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알렌스 스쿨, 저학년 학생들을 위한 AI 커리큘럼 도입

작성자글로리 카부루글로리 카부루 2분 읽기
학교
  • Alleyn's School이 AIQ 과정을 출시하여 어린 학생들에게 인공지능에 대해 교육합니다.
  • AIQ 커리큘럼은 윤리, 창의성, 비판적 사고에 중점을 둡니다.
  • 학부모 70%는 아이들이 AI 위험에 대한 더 나은 이해가 필요하다고 믿고 있습니다.

이번 가을, 돌위치 런던(Dulwich London)은 알레인스 학교(Alleyn’s school)가 채택한 새로운 대담한 학습 이니셔티브인 ‘AiQ’라는 포괄적인 인공지능 과정을 선보입니다. AI는 인간 정신에 비해 훨씬 더 복잡해질 것으로 보입니다. 연간 26,000파운드의 가격 태그를 가진 이 기관은 4세의 어린 나이부터 학생들에게 AI 기술을 이해하도록 돕는 과정을 만들었습니다. 알레인스의 교장인 제인 런논(Jane Lunnon)은 학교가 AI에 정면으로 맞서고 기술에 저항하는 대신 그 도전을 기회로 바꾸는 방법을 모색해야 한다고 제안합니다. 그녀는 가장 진정한 학습은 모순의 어려운 진실을 다루는 때에 일어난다고 생각합니다.

과정 구조 및 목표

AiQ 과정의 이름인 AiQ는 IQ(Intelligence Quotient)의 말장난으로, Reception 학년에서의 매우 기초적인 수준부터 7학년 및 12학년의 고급 수준까지 다양한 연령대를 대상으로 합니다. 커리큘럼은 학교의 모든 학생을 수준과 관계없이 점진적으로 도달하려는 의도를 가지고 있습니다. 이 프로그램은 기업가 정신, 도덕적 지능, 하이테크 자신감, 비판적 사고, 창의성 및 협력, 그리고 비판적 사고라는 여섯 가지 핵심 영역을 중심으로 구성되어 있습니다. 이러한 기술은 향후 몇 년 동안 높은 수요가 있을 것입니다.

이 혁신적인 콘텐츠의 과정은 AI 기술 왕국이 될 시대에 학생들의 문화적, 정서적, 지적, 윤리적 지능을 향상시킬 도구를 제공하려는 목표를 가지고 있습니다. 그러나 이러한 커리큘럼 사양을 준비하는 과정에서 알레인스 교수가 중점을 둔 항목 중 하나는 2040년대 많은 학생들이 노동력의 완전한 구성원이 될 때 젊은 학습자들이 필요할 기술이었습니다.

복잡한 AI 기술과의 상호 작용

딥페이크(Dep Fakes) 완료: 커리큘럼은 딥페이크와 관련된 문제와 진실을 위조와 구별하는 딜레마를 다룹니다. 수업 계획의 이 섹션은 AI 사용과 관련하여 진실과 현실 이미지에 대한 비판적 태도 개발에 중점을 둡니다. 런논은 기회를 포착하기 위해 필요한 경계와 단순히 그들이 나타나는 것을 방치하는 수동적 입장 사이의 균형을 잡는 필요성을 강조했습니다. 실제로 그는 완전한 수동 상태보다는 더 참여적이고 정보에 입각한 접근 방식을 옹호해야 한다고 주장했습니다.

이 지적 과정은 부모들이 자녀의 이해도에 대해 우려를 표명하는 설문 조사를 통해 출시되었습니다. 설문 조사 결과, 약 70%가 AI가 가져올 수 있는 가능한 결과와 위험에 대해 명확하지 않다고 답했습니다. 이 통계는 기술을 밝히고 젊은 마음을 신비화 해제하여 그들이 기술의 영향을 감상하고 주의 깊게 고려할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 이 과정에 대해 많은 것을 말해줍니다.

미래의 AI를 고려해야 할 트렌드로서의 AI

런논은 AI가 이미 학습 무대에서 근본적인 요인이며 커뮤니티의 많은 사람들이 상상하는 것보다 훨씬 널리 퍼져 있다고 설명했습니다. 그녀는 대부분의 십대들이 이미 다양한 방식으로 AI와 상호 작용했을 가능성이 높으며, 이는 AiQ와 같은 포괄적인 교육 프로그램에 대한 수요를 더욱 창출한다고 지적했습니다.

일상 생활로의 AI 통합과 지속적인 진보는 AIQ와 같은 프로그램을 모든 곳의 학교 교육 프로그램에서 필수적인 것으로 간주해야 함을 의미합니다. 알레인스 학교는 학생들이 초기 단계에서 기술을 신중하게 고려하는 방법을 가르침으로써, 교육 기관이 기술 성장의 기회와 도전에 시기적절하게 적응할 수 있는 초기 프레임워크를 마련합니다.

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글로리 카부루

글로리 카부루

글로리는 AI 도구와 연구에 능통한 매우 유능한 저널리스트입니다. 그녀는 AI 에 열정을 가지고 있으며 이 주제에 관한 여러 편의 기사를 집필했습니다. 그녀는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 분야의 최신 동향을 항상 파악하고 정기적으로 글을 씁니다.

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