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• 본 강의의 학습목표를 달성하는 데 생성형 AI는 긍정적 영향을 미칠 것인가?
• 생성형 AI가 본 수업의 과제나 평가에 더 좋은 결과를 가져올 수 있다면, 이 수업에서는 생성형 AI의 활용을 허용할 것인가, 제한할 것인가?
• 본 강의에서 생성형 AI 활용을 허용할 때 생길 수 있는 문제는 없을까?
• 본 강의를 수강하는 학생들은 생성형 AI 활용 역량을 갖추고 있을까?
• 생성형 AI 사용을 허용한다면, 어떠한 학습과정이나 학습활동에 생성형 AI를 활용할까?
• 학습과정이나 학습활동에 생성형 AI 사용을 허용한다면, 어느 범위까지 허용할 것이며 어떠한 가이드라인을 제시해야 할까? 등

• 생성형 AI 활용이 불공정하거나 편향된 결과를 유발할 가능성이 적은 과제 설계
  •  단순 지식이나 정보 검색에 의존하는 과제보다는 문제해결이나 학습한 내용을 적용하는 과제
  •  텍스트 외 다양한 형식의 시각적 요소(예: 도표, 그림, 마인드맵, 순서도, 창작물 등)가 포함되는 과제
  •  단순 창작 글쓰기 형식보다는 출처가 명확한 근거를 기반으로 작성해야 하는 과제
  •  AI가 제공한 정보, 작성한 과제를 기반으로 발표, 토론 적용, 산출물을 생산하는 과제
  •  응답을 비교하고 평가하는 과제
  •  AI가 답을 할 수 없는 경험적 데이터 수집(인터뷰, 설문조사 등)이 필요한 과제 등

• 학습 결과보다는 학습 과정에 초점을 둔 과정중심평가 설계
  •  최종 결과물 중심의 평가보다는 학습 과정에 초점을 두어 과정에서 산출되는 다양한 결과물을 평가에 반영
  •  하나의 큰 과제물을 부여하기보다는 교과목표를 달성하기까지의 과정에 초점을 두고 작은 과제를 순차적으로 부여
  •  단순 지식 평가보다는 지식에 대한 검증능력이나 지식을 직접 활용하는 능력을 평가 등

    본 교과에서 생성형  AI의 활용 여부, 활용 방법 등은 교수자의 안내를 따르는 것을 원칙으로 합니다.
    (본교 생성형  AI 활용 윤리 지침은 thebest.ewha.ac.kr 참조)
    단, 다음 행위는 부정행위로 간주될 수 있습니다.

     1) 생성형 AI를 활용한 산출물을 복사하여 과제 및 시험에 그대로 붙여 제출하는 행위
     2) 생성형 AI를 활용하여 허위 정보를 작성하거나 조작, 유포하는 행위
     3) 생성형 AI를 활용하여 타인의 저작권을 불법적으로 침해하는 행위
     4) 기타 학문적 진실성과 신뢰성을 해치는 행위

• 생성형 AI는 여러분의 학습을 지원해 주는 좋은 도구가 될 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT나 Bard는 축적된 학습 데이터를 기반으로 텍스트를 생성하기 때문에, 여러분이 적절한 프롬프트를 활용한다면 필요한 정보를 효율적으로 얻을 수 있습니다. 반면, 생성형 AI는 제한된 데이터에 기반하기 때문에, 데이터에 따라 부정확하거나 부적절한 내용, 왜곡된 정보, 편견 등을 제시할 수 있음을 이해해야 합니다. 따라서 여러분은 생성형 AI로 얻은 자료의 정확성과 신뢰성을 확인하고, 비판적·윤리적으로 평가해 봐야 합니다.
• 생성형 AI의 적절한 활용은 매우 유익한 결과를 가져오지만, 생성형 AI의 사용이 공정하지 못한 학습 결과를 가져오거나 학문적 진실성을 위반하는 경우도 종종 있습니다. 따라서 본 수업에서는 생성형 AI의 윤리적 활용 방안에 대해 여러분과 이야기하고, 함께 지켜나갔으면 합니다.

• 본 교과에서 생성형 AI의 사용 허용 범위(예)
  •  프로젝트 진행 시 필요한 정보를 수집할 때
  •  주제에 대한 다양한 아이디어를 탐색할 때
  •  프로그래밍한 코드의 오류를 확인하고 싶을 때
  •  발표 자료나 보고서의 개요를 작성할 때 등

• 본 교과를 위한 윤리적 활용 방안(예)
  •  생성형 AI를 활용한 산출물을 복사해서 과제 및 시험에 그대로 붙여 제출하지 않는다.
  •  생성형 AI를 활용했을 경우, 어떻게 사용하였는지에 대해 과제에 명확히 밝힌다.
  •  생성형 AI가 과제 평가의 공정성에 영향을 줄 수 있는 행동은 하지 않는다. 등

• 좋은 프롬프트 작성하는 방법
  •  명확하고 구체적인 질문과 원하는 답변의 형식 지정: 프롬프트는 명확하고 구체적으로 작성되어야 합니다. 목적과 관련된 주제나 질문을 명확하게 제시하고 원하는 답변의 형식을 제시하면 원하는 대답을 얻을 수 있습니다. 프롬프트에 추가적인 지시사항을 포함시켜 모델이 특정 작업을 수행하도록 할 수도 있습니다. 예를 들어, "다음 문장을 한국어로 번역해 주세요: 'Hello, how are you?'", "다음 문제의 해답을 계산해 주세요: 3 * 7 + 2", “AI의 교육적 활용방법을 5가지로 요약해 주세요” 등과 같이 요청할 수 있습니다.
  •  대화의 문맥 제공: 프롬프트는 대화의 문맥을 고려하여 답변합니다. 어떤 주제에 대해 대화할 것인지 알려주는 배경 정보를 제공하면 효과적입니다. "AI 기술에 대해 알려주세요"보다 "AI를 교육에 활용할 수 있는 방법을 대학교수에게 설명하고자 합니다. 가장 중요한 3가지를 알려주세요"와 같이 목적이 명확하고 구체적인 프롬프트를 사용할 때 보다 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
  •  다양한 프롬프트 시도: 하나의 프롬프트로만 시도하지 말고 다양한 형식과 접근 방식의 프롬프트를 시도해 보는 것이 좋습니다. 서로 다른 유형의 질문, 구체적인 지시 등을 사용하여 모델의 다양한 응답 스타일을 확인하고 가장 좋은 정보를 얻을 수 있는 방법을 찾도록 합니다.
  •  반복적인 실험과 피드백: 학생들과 함께 프롬프트를 실험하고 피드백을 받는 것이 중요합니다. 함께 이야기하면서 프롬프트를 조정하고 개선하는 과정을 거치면 더욱 효과적인 프롬프트를 개발할 수 있습니다. 과제에서 요구하는 지식을 갖추면 더 효과적으로 프롬프트를 만들 수 있기 때문에 필요한 정보를 프롬프트에 포함하여 질문하는 것도 좋은 답변을 얻을 수 있는 방법입니다.

• 과제 제출 시 생성형 AI 활용 과정을 성찰하도록 안내하는 방법(예시)
  •  과제를 수행하는 과정에서 생성형 AI를 어떠한 방식으로 사용했는지, 어떠한 부분에서 도움을 받았는지 등에 대해 간단히 요약하도록 합니다.
  •  생성형 AI를 활용하여 산출한 결과물의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해 어떠한 노력을 했는지에 대해 설명하도록 합니다.
  •  생성형 AI를 통해 산출한 부분에 대해 명시하도록 합니다.
  •  스스로 학문적 진실성이나 윤리지침 등을 위반하지 않기 위해 노력한 점 등에 대해 기술하도록 합니다.

• 온라인 평가보다는 오프라인 평가가 생성형 AI 활용으로 인한 부정행위를 줄일 수 있습니다.
• 단순 지식을 묻는 문항보다는 비판적으로 사고하는 문항을 출제합니다.
• 시험 문제 출제 시, 교수자는 챗GPT의 답변을 사전에 확인해볼 수 있습니다.
• 학습 과정과 결과를 반성적으로 되돌아보고 개선할 수 있는 넓은 의미의 평가방법(예: 발표나 과제물에 대한 동료 평가, 자기 평가, 상호 평가 등)을 활용하는 것을 권장합니다. 동료 간 서로의 과제를 검토·평가·반성하는 과정에서 평가의 중요성을 이해하게 될 뿐만 아니라 표절 등의 부정행위도 예방할 수 있습니다.