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24/12/31 18:17
네, LLM을 대학 교육에 도입하는 건 피할 수 없는 흐름 같아요. 학생들이 이미 쓰고 있고, 앞으로 더 많이 쓸 테니까요.
근데 이게 진짜 양날의 검이에요. 학생 입장에선 공부하기 편하고 과제도 빨리 끝낼 수 있으니 좋겠죠. 하지만 LLM에만 의존하다 보면 스스로 생각하는 능력이 떨어질 수 있어요. 교수님들도 고민이 많을 것 같아요. 과제 퀄리티는 올라가겠지만, 그게 진짜 학생이 이해하고 쓴 건지 알기 어려우니까요. 그래도 LLM을 잘 활용하면 좋은 점도 많을 거예요. 예를 들어 기본 개념 이해할 때 쓰고, 그걸 바탕으로 더 깊이 있는 토론을 한다든지요. 또 LLM의 한계를 알고 비판적으로 생각하는 능력을 기르는 데도 쓸 수 있겠죠. 결국 LLM도 도구일 뿐이에요. 어떻게 쓰느냐가 중요하죠. 대학에서 LLM 시대에 맞는 새로운 교육 방식을 고민하고, 학생들한테 LLM 제대로 쓰는 법을 가르쳐야 할 것 같아요. 그래야 LLM이 진짜로 교육의 질을 높이는 데 도움이 될 거예요.
24/12/31 18:19
우선 아래와 같이 Claude 3.5 Sonnet으로 얻은 찬반론을 끼얹어 봅니다. 참고가 될듯해서요.
========================== LLM의 대학 교육 도입에 대한 찬성론과 비판론을 각각의 관점에서 분석해보겠습니다. 찬성론적 입장: 첫째, 학습 효율성의 극대화를 들 수 있습니다. LLM은 방대한 양의 학술 자료를 신속하게 처리하고 핵심 개념을 추출하여 제시할 수 있어, 학생들이 주요 이론과 개념을 빠르게 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 특히 복잡한 학술 논문이나 전문 서적을 읽을 때, LLM은 핵심 아이디어를 요약하고 관련 개념들을 연결시켜주는 역할을 할 수 있습니다. 둘째, 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 각 학생의 이해도와 학습 속도에 맞춘 설명과 예시를 제공함으로써, 대규모 강의실 환경에서도 일대일 튜터링과 유사한 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 특히 기초가 부족한 학생들이나 추가적인 설명이 필요한 학생들에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 셋째, 글로벌 학술 자원에 대한 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 언어로 된 학술 자료를 실시간으로 번역하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있어, 국제적인 학술 교류와 연구를 촉진할 수 있습니다. 넷째, 비판적 사고력 훈련에 활용될 수 있습니다. LLM은 다양한 관점과 이론을 제시하고 비교할 수 있어, 학생들이 여러 시각에서 문제를 바라보고 분석하는 능력을 기를 수 있습니다. 비판론적 입장: 첫째, 지적 종속성의 우려가 있습니다. LLM에 과도하게 의존하다 보면, 학생들이 스스로 생각하고 분석하는 능력을 충분히 발달시키지 못할 수 있습니다. 특히 초기 학습 단계에서 기초적인 사고력과 분석력을 기르는 것이 중요한데, LLM의 과도한 사용은 이러한 능력 발달을 저해할 수 있습니다. 둘째, 학문적 진정성과 표절의 문제가 있습니다. LLM을 통해 생성된 내용을 그대로 사용하거나, 약간의 수정만을 거쳐 제출하는 경우, 학생들의 실제 학습 성과를 정확하게 평가하기 어려워질 수 있습니다. 이는 학문의 진정성과 평가의 공정성을 훼손할 수 있습니다. 셋째, 디지털 격차와 교육 불평등 심화의 우려가 있습니다. 최신 LLM 모델들은 대부분 유료이며, 고성능 컴퓨터나 안정적인 인터넷 연결이 필요합니다. 이는 경제적 여건에 따라 교육 기회의 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 넷째, 교육의 본질적 가치 훼손 가능성이 있습니다. 대학 교육의 중요한 목적 중 하나는 지식의 단순한 습득을 넘어서, 깊이 있는 사고와 토론을 통한 지적 성장입니다. LLM의 도입이 이러한 본질적 가치를 약화시킬 수 있다는 우려가 있습니다. 다섯째, 오류와 편향성의 문제가 있습니다. LLM이 제공하는 정보나 분석이 항상 정확하지 않을 수 있으며, 특정한 편향성을 포함할 수 있습니다. 이는 학문의 객관성과 정확성을 저해할 수 있습니다.
24/12/31 18:21
LLM으로 작성한 과제물의 퀄리티가, 대학 전공 수업에서 높이 평가받을 수 있는 수준까지 올라왔냐가 문제죠. 지금도 전공기초지식 질문을 해보면 이상한 대답이 섞여 있는 수준으로 아는데;;
24/12/31 18:32
꼭 대학이 아니더라도 현재도 좀 긴 글이 있다하면 꼭 댓글에 gpt 요약본이 나오고 gpt에 의존해서 글을 쓰는 경우도 상당히 많은 것 같아요.
24/12/31 19:19
생각을 기계에 위탁하는 사회는 결코 건강하지 못합니다
하지만 우려에도 불구하고 본문의 명제는 동의할 수 밖에 없네요 우리는 생산성이라는 이름 앞에 너무나 많은 것을 희생하게 될 겁니다 인류의 멸절이란 국가나 행성 단위의 ai라는 거대한 고등 의식 아래, 모든 사고와 판단을 ai에게 위탁한 채 부속품으로써 기능하는 세포와 같은 인간을 말하는 것일지도 모르겠습니다.
24/12/31 21:53
판타지에서 보이는 일종의 아카식레코드를 모든 학생이 접속하게되는데 이제 이걸 개인이 어떻게 소화하느냐의 문제겠죠. 단순 생각 위탁은 도태되기마련이고 나온 정보를 정확히 판단하고 소화하고 재가공하는게 관건일듯 합니다. 어찌보면 더 힘들어질것 같긴해요. 단순히 ai를 써서 제출가능한 형태의 과제나 시험도 사라질꺼라고 봅니다.
25/01/01 00:30
저도 여기 한표. 단적으로 핸드폰 나오면서 전화번호 외울 이유 없어지면서 디지털 치매라는 개념이 등장했는데, 그게 인간들의 지적 능력을 저해한 건 아니죠.
LLM쓰면서 과제나 업무를 손쉽게 하는 것들이 생겼는데, 생각보다 LLM이 없었을 때 하지 못할 일이나 영역까지도 할 수 있게 되더군요.. 그러면서 '나도 이정도는 하는데, 정말 나보다 능력이 더 다양하거나 뛰어나다면 얼마나 더 잘 활용할까'라는 생각이 들더라고요. 굳이 표현하자면 LLM은 자기능력에 제곱을 해주는 역할이랄까요. 자기능력에 따라 그 결과값이 로그스케일급으로 나오는..
24/12/31 23:00
윈도우95와 애플제품이 혁신적인 유저인터페이스로 컴퓨팅 기계와의 소통을 송두리째 바꿨다면 뉴럴링크가 도입되지 않는 한 앞으로는 LLM이 컴퓨팅 기계를 다루는 툴이 될듯 합니다.
25/01/01 15:23
개발 쪽에 유의미하게 써먹고 있는 입장에서 LLM은 거울입니다. 내가 아는 만큼 피드백이 와서 교육의 양극화가 될 거 같아요. 써먹다 보면 아는 만큼 보인다라는게 너무 와닿아요. 그냥 수동적으로 받아드리면 최악의 도구가 되고 능동적으로 받아드리면 이것보다 나은 도구가 없는 듯해요.
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