텍스트 기반 생성형 인공지능의 이해와 과학교육에서의 활용에 대한 논의
Understanding of Generative Artificial Intelligence Based on Textual Data and Discussion for Its Application in Science Education
- 발행
- 2023
- 소속·발행
- 단국대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문등록
- 2023-06-30
- 원문
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개념
키워드
생성형 인공지능, 대화형 인공지능, 자연어 처리, 적응 학습, 연결주의, generative artificial intelligence, conversational artificial intelligence, natural language processing, adaptive learning, connectivism
초록
본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다.
 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적제언을 제시하였다.