인공지능 기반 학습은 기존 학습 방법을 대체할 수 있을까? 인공지능 기반 학습의 현황과 한계

목차

1. 서론

2. 인공지능 기반 학습과 기존 학습의 비교
1) AI 학습과 기존 학습의 이론적 비교
2) AI 학습과 기존 학습의 실험적 비교
3) 인공지능 기반 학습에 대한 평가

3. 인공지능 기반 학습의 문제점
1) 개인 정보 침해
2) 제한된 적용 범위
3) 교사와의 대면시간 감소

4. 해결책
1) 개인정보 보호법 강화
2) AI 학습의 역할 제한

5.결론

본문내용

요약
인공지능 기술의 부상과 코로나-19 사태로 인해서 비대면 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 여러 교육 기업들은 인공지능 기반 학습 시스템(AI 학습)을 새로운 교육 패러다임으로 내세우고 있다. AI 학습은 기존 컴퓨터 기반 학습의 발전된 형태로, 논리적 단계가 개인 별로 유동적으로 달라진다는 것이 가장 큰 특징이다. 하지만 AI 학습이 인간 교사보다 월등한 성능을 보인다는 증거는 현재 부족하다. 반면, AI 학습이 교육 현장에 적용되기에는 개인 정보 침해, 제한된 적용 범위, 교사와의 대면 시간 감소 등의 문제가 있다. 미국에서는 개인 정보 침해가 AI 학습의 교육 환경 적용에 큰 걸림돌이 되고 있다. AI 학습은 시험 위주의 교과목에서만 우수한 성능을 보이고 그 외 과목에서는 알 수 없다. AI 학습으로 인해 대면시간이 감소한다면 학생 관리의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 개인정보 보호법 강화, AI 학습에 대비한 정책 수립이 필요하다.

01. 서론

인공지능 기술이 발전함에 따라 사회의 많은 분야가 인공지능 기술로 인해 대체되고 있다. 많은 경제학자는 현재 대부분의 직업이 기계로 대체될 것이라고 예상하고 있다. 실제로 인공지능 기술은 우리 사회에서 많이 증가하고 있으며 그 적용 분야는 의료, 국방, 일상생활, 교육 등 매우 다양하다.
이 중에서 교육 분야에 인공지능을 도입하려는 시도가 최근에 증가하고 있다. 이러한 인공지능 기반 적응형 학습 시스템(AI-based adaptive learning system, 이하 AI 학습)은 기존의 컴퓨터 기반 학습(Computer-based learning)에 딥러닝 기술을 적용하여 개인 맞춤형 커리큘럼을 제공함으로써 학습 효율을 높이는 데 목적을 두고 있다.
현재 AI 학습 관련 사업은 미국, 중국에서 빠르게 성장하고 있다. 2008년 설립된 미국의 Knewton은 실시간 학생 분석 데이터를 바탕으로 개인화된 교육 자료를 제공

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