9월 7일 주 도른 이야기들

저는 수학 교사이고, 학생들은 수학을 참 많이 어려워합니다. 수학 교육의 관점에서 AI의 시대에 학교교육에서 학생들에게 가르쳐야할 것은 무엇일까요? Computer의 어원이 나사에서 일하던 계산원에 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 생각해보면 과거에는 수학과 교육과정에 주산 교육이 있었다는 사실이 그리 놀랍지는 않습니다. 확실한건 기술의 발달이 교육의 변화를 초래한다는 것입니다. 2026 수능 LLM 풀이 기록에서 만점을 도달한 모델이 최초로 등장했다고 합니다. 올해 초 기사로는 Gemini, GPT 이전 모델도 만점 받았다는 기사가 있는데, 모든 과목에서 만점을 받은 것은 처음이라고 하네요. '특히, 올해 2월과 3월에는 ‘제미나이 3.1 프로’와 ‘GPT-5.4’이 각각 수능 만점에 도달한 바 있다. 당시 제미나이 3.1 프로와 GPT-5.4 모델은 물리1과 사회문화 과목에서는 만점에 실패했다. GPT-6 아스트라는 국어, 수학 선택과목 전체, 영어, 한국사, 탐구 4과목(물리1, 화학1, 생명과학1, 사회문화)을 기준으로 만점을 받은 것이다.' 출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com) 인공지능의 발전을 마주하면서 계속 위화감이

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피곤하고 힘든 우리의 하루하루지만 분명 웃음이 나는 순간이 있죠? 함께 행복을 나눠 보아요!

정확한 채점 근거를 위해 수행평가를 구체적으로 작성하는데, 구체적으로 작성할수록 수행평가 문항이 미리 공개되는 느낌이 드네요. 1학기 수행평가 평가기준 주고 AI 돌려보니 모범답안을 만들어주네요 애들한테도 그렇게 해본 적 없냐니까 한명의 학생이 그렇게 하고 있다고 하더라구요. 다들 어떤 수행을 보고 어떻게 기준을 마련하시나요..?

관련해서 볼만한 영상 공유드립니다! 영상에 나오는 사람은 고등학교를 중퇴한 open AI 연구원인데요. 학습의 개념이 바뀌고 있다고 이야기합니다. 내가 학습하고자 하는 대상을 AI에게 이해하라고 요구하는게 아니라, 학습 대상의 맥락를 이해하는데 AI를 활용해야 하는게 중요하고 이런 식으로 AI를 활용한다면 이용자인 사람이 정말 빠르게 발전할 수 있다고 강조합니다. 유튜브로 넘어가서 재생하신 다음, 설정에서 자막>자동번역>한국어로 하시면 자막과 함께 보실 수 있습니다!

제목 그대로 글을 쓰기엔 이게 분량이 너무 짧은데 그래도 이 사소한 꿀팁을 다른 누군가는 직접 부딪히지 말고 여기서 줍줍해가기를 바란다는 마음으로 이야기 남겨주세요ㅎㅎ

요새 가장 많이 하는 생각이네요. 학생들 입장에서 ai를 어떻게 활용하면 좋을 지, 어떤 프롬프트를 어떻게 제공해야 하는지, 그 정보가 올바른 지에 대해 확인할 수 있는 능력을 길러줘야 하는 것 같아요. ai 발전 속도가 너무 빠른데... 강의식 수업을 듣고 수동적으로 움직이고 있는 학생들을 보고 있으니 이게 맞나 싶습니다... 저부터 좀 더 공부하고 바뀌어야 하는구나 느끼고 있습니다. 다른 동료샘이나 학교가 도와주질 않지만... 이 또한 핑게겠죠ㅎㅎ 저라도 조금씩 이것저것 눌러보면서 여기 계신 선생님들의 자료를 어떻게하면 잘 활용할 수 있을까 고민하고 적용해보겠습니다^^ (아직 만들 실력은 안되네요...ㅎㅎ)

서논술형문제의 출제 의도 자체가, 학생의 개방적인 사고를 촉진하기 위함인데, 그와 동시에 변별을 할 수 있는 평가라거나, 혹은 교육과정 성취기준 및 성취수준에 맞게 채점을 해야 하는 상황이라면, 실제 교육 현실 내에서는 결국 평가요소와 루브릭에 따라 완벽한 개방형 서논술형은 불가할 것 같습니다. 차라리, 서논술형 지필평가라거나 수행평가임에도 모든 학생이 동시에 평가에 임할 수 있는 환경에서 주어진 자료와 제시문만 활용한다면 모를까요.

바이브코딩을 시작한 지 1년이 조금 넘었습니다. 캔바 코드로 바이브코딩을 맛보고 누구보다 빠르게(?) 여기에 깃발을 꽂아야한다는 생각에 퍼스트 펭귄이 되었습니다. 처음엔 머릿속 아이디어가 화면에 구현되는 걸 보며 말 그대로 마법 같았어요. 여기저기 연수에서도 바이브 코딩을 자주 소개했습니다. 근데, 요즘 드는 생각은 조금 다릅니다. '모두가 바이브코딩으로 앱을 밑바닥부터 깎을 필요가 있나?' 교사 집단은 진짜 대단한 집단입니다. 요즘 선생님들께서 만들어내는 앱 수준을 보면 1년 전과 비교해서 결과물의 완성도의 벽이 너무 높아졌습니다. 이제 단순한 프로토타입 수준으로는 실사용자를 만족시키기 어렵고, 결국 데이터 처리, UI/UX설계, 웹보안 같은 진짜 소프트웨어 엔지니어링의 늪과 마주하게 됩니다. 누구나 만들 수는 있지만, 완성도 있게 유지보수하는 피로도는 차원이 달라졌습니다. 그래서 요즘은 '만드는 사람'보다 '엮는 사람'이 더 중요해지는 것 같습니다. 인공지능 융합교육 관련 논문을 작성하며 연구에 필요한 도구를 제작하고 있는데, 프론티어 모델의 발달로 실제 서비스 중인 수준의 도구를 제작하는 것이 그리 어려운 일이 아니게 되었습니다. 결국 지금 시점에서 가

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웰시코기 아니고 여우 아니고 시고르자브종

이미지 생성 시 한글이 깨질 때(물론 여러 git 자료나 프롬프트가 있지만 그걸 끌고 와서 작업할 정도로 열정을 쏟고 싶진 않을 때..!) '이미지 속 한글을 네가 인식해 보고 인식 안 되는 건 자모음 안 깨지게 다시 조합해서 써봐'라고 했더니 해결됐습니다

빠삐용 16개월 모카입니다^^ 미용비 아끼려고 털을 안 밀어줬더니..아직까지는 멋있네요^^;; 너무 날이 더워 곧 셀프미용 좀 해줘야할 듯 싶습니다

17개월 된 보더 콜리 '레인'입니다.

서논술형의 본래 취지는 개방적인 사고일 텐데.... 그걸 어디까지 품을 수 있을까 싶기는 하고, 사람이 하는데 또 하려면 하지 않을까 싶기도 하고, 하지만 그는 변수까지 품을 그릇은 못 되는데 싶기도 하고... 한 치 앞 주식도 모르겠는데 이걸 어떻게 알겠냐 싶기도 하고...ㅠ

절대평가와 서논술형 평가를 동시에 진행하게 되었을 시 등급컷 근방에 있는 학생들의 무차별적인 이의제기, 모든 문항에 대해서 점수를 받을 수 있는지 확인하고자 하는 이의제기 등 다양한 상황을 배제할 수 없을 것입니다. (당장 학교 내신 시험에서만 봐도 항상 인문계 선생님들께 엄청난 이의제기가 들어옴.) 그러면 그 이의제기는 누가 검토하고 재채점을 할 수 있을까요? 만약 AI에게 맡긴다고 하면 채점도 AI, 검토도 AI일 경우 오류가 발생했을 시 수능에 대한 신뢰도는 더욱 떨어지게 될 수도 있고 학교에서도 많은 혼란을 가질 수 밖에 없을 것이라 생각이 되네요 ㅠㅠ

객관적 채점기준 확보가 가능할지 의심이 됩니다. 매번 ai채점을 돌릴 때마다 다른 결과값과 채점값이 나오는데 여기에 순응할 학부모와 학생들이 얼마나 될지...

저는 뭐든지 전면 금지 전면 도입 같은건 싫어요 😭 무엇이든지 적당히~ 잘~ ㅎㅎㅎ😂

원리를 알아야 활용에도 날개가 달린다는 점! 그런데 사실 그마저도 언젠가는 무의미할 정도로 LLM이 강력해질 수 있지 않을까? 생각도 들어요. 그런 시대가 온다면 정말 극소수의 인원만 컴퓨터공학을 전공하고 원리를 알고 있어도 충분한 시대가 올 수도 있지 않을까? 하고 혼자 생각해 봤었어요. ㅎㅎ 아무리 그래도 인간 누구도 컴퓨터의 작동 원리를 모르고 AI에게 맡기게 된다면 인류의 평화(?)를 지켜줄 인간 주체가 없게 되니.. ㅋㅋ 엉뚱한 이야기 같을 수 있지만 나름 진지하게 그런 생각을 해봤어요.. ㅋㅎ

클로드 코드 돌려 놓고 애견 운동장에서 저희 집 강쥐랑 노니까 좋네요 ㅎㅎㅎ 이름은 소금입니다

거북이인데 이름이 백억입니다..

눈빛과 말 한마디로, 현재 상황이 어떤 상황인지 알아볼 수 있는 심미적 감식안

모르는 것을 모른다고 하지 않고 계속 답하게 하면, LLM의 할루시네이션은 구조적으로 반드시 발생한다. Kalai & Vempala의 Calibrated Language Models Must Hallucinate는 컴퓨터 과학 분야 최상위 학회 중 하나인 STOC 2024에 정식 채택된 논문입니다. 연수 다닐 때 소개드리는 논문인데요. LLM의 할루시네이션은 아무리 모델이 발전해도 구조적으로 반드시 발생할 수 밖에 없다는 것을 수학적으로 증명하는 논문입니다. (단, 전제조건은 모르는 것을 모른다고 대답하지 말라고 하는 지시하는 것입니다.) 모델이 아무리 발전해도 LLM이 가진 본질적인 한계들은 계속 존재할 것입니다. 저희는 기술을 잘 이용해먹으면서도 그것을 맹신하기보다는 한계점을 명확히 인지해야겠습니다. AI 서논술형 채점이라는 것은 LLM에게 반드시 학생 서술에 대해 점수를 출력하도록 요구합니다. 몇 점을 메길지 모르겠다고 말할 수 없는 구조이죠. 그런데 저희가 이 채점 결과를 신뢰할 수 있을까요? 선생님들의 의견이 궁금합니다.

선생님 이거 진짜 유용하게 쓰고 있어요 감사합니다! 라고 최근에 여러 선생님이 말씀해주셨어요. 현실 도름 받은 기분이었습니다 ㅋㅋ

인공지능이 발전할수록 학교는 더욱 필요하다고 생각합니다. 자라나는 아이들이 사람과 사람 사이에 사회적 관계를 맺고 현실감각을 잃지 않는 최소한의 장치가 되지 않을까요? 지금 공상과 환상에서 망상을 아슬아슬하게 넘나드는 사람들이 많아지고 있는데, 어떻게든 루틴을 유지하며 최소한의 사회적 관계망 안으로 들어올 수 있는 학교라는 공간이 꼭 필요하다고 생각해요. 그럼 교사는 무엇을 가르치게 될까.. 생각해 보면.. 현실에 발 붙이는 법을 끊임없이 가르쳐야 하지 않을까 싶네요. 사회정서학습을 글로 배우기는 참 어렵고 삶을 살아가면서 배워야 하는 것인데 내가 살아감에 있어서 무엇을 추구하며 어떤 모습으로 살아갈 것인가 끊임없이 그 끈을 놓지 않도록 학교도(가정과 함께) 기능해야 하지 않을까 싶었어요. 고민이 많아지네요. 두서없는 글 읽어주셔서 감사합니다!

지금 당장은 ai모델의 태생적인 한계로 어렵겠지만 언젠가는 가능할 것이고 그러한 방향으로 나아갈 것이라고 생각합니다

어쩌면 사람보다 더 객관적이고 정확할수 있지만 절대 독자적일수는 없습니다. 사람이 검수는 꼭 해야합니다