[목 차]
  

AI 에듀케이션, ‘학습자 행동-사건’으로 푸는 절대론과 구성론의 조화

 

01 구성주의 학습 방법론

02 구성주의 학습 방법론에 대한 비판

03 u-러닝의 실패 이유

04 비판적 실재론 소개

05 심리 평가학, 구성주의 학습 방법론, 자동 평가 기술

06 행동 분석 인공지능 기술

07 행동 교정과 인지 능력 발전

08 시모어 패퍼트의 ‘마인드 스톰즈’

09 인공지능의 현실적 한계 극복 전략

10 인지 융합적 체계와 새로운 인공지능

[본 문]
  

1990년대 초반의 구성주의를 다루는 주요 해외 학술지에서는 모두 이론적 검토와 실제적 적용에 대한 구성주의를 주제로 고른 논의가 오갔다. 그러나 1990년대 중반부터 다양한 환경에 구성주의를 적용하는 것으로 방향이 바뀌었다. 멀티미디어, 열린 학습 환경, 통합된 학습 체제, 상호 작용적 학습 환경과 같이 매체나 IT, 구성주의를 연계한 논문들이 등장했다. 이윽고 하이퍼미디어의 탄생은 더 구체적인 매체 － IT － 구성주의의 연결성이 폭발하는 계기가 되었다.

－01_“구성주의 학습 방법론” 중에서

 

가이드를 전혀 주지 않는 순수 발견 학습을 진행하고자 할 경우, 협력 학습이나 개인적 맥락에서의 경험 학습은 컴퓨터가 도와줄 일이 많다. 즉, 학습 기회의 제공이라는 차원에서 u-러닝 플랫폼은 ‘발견 학습 도구’로서의 굳건한 자리매김이 가능하다. 그러나 ‘교육’이라는 전달하고 전달받는 차원은 해결하기 힘든 문제가 기다리고 있다. 전달이라는 과정은 주고받는 과정의 확인이 있어야 한다. ‘확인’은 다른 말로 ‘관리’라는 단어로 치환할 수 있는데, 교육에서 미리 정해진 교육 목표를 학생이 달성했는지를 확인하는 일이 바로 교육 관리다.

－03_“u-러닝의 실패 이유” 중에서

 

이러한 파생적 지식, 혹은 이차적 지식, 또는 고차적 지식의 변용이 이 책에서 주장하는 생태론(ecology)과 주지주의(intellectualism)의 양립을 가능하게 하는 것이다. 이러한 병용을 위해서, 지식만을 정의하고 정리-구조화하거나, 교사의 경험을 통해 축적된 학생-교사 상호 작용의 숨겨진 경험 양쪽을 데이터와 지식을 서로 엮어 구조화하는 어려운 작업이 필요했다. 양립적 작업에 대한 선행 연구가 없으니, 당연히 이 작업의 난이도와 특수성에 대한 지적 역시 선행 연구가 존재하지 않았다.

－06_“행동 분석 인공지능 기술” 중에서

 

위노그라드는 인간의 지능이 순전히 알고리즘이 아니기 때문에 어떤 알고리즘도 그것을 재현할 수 없다고 믿는다. 따라서 그는 우리가 “생각하는 기계”를 결코 가질 수 없으리라 생각한다. 우리가 갖게 될 것은 점점 더 강력한 언어 기계가 될 것이다. 위노그라드에 따르면 컴퓨터는 비(非)알고리즘적인 인간적 사고, 즉 모호한 진술을 해석할 수 있는 사고, 절대로 명시되지 않는 입력을 기반으로 상황의 크기를 직관적으로 조정하거나 모든 입력을 철저히 분석하지 않고 관련한 감각 현상을 즉시 선택하는 사고를 수행할 수 없다.

－09_“인공지능의 현실적 한계 극복 전략” 중에서