예비 물리 교사들의 채팅GPT 생성 콘텐츠에 대한 비판적 반성은 해당 콘텐츠의 품질과 향후 사용에 대한 인식을 변화시킨다.
코로나19 대유행으로 인한 온라인 수업 전환 과정에서 온라인 수업 경험이 처음인 교수들의 기대 수준과 이에 영향을 미치는 요인들
CJEval은 중국 중학교 시험 문제를 기반으로 개발된 새로운 벤치마크로, 문제 유형, 난이도 수준, 지식 개념, 답변 설명 등 다양한 메타데이터를 포함하고 있다. 이를 통해 교육 분야에서 대규모 언어 모델의 잠재적 활용 가능성과 한계를 종합적으로 분석할 수 있다.
몰입형 가상 환경에서 진행된 플립러닝 수업이 학생들의 수업 참여도와 학습 성과 향상에 기여했다.
인공지능과 학습 분석을 통해 학생 참여, 학습 진행 상황, 정서 상태를 모니터링하고 분석하여 교육적 의사결정과 맞춤형 개입을 제공한다.
대규모 언어 모델(LLM)이 K-12 교육에서 단답형 문제를 채점할 수 있는 능력을 실증적으로 평가한 결과, GPT-4 모델이 전문가 수준의 채점 성능을 보였다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 교육 평가 방식의 혁신이 필요하며, 학습 성과 달성, 학술적 무결성 유지, 인공지능 활용 기술 습득을 균형있게 고려한 평가 설계 전략이 요구된다.
학생들은 ASSIST 웹사이트에 대한 새로운 학업 상담 관련 소프트웨어 기능을 제안했다. 이러한 기능에는 학업 상담 업무의 자동화, 학점 인정 협약의 모호성 해소, 학기별 수강 계획 실수 방지, 온라인 상담 지원 등이 포함된다.
지역사회 대학 학생들이 여러 대학에 지원할 때 각 대학의 전공 요구 사항이 다르기 때문에 최적의 학업 계획을 수립하는 것이 어려울 수 있다. 이 연구에서는 학생들이 수동으로 최적의 학업 계획을 수립하는 것보다 알고리즘 생성 계획을 사용하는 것이 더 효과적일 수 있음을 보여준다.
교육 평가에서 생성형 인공지능 도구의 윤리적이고 효과적인 통합을 위한 실용적이고 유연한 프레임워크인 인공지능 평가 척도(AIAS)를 제시한다.