이 책의 초판이 출간된 이후 몇 가지 중요한 반응과 변화가 나타났습니다. 우선, 교육 현장에서 인공지능 및 생성형 AI를 활용한 교육의 가능성과 관심이 폭발적으로 증가하였습니다. 이러한 관심 증가로 인해 교육 분야에서는 인공지능과 생성형 AI를 적극적으로 활용한 새로운 교수·학습 방법이 활발하게 개발되고 있고, 인공지능 기술을 적극적으로 포용하고 인간의 존엄성 및 감성을 이해하고 공감할 수 있는 미래지향적 인재를 육성하는 것이 현대 교육의 중요한 책임으로 부상하고 있습니다.
또 다른 중요한 변화는 디지털 대전환 시대의 비약적인 발전이 인공지능 기술을 매우 빠르게 가속화하고 있다는 것입니다. 초판 발간 이후 국내외의 다양한 기업들은 API기술을 활용하여 B2C, B2B 형태로 생성형 AI의 범용성을 확장해 나가고 있으며, 교육 현장에서는 학습자 맞춤형 교육을 통한 더 나은 학습경험을 제공하기 위해 다양한 인공지능 기술을 적극 활용하고 있습니다. 이와 함께 학습자들의 학습 상태를 실시간으로 모니터링하고 피드백을 제공하는 AI 기반의 개별 맞춤형 학습 지원 시스템도 개발되어 적극 활용되고 있습니다.
본 개정판은 이러한 반응과 변화에 대해 저자의 최근 연구결과를 어떤 형태로든 반영하려는 노력의 산물입니다. 책의 구조는 초판과 큰 차이가 없지만, 최근 변화를 반영하여 내용의 일부를 추가하고 수정하였습니다. 특히 교육 현장에서 즉시 활용할 수 있는 저자의 실제 사례를 포함하고 있어 생성형 AI를 활용한 업무 개선과 수업혁신에 관심이 있는 교육자들에게 좋은 안내서가 될 것입니다.
제2판 서문 2
프롤로그 4
CHAPTER 01 생성형 AI 시대가 왔다 13
1. 생성형 AI의 등장 15
2. 교육 패러다임의 변화 19
3. 생성형 AI 시대의 교육 24
4. 생성형 AI 시대에 필요한 역량 27
CHAPTER 02 생성형 AI 기반 플랫폼 37
1. 오픈AI-ChatGPT 42
2. 오픈AI-DALL？E 2 46
3. 마이크로소프트-Bing 48
4. 마이크로소프트-Co-Pilot 50
5. 구글-Gemini 51
CHAPTER 03 생성형 AI 활용 교육 방안 탐색 59
1. 요약 61
2. 글 작성 63
3. 맞춤형 기반 학습 68
4. 문제 해결 및 풀이 73
5. 코드 개발 83
CHAPTER 04 생성형 AI의 교육적 시사점 및 이슈 93
1. 개인 특성에 맞춘 맞춤형 교육 대량 실현 95
2. 생산성 및 업무 효율성 증가 96
3. 창작과 공유 98
4. 과도한 의존성 102
5. 문해력 저하 103
CHAPTER 05 생성형 AI 활용 수업을 위한 가이드라인 107
1. 생성형 AI의 의미 및 특징(장·단점) 파악하기 109
2. 강의계획서에 정확하게 명시하기 111
3. 강의계획서 개발·재개발하기 116
4. 생성형 AI 활용 수업에 추천하는 교수법 117
5. 과제 선정 및 재개발하기 125
6. 질문 잘하는 방법 알려주기 131
7. 평가 방법 재설계하기 135
8. 오리엔테이션 진행하기 149
9. 보조교사...의 역할로 사용하기 157
10. 팀ㆍ개인 활동에 활용하기 158
11. 수업 중에 수행평가하기 161
12. 학습자 자기성찰하기 163
13. 동료 평가하기 164
14. 최종 평가하기 165
15. 교수자 자기성찰하기 168
CHAPTER 06 생성형 AI 활용 시 주의할 점 및 문제점 173
1. 거짓말도 술술~ 틀린 답도 전문가답게! 176
2. 최신 정보, 출처, 저는 몰라요~ 180
3. 생성형 AI 탐지 프로그램, 신뢰해도 되나? 184
4. 인공지능이 써주고 만들어준 결과물, 저작권은 누구에게? 187
CHAPTER 07 미래교육에서 주목해야 하는 에듀테크 193
1. 메타버스(Metaverse) 활용 교육 196
2. 가상현실(Virtual Reality) 활용 교육 216
3. 증강현실(Augmented Reality) 활용 교육 221
CHAPTER 08 메타버스의 교육적 효과 229
1. 실제적ㆍ맥락적 학습을 통한 교육 효과 231
2. 협동ㆍ협력 및 자기주도적 학습 효과 234
3. 창작과 공유를 가능하게 하는 높은 자유도 235
CHAPTER 09 메타버스 활용 수업을 위한 가이드라인 239
1. 교육과정 분석을 통한 목표 적합성 판단하기 241
2. 최적의 메타버스 활용을 위한 환경 구축하기 243
3. 최적의 메타버스 선정하기 244
4. 교수자 분석하기 246
5. 학습자 분석하기 247
6. 메타버스 활용 수업 설계 및 강의계획서 작성하기 249
7. 활동 결과물과 현실세계와의 유기적인 연계하기 251
8. 메타버스 기반 수업 환경·공간 설계 및 구조화하기 253
9. 메타버스 기반 수업 정보 자원 개발하기 256
10. 매뉴얼 개발 및 수업 안내하기 258
11. 오리엔테이션 필수 및 준비도 확인하기 261
12. 팀 활동 공유하기 264
13. 연습 기회 및 긍정적인 피드백 제공하기 267
14. 학습자 평가하기 267
15. 교수자 자기성찰 및 수업 평가하기 269
CHAPTER 10 메타버스 활용 수업 시, 주의점 275
1. 데이터, 긴 로딩 시간 277
2. 휴먼팩터 이슈 277
3. 이용자의 개인정보 이슈 279
4. 디지털 데이터 이슈 280
5. 정보 격차 이슈 281
에필로그 283
부 록 생성형 AI 프로그램 활용법 291
생성형 AI 확장 프로그램 활용법 308
생성형 AI 표절 탐지 프로그램 활용법 329
한송이 [저]
서울대학교 교육학(교육공학) 박사(Ph.D.), 연세대학교 언론학(저널리즘) 석사, University of Missouri-Columbia 언론학(저널리즘, 커뮤니케이션) 학사이다. 동국대학교 교수학습혁신센터 연구교수, 서울대학교 교육연구소 객원연구원으로 활동했다. 에듀테크(생성형 AI, 인공지능 등), 메타버스(증강현실, 가상현실, 혼합현실 등), 혁신 교과목(블렌디드, 플립러닝, 하이브리드, 하이플렉스 등) 활용 교육과 수업 컨설팅, 영어 프레젠테이션 기법 등을 연구한다.
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