대규모 언어 모델 (LLM) 은 AI를 사용하여 개인화되고 접근 가능한 학습 경험을 제공할 수 있는 거대한 새로운 가능성을 열었습니다.이러한 고급 신경망의 기능이 빠르게 향상됨에 따라 교육을 위한 대규모 언어 모델은 수많은 방식으로 교육에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.자연어 처리의 최신 혁신을 활용하여 모든 학생의 다양한 요구를 충족하는 맞춤형 교육 콘텐츠, 플랫폼 및 도구를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.
맞춤형 학습 여정 지원
맞춤형 학습은 개별 학생의 특정 강점, 필요, 관심 및 목표에 맞게 조정된 교육 방법, 내용 및 구조를 말합니다.이러한 접근 방식은 학생들이 동일한 커리큘럼을 동일한 속도로 학습하는 기존 교육의 “천편일률적” 모델과는 대조를 이룹니다.맞춤형 학습을 사용하면 학생이 교육 시스템에 얽매이지 않아도 되는 대신 교육 경험이 학생에게 맞춰집니다.
연구에 따르면 맞춤형 학습은 학생의 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.의 한 연구에 따르면 게이츠 파운데이션 그것을 발견했다 70% AI로 맞춤형 학습을 구현한 교사의 비율 (학생 참여도 및 학업 성취도) 이 향상되었습니다.또한 맞춤형 학습 환경에 있는 학생들은 1.5 기존 환경에 비해 참여도가 높고 학습 동기가 부여될 가능성이 몇 배 더 높습니다.
교육 분야의 대규모 언어 모델은 진정한 맞춤형 학습 여정을 가능하게 하는 독보적인 장비를 갖추고 있습니다.방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 분석: 맞춤형 학습을 위한 LLM은 숙련도 수준, 기술 격차, 학습 스타일 및 동기를 포함하여 각 학생에 대한 방대한 양의 데이터를 처리함으로써 학생의 개인 학습 요구에 맞는 교육 콘텐츠 및 경험을 동적으로 생성할 수 있습니다.
- 맞춤형 학습: 예를 들어, 교육용 LLM은 학생의 수학 능력과 약점을 분석한 다음 적절한 난이도로 사용자 지정 수학 문제를 생성하여 문제 영역을 개선할 수 있습니다.
- 실시간 피드백: LLM 튜터는 학생이 이러한 맞춤형 수학 문제를 풀면서 실시간 피드백, 힌트 및 설명을 제공할 수 있습니다.
- 적응형 학습: 학생들이 계속 어려움을 겪을 경우 LLM은 AI 기반 적응형 학습을 활용하여 해당 학습자에게 맞는 다양한 교수법을 조정하고 시도하여 경험을 개인화하고 학생의 진도를 향상시킵니다.
획일적인 커리큘럼과 달리 LLM이 교육 분야에서 만든 교육 내용과 활동은 학생마다 다릅니다.몇 가지 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 지속적 평가: 교육용 LLM은 학생들과 자연어 대화를 통해 지속적으로 지식을 평가하고, 오해를 분석하고, 다루어야 할 자료를 개선할 수 있습니다.
- 자기 주도 학습: 이를 통해 학생들이 자신의 학습 목표를 설정하고 콘텐츠에 어떻게 참여할지 선택하는 자기 주도 학습이 가능합니다.
LLM은 수십억 개의 매개변수가 포함된 대규모 신경망을 활용하여 학생들의 요구 사항을 미묘한 방식으로 이해하는 데 필요한 규모와 복잡성을 갖추고 있습니다.이들은 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 홀리스틱 교육: LLM은 학업 능력뿐만 아니라 개인의 관심사, 동기 및 도전도 모델링할 수 있습니다.
- 멘토십: LLM은 학문적 과목만 가르치는 것이 아니라 멘토링을 제공하고 자기 효능감을 키우며 성장 마인드셋을 장려할 수 있습니다.
모든 학습자를 위한 접근성 확대
개인화 외에도 맞춤형 학습을 위한 LLM은 다양한 요구 사항과 장애가 있는 학생들이 학습에 접근할 수 있도록 하는 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다.기존 자료와 방법이 접근성을 염두에 두고 설계된 경우가 거의 없기 때문에 일반적으로 장애 학생은 교육에 상당한 장벽을 안고 있습니다.그러나 교육용 LLM은 접근 가능한 학습 형식을 유연하고 필요에 따라 생성함으로써 이러한 장벽을 허무는 데 도움이 될 수 있습니다.
시각 장애 학생의 경우 교육용 LLM 이미지, 그래프, 차트, 다이어그램 및 기타 시각적 콘텐츠에 대한 풍부한 텍스트 설명을 동적으로 생성할 수 있습니다.또한 고급 AI는 시각 장애가 있는 사용자를 위한 촉각 그래픽과 모델을 생성할 수 있습니다.읽기 장애가 있는 사용자를 위해 LLM은 텍스트의 주요 아이디어를 요약하고 언어를 읽기 쉬운 버전으로 단순화할 수 있습니다.LLM은 교육용 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하여 청각 학습을 더욱 가능하게 합니다.
맞춤형 학습을 위한 LLM은 청각 장애 및 난청 학생들에게도 흥미로운 지원 가능성을 제공합니다.LLM은 강의, 토론 및 과제를 위한 실시간 자막을 즉시 생성할 수 있습니다.기계 번역 기능은 음성을 수화 애니메이션으로 변환할 수 있습니다.또한 학생들은 입력할 필요 없이 자연스러운 음성 명령을 사용하여 학습 자료를 조작할 수 있습니다.
영어 학습자의 경우 LLM은 교육 콘텐츠를 몇 초 만에 수십 개 언어로 번역할 수 있습니다.이를 통해 언어 장벽이 무너지고 원어민이 아닌 사람도 가장 편안한 언어로 학습할 수 있습니다.텍스트 단순화와 같은 접근성 기능은 ESL 학생들이 복잡한 학술 텍스트를 이해하는 데도 도움이 됩니다.
LLM은 이전에는 인간의 노력이 필요했던 많은 지루한 접근성 프로세스를 자동화하여 다양한 학습자에게 대규모로 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.이를 통해 모든 학생이 충분히 참여할 수 있는 훨씬 더 포괄적인 교육 환경을 조성할 수 있습니다.
교육용 LLM의 강력한 기능을 통해 다양한 요구 사항을 가진 학습자는 자신의 요구 사항에 맞게 특별히 조정된 콘텐츠에 액세스하여 보다 포괄적인 교육 환경을 조성할 수 있습니다.
교사와 학생에게 미치는 영향
LLM을 교육에 통합하는 것은 필연적으로 인간 교사의 역할과 책임에 파괴적인 영향을 미칠 것입니다.과제 채점, 수업 계획 작성, 일반적인 학생 질문에 답하는 것과 같은 일상적인 작업을 인공 지능이 처리하므로 교사는 보다 높은 수준의 전략적 역할을 맡을 수 있습니다.학생들은 인간의 판단력과 대인 관계 기술이 중요한 영역인 멘토십, 동기 부여, 사회-정서적 발달을 제공하는 데 더 집중할 수 있습니다.
그러나 LLM은 인간 교사를 완전히 대체하기보다는 도구입니다.성공적인 통합을 위해서는 AI 역량의 강점과 인간의 기술을 어떻게 결합할지 미리 생각해 보아야 합니다.학생들이 실제 교사로부터 적절한 대면 상호 작용과 멘토링을 받지 못하면 기술에 지나치게 의존하는 것은 해로울 수 있습니다.LLM은 다음과 같습니다. 자율주행차의 LiDAR, 학습자가 맞춤형 학습의 복잡한 문제를 효과적으로 헤쳐나갈 수 있도록 세밀하게 조정하고 교육 시스템에 통합해야 합니다.
교육을 위한 LLM의 이점
- 맞춤형 학습 경험: 교육 분야의 LLM은 각 학생에 맞게 콘텐츠를 조정하여 참여도를 높일 수 있습니다.
- 다양한 요구에 맞는 보조 학습: 실시간 자막, 언어 번역 및 적응형 자료는 접근성을 향상시킵니다.
- 교사를 위한 효율성: 행정 업무를 자동화하면 교사는 멘토링과 사회정서적 성장에 집중할 수 있습니다.
LLM의 교육 분야 한계
- 학습 데이터의 편향: LLM 교육 데이터에서 발견된 편견이 영속될 위험이 있으므로 사람의 감독이 필요합니다.
- 기술에 대한 과도한 의존 가능성: 학생들은 여전히 전체론적 발전을 위해 대면 멘토십이 필요합니다.
교육 애플리케이션을 위한 견고한 LLM 교육
배포 LLM 솔루션 효과적으로 교육하려면 교육적 과제에 대비할 수 있는 특수 모델 교육이 필요합니다.GPT-3 같은 사전 학습된 표준 모델은 편향과 불일치를 보이므로 이를 해결하기 위해 추가 조정과 미세 조정이 필요합니다.교육용 LLM은 포용성과 접근성의 원칙을 준수하면서 다양한 주제 영역에 걸쳐 학문적으로 엄격한 콘텐츠를 제공해야 합니다.
교육용 LLM의 주요 교육 요구 사항:
- 다양한 데이터세트: 교육용 LLM은 과목별 교과서, 학습 가이드 및 교육 자료에 대한 교육을 받아야 합니다.
- 교육학적 원칙: 모델은 인지 과학, 발달 심리학 및 효과적인 교육 전략에 대한 교육을 받아야 합니다.
- 교사-학생 대화: 사실적인 상호 작용을 통합하면 LLM의 대화 기능이 향상됩니다.
또한 교육에는 교사-학생 대화 및 다중 모드 상호 작용의 풍부한 예가 필요합니다.이를 통해 LLM은 학습자와 자연스럽게 대화하면서 음성, 어조 및 복잡성을 적절하게 조정할 수 있습니다.
확장 가능한 데이터 라벨링의 중요한 필요성
교육용 LLM 개발의 가장 큰 과제는 수억 개의 요소로 구성될 수 있는 대규모 교육 데이터 세트를 수집하고 레이블링하는 것입니다.쉽게 사용할 수 있는 온라인 데이터를 활용하는 대부분의 AI 애플리케이션과 달리, 교육 사용 사례에서는 민감한 학생 신원과 전문 지식이 필요한 콘텐츠를 다룹니다.이를 위해서는 사용자 지정 사용자 지정 주석과 품질 관리가 필요합니다.
필요한 양만큼 내부 팀이 수동으로 라벨을 붙이는 것은 불가능합니다.개별 크라우드워커에 대한 크라우드소싱 역시 적절하게 확장되지 않거나 일관성을 보장하지 못할 수 있습니다.최첨단 솔루션은 전문적으로 관리되고 선별된 데이터 인력과 협력하는 것입니다.Anthropic과 같은 전문 데이터 파트너는 주석 프로젝트를 수천 시간까지 확장할 수 있습니다.
잘 운영되는 데이터 라벨링 프로그램은 정확도를 유지하면서 처리량에 최적화되어 있습니다.각 파이프라인 단계에서 자동화된 품질 검사 및 감사가 중요합니다.작업자가 라벨링 프로세스를 빠르고 인체공학적으로 수행할 수 있게 해주는 툴링도 마찬가지입니다.또한 합성 데이터 생성 및 검증 세트는 데이터 세트를 확장하는 동시에 인간의 노동 수요를 줄여줍니다.
교육을 받을 때는 특수 STEM, 언어 및 교육학적 콘텐츠의 라벨 품질을 검증하는 데 특히 주의를 기울여야 합니다.분야 전문가, 교육자 및 언어학자는 프로젝트를 감독하고 데이터 레이블러를 교육해야 합니다.결과 데이터 세트는 LLM을 적절하게 교육하는 데 필요한 정확성과 무결성을 보여줍니다.
확장 가능한 데이터 라벨링을 위해 Sapien과 파트너 관계를 맺으십시오
교육용 LLM에는 다양한 도메인에 걸쳐 대량의 고품질 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.외부 지원 없이는 이 볼륨의 데이터에 수동으로 주석을 다는 것이 불가능합니다.
Sapien과 같은 엔터프라이즈급 데이터 레이블링 솔루션을 활용하는 것이 업무상 매우 중요한 부분입니다.Sapien은 법률, 의학, STEM, 언어학 등과 같은 분야의 주제별 전문가로 구성된 글로벌 네트워크에 안전하게 액세스할 수 있도록 합니다.이러한 인간 라벨러는 자동화 시스템이 분석할 수 없는 복잡한 교육 콘텐츠에 주석을 달 수 있습니다.
Sapien의 플랫폼을 사용하면 텍스트 분류, 이미지 인식, 요약 텍스트 생성 등을 위해 데이터에 레이블을 지정하는 효율적인 워크플로우 오케스트레이션이 가능합니다.독자적인 품질 보증 시스템은 실시간 피드백을 제공하여 주석의 일관성을 보장합니다.그 결과 깨끗하고 정확한 교육 데이터를 얻을 수 있습니다.
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