생성형 AI 시대, 교육의 변화와 교육평가의 향방

성태제(Tae-Je Seong),시기자(Kija Si),최윤정(Youn-Jeng Choi) 한국교육평가학회 2024 교육평가연구 Vol.37 No.1

이 연구는 생성형 AI 시대를 맞이하여 교육과 기술의 접점에서 교육평가 패러다임 변화의 특징을 살펴보고, 미래 교육평가의 향방을 조망하는데 목적이 있다. 생성형 AI 시대에 대응한 교육과정, 교수⋅ 학습, 교육평가 패러다임의 변화 동향과 향후 과제를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI가 보편화 됨에 따라 교사의 역할은 지식 전달자보다는 학생들의 전인적 성장을 촉진하는 안내자, 상담자로서의 역할이 강조될 것으로 예상되는 바, AI와의 협업을 통해 교사의 전문성을 확장시킬 수 있도록 교사의 AI⋅디지털 역량을 강화할 필요가 있다. 둘째, 개인의 적성과 흥미, 진로⋅직업과 관련된 개인화 교육 과정에 대한 요구가 증대되고 있어 학교 교육과정과 관련된 모든 구성원이 교육과정 설계의 주체가 되는 다중심성 교육과정 생성ㆍ공유 체제 마련이 필요하다. 셋째, AI 디지털 교과서 및 AI 디지털 교과 서와 연계한 AI 맞춤형 교수학습 플랫폼 구축 등 디지털화가 가속화됨에 따라 에듀테크 기반 교수⋅ 학습 방법의 교육적 효용성을 높일 수 있는 방안에 대한 교육 현장과의 소통 및 지속적 연구와 지원 이 필요하다. 넷째, 디지털 기술의 혁신적 발전으로 학습분석의 적용 범위가 확장되고 개인 맞춤형 평 가의 기반이 조성됨에 따라 개별 학생의 전인적 성장 지원을 위한 능력참조평가와 성장참조평가 및 협력적 문제해결력, 창의적 사고 등 미래 역량 함양을 위한 실제적 맥락에 기반한 수행평가와 게임이 재조명되고 있어 이를 활성화하기 위한 AI 기반 평가 체제에 대한 연구가 필요하다. 이 논문은 생성형 AI 등장에 따른 교육평가의 패러다임 변화와 교수학습 및 학생평가에 미치는 영향을 다면적으로 살펴 봄으로써, 교육 현장에 평가에 대한 새로운 관점과 통찰의 기회를 제공하는데 의의가 있다. The trends and future challenges in response to the era of generative AI for education, instructional methods, and the paradigm shift in educational assessment can be outlined as follows: First, as generative AI becomes more prevalent, the role of teachers is poised to shift from being mere knowledge transmitters to becoming guides and counselors, actively fostering the holistic development of students. Consequently, the importance of teachers' AI and digital competencies is anticipated to witness a substantial rise. Second, as the demand for personalized education-based on individual aptitude, interests, career paths, and vocational relevance grow, there is a need to establish a collaborative and shared system for creating and sharing a multi-perspective curriculum that involve all stakeholders in the school curriculum. Third, the digitization of instructional materials, such as AI digital textbooks and AI-integrated personalized teaching platforms, is accelerating. Therefore, ongoing communication with the field, continuous research, and support are necessary to enhance the educational effectiveness of education technology-based teaching and learning methods. Fourth, with the innovative development of digital technologies, there has been a renewed focus on ability-referenced assessments, growth-referenced assessments, and performance assessments and games based on real-world contexts. This requires research into AI-based assessment systems for effective implementation. By comprehensively examining the impact of the paradigm shift in educational assessment and its influence on instructional methods and student evaluations in the era of generative AI, the significance of this study lies in providing new perspectives and insights into assessment in the field of education.

초중등 학생을 위한 인공지능 윤리 교육 프로그램 개발 및 적용

장연주,최승윤,조현기,김현철 한국컴퓨터교육학회 2022 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.25 No.5

인공지능(artificial intelligence, AI)의 영향력이 커지면서, AI의 윤리적인 이슈들이 주목받고 있다. 이에 따라 AI 교육에서 AI 윤리에 대해서도 심도 있게 다뤄야 한다는 목소리가 나오고 있다. 하지만 특히 초중등학교 급에서 AI 윤리의 다양한 주제에 대해 다루고 있는 교육 프로그램은 아직 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 ADDIE 모형을 기반으로 초중등 학생을 위한 AI 윤리 교육 프로그램을 개발하고, 이를 적용하여 효과성을 검증하였다. 먼저 선행 연구 분석을 통해 AI 윤리 교육 프로그램에서 다룰 주제를 ‘신뢰성’, ‘편향성’, ‘악용가능성’, ‘책임성’ 네 가지로 선정하고, 이를 바탕으로 교육 목표와 성격, 내용의 초안을 설계하였다. 이후 개발된 초안을 파일럿 적용하여 시사점을 도출하고, 전문가 평가로부터 프로그램 개선점을 찾아 이를 반영하여 최종 프로그램을 도출하였다. 마지막으로, 최종 프로그램을 전국 초등학교 및 중학교 14개 학급의 312명 학생에게 적용하고, 그 효과성을 사전-사후 설문과 인터뷰를 통해 양적, 질적으로 분석하였다. 분석 결과, 본 교육 프로그램은 학생들의 AI 윤리에 대한 흥미와 AI 윤리 교육 필요성에 대한 인식, 그리고 AI 윤리에 대한 태도에 유의미한 변화를 가져왔다. 본 연구에서 제안한 교육 프로그램은 AI 윤리 교육 프로그램을 설계 및 개발하려는 교육자들에게 참고가 될 수 있다. 또한 본 연구에서 제안한 교육 프로그램을 바탕으로 제작된 교사용 수업 자료 및 학생용 활동지가 웹상에 무료로 배포되어, 초중등학생을 대상으로 AI 윤리 교육을 실행하려는 교육 집단에게 실질적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

AI 반도체 산업의 기술발전 방향과 후발자의 추격 가능성에 대한 고찰 : 미국 특허를 이용한 기술수명주기 분석을 중심으로

이종호,오철 한국혁신학회 2022 한국혁신학회지 Vol.17 No.3

With the advent of the 4th industrial revolution, new technologies is receiving attention. These are technologies that can change our lives, such as big data, AR/XR, IoT, and autonomous vehicles. These technologies are used more efficiently when combined with AI. Therefore, based on the existing literature on AI semiconductor, which is the core for the AI technology, we have classified AI semiconductors as three types such as the 1st generation(CPU and GPU), 2nd generation(FPGA, APIC and Neural), and 3rd generation(Neuromorphic). With the classification, we collected the patent data and analyzed that whether a window of opportunity exists for latecomers. The results are as follows. First, the amount of the AI semiconductor patents increases steadily, and the growth rate has risen sharply after 2018. Second, the relative technological cycle time of the 3rd generation is shorter than that of the 1st and 2nd generations, and the gap is high in recent years. Third, from the perspective of the window of opportunity, a shorter cycle time means that it is less reliance on existing technologies and using more new technologies. Using less existing technology means that the incumbents and the latecomers are on the same starting line at the time of technological paradigm shift. The technical field of 1st and 2nd generation AI semiconductors on the extension line of existing technologies have difficulties in entering the market for latecomers. However, since the 3rd generation presents a new technological paradigm that utilizes a technology similar to the human brain, the market potentials is high even if the technological level is still insufficient. In other words, in the case of 3rd generation, as a competitive market where there is no dominant incumbents yet, the window of opportunity for latecomers is wide opened. 제4차 산업혁명의 등장과 함께 새로운 기술들이 주목을 받고 있다. 빅데이터, AR/XR, IoT, 무인자동차 등 우리의 삶을 바꿀 수 있는 기술들이다. 이러한 기술들은 인공지능(AI)이 기반이 될 때, 더욱 효율적인 활용이 가능하다. 본 연구는 AI기술의 핵심이 되는 AI반도체 연구에 대한 기존 문헌을 토대로 AI반도체를 1세대(CPU, GPU), 2세대(FPGA, ASIC, Neural), 및 3세대(Neuromorphic)로 구별한다. 이를 토대로 특허자료를 수집하고 AI반도체의 발전에 따라 후발자에게 추격의 가능성이 존재하는지 여부에 대하여 기술수명주기 관점에서 기술적 분석을 수행하였다. 기술수명주기가 짧다는 것은 기존 기술에 덜 의존하고 신기술을 더욱 많이 이용하고 있다는 것을 의미한다. 또한, 기존 기술을 덜 이용한다는 것은 기술적 패러다임이 전환되는 시점에 후발자의 기술추격 가능성이 높다는 것을 의미하기도 한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, AI반도체 특허는 꾸준한 양적 증가세에 있고 2018년 이후 성장률이 급등하였다. 둘째, 상대적 기술수명주기 분석은 3세대가 1⋅2세대에 비해서 수명주기가 상대적으로 더 짧다는 것을 보여줬고 최근 들어 그 격차가 커지고 있다는 것을 보여준다. 셋째, 기회의 창 관점에서 볼 때, 1세대와 2세대의 AI 반도체는 기존 기술의 연장성에 있어서 후발자가 시장에 진입하기 어려운 측면이 있다. 그러나 3세대는 인간의 두뇌와 유사한 기술을 활용하는 새로운 기술적 패러다임을 제시하기 때문에, 기술수준은 아직 미흡하더라도 시장잠재력은 높다고 할 수 있다. 즉, 3세대 기술의 경우 아직 지배적 선발자(마켓 리더)가 존재하지 않는 경합시장으로서 후발자가 추격하기 위한 기회의 창이 열려있다고 볼 수 있다.

캐릭터AI와 현대 환상 서사의 새로운 지형

고영진(Young-jin Go) 어문연구학회 2022 어문연구 Vol.112 No.-

현대 환상 서사에서 AI는 이미 일종의 플랫폼이자 동시에 새로운 세계관 자체를 제공하거나, 로봇에게 부여된 정체성과 더불어 SF의 서사적 관습을 서서히 벗어난 새로운 캐릭터로 영역을 확장하고 있다. AI가 다양한 환상 서사에 등장하면서 다층적이고 세밀한 접근이 이루어지고 있지만, 그 역시 이미 공통으로 상상된 전제 안에서 시작된다는 것도 주목할 만한 사실이다. 본고는 서사에서 구현(상상)된 AI를 하나의 캐릭터로 읽으면서 출발한다. AI가 다양한 환상 서사에 등장하면서 다층적이고 세밀한 접근이 이루어지고 있지만, 그 역시 이미 공통으로 상상된 전제 안에서 시작된다는 것도 주목할 만한 사실이다. 이러한 익숙한 설정이 캐릭터AI의 기본적인 기계적 설정, 기능과 환경에 대한 학습과 오류까지 합의된 서사로 자연스럽게 이어진다는 점 역시 주요한 특징이라 할 수 있다. 때문에 캐릭터AI는 실제와 환상, 인간과 비인간, 생물과 무생물의 경계에서, 개연성을 중심으로 발전해 온 우리 서사가 가진 외연을 확장할 수 있는 문제적 캐릭터이다. 본고는 구병모의 장편 『한 스푼의 시간』을 통해 실제 세계의 AI와 구분하여 서사에서 구현(상상)된 AI를 하나의 캐릭터로 읽으면서 그 서사적 위치를 살핀다. 이 작품에 등장하는 AI은결은 기본적인 설정이나 학습과정과 오류의 지점 등에서 익숙한 서사와 더불어 무리없는 변주를 통해 획득한 변별점으로 우리가 곧 마주할 새로운 지형에서 과연 ‘인간다움이란 무엇인가’라는 소설의 근본적 질문을 던진다. 캐릭터AI를 다룬 서사가 주목하는 부분 역시 다른 환상 서사와 같이 경계에 관한 것이다. 때문에, 기계로서의 설정값과 프로그래밍 된 학습과정과 동시에 예상하지 못했던 오류 역시 그 경계에 관한 논의를 유도하기 위한 익숙한 장치이기도 하다. SF라는 장르가 미래를 상상하는 것으로 현재를 풍요롭게 사유하도록 유도하는 것이라면 결국 캐릭터AI는 징후를 가진 새로운 인간에 대한 도전적인 예시이기 때문이다. In modern fantasy narratives, AI is already a kind of platform and at the same time providing a new worldview itself, or expanding into new characters that slowly deviate from SF's narrative customs along with the identity assigned to robots. Although AI appears in various fantasy narratives, a multi-layered and detailed approach is taking place, it is also noteworthy that it also begins within the premise already imagined in common. This paper starts by reading the AI implemented (imagined) in the narrative as a character. Although AI appears in various fantasy narratives, a multi-layered and detailed approach is taking place, it is also noteworthy that it also begins within the premise already imagined in common. Another major feature is that these familiar settings naturally lead to the agreed narrative, including basic mechanical settings of character AI, learning about functions and environments, and errors. Therefore, Character AI is a problematic character that can expand the exterior of our narrative, which has developed around probability, in the boundary between reality and fantasy, humans and non-humans, creatures and non-living things. This paper examines the epic position by reading the AI implemented (imagined) in the narrative as a character, distinguishing it from the real world's AI through Ku Byung-mo's long story, "Time of One Spoon" The AI Eun-gyeol in this work raises the fundamental question of the novel "What is humanity" in the new terrain we will soon face, with familiar narratives in basic settings, learning processes, and points of error. The part that the narrative dealing with character AI pays attention to is also about boundaries, like other fantasy narratives. Therefore, the settings as a machine and unexpected errors at the same time as the programmed learning process are also familiar devices to induce discussions on the boundaries. If the genre of SF is to induce people to think richly about the present by imagining the future, character AI is a challenging example of a new human with signs.

뉴스 콘텐츠의 변화된 제작 생태계에 관한 고찰 : AI 저널리즘의 활성화와 한계

안종묵 청주대학교사회과학연구소 2020 한국사회과학연구 Vol.42 No.1

In this paper, we considered ways to activate “AI journalism” and its limitations in a situation where the production environment of news content is changing. This paper presents several discussions. First, we considered changes in the news production environment as a result of changes in communication technology. AI-applied AI journalism will further develop in the field of straight news, where breaking news is a priority, as news content can be produced as quickly as possible in near real time. In addition, AI journalism will be able to produce news content at a lower cost than human journalists, so customized news content for a small number of news users will also be activated. Second, in AI journalism, we explored the field of news content that can enhance the journalism function. Breaking news can be strengthened through news algorithm journalism, and deep coverage can be strengthened through big data journalism. Third, we considered ways of co-existence between robot journalists and humans (journalists) in a news production environment. Through AI journalism, human journalists were able to write in-depth reports and in-depth opinion articles with the help of robot journalists. As described above, the role of AI in journalism will continue to increase in the changed production ecosystem of news content. 이 논문은 뉴스 콘텐츠의 제작환경이 변화하고 있는 상황에서 ‘AI 저널리즘’의 활성화 방안과 한계점을 고찰하였다. 이 논문은 다음과 같은 몇 가지 논의를 제시하였다. 첫째, 커뮤니케이션 기술의 변화에 따른 뉴스 제작환경의 변화를 고찰하였다. 인공지능을 적용한 AI 저널리즘은 뉴스 콘텐츠를 거의 실시간에 가까울 만큼 신속하게 제작할 수 있음으로써 속보성을 중요시하는 스트레이트 뉴스 분야에서 앞으로 더욱 발전할 것이다. 또한, AI 저널리즘은 인간기자보다 저비용으로 뉴스 콘텐츠를 제작할 수 있음으로써 소수의 뉴스 이용자들을 위한 맞춤형 뉴스 콘텐츠도 활성화될 것이다. 둘째, AI 저널리즘에서 저널리즘 기능을 강화할 수 있는 뉴스 콘텐츠의 분야를 탐색하였다. 뉴스 알고리즘 저널리즘을 통해서 속보성을, 빅 데이터 저널리즘을 통해서 심층보도를 각각 강화할 수 있다. 셋째, 뉴스 제작환경에서 새로운 커뮤니케이션 기술과 인간(언론인)의 상생과 협력 방안을 고찰하였다. AI 저널리즘을 통하여 인간기자는 로봇기자의 도움으로 심층보도와 깊이 있는 의견기사 작성이 가능하게 되었다. 이상과 같이 뉴스 콘텐츠의 변화된 제작 생태계에서 저널리즘에서 AI의 역할은 계속 증가할 것이다.

AI 학습용 데이터의 보호에 관한 소고 - 지식재산법상의 보호를 중심으로 -

전성태 조선대학교 법학연구원 2021 法學論叢 Vol.28 No.1

Data is closely related to AI technology. The more data is accumulated and the more accurate the data is, the better the analysis results come out. AI technology (AI software) is used for this analysis. Advances in AI technologies such as deep learning and machine learning have made data more valuable. Data is often traded with AI technology, and businesses using data and AI technology are also becoming more vibrant. From this point of view, AI learning data needs to be adequately protected. In the case of the domestic data industry, data creation and utilization is evaluated as relatively inadequate. Data required for data construction and utilization (distribution) is insufficient, and industrial and social use is poor due to a closed distribution system. This phenomenon is believed to be due to the limited use of data due to restrictions on personal information, and the lack of manpower responding to corporate demand. In particular, learning data essential for AI-related inventions is no exception. In this study, the following measures were proposed to protect AI learning data. First, a plan to strengthen protection under the patent law, second, a plan to protect data through the Unfair Competition Prevention Act, third, a plan to introduce a 'data patent' application system in preparation for the era of big data, and fourth, Fourth, similar to the microbial donation system, the introduction of the AI system for depositing data and learning completion models was suggested. 데이터는 AI 기술과 밀접한 관계를 가진다. 데이터가 축적되면 될수록, 데이터가 정확하면 할수록 좋은 분석결과가 나온다. 이러한 분석에는 AI 기술(AI 소프트웨어)이 활용된다. 딥러닝과 머신러닝과 같은 AI 기술의 발전은 데이터를 더욱 가치 있게 만들어 왔다. 데이터는 AI 기술과 함께 거래되는 경우가 많아지게 되었고, 데이터와 AI 기술을 활용한 비즈니스도 더욱 활기를 띠고 있다. 이러한 관점에서 AI 학습용 데이터는 적절히 보호될 필요가 있다.

ETRI AI 실행전략 6: 산업·공공 AI 활용기술 연구개발 및 적용

김태완,연승준,Kim, T.W.,Yeon, S.J. 한국전자통신연구원 2020 전자통신동향분석 Vol.35 No.7

As the development of artificial intelligence (AI) technology spreads to various industrial sectors, diversity in AI utilization rapidly increases, creating rich user experience. In addition, AI is required to solve various social problems through the use of public data. The spread of AI utilization across all sectors will continue, covering such industrial and public demands. This article examines the domestic and international trends in AI utilization technologies and establishes the direction of research and development (R&D), which is highly consistent with Korea's AI policy. ETRI, which leads AI's national R&D, has used its experience to establish AI R&D implementation strategies as well as technology roadmaps for the utilization of AI to improve individual quality of life, continuous growth in society, industrial innovation, and the solutions to public societal problems. In addition, it has derived tasks and implementation strategies for developing AI utilization technologies in 10 major areas including medical services.

인공지능(AI) 기술도입에 따른 산업별 노동수요변화 탐색

심동녘,고동환 한국혁신학회 2022 한국혁신학회지 Vol.17 No.1

본 연구는 인공지능(AI)서비스 확산에 따른 일자리 감소 우려와 일자리 증가 기대가 공존하는 상황에서 국내 에서 AI 융합이 가장 활발한 대표적 수요분야(금융업, 의료업, 제조업)를 중심으로 AI 기술도입에 따른 산업별 AI 도입현황 및 노동수요변화를 탐색하고자 각 분야 전문가들을 대상으로 표적집단면접(FGI: Focus Group Interview)을 수행하여 시사점을 도출하였다. 조사 결과, 조사대상 수요산업은 기술⋅제도⋅규제 특성이 매우 이질적이어서 AI가 노동수요 변화에 미치는 파급경로가 차별적이라는 사실을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 단기간 내 AI 기술에 의한 급격한 고용대체 가능성은 희박하다는 점, 그리고 산업 내 고용환경⋅근로환경의 변화가 오히려 AI 기술의 발전 및 확산을 촉진하고 있다는 점 등 일부 산업 간 공통점도 발견할 수 있었다. 그동안 자동화로 인한 자본의 일자리 대체 연구는 계량경제⋅거시경제 모형을 활용하여 활발히 진행되었지만 AI에 초점을 두고 기술 도입산업의 고용영향에 대해 논의한 연구는 매우 제한적이었다. 이러한 측면에서 본 연구는 개별산업에 대한 표적집단면접을 토대로 AI 도입현황과 이로 인한 노동수요변화 방향을 정성적으로 탐색하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. This study explores the qualitative changes in labour demand of financial, medical, and manufacturing sectors where AI convergence is most active in Korea, A focus group interview (FGI) was conducted with experts in each field to draw industry-specific implications. The FGI results show that the target industries' technological regimes, system, and regulation features are quite varied in terms of AI introduction, and that the ripple paths effecting changes in labour demand are discriminating as a result. Nevertheless, we found some commonalities across industries, such as the little chance on rapid job replacement by AI technologies and the co-evolution between institutional changes and AI innovation.

범죄현상에 있어 생성형 AI의 명과 암

홍승표 한국민간경비학회 2023 한국민간경비학회보 Vol.22 No.5

This study consists of Generative AI that have been attracting worldwide attention since 2022. Specifically, it consists of discussing AI and Generative AI and separately confirming the criminal abuse aspect of Generative AI and the application aspect of criminal problem solving. The results of the study are summarized as follows. First, the creation of deepfake and cybersecurity threat codes can be presented as possible criminal abuse and examples of Generative AI. To confirm this problem, ChatGPT, which is most widely used among Generative AI, was actually used, and information that could be used to create cybersecurity threat codes could be obtained. Next, problems and cases such as deepfake pornography and person synthesis, which are considered deepfake crime problems using Generative AI, were identified. Second, on the contrary, cases of solving crime problems based on Generative AI were identified. As a result, we were able to confirm the anti-prostitution chatbot currently being used by NYPD, and the Darkbert to solve crime problems on the dark web, and the Generative AI-based model used or planned to be introduced by public institutions in Korea. Based on the results of these studies, a plan to eradicate crimes based on Generative AI was suggested.

생성형AI의 프롬프트 창작에 대한 저작권법적 고찰

김윤명 한국법학원 2024 저스티스 Vol.200 No.-

Beyond judgment-based AI, which mimics human decision-making, generative AI is on the rise. Traditional judgment-based AI supports or recommends human decision-making, enabling humans to make rational decisions. Generative AI, on the other hand, produces a variety of outputs. It can generate work through human creative contributions, or it can be as simple as machine translation. Most importantly, generative AI like ChatGPT brings risks and opportunities to the realm of human creativity. Under current copyright law, if there is a human creative contribution, the resulting work is likely to be recognised as a work of authorship. On the other hand, if an autonomous AI creates an autonomous work that is simply directed without any creative contribution, it is unlikely to be recognised as a work of authorship, because the creator is not human. Furthermore, it is currently difficult to find a fully autonomous AI, so there is little point in discussing the authorship of autonomous AI. However, one day, when the singularity arrives and AI is able to feel and express thoughts and emotions like humans do, it may be possible for AI to be recognised as creative in the same way that humans create. In addition, AI will be seen as a subject of rights and obligations. Even now, there are discussions about granting legal personality to robots, but it is not a realistic case. However, there is a controversy over whether the results of generative AI can be registered as copyright. In the future, the controversy over AI-generated products is expected to continue, and the judgement of AI-generated products will vary depending on the contribution of humans and their legal nature. This paper analyses the legal nature of AI creations, the U.S. Copyright Office's refusal to register AI creations and registration guidelines, and related case law, and examines legislative proposals for AI creations.