AI가 시험에 합격한다면, 우리는 무엇을 배울 수 있을까?

인공 지능과 시험과 같은 학업 기술을 테스트하는 전통적인 방법에 대한 논쟁은 빠르게 현실이 되었습니다. 일리노이 공과대학과 스탠포드 대학의 연구원들은 OpenAI가 2023년 봄에 개발한 AI 모델인 GPT-4를 제출했습니다.

로봇은 객관식 76% 질문에 거의 답했습니다. 이는 평균 응시자보다 7% 더 높습니다. 귀하는 객관식 문제와 논증적 응답 쓰기 모두에서 좋은 성과를 거두었습니다.

이건 특별테스트예요.

모든 대학의 전문 분야가 관련됩니다

연구자들은 알고리즘 모델이 과학 분야의 지식을 동화하는 데 더 적합할 것이라고 직감적으로 믿었습니다.

Ecole Polytechnique Federale de Lausanne의 학자들이 보고서를 발표했습니다. (새 창) 2024년 11월 말까지 EPFL의 50개 과목, 주로 컴퓨터 과학, 수학, 생물학, 물리학 또는 재료 과학 과목의 시험에 생성 AI를 적용하는 것에 관한 것입니다. 학사 학위(Bac+3) 또는 석사 학위(Bac+4)를 취득하기 위한 시험입니다.

학생처럼 배우다

첫 번째 단계로, AI는 대학 수업, 과거 시험, 평가 모델의 정보로 훈련되어야 했습니다. 진지한 학생이 시험 공부를 위해 찾을 정보를 수집하는 것이 필요했습니다. 지식을 습득할 때입니다.

저자들이 연구를 완료한 후, 그들은 AI를 심문하는 가장 좋은 방법에 대해 생각하기 시작했습니다. 최상의 답변을 얻기 위해 "프롬프트" 또는 서면 지침이 사용됩니다.

연구자들은 AI와 상호 작용하는 데 "프롬프트"가 가장 효과적이라는 것을 발견했습니다.

과학자들은 가장 간단한 공식(즉, 과학자들은 가장 기본적인 공식)을 발견했습니다. 즉, 프롬프트 작성자가 주제에 대해 더 많은 지식을 갖게 되면 점수는 85%로 증가합니다.

교육을 재고할 수 있는 기회

이러한 결과는 단순히 기계가 시험에 합격할 수 있다는 것을 보여주는 것이 아닙니다. 이는 기술이 어떻게 진화했는지를 보여주는 훌륭한 상징이지만, 우리에게는 그다지 유용하지 않습니다.

무엇보다도 중요한 것은 기술을 가장 잘 활용하는 방법입니다.

우리가 가르치는 방식을 재고할 기회입니다. 과제를 위해 AI가 생성한 도구에 너무 의존하는 학생들은 필요한 기본 지식을 습득하지 못할 것입니다.

이런 종류의 전문 지식이 있어야만 최고의 사람으로부터 배울 수 있습니다.

나중에 더 복잡한 것을 지원할 수 있는 추론 유형입니다. 시간을 절약하는 움직임처럼 보일 수 있지만 실제로는 학생이 더 복잡한 개념을 이해하는 능력을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이는 기술 상실로 이어집니다. AI 모델은 개선되고 더 전문화될 뿐입니다. 그래서 더 전문적인 조수가 될 것입니다.

인간 정신의 특수성을 평가하다

AI의 세계에서 이는 인간의 마음을 특별하게 만드는 것이 무엇인지 강조할 수 있는 좋은 기회입니다. 이는 다양한 유형의 정보를 사용하여 문제를 해결하는 능력입니다. 이는 교육에서 기술을 측정하는 방식을 재고해야 한다는 것을 의미할 것입니다.

시험 과목은 더 이상 이론 과정의 정보를 단순히 암송하는 것이 아닙니다. 다양한 아이디어와 기술을 활용해야 하는 프로젝트 작업과 동일합니다.

즉, 프로젝트 모드에 들어가게 된다는 뜻이에요.

대학은 자신의 교육 기술을 재고해야 할 것입니다. 초기 커리큘럼에 포함되어야 할 과목과 영역에 대해 의문을 제기합니다. 지식을 평가하는 개정된 형태와 다양한 노하우를 교차 활용하는 방법에 대해.

계산기는 올바르게 사용하면 학생들에게 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. AI에도 똑같이 해야 합니다. 우리도 AI에 똑같이 해야 합니다.

작업 간소화 OpenAI와 Python 사용