[격차를 줄이는 Edtech] 생성형 AI로 블룸 텍사노미(Bloom’s taxonomy) 고차원 영역으로 학습자 몰입을 이끌어낸다

 

격차를 줄이는 Edtech, 아바드 입니다.

생성형 AI를 잘 활용할 수 있다면 학습자의 심화 학습을 위한 몰입을 이끌어낼 수 있다는 주제로 아바드의 생각을 나눕니다. 격차를 줄이는데 도움되길 기대합니다.

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생성형 AI를 잘 활용할 수 있다면, 생성형 AI로 블룸의 텍사노미에서 말하는 더 높은 차원의 상위 레벨을 위한 학습자의 몰입을 이끌어 낼 수 있다.

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AI는 프로세스를 간소화하고 능률적으로 일하는데 이점 그리고 데이터 기반의 인사이트를 제공하지만, 이로 인해 학습자들은 스스로 더 깊은 학습을 하는데 있어서 방해를 받을 수도 있다는 우려도 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 교수자 및 교육자들은 학습자들을 고차원적인 문제 및 과제 해결 사고과정에 참여시킬 수 있도록 역으로 AI를 활용하여 과제와 문제를 제시 할 수 있다.

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학습자들이 심화 학습을 할 수 있도록 생성형 AI를 통해 과제를 만들어 낼 수 있다. 이를 테면, 생성형 AI를 활용하여 학습자들이 분석해야만 하는 일련의 데이터세트를 구성하게 한 후 이를 다시 학습자들이 AI가 생성한 데이터가 합리적이거나 옳은 것인지 협업과 팀활동을 통해 분석하게 하는 활동 들을 설계해볼 수 있다.

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생성형 AI를 잘 활용할 수 있다면, 교수자는 학습자들로 하여금 더 깊은 심화 학습을 하도록 다이나믹한 학습 환경을 설계할 수 있을 것으로 생각된다. 생성형 AI를 접목한 과제는 학습자들이 단순히 기억하는 것을 넘어, 블룸의 텍사노미에서 말하는 비판적으로 사고하며 창의성을 발휘하는 고차원적 사고력으로의 단계로 몰입시킬 수 있는 방법이 될 수 있을 것이다.