺는 것입니다. 예를 들어, Panopto의 고객 중심 AI 개인정보 보호정책을 통해 조직은 AI 모델링 및 기술 개발을 위한 데이터의 윤리적 사용에 대해 조율할 수 있습니다.

학습 분야의 설명적 AI

설명형 AI는 학습에 어떻게 사용되나요?

설명형 AI 도구는 녹화된 강의나 비즈니스 문서와 같은 비정형 데이터에서 메타데이터를 생성하도록 학습됩니다. 데이터 패턴과 관계를 파악하고, 다양한 구성 요소로 분류하고, 과거 실적, 트렌드 또는 기타 관련 요소를 요약할 수 있습니다.

학습을 위한 설명형 AI의 세 가지 장점.

데이터 기반 인사이트. 설명형 AI 도구는 학습자의 교육 자료와의 상호작용, 완료 시간, 시험 결과 및 성과에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 강사와 교육 리더는 이 데이터를 사용하여 학습 프로그램의 성공 여부를 측정하고 향후 프로그램에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.

노트 필기

학습자는 비디오 또는 강의를 빠르게 요약하고 핵심 사항을 메모하는 데 도움을 주는 설명형 AI 도구의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어 Panopto의 Access AI 제품군은 마우스 클릭만으로 학습 비디오의 자동화된 대본, 요점 요약 및 설명을 제공합니다.

가상 튜터링

설명형 AI로 구동되는 가상 튜터는 고등 교육 분야에서 실시간 피드백과 지원을 제공하여 기존의 교실 수업을 보완할 수 있습니다.

학습에서 설명적 AI에 대한 우려 사항

다른 형태의 AI와 마찬가지로 개인 정보 보호 및 보안은 설명형 AI를 사용하는 고등 교육 기관 및 직장에서 여전히 우려되는 부분입니다. 데이터 보안을 유지하기 위해서는 엄격한 데이터 개인정보 보호 정책과 검토를 수립하는 것이 중요합니다.

학습 분야의 Panopto AI에 대해 알아보기

Panopto의 AI 기반 비디오 학습 플랫폼은 1650개 이상의 글로벌 교육 기관을 위해 캠퍼스 밖에서 접근 가능한 학습을 확장합니다. 20개 이상의 언어에 대한 트랜스크립션 및 자막, 학습자가 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 AI 기반 키워드 검색, 비디오 콘텐츠 번역을 위한 자동 워크플로우를 갖춘 Panopto 은 교육용으로 특별히 제작된 사용하기 쉬운 플랫폼으로 비디오 학습을 확장합니다.