이 논문은 교육을 위한 인공지능(AIED) 기술의 표준화 필요성과 현황, 과제, 그리고 이를 해결하기 위한 전략적 접근법을 제시한다.
AIED의 다양한 활용 사례를 살펴보고, 표준화가 필요한 주요 영역을 식별했다. 이는 시스템 상호운용성, 온톨로지 매핑, 데이터 통합, 평가, 윤리적 거버넌스 등이다.
이해관계자들의 통찰을 바탕으로 AIED 표준 수립을 위한 3단계 프레임워크를 제안했다:
표준 개발 및 배포를 위한 체계적이고 반복적인 방법론을 제시했다. 이는 이해관계자 참여, 시범 구현, 적합성 테스트, 지속적 개선 등을 포함한다.
제너레이티브 AI, 대규모 언어 모델, 교육 이론 등 새로운 기술과 이론이 AIED 표준 발전에 미치는 영향을 논의했다.
표준 구현을 위한 전략적 로드맵을 제시했다. 이는 표준화 연합 구축, 요구사항 분석, 시범 사업, 적합성 인증, 교육 및 지원 등을 포함한다.
이를 통해 AIED 기술의 상호운용성, 확장성, 윤리성을 높이고 교육 성과 향상을 도모할 수 있을 것이다.
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