Epistemic AI Literacy를 위한 지적 목적과 과정: 학생-인공지능 공동 프로그래밍을 위한 Epistemic Aims와 Processes의 탐색
학생이 인공지능을 사용하여 프로그래밍을 할 때, 지적 목적과 지적 과정은 학습의 중심적 역할을 한다. 연구팀은 Epistemic AI Literacy(EAIL)라는 개념적 프레임워크를 제시하여, 인공지능 문해력은 다양한 영역에서 동적 인공지능-인간 상호작용을 통해 발생하는 프로세스-지향적 지적 phenomenon으로 재구성한다. 연구결과, 학생-인공지능 상호작용에서 78.8%가 비마스터리 목적과 불신뢰할 수 있는 지적 전략을 사용하며, 반면 11.1%만이 고도의 지적 참여를 보여준다.
학생이 인공지능을 사용하여 프로그래밍을 할 때, 지적 목적과 지적 과정은 학습의 중심적 역할을 한다. 연구팀은 Epistemic AI Literacy(EAIL)라는 개념적 프레임워크를 제시하여, 인공지능 문해력은 다양한 영역에서 동적 인공지능-인간 상호작용을 통해 발생하는 프로세스-지향적 지적 phenomenon으로 재구성한다.
연구 방법
연구팀은 대규모 대화 데이터를 사용하여 학생-인공지능 공동 프로그래밍을 분석한다. 연구팀은 AIR (epistemic aims, ideals and reliable epistemic processes) 프레임워크를 사용하여 학생-인공지능 상호작용에서 지적 목적과 지적 과정의 특징을 탐색한다.
연구 결과
연구 결과, 학생-인공지능 상호작용에서 78.8%가 비마스터리 목적과 불신뢰할 수 있는 지적 전략을 사용한다. 반면 11.1%만이 고도의 지적 참여를 보여준다. 연구팀은 학생-인공지능 상호작용에서 observable dimensions of epistemic aims (i.e., mastery-oriented aims)과 epistemic processes (i.e., outsourcing, explanation seeking, verification seeking, prompt monitoring, and epistemic justification)를 식별한다.
결론
연구 결과, 학생-인공지능 상호작용에서 지적 목적과 지적 과정의 중요성을 강조한다. 연구팀은 Epistemic AI Literacy(EAIL)를 위한 scalable approaches를 제시하여, 학생-인공지능 상호작용에서 지적 목적과 지적 과정의 신뢰성을 향상한다.
용어 정의
- Epistemic AI Literacy(EAIL): 인공지능 문해력의 프로세스-지향적 지적 phenomenon
- AIR (epistemic aims, ideals and reliable epistemic processes): 지적 목적, 이상, 신뢰할 수 있는 지적 과정의 프레임워크
- 대규모 언어 모델(LLM): 대규모 언어 데이터를 기반으로 학습하는 인공지능 모델
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