소설 가르치는 로봇 － 생성 AI를 활용한 문학교육 교수‧학습 전략과 사례 (Fiction-Teaching Robot ― Teaching and Learning Strategies for Literary Education Using Generative AI)

서지정보

· 발행기관 : 한국비평문학회
· 수록지 정보 : 비평문학 / 90호 / 35 ~ 65페이지
· 저자명 : 노대원

초록

이 논문은 생성 AI, 특히 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델(LLM) AI가 교육 분야, 구체적으로 문학교육에 미칠 영향과 그 활용 전략을 탐구한다. 서론에서는 이 연구는 OpenAI의 GPT-4와 같은 LLM AI의 최신 발전을 검토하고, 이 모델들이 어떻게 일상생활과 업무에 점점 더 통합되고 있는지 살펴본다. 또한, AI가 교육 분야에 가져올 변화와 충격을 중점적으로 다루며, 생성 AI가 문학 창작 같은 창의적인 분야에서 어떻게 활용될지 그 영향력에 대해 고찰해본다.
Ⅱ장에서는 인간과 AI의 협력 모델을 검토하며, 문학교육에 어떻게 적용할 수 있는지를 논한다. ‘휴먼 인 더 루프’, ‘공동 창의성’, ‘켄타우로스와 사이보그’ 개념을 중심으로, AI와 인간 협력 모델을 문학교육에서 어떻게 적용할지 살펴본다.
Ⅲ장에서는 생성 AI를 활용한 문학교육의 구체적인 교수‧학습 전략을 본격적으로 제시한다. 학생들이 LLM AI를 학습에 활용하는 7가지 방법의 교육적 이점과 한계를 고찰하고, 문학교육에 적용할 방안을 새롭게 제시한다. 이 방법에는 AI 튜터, AI 코치, AI 멘토, AI 팀원, AI 도구, AI 시뮬레이터, AI 학생 등이 포함된다. 또한, 교수자가 강의에 AI를 활용할 수 있는 5가지 교수 전략을 설명하고, 문학교육에 적용할 방안을 제시한다. 다양한 예시, 학생의 오개념 파악, 빈번한 저부담 시험, 학생 학습 평가, 분산 학습 등의 전략이 문학 이론과 문학 텍스트 수업에 어떻게 적용될 수 있는지 논의한다. 마지막으로 문학교육의 교육 과정에 따른 AI 활용 방안과 학생 중심의 문학 교수학습 활동에서 AI 활용 방안을 제시한다.
각각의 AI 활용 교수‧학습 전략은 특유의 장점과 한계를 지니며, 교육 조건에 따라 적절한 전략의 적용이 필요하다. 특히 비영어권 교수자와 학습자에게는 AI 학습 데이터의 한계에 따른 환각(작화증)에 주의해야 한다. 또한 문학교육에 생성 AI를 활용하는 경우 지식 위주의 수업보다는 학생들의 창의적인 활동에 적용하는 것을 권장한다.

영어초록

This paper explores the impact of generative AI, particularly large language model (LLM) AI such as ChatGPT, on the field of education, specifically literacy education, and strategies for its utilization. First, it reviews the latest developments in LLM AI, such as OpenAI's GPT-4, and explores how these models are becoming increasingly integrated into our daily lives and work. It highlights the changes and impacts that AI will have on education, and examines the impact of generative AI in creative fields such as literary creation.
Chapter Ⅱ reviews models of human-AI collaboration and discusses how they can be applied to literary education. Focusing on the concepts of "human-in-the-loop" (HITL), "co-creativity," and "centaurs and cyborgs," I explore how AI and human collaboration models can be applied in literary education.
Chapter Ⅲ presents specific teaching and learning strategies for using generative AI in literary education. Based on the work of Mollick and Mollick, I explore the pedagogical benefits and limitations of seven ways students use LLM AI for learning, and suggest ways to apply them in literary education. These methods include AI tutors, AI coaches, AI mentors, AI team members, AI tools, AI simulators, and AI students. In addition, this paper describes five teaching strategies that instructors can use to incorporate AI into their courses, and suggests how they can be applied to literary education. I discuss how strategies such as using multiple examples, identifying student misconceptions, frequent low-stakes testing, assessing student learning, and distributed learning can be applied to literary theory and literary texts. The paper concludes with suggestions for the use of AI in the curriculum of literary education and in student-centered literary teaching and learning activities.
Each AI-based teaching and learning strategy has its own strengths and limitations, and the appropriate strategy should be applied according to the teaching context. In particular, non-English-speaking instructors and learners should be wary of hallucinations (confabulation) due to the limitations of AI training data. In addition, when applying generative AI to literary education, it is recommended to apply it to students' creative activities rather than knowledge-oriented lessons.

참고자료

· 없음