[흑인 대학생들이 교사가 되지 못하는 이유는?] * 흑인 교사 부족 현상 - 미국 교실의 가장 큰 문제는 교사가 가르치는 학생과 닮지 않았다는 점임. 미국 공립학교 교사 380만 명 중 80%는 백인이지만, 학생의 절반 이상은 흑인, 히스패닉, 아시아계, 아메리카 원주민, 혼혈인종임. - 지난 10년간 흑인 교사의 비율은 2011~12년 7%에서 2020~21년 6%로 소폭 감소한 반면, 흑인 학생은 공립학교 학생 인구의 15%로 훨씬 더 큰 비중을 차지함. - 흑인 교사는 흑인 아이들에게 긍정적인 변화를 가져올 수 있음. 연구에 따르면 흑인 교사가 가르치는 흑인 학생은 정학 당할 확률이 낮고 영재 학급에 배치될 확률이 높으며, 흑인 학생들이 같은 인종의 교사로부터 더 많이 배운다는 연구 결과도 있음. * 흑인 교사가 부족한 이유 - 2023년 6월 미시간주 대학생을 대상으로 한 분석에 따르면, 교사 파이프라인에서 특히 누수가 많은 부분은 대학 내 교사 준비 프로그램임. - 미시간의 흑인 학생들은 대학에 입학할 때 백인 학생들만큼 가르치는 일에 관심이 많지만, 흑인 학생들이 교사 준비 프로그램을 이수하고 교사가 될 가능성은 훨씬 낮음. · 미시간 주 15개 공립대학에서 교사 교육 수업을 듣는 비율: 흑인 학생의 13%, 백인 학생의 14% · 그러나 교사 교육 과정을 이수한 흑인 학생 중 교사가 된 비율은 7%에 불과한 반면, 같은 과정을 이수한 백인 학생 중 교사가 된 비율은 30%에 달함. - 데이터를 분석한 결과, 흑인 학생들의 대학 중퇴율이 더 높았음. 그러나 학교를 그만두는 비율보다 교사 준비를 포기하는 비율이 더 높았음. - 흑인 학생들이 교사 파이프라인에서 떠나는 시기를 조사한 결과, 100레벨 입문 과정과 200레벨 중급 과정에서는 백인 학생들과 거의 같은 비율이었으나, 300레벨과 400레벨의 고급 과정으로 올라갈수록 흑인 학생의 교사 양성 포기율은 훨씬 더 높아졌음. - 고급 과정에서 요구하는 실습 기간은 주로 무급으로, 저소득층이 많고 학업과 아르바이트를 병행하는 흑인 학생들에게는 시간적, 재정적 어려움이 될 수 있음. - 또 다른 장애물은 미시간주의 교사 면허 시험임. 백인, 아시아계, 히스패닉계 응시자의 합격률이 각각 90%, 87%, 83%인 것에 비해 흑인 응시자의 54%만이 미시간 교사 자격증 시험에 합격함. * 흑인 예비교사를 지원하기 위한 노력(미시간 주) - 저소득층 학생을 위한 학비 지원 - 교사 준비 프로그램을 5년에서 4년으로 단축 - 희망적인 사실은 자격증을 취득한 흑인 교사의 공립학교 취업률 및 교사 유지율이 높다는 점임.

[5년 연속 학교 IT 리더의 최대 관심사로 남아있는 '사이버 보안' 문제] ◎ 2013년에는 CoSN의 EdTech Leadership 설문조사에서 '사이버 보안(cybersecurity)'이 우선순위가 낮은 것으로 조사되었지만, 이후 K-12 IT 리더들 사이에서 그 중요성이 급격히 증가함. ◎ 2023년 5월에 발표된 CoSN의 보고서에 따르면, 1,200명의 에듀테크 리더가 참여한 설문조사 결과, 사이버 보안은 5년 연속 가장 큰 관심사로 남아 있다고 밝혀짐. ◎ 그러나 응답자의 3분의 1만이 사이버 보안 문제를 처리할 충분한 자원을 보유하고 있다고 응답함. ◎ 교육구의 66%는 사이버 보안 담당자가 상주하지 않으며, 12%는 사이버 보안을 위한 자금이 부족하다고 보고함. 1) 한정된 예산으로 인한 사이버 보안 자금 조달의 어려움 - K-12 교육 분야에서는 예산 제약과 리소스 부족이 지난 10년 간 사이버 보안 노력에 직접적인 영향을 미치는 과제로 지속됨. - 사이버 범죄자들은 학교 현장을 데이터가 풍부하고 취약한 대상으로 인식하고 있음. - E-Rate 프로그램에서는 최신 방화벽과 같은 사이버 보안에 필요한 최소 요구 사항을 다루는 것이 중요함. 2) 가정에 광대역을 제공하는 것의 어려움 - 2015년에는 K-12 교육구에서 제공하는 광대역의 비율이 95%였지만, 2022년에는 74%로 감소한 것으로 나타남. - 교육구의 97%는 학생들의 50% 이상이 집에서 기기를 연결한다고 보고하였으며, 오직 9%만이 모든 학생들이 집에서 광대역을 이용할 수 있다고 보고함. - 이러한 상황은 농촌 지역을 포함하여 광대역 서비스 비용을 지불할 재정적 자원이 없는 가정들에 디지털 격차가 지속될 것을 의미함. ※ 참고) E-Rate - E-Rate는 대학 학교 및 도서관 서비스 프로그램으로, 통신 서비스와 인터넷에 대한 접근과 관련하여 증가하는 학교 간 디지털 격차를 해결하기 위한 연방 프로그램임. 해당 프로그램은 1996년 통신법에 따라 개발됨. - E-Rate 프로그램은 USF(Universal Service Fund)로부터 자금을 지원받아 자격을 갖춘 학교 및 도서관에 통신, 인터넷 접근 및 내부 연결에 대한 할인 서비스를 제공함. - 해당 프로그램은 FCC에서 지정한 USAC(Universal Service Administrative Company)가 관리함. 출처: https://www.fcc.gov/consumers/guides/e-rate-peurogeuraem-daehag-haggyo-mic-doseogwan-seobiseu-peurogeuraem

[교육 분야에서 AI의 영향에 대한 인식 차이] ◎ 디지털 학습 플랫폼 기업 Clever는 2023년 봄에 100개 이상의 주요 EdTech 기업의 인사이트를 수집하고, 전국 1,500명 이상의 교사와 교육 관리자들을 대상으로 종합적인 설문조사를 실시함. ◎ 조사 결과, 대부분의 교사와 관리자는 인공지능(AI)이 교육에 큰 영향을 미칠 것으로 판단했으며, 응답한 교사들의 절반은 AI로 인해 자신들의 업무가 더 어려워질 것으로 생각함. 1) AI의 영향에 대한 교사와 관리자의 다양한 견해 - 교사의 85%와 관리자의 78%는 AI가 교육에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상함. - 그러나 응답한 교사들과 관리자들 사이에는 결과에 대한 이해 차이가 있음. ☞ 교사의 절반(49%)은 AI가 3년 내에 자신의 업무를 더 어렵게 만들 것이라고 우려하는 반면, 비슷한 비율인 관리자(46%)들은 AI가 교사의 업무 부담을 줄일 것으로 전망함. - 또한 교육자들은 AI가 업무에 어려움을 줄 수 있다고 우려하고 있지만, 교사의 63%는 에듀테크가 업무를 크게 간소화하여 학생과 자신을 더 잘 지원할 수 있는 시간을 확보했다고 보고함. 2) AI에 대한 학교와 교육구의 준비 부족 - 생성형 AI의 급속한 발전을 고려할 때 교육구의 89%는 임박한 영향을 인식하고 있음에도 현재 AI 중심의 전문성 개발을 제공하지 않고 있음. - 교사의 96%는 AI에 관련한 전문성 개발이나 교육을 받지 못한 것으로 드러남. 3) AI 채택에 대한 EdTech 개발자들의 신중한 접근 방식 - 설문에 참여한 EdTech 기업의 80%는 생성형 AI가 교육에 상당한 영향을 미칠 것으로 믿음. - 그러나 현재 39%의 기업만이 AI를 제품 로드맵에 반영하고 있는 상태임.

1. 20여년에 걸친 수능 무력화(정시비율 및 출제범위 축소)로 학업성취도 하락, 사교육비 증가 등의 부작용을 낳았다. 2. 수능을 업그레이드해서 ‘시험을 위한 시험’이 아닌 진정한 사고력 측정 시험으로 만들어야 한다. 3. 에듀테크, 기술보다는 결국 운용하는 사람이 더 중요하다. 4. 에듀테크는 만능이 아니다. 최소한의 원칙은 각 에듀테크 솔루션이 처음 시스템 설계부터 ‘호환성’을 갖춰야 한다.

교육부, 다양한 에듀테크가 개발되고 학교에서 더 잘 활용될 수 있는 생태계 구축을 위한 '에듀테크 진흥방안' 수립 착수 지난 7일 국회의원회관 제2세미나실에서 '디지털교육 확산 및 에듀테크 진흥방안 수립 정책 간담회'가 김병욱 국민의힘 의원 김한정 더불어민주당 의원 공동 주최로 열림. ◇에듀테크 진흥, 디지털시대 학생 맞춤형 교육의 실현 ◇산업계·전문가, 에듀테크진흥원 등 범정부적 산업진흥체계 요청 ◇에듀테크 활성화, 학교와 민간기업간 상생으로

[장치 수명 주기 관리에서의 마지막 단계 : eCycling] ◎ 팬데믹 기간 동안 전국 공립학교의 약 77%가 원격 학습을 실시하면서, K-12 교육기관에서는 학생들에게 일대일 기기를 배포하는 일이 전국적으로 이루어짐. ◎ 교육용으로 구입한 기기의 평균 수명은 장치 유형과 사용 방법에 따라 약 3~5년으로 예상되며, 현재 많은 장치들이 예상 수명 주기의 끝에 다다르고 있음. ◎ 따라서 학교는 폐기되어야 하는 장치를 어떻게 처리할 것인지 결정해야 하며, K-12 IT리더는 장치를 지속 가능하게 폐기할 방법을 고려해야 함. ◎ 학교에서는 전자 폐기물 재활용(recycling), 개조(refurbishing), 재사용(reusing) 간의 차이점을 이해하는 것이 중요함. ◎ 학교의 기술 투자에서 최대 가치를 얻고 불필요한 낭비를 피하기 위해, eCycling은 장치 수명 주기의 마지막 단계여야 함. 1) eCycling에 대한 이해 - 문제가 발생한 기기가 더 이상 교육적인 요구나 요건을 충족하지 않을 순 있지만 다른 사용자에게는 여전히 가치가 있을 수 있음. - 이러한 경우 최선의 선택은 기기를 재판매하고 개조 가능한 제품으로 만들어 다시 판매하는 것임. - eCycling은 "전자 장치에서 가치 있는 재료를 추출하여 새로운 전자 제품이나 다른 상품에 재사용하는 과정"을 의미함. 2) K-12 학교에서 eCycling을 실천하기 - 많은 학교에서 전자 폐기물 처리의 주요 동기는 공간을 확보하고 장치의 안전을 보장하기 위함임. - 보안 문제와 함께 기기에 저장된 데이터도 고려해야 함. - 많은 학교는 전자 폐기물 처리 시 안전과 보안 유지를 위해 경험이 있는 외부업체와 협력함. - 업체를 선택할 때는 해당 국가의 규제를 준수하는지 확인하는 것이 중요함. 3) K-12 기기의 재사용, 개조 또는 재활용 여부 결정 - 기기 안에는 다양한 종류의 재료(플라스틱, 구리, 텅스텐, 철 등과 같은 귀금속 및 반귀금속, 그리고 납과 수은과 같은 유해 물질)이 포함되어 있으며, 이들은 적절하게 처리되어야 함. - 전자 폐기물 처리는 복잡한 과정이며, 재활용을 위해 재료가 분리되고 다시 사용될 수 있도록 해야 함. - 재활용 가능한 재료는 다른 전자 제품을 생산하는 데 재사용될 수 있음. - 기기에 새로운 생명을 얻을 수 있다면, 이는 환경과 학교에 모두 좋은 방향임.

[학습 경험 설계 파트너로서 생성형AI] ◎ 생성형AI는 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 작성할 수 있으며, 교사는 AI를 활용하여 각 학생의 배경이나 관심사에 맞는 평가를 만들고 수업 계획을 개발하는 데 도움을 받을 수 있음. ◎ 이는 생성형AI가 교육자에게 무한한 조수 팀을 제공하여 학습자 경험, 프로젝트 및 과정을 설계하는 데 활용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다는 것을 의미함. ◎ 또한 생성형 AI를 사용하여 학습자의 경험을 설계하는 경우, 잘못된 학습 설계를 더 효율적으로 개선할 수 있음. ◎ 본 아티클은 생성형 AI가 학습 경험 설계에 어떻게 활용되는지에 대한 사례를 소개하고 있음(*아래에는 에디터가 추가한 내용도 포함되어 있습니다). · Coursera: Coursera Coach와 같은 생성형AI 코치를 강좌에 통합 · NOLEJ: 여러 평가, 대화형 코스웨어 생성 및 콘텐츠 분석 · Pressto: 구체적인 프롬프트와 실시간 피드백을 제공하여 좋은 글쓰기 지원 · BYJU'S: TeacherGPT를 활용하여 맞춤형 지도를 제공하고 학습자의 응답을 채점하는 기능 제공, MatGPT를 사용하여 수학 문제 해결 지원 ◎ 또한 생성형AI는 프로젝트 공동 저작을 위해 학습 경험 설계에 활용됨. · Project Leo : 학생의 강점과 관심사, 산업 전문성, 교사의 필요성을 프로젝트 개인화 설계에 통합한 프로젝트 저작 도구 · Playlab : 대규모 언어 모델을 기반으로 한 오픈 프로젝트 설계 앱 · ChatGPT는 프로젝트 아이디어 도출, 공동 저작, 결과 도출 및 평가 기준 수립 등에 활용될 수 있으며, Bard를 통해 학년 별 프로젝트 목록을 생성한 사례도 있음. **참고) SPARK 프레임워크 - 본 아티클에서 소개하고 있는 Designing Schools의 SPARK 프레임워크는 학습 설계 프롬프트 개선을 위한 초기 노력임. - 해당 프레임워크에서 SPARK는 다음과 같은 의미를 가짐. ① Situation: 해결해야 할 현재 상황이나 맥락 정의 ② Problem: 해결해야 할 문제나 과제 식별 ③ Aspiration: 원하는 결과 또는 달성하고자 하는 목표 설명 ④ Results: 솔루션을 통해 달성할 구체적이고 측정 가능한 결과 설명 ⑤ Kismet: 놀라움의 요소 공유 - 참고 링크 : https://designingschools.org/2023/03/29/your-human-advantage-how-to-spark-ideas-with-chatgpt/

[교육구와 교육자, 학생들의 에듀테크 사용 비교] ◎ 학습 관리 시스템 Canvas를 제공하는 Instructure는 2022년 9월 1일부터 2023년 5월 31일까지 LearnPlatform의 Inventory Dashboard 데이터를 수집하고 분석함. ◎ 해당 보고서에는 9,000개의 에듀테크 제품에 대한 570억 건 이상의 브라우저 및 모바일 참여 분석이 포함되어 있음. 1) 디지털 도구에 대한 접근 비율 - 전체 K-12 기관은 작년 대비 연간 1.7% 더 많은 도구에 접근하고 있는 것으로 나타남. - 반면에 교육자가 접근하는 고유한 디지털 솔루션의 수는 작년 대비 거의 20% 감소하였으며, 학생들의 경우에도 14% 정도 감소함. - 즉, 학교와 교육구는 전체적으로 작년보다 더 많은 에듀테크 제품을 사용하고 있으며 계속해서 다양한 도구를 적극적으로 채택하고 있으나, 교육자와 학생들은 더욱 선택적으로 사용하고 있는 것으로 나타남. - 이러한 이유에 대해 Instructure의 K-12 전략 부사장 Kal Rectanus는 ① 교사들이 개별적인 필요에 맞는 기술 도구를 찾거나 ② 사용 가능한 자원에 압도되어 사용량을 줄이려는 경향이 있다고 설명함. 2) 디지털 도구의 사용 추세 - 지난 학년 동안 가장 많이 사용된 상위 40개 에듀테크 제품을 범주별 순위로 세분화하여 강조함. - 결과적으로, 올해 가장 많이 사용된 솔루션 목록은 Google Classroom, Kahoot 및 Quizlet과 같은 대기업 제품들로 작년과 큰 차이가 없었음. - 상위 40개 도구 중 절반 이상이 학습자와 교수자-학습자의 상호작용을 강조하고 있는데, 이는 교육구가 '참여'를 중요시하고 있음을 나타냄. 3) 평균적으로 사용되는 디지털 도구의 수 - 교육구는 연간 평균 2,591개의 다양한 에듀테크 제품에 접근하고 있는 것으로 분석됨. - 학생들과 교사들은 이번 학년에 평균적으로 약 42개의 도구를 사용한 것으로 조사됨. 4) 안전하고 상호 운용 가능한 생태계에 대한 수요 - Rectanus는 에듀테크 업계가 '증거', '효과성', '안전성' 이라는 세 가지 영역을 충족해야 한다고 강조함. - 이는 구매, 의사결정 및 효과적인 교수-학습을 주도할 것이기 때문에 교육 구성원들이 중요시 하는 요소라고 덧붙임.

[교육자 역량 강화 및 에듀테크 제품 품질 향상을 위한 ISTE Seal] ◎ 배경 - 에듀테크 제품의 기능적 품질을 효과적으로 평가할 수 있는 교육구의 능력이 부족함에 따라 교사들이 직관적이지 못하거나 수업 상황에 적합하지 않은 도구로 인해 좌절하는 경우가 생김. - 이러한 문제에 대응하기 위해 ISTE의 Teacher Ready 팀은 ISTE Seal을 도입함으로써 학군과 솔루션 제공자 모두에게 제품 설계에서의 사용성과 페다고지의 중요성을 높이고자 노력하였으며 디지털 버전을 출시함. ◎ Teacher Ready 프로젝트의 일부로서 구축된 해당 이니셔티브는 교육 생태계를 두 가지 핵심 접근법을 통해 향상시키고자 함. ⅰ) 페다고지에 적합한 에듀테크 채택 지원 : 에듀테크 제품의 요구 사항을 효과적으로 평가하고 표현 → 교육자와 교육구 의사결정자들이 연구를 지원하는 페다고지와 일치하는 에듀테크 제품을 채택하도록 지원함. ⅱ) 교육적인 맥락에서 제품 사용성에 대한 엄격한 평가 : 교육적인 맥락에서 제품 사용성을 정의하기 위해 포괄적인 연구와 인터뷰를 통합하여 재출시한 ISTE Seal로 에듀테크 제품을 엄격하게 평가함. ◎ ISTE Seal은 크게 다음의 다섯 가지 차원을 포함하고 있음. - 사용자 인터페이스 및 에이전시(User Interface and Agency) - 학습 설계(Learning Design) - 디지털 페다고지(Digital Pedagogy) - 포용성(Inclusivity) - 데이터 및 평가(Assessment and Data) ◎ Teacher Ready 프로젝트와 ISTE Seal은 다음과 같은 의미를 가짐. 1) 공통의 언어 구축 - Teacher Ready 프레임워크는 에듀테크 도구를 효과적으로 평가하기 위한 프레임워크를 제공함으로써 이전에 부재한 가치로운 데이터 포인트를 제공함. - 해당 프레임워크는 포용성에 대한 공통 언어를 제공함으로써 다양한 의사 결정자들을 지원하고자 함. - 포용성에 대한 초점은 다양한 배경을 가진 학생들이 자신의 정체성과 경험을 반영하는 기술과 상호작용 가능한 환경을 조성하는 데 도움이 됨. 2) 학습 과학과 제품 개발의 일치 - BrainPOP의 Barbara Hubert는 사용자 중심성과 학습 과학을 촉진하는 데 있어 Teacher Ready 평가 도구의 중요성을 강조함. - 평가 프레임워크가 학습 과학의 원리와 일치함으로써 에듀테크 도구가 학생들과 교사들의 최선의 이익을 고려하여 설계되도록 보장할 수 있음. 3) 개인화된 생태계로의 이동 ⅰ) ISTE의 강점을 바탕으로 구축 - ISTE는 ISTE Seal을 통해 교육자가 학습 솔루션을 실질적으로 사용할 수 있게 만드는 요소를 추출하고, 증거 기반 및 연구 기반 페다고지를 지원하는 것이 목표임. - 교육구 지도자들은 평가 프레임워크를 조달 프로세스에 통합함으로써 솔루션 제공업체가 교육자의 사용성 요구사항을 충족하고 효과적인 교육을 촉진하는 방향으로 제품을 설계하도록 이끌 수 있음. - 이는 결국 학생들이 필요한 항목에 접근 가능한 개인화된 에듀테크 도구 생태계로 이어질 수 있음. ⅱ) 다양한 맥락에서의 ISTE Seal - 다양한 학습 맥락에서 학습 솔루션을 효과적으로 구현하는 것은 쉬운 일이 아님. - ISTE는 다양한 맥락에서의 증거를 평가하고 교육학적 및 기술적 유용성에 대한 프레임워크 및 시장 지표를 통합함으로써 보다 안전한 에듀테크 생태계로 이어지는 제품 개발에 기여함. **참고) ISTE Seal https://www.iste.org/standards/iste-seal

[AI 디지털교과서를 완성하는 5가지 기술] ◎ 본 아티클은 클래스팅의 사례에 기반하여 AI 디지털교과서를 완성하는 5가지 기술에 대해 이야기하고 있음. 1) 학습 빅데이터 저장 및 관리 표준화 2) 개별 수준을 더욱 정확하게 평가하는 기술 3) 트랜스포머 기반 지식추적 엔진 4) 맞춤형 학습 지원과 수업 설계를 돕는 AI 보조교사 5) 교육 주체 간 소통을 지원하는 LMS 1) 학습 빅데이터 저장 및 관리 표준화 - 정형 및 비정형 데이터를 수집하여 클래스팅의 인공지능 기반 LMS에 저장함. - 하루 평균 약 3천만 건의 데이터가 xAPI를 통해 Learning Record Store(LRS)에 쌓임. - 해당 데이터는 클래스팅의 지식추적 엔진과 개인화된 맞춤형 학습 및 튜터링 제공의 기반이 됨. 2) 개별 수준을 더욱 정확하게 평가하는 기술 - 클래스팅의 형성평가는 CAT(Computer Adaptive Test) 방식을 사용하고 있으며, 학생이 문제를 풀 때마다 정오답이 계산되어 실시간으로 다음 문제가 추천됨. -이때 IRT(Item Response Theory, 문항 반응 이론)와 클래스팅 ELO(학습자의 특성과 평가 문항 난이도를 점수로 표현한 것)기술이 사용됨. 3) 트랜스포머 기반 지식추적 엔진 - 트랜스포머 모델은 지식 추적을 위한 중요한 기술로 사용되며, 클래스팅의 CLST 엔진은 트랜스포머 방식을 사용하여 대규모 데이터에서 개별 학생의 지식 추적을 안정적으로 수행함. - CLST(Consistently operating Large-scale Student Tracer)는 94%의 정오답 예측력을 가지고 있으며, 비정형 데이터를 포함하여 학생의 수준을 정확히 예측함. 4) 맞춤형 학습 지원과 수업 설계를 돕는 AI 보조교사 - 젤로는 클래스팅의 AI 보조교사로서, 초중고 공교육에 최적화되어 있음. - 또한 거대 언어모델을 교육 빅데이터로 미세 조정하여 교육용 GPT 모델을 개발하고 있음. - 젤로는 문항 생성과 정확성 검증 등 다양한 역할을 수행하고 있음. 5) 교육 주체 간 소통을 지원하는 LMS - 공지, 과제 배부, 이미지 공유, 톡과 콜 기능 등 LMS를 통해 학습과 소통을 지원하고 있음. - 학교/기관 관리자는 학생 계정을 일괄 생성할 수 있으며, AI 평가와 인사이트 기능을 통해 학생의 학습 상태를 확인할 수 있음.

[역량 기반 교육을 평가하기 위해 마이크로 크리덴셜을 사용하는 법] * 역량 기반 교육(Competency-based education, CBE)과 역량 기반 평가(Competency-Based Assessments) - 역량 기반 교육: 학습자가 특정 스킬, 스킬 세트 또는 지식을 습득하고 이를 보여줄 수 있는 능력에 초점을 맞춤. - 역량 기반 평가: 기존의 총괄 평가와는 다른 방법론이 필요한 경우가 많으며, 학습자가 스킬이나 지식의 전체 그림을 보여줄 수 있는 포트폴리오를 개발하고 창작하는 수행 평가로 설명되어야 함. * Digital Promise의 역량 기반 평가 프레임워크 (1) 임팩트: 이 역량이 모든 학습자를 지원하는가? 이 역량 또는 스킬이 역사적으로나 시스템적으로 소외된 학습자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 연구가 있는가? (2) 형평성: 마이크로 크리덴셜이 역량을 입증하도록 요구하는 방식에서 형평성을 고려하는가? 다양한 학습자의 참여를 촉진하는가? 요청되는 산출물 유형에 대한 옵션이 있는가? 인구 통계학적 데이터가 요청되는 경우, 해당 데이터가 마이크로 크리덴셜과 적절하고 관련성이 있는가? (3) 접근성: 필요한 경우 콘텐츠별 단어 또는 전문 용어가 정의되어 있는가? 대부분의 링크와 리소스에 무료로 액세스할 수 있는가? 유료화 콘텐츠인 경우 기사가 요약되어 있거나 도서관처럼 로컬에서 사용 가능한 리소스로 연결되는가? (4) 언어: 마이크로 크리덴셜은 약자를 비하하는 언어 대신 사람을 우선시하는 강점 기반 언어를 사용하는가? 전반적으로 성 중립적인 언어가 사용되는가? (5) "큰 그림": 마이크로 크리덴셜이 여전히 관련성이 있는가? 최신 모범 사례와 연구를 반영하고 있는가? * 마이크로 크리덴셜을 통한 역량 기반 평가 - 마이크로 크리덴셜이 SAT와 같은 입학 시험이나 표준화된 시험이 아닌 역량을 기반으로 하는 이유는 개인의 경험과 스킬을 반영하기 때문임. * 오늘, 내일, 그리고 그 이후 - 표준화된 시험이나 공식적인 학위와 같은 기존의 평가 방법은 불평등을 심화시켰음. - 다각적인 해결책이 필요하지만, 앞으로 나아갈 길 중 하나는 역량 기반 마이크로 크리덴셜을 이용하는 것임. - 이는 온라인 학습, 실제 경험, 자기 주도적 학습 또는 기타 학습 경로를 통해 개인이 다양한 방식으로 스킬을 습득할 수 있음을 인정함.

[AI가 에듀테크에 미치는 잠재적 영향] ※ Google의 Education Leader Strategist인 Kristal Ayres 박사가 말하는 에듀테크의 미래 1) 교실에서 AI의 장점 - 개인 맞춤형 학습 - 효율성 - 접근성 - 학생 데이터 분석 - 적응형 학습 - 가상 튜터 - 평가 - 커리큘럼 개발 2) 교실에서 AI의 단점 - 해석 가능성 - 비용 - 기술 의존도 - 보안 및 개인정보보호 - 편향성 3) AI가 교사를 도울 수 있는 3가지 방법 - 수업 계획 생성 - 평가 생성 - 채점 4) 미래를 대비한 AI 정책 수립 방법 - 교사, 관리자, 학부모, 학생 등 다양한 이해관계자가 포함된 가이드라인을 감독하는 커미티 구성 - 교육 분야에서의 AI에 대한 연구 수행: AI의 장점과 위험을 파악하고 적절한 정책 개발 - 윤리적이고 효과적인 정책 개발에 대한 지침을 얻기 위해 AI 분야 전문가와 컨설팅 - 소규모 학급에서 지침과 정책을 파일럿 테스트: 잠재적인 문제를 파악하고 수정을 할 수 있도록 허용 - 이해관계자로부터의 피드백: 지침과 정책이 요구를 충족하는지 확인

[ISTELive 23: K-12 교육에서 인공지능의 사용] ◎ 인공지능과 이에 기반한 응용 프로그램은 너무나도 빨리 변하고 있으며 그 속도는 따라갈 수 없음. ◎ 한편, 이번 ISTELive 23에 참여한 EdTech의 K-12 IT 인플루언서 Lesile Fisher(*Fisher Technologies의 디렉터)는 AI 기술 자체가 새로운 것은 아니라고 강조하였으며, 단지 지금은 AI에 가속제가 첨가된 것일 뿐이라고 이야기함. ◎ 본 아티클은 ISTELive 23에서 발표된 AI 관련 세션 중 다음 2가지의 세션 내용을 토대로 IT 지도자가 알아야 할 AI 윤리 정책 및 지침에 대해 논의함. ① "ChatGPT and Beyond: Authentic Experiences with Artificial Intelligence" (참고 1) ② "Embracing Artificial Intelligence and Chat GPT in Education" (참고 2) 1) K-12 학교에서 AI 사용을 위한 정책을 만드는 방법 - AI를 학교 수업에 통합하는 것은 이제 피할 수 없는 문제이기에 지금부터라도 AI를 교육에 통합하기 위한 정책을 만들어야 함. - 정책이 마련되기 시작하면 학생들은 어떻게 도구를 활용할지 스스로 결정하기 시작할 것임. - ②번 세션을 진행한 Clark, Miller 그리고 Shelton은 AI를 이용한 표절과 부정행위에 대한 우려를 이야기한 한편, ChatGPT와 같은 프로그램을 사용하는 학생들의 행동은 비동기적 협업으로 간주될 수 있다고 주장함(인간-기술 사이의 협업). - Clark는 학생들이 새로운 '프롬프트 엔지니어'가 되어야 하며, 원하는 결과를 얻기 위해 AI와 함께 작업하는 기술이 필요하다고 이야기함. 2) AI 우수 사례 교육과 디지털 시민의식 - Shelton은 교실에서 디지털 시민의식을 실천할 수 있는 최선의 방법을 촉진하려면 AI 수업을 피할 수 없다고 이야기함. - '이것 하지 마세요'라는 처벌적 측면보다는 기술을 좋은 목적으로 사용하는 방법에 대한 안내를 제공해야 한다고 주장함. - 또한 AI가 계속 발전함에 따라 학생들은 콘텐츠의 신뢰성을 평가할 수 있는 능력을 가져야 함. - 이러한 이유로 Clark는 학생들에게 내용을 생성하는 것보다는 내용을 수정하고 사실을 확인하는 것이 중요하다고 강조함. 3) K-12에서 AI 사용과 관련된 윤리적인 우려 사항 - 사용자는 AI가 결정을 내리는 데 사용하는 데이터 세트를 신중히 평가해야 함. - 잠재적인 편견, 의도적인 편향에 대해 의식해야 함. - 대부분의 AI는 블랙박스 AI이며, 이는 코드를 작성한 사람들조차 답이 도출되는 과정을 모르는 상태를 의미함. → 정부는 블랙박스 AI 모델에 대한 법률을 강력히 주장하고 있음. (*블랙박스 AI에 대한 추가 설명 : AI 개발자들은 지적 재산을 보호하기 위해 모델을 블랙박스에 넣거나 훈련 데이터를 블랙박스에 넣음. 이는 훈련 데이터를 모호하게 만드는 작업임. ) - 구독 또는 Bing 검색 엔진을 통해 이용 가능한 ChatGPT 4의 개선사항 중 하나는 '인용 추가'임. [참고] 1. https://conference.iste.org/2023/program/search/detail_session.php?id=116561614 2. https://conference.iste.org/2023/program/search/detail_session.php?id=116574876

15개사가 중소벤처기업부(중기부)가 선정한 ‘예비유니콘에 뽑힘. 예비유니콘에 선정되면 최대 200억원의 기술보증기금 특별보증과 기술특례상장 자문서비스 등을 지원받음.

[퍼스트무버(First-Mover)의 이점이 EdTech 시장에도 적용되는가?] ◎ 본 아티클은 listedtech의 시장 집중도 조사를 통해 고등교육, K-12 시장의 제품 그룹에 대한 상위 3개 기업의 시장 점유율을 제시함. ◎ 분석 방법 - 고등교육 시장에서는 31개 제품 범주, K-12 시장에서는 11개 제품 범주를 분석함. - 또한 현재 시장 점유율(2023년 6월)과 상위 3개 기업의 비율을 추가하여 분석함. 1) 고등교육 시장 - 모든 제품 범주를 통틀어 상위 3개 기업의 평균 시장 점유율은 58%로 나타남. - 이 중에서 Email 시스템이 94%로 지배적이었으며, 기관으로는 Google(Gmail) 또는 Microsoft(Outlook Live 또는 Exchange)가 있었음. - 온라인 프로그램 관리, 경력 준비 및 비즈니스 인텔리전스의 제품 범주에는 상위 3개의 기업이 약 1%의 시장 점유율을 가진 수십 개의 솔루션을 보유한 것으로 나타남. *온라인 프로그램 관리에는 40개 이상, 비즈니스 인텔리전스에는 50개 이상, 경력 준비에는 60개 이상 2) K-12 시장 - 상위 3개 기업의 평균 시장 점유율(75%)을 살펴보면 K-12는 고등교육에 비해 솔루션 수가 더 적은 시장임을 알 수 있음(독점 관점). - 거의 독점적인 형태를 띄는 제품 범주는 도서관 정보 시스템(98%), Email 솔루션(97%), 경력 준비 솔루션(86%)으로 나타남. 3) 고등교육 시장 vs K-12 시장 - 도서관 정보 시스템은 K-12에서는 점유율이 가장 높은 범주(98%)이지만, 고등교육에서는 가장 낮은 범주(50%)임. - 경력 준비 솔루션은 K-12에서 세 번째로 높은 범주(86%)이지만, 고등교육에서는 25%에 그침. - 회의 시스템은 K-12에서 80%를 차지하고 있지만, 고등교육에서는 44%에 그침. - 고등교육 시장과 K-12 시장의 차이점을 비교해봤을 때, K-12 시장이 EdTech 사용에 있어서 그 역사가 훨씬 짧다고 할 수 있음. - 차이가 발생하는 이유의 가정 중 하나는 기업들이 학군 사업에서 더 빠르게 합병한다는 것임. 예) Powerschool은 지난 7년 동안 14개 기업을 인수함. 4) 제품 범주 내 적은 솔루션의 수가 미치는 영향 - EdTech 분야에서 시장 집중도는 솔루션의 진화와 접근성에 중요한 영향을 미침. - 소수의 주요 업체들이 시장을 지배하면서 EdTech 제품의 개발, 가격, 가용성에 상당한 영향력을 행사함. - 이러한 권력 집중은 EdTech 산업 내의 경쟁 뿐만 아니라 새로운 업체의 진입을 제한하고 교육 기관과 학습자들에게 다양성과 선택의 폭을 억압할 수 있음. - 시장을 지배하더라도 기업들은 제품을 계속 발전시켜야 하며, 더 많은 시장 점유율을 차지하고자 하는 기업들은 새로운 기능을 제안하며 미래의 성장을 보장해야 할 것임.