9월 21일 주 도른 이야기들

요즘 학교에서도 AI로 업무를 자동화하거나 줄여 보자는 이야기가 많습니다. 생기부 초안, 가정통신문, 공문, 서논술형 채점까지요. 저도 관심이 많은데, 최근 나온 연구 두 편을 읽고 나서 생각이 좀 복잡해졌습니다. 첫 번째는 스탠퍼드, NYU, MIT 등의 연구진(Yu 외, 2026)이 한 실험입니다. 1,237명에게 기사 요약, 맞춤법 오류 찾기, 동의어 떠올리기 같은 간단한 과제 24가지를 풀게 했는데요. 한 번은 혼자, 한 번은 GPT-4o와 함께였습니다. 참여자들은 AI와 함께하면 평균 68.5초쯤 빨라질 거라고 예상했어요. 그런데 실제로 걸린 시간은 혼자 할 때와 별 차이가 없었습니다. 어려운 과제에서만 26초가량 줄었고, 쉬운 과제는 그대로였어요. 그래도 참여자들은 AI와 할 때 덜 힘들었다고 답했습니다. '똑똑한 사람'이 도와준다고 했을 때는 이렇게 기대가 부풀지 않았고요. 연구진은 이걸 '속도 향상 착각'이라고 부릅니다. 덜 힘든 느낌이 '빨라졌다'는 느낌으로 바뀐 셈이죠. 두 번째는 UC버클리 연구진(Ranganathan & Ye)이 하버드비즈니스리뷰에 소개한 연구입니다. 직원 200명 정도인 기술 기업을 8개월 동안 지켜봤더니, AI를 쓰기

검색해도 안나오는 기깔나는 맛집들을 지역별로 취합하기 위한 개인적인 목적으로 개설된 토픽입니다. 😋

AI를 지금처럼 사용하지 않았던 작년에는 아래와 같은 질문을 자주 하고 다녔었습니다. "선생님은 선생님의 전공이 언제 아름답다고 느끼셨나요?" 어떤 수학 선생님은 "서로 각기 다른 언어, 문화의 사람들이 하나의 공통된 언어로 소통할 수 있다는 사실에서 경이로움을 느꼈을 때"라고 답해주셨습니다. 어떤 도덕윤리 선생님은 "전공 서적에서 배웠던 사상가들의 말들 하나하나가 인생에서 피가되고 살이 되는 말이었다는 사실을 깨달았을 때"라고 답해주셨습니다. 인지의 외주화니, 교실 속 알고리즘이니, 하나의 새로운 먹거리로서의 업무 자동화니, 뭐니해도 결국 AI의 폭풍 속에서 흔들리지 않아야하는 교육의 본질 중 하나에 대해 다음과 같이 정의 내리고 싶습니다. "내가 느꼈던 전공의 아름다움은 무엇인가, 그리고 그 아름다움을 학생들에게는 어떻게 전달할 것인가" 네, 기본으로 돌아가야한다고 생각합니다. 제가 전공에서 아름다움을 느꼈던 순간은 수도 없이 많습니다만, 그중에서도 단연코, 권용주 교수님의 가설 생성 과정에 대한 귀추적 모형이었습니다. 가설은 그냥 막연하게 떠오른 것이 아니다. 경험 상황에서 빌려온 설명을, 현재 상황에 적용해보는 것이다. 이 과정 자체가 곧, 생명과학

저의 알고리즘에 요런 기사 하나가 떴습니다 ㅎㅎ AI+교육이라는 변화의 흐름에서 교사가 할 수 있는 가장 중요한 역할 중 하나가 비판적 관점이 아닐까 생각하며 토픽을 남겨봅니다..!

학생부종합전형의 취지는 결과가 아닌 사고의 질을 평가하겠다는 것인데요. 학종이라는 이름을 붙이자마자 사고의 질을 위한 사고를 하기 시작해서 사고의 질이 떨어지는 딜레마가 발생하는건 아닐까요? 아래는 학종에 대한 내용인데, 사실 학종에 대한 내용이 아니라 '인간의 지적 활동'에 대한 내용이잖아요. 그리고 우리는 이미 저렇게 생각하면서 대부분의 문제를 해결하며 살고 있잖아요.... (학생들은 아니지만요 ㅜ) 1. “학종은 결과가 아닌 ‘사고의 질’을 평가하는 전형이다” 학종에서 가장 중요한 평가 대상은 학생의 사고력(Thinking Ability)이다. 학생부종합전형은 이렇게 묻는다. ① 이 학생은 어떻게 사고하는가? ② 어떤 방식으로 문제를 인식하고 접근하는가? ③ 개념을 이해하는 깊이는 어떤가? ④ 자료와 실험을 어떤 방식으로 해석하는가? ⑤ 새 문제를 발견하고 확장하는가? ⑥ 타인의 의견을 비판적으로 수용하는가? ⑦ 탐구 과정에서 성찰이 있는가? 이 질문에 대한 ‘답변’이 바로 세특 기록이다. 2. 학종 사고력 7요소 개요 학종은 아래 7요소가 1~3학년 전체 세특에 흐름처럼 나타나기를 기대한다. ▶ 사고력 7요소 ㆍ문제 인식(Problem Framing)

사실 이건 평가가 기본적으로 뽑고 싶은 인간상을 정해놓고 만들어질 때까지는 괜찮았지만, 그 본질을 연구한 사람들 중에 해당 기준치에 매우 못 미치는 사람들이 그 기준치를 흉내내서라도 그 안에 들고 싶어하기 시작하면서 창과 방패의 싸움이 시작되는 게 아닐까 싶어요... 뭔가 폭력적인 발언 같지만... 수능도 그랬던 거 같습니다. 사실 수능도 문제풀이 기계를 뽑고 싶은 게 아니라 태초에는 학력평가시절에 골라내지 못하는 '수학능력'이 충만한 사람을 뽑고 싶었고, 국수영도구교과와 사과 응용교과를 사고하며 이해할 수 있는 인재를 뽑는 시험이었겠고, 사람들이 자본과 치트키를 쓰지 않고 평균치의 사람들이 그대로 학교를 다니며 본질에 충실하게 실력을 겨루고 했었다면 그 본질이 훼손되지 않았겠지만, 본디 시험의 취지대로라면 그 대상이 아닐 법한 사람들이 정도가 아니라 편법(?)으로, 수학능력 자체를 기르는 게 아니라 문제풀이 기술을 익혀서 이 시험의 본질에 닿지 못하게끔 시험 결과를 왜곡하기 시작했고, 그걸 창과 방패처럼 방어하다보니까 본질에서 멀어져서 이제는 수능 가지고는 적절한 수학능력을 측정하기 어려워졌다고 하게 되는 것처럼요... 비단 어떤 평가의 구조 문제라기보다는

저는 업무를 줄이려고 AI를 쓰면 실패할 가능성이 높다고 생각합니다. AI는 일을 덜 하려고 쓸 때보다, 중요한 일을 더 잘하려고 쓸 때 제 힘을 내는 것 같아요. 그럼 중요한 일이 뭘까요? 저는 철학자 캐런 바라드의 생각을 빌려 오고 싶습니다. 바라드는 우리가 세계 바깥에서 세계를 바라보는 존재가 아니라, 처음부터 세계와 얽혀 있는 존재라고 봅니다. 제 앞의 학생과 동료, 학교가 자리한 지역사회, 그리고 이 모두가 발 딛고 선 지구까지요. 얽혀 있으니 그 연결에 응답할 책임도 생기죠. 바라드는 이걸 response-ability, 곧 응답할 수 있는 능력으로서의 책임이라고 부릅니다. 일을 줄이려고 AI를 쓰면 결과물을 꼼꼼히 볼 이유가 약해집니다. 생각을 통째로 맡기고 싶은 유혹도 쉽게 찾아오고요. 반대로 학생 한 명에게, 우리 마을에, 지구에 더 잘 응답하려고 AI를 쓰면 결과물을 끝까지 따져 보게 됩니다. 이게 정말 맞는지 스스로 묻게 되고요. 두 연구가 보여 준 실패도 '덜 하려는' AI 사용에서 나온 게 아닐까 싶어요.

덧붙여서, 애들이 어떠냐고 물어보신다면.. 사실 역으로 저런 지표라도 있기 때문에 바람직한(?) 사고의 방향에 대해서 가이드라도 해줄 수 있는 게 아닐까? 싶은 생각이 들기도 하고... 학교 안에서만 보아서일지 모르겠지만 몇 년 전과 다르게 문제 해결 능력도 많이 부족하고 의지도 부족하다는 생각이 들 때가 많습니다. 가이드를 줘도 그걸 제대로 이해하지 못할 때도 많고... 생각을 위한 생각이라도 하게 하는 게 필요하다는 생각이 들 때도 있고. 서류 평가에 가서 보면 아, 이런 애들을 원하는 거구나. 싶은 생각이 들 때도 있고. 그런 애들도 소수겠지만요. 하지만 어쨌뜬 경쟁의 판이다보니 그래도 그 와중에 상위권 대학들은 기가막히게 잘 골라간다는 생각도 들기는 합니다. 오히려 문제풀이 기계가 되는 것이 원툴이 아니라 그래도 어찌 생각하면 다양한 방면으로 어떤 부분이 조금 부족해도 메타인지만 확실하면 자기한테 맞는 방향으로 자신의 최대치를 발휘할 수 있는 세상이 되었다는 생각도 들고요.

저는 교과 위주의 수업 활용 교육 프로그램보단 AI를 활용한 업무 자동화에 초점을 맞춰 프로그램을 제작하는 편이예요. 저는 업무 프로그램을 만들 때 담당 업무 선생님과 많은 이야기를 나누면서 프로그램이 정말 유용할까? 시간과 노력을 효과적으로 줄여줄까? 를 유심히 보는데, 만약 1시간 걸려 해야할 일을 프로그램을 써서 55분 걸린다면 굳이 프로그램을 사용해야할 이유가 없다 생각해요. 그래서 저는 보통 '1/2' 을 기준 잡는 편인데 2주 정도 걸릴 일을 1주일안에 끝낼 수 있게 하는가? 정도로 기준을 잡고 제작을 하지요. 그런데(!) 이런 프로그램들을 만들면서 느낀 점은, 큰 업무 효율이 없음에도 불구하고 AI활용 프로그램이나 AI로 만든 프로그램을 계속 사용하는 경우도 분명히 있단 겁니다. 어떤 때 인 줄 아세요? 바로 " UI , UX 가 자기 취향에 쏙 맘에 들었을 때, 혹은 힝❤️ 너무 이쁠 때. " 라는 겁니다. 예컨데 카카오 뱅크가 출시 했을 때 카카오 프렌즈 캐릭터가 귀여워서 카드를 발급하고. 계좌를 뚫고. 실물카드 품귀현상이 있었던 것을 기억들 하실겁니다. 기존 레거시 은행들은 대체 왜 사람들이 카카오뱅크 계좌를 뚫는지 다들 이해할 수 없어 긴

이 주제에 붙은 생각을 살펴보세요.

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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..?

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

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

'우와! 이건 나도 쓸 수 있을 것 같아!'라는 이야기를 들을 때 가장 기분이 좋습니다. 아무리 프로그램에 다양하고 좋은 기능이 있어도 프로그램을 사용하는 방법을 학습하는 과정이 귀찮으면 잘 안쓰시더라고요. 그래서 프로그램은 직관적이고 가독성이 좋아야 하고, 무엇을 더 담아내기 보단 과감히 덜어낸 프로그램이 더 낫다 생각합니다. 50대 중반의 대선배님들께서도 사용법을 길게 설명드리지 않아도 쓰실 수 있는 프로그램을 만들었다? 대성공이지요!

제미나이 채팅으로 이미지 생성하면 우측 하단에 제미나이 워터마크가 박혀서 불편하니까, 프롬프트만 클로드로 받아서, 안티그래비티 cli 에 집어 넣기. (gpt 구독 안하고, gemini 연간 구독권 어디서 얻어서 계정 있을 때의 이야기 입니다.)

저는.. 드라이브 정리 제안해 달라고 하는거요 ㅎㅎ 제안 해 주면 쭈르륵 보고 그대로 해달라고 하면 갑자기 너져분했던 드라이브가 극 J처럼 까알끔!!!

정신이 번쩍 들도록 세계관이 무서지도록 소름이 돋도록 식은땀이 나도 강렬한 꾸.중.

처음 AI로 앱을 만들었을때 학생들의 배움의 과정을 온전히 기록할 수 있으면 좋겠다라는 생각에서 시작했다. 그런데 지금은 앱의 완성도에만 너무 만족하고 있는 것 같다. 앱을 제대로 사용하기 위해서는 학생들의 배움의 과정을 기록하는 도구로써 잘 사용하는 것이 이제 해야 할 일인것 같다. 그런 교육 본질에 대한 마음은 AI가 대신할 수 없지 않을까....

와 어렵네요. 늘 생각하는 주제이기도 하고요. 그러면서 내가 어떤 사람인지를 자꾸 돌아보게도 되는 것 같아요. 저는 말과 행동이 일치하는 사람이 되고 싶고. 학생들에게도 말과 행동의 일치에 대해 많이 생각하게 합니다. 늘 어려운 주제에요

흠..정서적 측면과 학생 변화의 미묘한차이

강한 육체는 강한 정신을 만든다. 육체의 단련은 스스로 밖에 못하죠 !

학생의 성장 과정에서 필요한 공감, 그리고 또 진심이 담긴 피드백

자신의 삶과 타인을 대하는 태도를 보여줄 수 있겠죠. 사랑받고 사랑하는 관계를 맺는 게 이런 것이구나. 하는 것도요. 가짜와 진짜를 구분하는 것이 무엇일지를 느끼게 할 수 있을 것 같습니다.

마틴 부버가 이야기한 만남이라고 생각합니다 학생들과의 만남 그것에서 오는 상호작용 이것은 ai가 대체할 수 없다고 봅니다

AI에게 너무 친절하지 말 것.

일을 적당히만 하겠다 생각하면 매우 빨리 끝나는 것은 맞는 것 같고 하지만 AI 유료구독까지 해서 뭔가 잘 해내야겠다 생각하는 경우, 이 좋은 것들로 뭔가 더 해볼 수 있겠다는 욕심이 필연적으로 생기기 때문에 일이 일을 만들어서 계속 증식 하는 것 같습니다...... ㅠ 이번에 gpt 덕분에 시간표를 매우 잘 짤 수 있었는데 (감히 주어진 기준 내에 역대급이며 저보다 더 잘 짤 수 없을거라고 생각합니다... 당당...) 쉽게 시간표가 나오고 나니 다음엔 그것을 멋지게 안내하고 잘 활용하기 위한 시간표 조회, 활용 웹앱을 만들고 싶어졌고, 거기에 명렬표 조회를 넣다가 출석부를 붙이고 싶고, 유용한 기능을 덧붙이고 싶고, 그렇게 네버엔딩 뭔가를 만들며 여전히 시간표로 뭔 짓(?)을 하게 된다... 이런...?

AI가 지식 전달의 많은 부분을 대신할 수 있는 시대일수록 교사의 역할은 오히려 더 분명해지는 것 같습니다. 진학과 성적만을 위한 안내자가 아니라, 학생의 정서적 성장을 돕고 다른 사람들과 함께 살아가는 방법과 민주시민으로서의 태도를 알려주는 역할이 중요하다고 생각합니다. 교과를 통해 자신의 적성과 흥미를 발견하고 미래의 진로와 직업까지 탐색할 수 있도록 곁에서 이끌어주는 것, 그것이 AI가 쉽게 대신하기 어려운 교사의 역할이 아닐까 생각합니다.

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바이브코딩으로 학생들에 줗 학습 도구를 만들어볼까 생각할 때마다 저는 이 글이 떠올라요 ㅎㅎㅎ 선생님이 바이브코딩으로 만든 수업 도구는 스키너의 티칭 머신과 무엇이 다른지 명확하게 설명하실 수 있으신가요?(도발ㅎㅎㅎ) 우리가 만든 수업 도구가 행동주의 학습 이론에서 벗어나기 위해서는 무엇이 필요할까요? 선생님들의 지혜를 나눠주세요

안녕하세요 스릉하는 도름스 선생님들! 도름스 협업 공간 구축을 위한 선생님들의 의견을 듣고 싶습니다. '학교 현장의 문제를 직접 푸는 교사 AI 커뮤니티'가 현재 도름스의 슬로건입니다. 이 슬로건이 더욱 강력해지려면 '학교 현장의 문제를 함께 푸는 교사 AI 커뮤니티'가 되는건 어떨까 생각해봤어요. 적극 반대, 다소 부정적, 중립, 부분적 동의, 적극 동의 모든 의견이 소중합니다. 우려되시는 사항, 기대되는 부분 뭐든 좋으니 이곳에 자유롭게 남겨주세요. 단 하나의 의견도 흘려듣지 않고 신중하게 검토해보겠습니다. 저희가 반드시 모든 작업에서 모두와 협업을 해야 한다는 것이 아니니 오해가 없으셨으면 좋겠습니다. 원하는 사람들끼리 '건강하고 재밌게' 협업할 장을 마련해 보고자 의견을 수렴하고 있습니다!

@pblsketch 준일샘께서 만드신 교사 애니어그램입니다. 이곳에 결과를 공유해주세요 ㅎㅎㅎ

요 글을 보다 떠오른 생각입니다. 학습목표가 굳이 AI가 없어도 달성 가능한 목표라면 어쩌면 안쓰는게 정답일 수도 있겠다는 생각이 들었어요! 이 글과 관련된 선생님들의 생각 또는 아이디어를 거창하게 말고 간단하게 적어주세요 🧐

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

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

오 이런거 좋은데요 ㅋㅋ 흠 완전 사소해야 하는거죠?! "playwright MCP 설치해서 니가 직접 클릭하면서 잘 작동하는지 확인하고와" 이러면 완성했다고 하는데 실제로는 작동안하는 문제를 ai가 시각 검증하면서 한결 나아집뉘다.

제가 요새 맛집 탐방을 안가서 ㅎㅎ 저희동네 맛집은 아마 국밥집? 일거 같아요!! 집에서 해먹는 요리 공유합니다 저희집이 맛집임

저는 제가 의도한 취지와 기능들이 설령 아무리 복잡하더라고 사용자 입장에서는 심플한! 그냥 딱 보고 '아~' 한다음 '오오~' 이렇게 두 마디가 나오면 성공했다고 생각해요 ㅋㅎ 저는 취미로 음악을 만들기도 하는데.. 음악이나 앱이나 사실 창작이라는게 창작자 입장과 유저 입장은 다르다고 생각하거든요. 유저들은 생각보다 창작자의 결과물을 깊이 있게 들여다보지 않는다고 생각해요. (창작자 기준에선) 그래서 그런 얕은 주의집중력으로도 그냥 딱 봤을때 음 좋네! 하는 직관성과 사용성이 중요하다고 생각합니다. 2차적으로는 한 번 사용하는게 아니라 다음에 또 소비한다면 그땐 정말 끝났다고 봅니다. 완전 성공!

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.

말이 아닌 행동으로, 생각에서 현실로 나아가는 삶의 과정을 함께 목격하는 일

서논술형평가를 AI를 통해 실시하는 경우, 국어과 채점시에는 같은 내용을 다른 문장으로 반복하거나 하는 경우에 점수를 잘 받는 경우가 있다고 들었습니다. 국어과에서는 문장의 유려함과 더불어 단락의 구조, 글 전체의 내용 구조, 논증구조를 따져 채점해야 하는 경우가 많을 것 같은데, 이에 대한 주관적 평가를 AI에게만 맡겨도 되는지 불안하네요...

최근, 수능에도 서술형·논술형 평가를 도입하겠다는 이야기도 나오는데요. 정답을 고르는 시험이 아닌 학생들이 생각을 표현하는 시험으로 바꾸겠다는 말을 들으면, 취지는 너무나도 좋으나 현실적으로 "그게 가능한가?"라는 의문이 드네요. 학교단위에서 실시하는 정기시험에 포함된 논술형평가조차 현실적으로 부딪히는 어려움들이 정말 많은데, 과연 수능에 이걸 적용할 수 있을지요. 당연히 여러 우려의 목소리가 나오고 있는데, 특히 채점의 공정성에 대한 해법이 'AI를 활용하면 된다.'라는, 거의 AI 딸깍하면 다 해결될 것이다 정도의 대안이라 걱정만 생깁니다. 아직 AI를 제대로 써 보지 못해서 드는 생각일 수도 있겠네요.

오 마침 제 알고리즘에 이런 앱이 떠서 공유드려요 ㅎㅎㅎ 직관적인게 좋더라고요 그래야 사용자에게 제 문제의식과 그걸 풀어나가는 방법도 자연스럽게 스며들 기회가 생기는거 같아요 🧐

미요툰 잘보고 있어요 !! 저는 OO미요가 최애에요 ! 라는 말 ㅎㅎ

1. 그래서 내년부터(희망 시 올해2학기부터) 정보공시 내용이 바뀐다고 합니다 2. 수행평가 평가기준을 학생공개용과 내부채점용을 나누어 보관합니다 3. 구술평가를 본다 라고 생각이

덕분에.. 수업연구를 좀더 할수 있게 되었어요... 라는 말이 듣고 싶어요

즐겨찾기에 추가되어있는걸 보면 좋죠 ㅎ

1. 유용하게 잘 쓰고 있어요! 2. 저도 만들어보고 싶어요! (이게 더!! 동료 수집 희망...)

내가 만드는 프로그램이 학급 운영이나, 수업에서 빈곳을 채워주는 좋은 도구라는 말을 듣고 싶다.

사실 크게 무엇을 바라기 보다는 조금 더 수업에 집중할 수 있도록 도움이 되었다고 느끼셨으면 좋겠습니다!

정말 편리해요! 라고 생각하면 좋겠어요ㅎㅎ

잘 사용했다는 말만 들어도 행복하더라구요^^

토요일에 성취도평가 관련 연수를 다녀왔는데 ai채점에 대한 이야기가 나왔었어요. 직접 서술형 문제 모의 채점을 해봤는데, 채점기준대로 채점하면 0점이지만 맥락과 과정을 보면 2점을 줄 수 있겠더라고요. 과목마다 ai채점의 효과가 다르겠지만, 수학과에서는 채점기준이 명확해야지만 가능할 것 같아요. 근데 이 부분이 문제죠. 수학적 풀이는 다양할 수 있는데 이 부분을 모두 ai에게 알려주고 채점을 시킬 수 있을지. 쉽지는 않을 것 같습니다. 정해진 채점기준, 사고의 확장. 이 두가지를 동시에 만족 시킬 수 있을까요?

ai 서논술형 채점의 가장 큰 문제는 그 과정을 인간이 통제하기가 어렵다는 것이라 생각합니다. llm은 본질적으로 확률 통계적 계산에 따른 답변을 내놓고, 이 과정에 대해 한 개인의 교사가 완전히 통제하기는 어렵다고 생각합니다. 서논술형 채점에서 가장 중요한것은 채점을 하는 평가자의 전문성에서 기반합니다. 현단계에서는 왜 이것을 이렇게 평가했는지에 대한 완벽한 통제가 어렵고 이는 전문성에 기반한 평가라는 측면을 약화시키 수 있다고 생각합니다

나도 이런거 만들어 봐야지~ / 이런거도 할 수 있구나!

업무를 도와주는 도구라면 선생님들이 기안올리기같은 덜 본질적인 업무를 편하게 하시기를, 수업도구라면 학생들이 조금 더 이해가 잘됐으면 좋겠네요!