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케임브리지 연구진, AI가 시험 통과하면서 대화 기반 교육 촉구

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


케임브리지 대학교 연구진은 인공지능 챗봇이 전통적인 시험을 통과할 수 있는 능력을 보여주면서 암기 중심 교육의 가치에 대한 의문을 제기함에 따라, 대화 중심 교수법으로의 근본적인 전환을 촉구하고 있다.​

11월 17일 British Journal of Educational Technology에 발표된 논문에서 Rupert Wegerif 교수와 Imogen Casebourne 박사는 법학, 경영학, 의학 분야의 대학원 수준 시험을 통과한 ChatGPT와 같은 AI 도구가 정보 흡수와 재생산을 중심으로 한 기존 교수 모델의 한계를 드러낸다고 주장한다. 연구진은 교사와 학생이 함께 문제를 탐구하고, 여러 각도에서 아이디어를 테스트하며, AI를 지름길이 아닌 협력적 가이드로 활용하는 "대화적" 학습으로 나아갈 것을 제안한다.​

Wegerif는 "가끔씩 교육 방식에 대한 재고를 강요하는 기술이 등장한다"고 말했다. "인터넷, 칠판, 심지어 문자의 발달과 함께 그런 일이 일어났다. 이제 AI와 함께 그 일이 일어나고 있다."​


교실의 재구상

케임브리지 논문은 중력에 대한 기본 과학 수업을 재구성하여 실제적인 대화형 교육을 보여준다. 학생들은 공식을 암기하는 대신, “왜 물체는 땅으로 떨어지는가?”라는 질문에서 시작하여 그룹 토론을 거친 뒤, 아리스토텔레스, 뉴턴, 아인슈타인 등 역사적 사상가로 응답하도록 프로그램된 AI 챗봇을 참고한다. 이 과정은 학생들이 논리적인 대화를 통해 개념을 이해하도록 돕는다.​

연구진은 이러한 교육학적 변화 없이 AI가 학생에게 ‘인지적 독’이 되어, 사고를 아웃소싱하고 지적 발달을 제한할 수 있다고 경고한다. 학생들이 과제 에세이 작성에 챗봇을 점점 더 활용하며 탐지 위험이 감소함에 따라, Wegerif는 교육 자체가 변화해야 한다고 주장한다.​

이 논문은 "이중 대화형 교육(double-dialogic pedagogy)"을 제안한다. 첫째, AI를 이용해 교사와 학생이 다양한 관점을 심층적으로 질문하는 대화를 지원하고, 둘째, 학생들이 기존 이론 및 사상가와 자신의 아이디어를 비교해 볼 수 있도록 한다는 것이다. 예시로는 케임브리지에서 개발 중인 ModeratorBot이 있다. 이 챗봇은 그룹 토론에 참여해 특정 목소리가 지배적일 때 부드럽게 개입하거나, 열린 질문을 던진다. 그리고 Simon Buckingham Shum이 개발한 QReframer는 학생들의 가정을 파고들고 직접적인 답을 주지 않음으로써 사유를 촉진한다.​

Casebourne은 “생성형 AI는 교육 시스템에 다른 많은 압력이 가해지고 있는 시점에 등장했다”고 말했다. “관건은 학생들이 대화나 비판적 사고 같은 역량을 개발하도록 하는 방식으로 AI가 도입되는지, 아니면 그러한 능력을 저해하는 방식으로 도입되는지다.”​

연구진은 풍부한 대화를 통한 학습이 청소년들이 ‘폴리크라이시스(polycrisis)’—기후 변화, 민주주의 위협 등 집단적 문제 해결이 요구되는 상호 연결된 세계적 난제—를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다고 제안한다. Wegerif는 “단순히 지식을 반복해서 암기하도록 가르치는 데는 의미가 없다”고 덧붙였다. “AI는 이미 우리가 할 수 있는 것보다 더 잘 해낸다.”

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인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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