본문내용
1. 생성형 인공지능과 수학 학습의 관계
1.1. 생성형 인공지능의 수학 학습에 대한 긍정적 측면
생성형 인공지능의 수학 학습에 대한 긍정적 측면은 다음과 같다.
먼저, 생성형 인공지능은 대규모언어모델(LLM) 즉, 빅데이터로 사전 학습되어 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 초대형 딥러닝 모델로, 특히 수학이나 코딩과 같은 논리적 영역에서 높은 정확도를 보여줌으로써, 무엇보다 학생들이 복잡한 수학 문제를 이해하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 학생은 인공지능에게 자신이 이해하지 못하는 부분을 계속 질문하여 의문점을 해결할 수 있다는 점에서, 자신만의 수학 개인교사를 무료로 한 명 얻는 셈이다. 실제 교육현장에서 학생이 교수님과 대면하여 질문하는 데는 현실적인 한계가 있고, 더욱이 방송통신대처럼 온라인 학습이 중심이 되는 경우에는 더욱 그러할 것이다. 다만, 유료(예: chatgpt 20달러/월)가 아니라면 질문 횟수나 답변의 질에 있어 다소 제한이 있을 수 있지만, 학부 과정의 수학 학습에는 큰 문제는 되지 않을 것이다.
인공지능이 수학 학습에 미치는 긍정적 측면을 세부적으로 살펴보면, 인공지능은 복잡한 수식을 신속하게 계산하고, 문제 해결 과정을 단계별로 설명하며, 다양한 접근 방식을 제안할 수 있다. 예를 들면, 학생들이 어려워하는 개념을 시각화하거나 다양한 실제 사례를 제시해줌으로써 개념과 원리를 보다 쉽게 이해할 있도록 도울 수 있다. 또한 학습하고 있는 부분과 관련하여 인공지능에게 적절한 예시 문제를 요청하여 문제를 풀어 개념과 원리를 익히고, 나아가 시험에 효과적으로 대비할 수도 있을 것이다. 이밖에도 개인적으로는 인공지능과 특정 주제를 정해놓고 대화를 주고받으며, 내가 학습한 내용에 대해 충분히 이해하고 있는지 확인해볼 수 있다.
이처럼 생성형 인공지능의 활용은 학생들이 수학 문제를 이해하고 해결하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있으며, 복잡한 수식 계산과 문제 해결 과정의 체계적인 설명, 다양한 접근 방식의 제안 등을 통해 수학 학습의 효율성과 이해력을 높일 수 있다. 특히 학생들이 교수자와의 대면 상황에서의 질문이나 피드백에 어려움을 겪는 온라인 수업 환경에서 더욱 활용도가 높을 것으로 기대된다.
1.2. 생성형 인공지능의 수학 학습에 대한 부정적 측면
생성형 인공지능의 수학 학습에 대한 부정적 측면은 다음과 같다.
첫째, 생성형 인공지능이 수학 문제를 대신 해결해 주다 보면, 학생들은 문제를 스스로 풀어보는 기회를 잃게 되어 수학적 사고력이나 문제 해결 능력이 저하될 수 있다. 학생들이 인공지능에 지나치게 의존하게 되면 기본적인 수학적 개념이나 연산 능력이 약화될 가능성도 있다. 이는 결국 학생들이 수학의 기초를 제대로 다지지 못하게 할 수 있다. 예를 들어, 학생이 문제를 풀 때마다 인공지능이 즉각적으로 정답과 해설을 제공하면, 학생은 문제를 깊이 생각하지 않고 답만 받아들이는 습관이 생길 수 있다. 이는 결국 학생의 창의적 사고력과 문제 해결 능력을 저해할 수 있다.
둘째, 인공지능의 답변이 항상 정확하다고 보장할 수 없기 때문에, 의심가는 답변에 대해서는 크로스체크를 해야...