최근 등장한 대형 멀티모달 모델은 교사의 관찰 평가도 자동화할 수 있는 길을 열고 있다. 대형 멀티모달 모델은 대형 언어 모델에 시각·음성 등의 다른 모달리티를 가진 모델을 연결하거나 통합해 개발한다. 여기서 대형 언어 모델의 풍부한 언어 능력이 다른 양식과 결합되어 커다란 시너지를 낸다는 점이 이 모델들의 특징이다.
-01_“자동 평가 시스템과 생성형 인공지능” 중에서
설계 방향에 맞게 언어 모델을 개발하기 위해서 먼저 구체화되어야 하는 것은 평가 계획이다. 런LM은 다양한 평가 방법을 통합적으로 사용한다. 인간 평가자에 의한 질적 평가, 자동화된 메트릭을 활용한 양적 평가, 그리고 실제 교육 환경에서의 평가 등을 포함한다. 이러한 다각도의 평가는 모델의 교육적 효과성을 종합적으로 검증할 수 있게 한다.
-04_“교육과 학습에 정렬된 언어 모델” 중에서
기술의 효과적인 활용을 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 한다. 먼저, 생성된 결과물의 질과 정확성을 보장하는 것이 중요하다. 생성형 인공지능의 환각으로 인해 만들어진 교수 설계 결과물이 사실이 아닌 내용을 담고 있을 가능성이 있다. 따라서 검색 증강 생성을 사용하는 기술적 해결책과 감수 과정에서 인간 전문가가 참여하는 절차를 마련하는 등의 보완책이 필요하다.
-06_“생성형 인공지능으로 자동화된 교수 설계” 중에서
생성형 인공지능과 로보틱스의 결합은 교육의 미래를 재정의할 수 있는 강력한 잠재력을 가지고 있다. 이 기술은 개인화된, 적응적이고 포괄적인 학습 경험을 제공함으로써 교육의 효과성과 접근성을 크게 향상시킬 수 있다. 로봇의 인식·계획·행동 능력이 고도화됨에 따라, 학습자와의 상호 작용은 더욱 자연스럽고 효과적으로 변화할 것이다. 그러나 이러한 기술의 도입은 신중하게 이루어져야 하며, 기술과 인간의 장점을 균형 있게 결합하는 방식으로 진행되어야 할 것이다. 이를 통해 우리는 모든 학습자들이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 미래의 교육 환경을 만들어 갈 수 있을 것이다.
-09_“생성형 인공지능 기반 로보틱스의 교육적 활용” 중에서