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최근 이공계 상위권 미국 대학 조지아 공과대학(Georgia Institute of Technology)이 인공지능(AI)을 교육에 접목시키려는 새로운 시도를 했다.

대학의 교육 및 연구 노력을 감독하는 대학의 저명한 교수인 Arijit Raychowdhury는 살펴볼 가치가 있는 미래 지향적인 통찰력을 제공했습니다. 그는 오늘날 AI 기술이 점점 더 중요해지면서 모든 학생이 알아야 할 기본 기술이 되었다고 지적했습니다. 교실에서 AI 사용을 금지하는 것은 교육자들이 올바른 방향을 지적할 책임이 있다는 것입니다. 학생들의 AI 활용에 대한 금지나 회피가 아닙니다.

따라서 조지아텍은 학생들이 과제와 논문에 AI를 사용할 수 있도록 허용하고, 기술 오용을 방지하기 위해 관련 규제 조치를 마련했습니다.또한 NVIDIA와 협력하여 교육, 연구, 실습이 통합된 슈퍼컴퓨터 플랫폼인 AI Makerspace를 구축하고 공과대학 학생들이 AI 분야의 최첨단 기술을 마스터할 수 있는 최상의 조건을 제공했습니다.

Raychowdhury 교수는 학생들이 AI를 활용하여 실제 전투에서 문제를 해결함으로써 AI의 능력과 한계에 대한 올바른 이해를 형성하고, AI가 사고를 대체하는 도구가 아니라 협력의 파트너임을 이해해야 한다고 강조했습니다.

실제로 조지아 공과대학(Georgia Institute of Technology)뿐만 아니라 MIT, 미시간대학교, 캘리포니아대학교 등 명문 대학에서도 교육에 AI 적용을 추진하고 있다. 칭화대, 하얼빈공업대학 등 국내 최고 대학들도 AI를 교육에 적극적으로 접목하고 있다.

OpenAI와 손을 잡은 최초의 대학인 애리조나주립대학교가 올해 1월 GPT 엔터프라이즈 버전 도입에 앞장섰고, 교사와 학생들이 교육과 연구에 AI 도구를 과감하게 활용하도록 독려했다는 사실을 앞서 말씀드린 바 있습니다. 지난 6개월 동안 인공지능에 대한 교육계의 태도가 상당히 긍정적인 변화를 겪었음을 알 수 있습니다.

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나는 이러한 변화에 진심으로 동의합니다.Raychowdhury 교수의 철학은 우리가 옹호하는 “인간과 기계 간의 이종 컴퓨팅”과도 일치합니다.

현재 AI는 산업혁명처럼 사회구조를 재편하고 있다. 그러므로 우리는 학교교육과 현실적 요구 사이의 괴리를 각별히 경계하고, 교육의 본질과 사명을 재검토해야 한다.

전통적 개념에서 교육은 확립된 지식을 습득하고 특정 기술을 숙달하는 과정으로 간주되며, 지식과 기술을 바탕으로 단계별 진로체계가 구축된다. 그러나 신기술의 영향으로 이 교육 모델에 문제가 발생했습니다. AI가 전문 분야에서 지식을 빠르게 습득하고 적용할 수 있다면, 이 지식을 배우고, 암기하고, 적용하는 전문가에게는 어떤 가치가 있습니까?

그러므로 앞으로는 개인과 팀의 경쟁력이 더 이상 하나의 기술에만 의존하는 것이 아니라 AI와 협력하는 능력에 반영될 것이라는 점을 분명히 보아야 하는데, 이것이 바로 제가 흔히 '인간 기계 IQ'라고 부르는 것입니다. ."

그렇다면 "인간 기계 IQ"는 어디에서 왔습니까?

우선, 학생들은 혁신을 촉진하고 AI가 문제를 해결하도록 유도하는 데 핵심인 질문 기술과 비판적 사고를 개발해야 합니다. 둘째, 복잡한 과제에 직면할 때 다양한 분야의 'AI 전문가'를 동원해 협업할 수 있는 학생들의 능력을 키우는 것도 필요하다.

즉, 우리가 키워야 할 것은 창의성과 리더십, AI와 효율적으로 협업할 수 있는 능력을 갖춘 새로운 인재입니다.과거에는 “수학, 물리학, 화학을 잘 배워 세계 곳곳을 여행하는 것이 두렵지 않을 것이다”였지만, 앞으로는 “다양한 분야에서 AI를 잘 활용해야만 세계를 여행할 수 있을 것이다”이다. 전 세계를 여행할 수 있어요."

그러나 이는 산발적인 노력으로는 충분하지 않으며 교육은 근본적인 변화를 거쳐야 함을 의미합니다.

이는 인공지능 전공자들을 일련으로 세우는 것을 의미하지 않는다. AI는 매우 포괄적인 분야로서 컴퓨터, 수학, 인지과학 등 여러 기초 학문이 통합된 산물이기 때문에 문턱이 높고, 대부분의 학교에서 충분한 하드웨어 지원과 교사를 제공하기가 어렵습니다.

근본적인 변화를 실천하기 위해,핵심은 AI가 보편적 기술로서 미래에는 다양한 기술 산업에 널리 침투할 것이며, 사용 장벽이 지속적으로 낮아지고 있다는 점을 깨닫는 것입니다.따라서 다양한 전공의 학생들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

그런 다음 교육의 초점은 단순히 AI 지식을 전달하는 것에서 학생들에게 AI와 협력하여 전공의 특정 문제를 해결하도록 안내하는 것으로 전환됩니다. 칠판에 많은 사무실 운영 단계를 적는 것처럼 학생들이 손으로 기사를 쓰게 하는 것이 좋습니다. .

따라서 교실 수업의 비율이 크게 줄어들고 과학 연구 참여, 혁신 및 기업가 정신 대회, 엔지니어링 인턴십 훈련 등과 같은 프로젝트 기반 학습 모델로 대체될 수 있습니다. 동시에 평가 방법도 실제 적용 능력과 혁신적인 사고를 평가하는 데 중점을 두어야 합니다. 기존 시험 형식은 더 이상 적용되지 않을 수 있습니다.

이것이 우리가 새로운 일반 교육이라고 부르는 것입니다.

마지막으로 교육의 본질은 미래지향적 인재를 전략적으로 육성하는 데 있다는 점을 강조하고 싶습니다.

기술은 탱크라고 자주 말하는데, 핵심은 전격전을 펼치는 것이기 때문에 기술의 경계를 명확하게 정의하는 것이 중요합니다.전격전을 펼칠 수 있는 사람이 핵심 인재입니다.그러나 이는 훈련 및 인센티브 메커니즘 지원과 분리될 수 없으므로 학생들이 장기적이고 심층적인 실무 탐구를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 중학교 수준부터 미국의 많은 학교에서는 학생들이 기본 지식을 습득하는 동시에 사업을 시작하는 데 필요한 기술과 심리적 준비를 점차적으로 축적할 수 있도록 '혁신 및 기업가 정신 센터'를 설립했습니다.

또 다른 사례로는 AI 분야 최고 과학 연구 학회인 신경정보시스템처리학회(NeurIPS)가 최초로 중학생들을 대상으로 첨단 연구 참여와 참여를 독려하는 특별세션을 열었다. 실용적인 문제를 해결합니다.

이에 비해 중국의 대응 조치는 상대적으로 적고 체계적이지 않을 수 있습니다. 그러나 우리는 AI 분야의 수학 올림피아드 대회와 같은 고등교육 입학을 위한 도구 개발을 옹호하는 것이 아닙니다. 이는 학생들의 미래 지향적인 능력과 관심을 키우는 대신 학생들에게 불필요하게 부담을 가중시킬 것입니다.