생성형AI/프롬프트 엔지니어링/Claude AI/Amazon KDP/Google Workspace

교육 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 점점 더 주목받고 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude와 같은 대화형 AI 기술은 교육의 패러다임을 근본적으로 바꿀 잠재력을 지니고 있죠. 이제 AI는 단순한 정보 전달 도구를 넘어, 학생 개개인의 특성과 필요에 맞는 맞춤형 학습을 제공하는 파트너로 거듭나고 있습니다 대화형 AI를 통해 우리는 교육의 개별화와 창의성 신장이라는 오랜 숙제를 해결해 나갈 실마리를 찾을 수 있습니다. AI와의 대화를 통해 학생들은 자신의 관심사와 수준에 맞는 학습 경험을 하게 되고, 지식을 창의적으로 탐구하고 활용하는 기회를 갖게 되기 때문이죠. 이번 글에서는 ChatGPT와 Claude 와 같은 생성형 AI 가 어떻게 대화 기술를 통해서 1:1 맞춤형 교육을 구현할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 살펴보겠습니다. 또한 이러한 AI 기술을 교육 현장에서 효과적으로 활용하기 위해 교사의 역할이 어떻게 변화해야 하는지, 그리고 우리가 나아가야 할 방향은 무엇인지 함께 고민해 보고자 합니다. 생성형 AI, 1:1 맞춤형 학습을 실현하다 ChatGPT와 Claude와 같은 대화형 AI는 개별 학생에게 맞춤화된 학습 경험을 제공함으로써 교육의 혁신을 이끌고 있습니다. 학생의 수준과 관심사에 따라 최적화된 학습 자료를 생성하고, 실시간 피드백을 제공하는 것이 가능해진 거죠. 그 구체적인 활용 사례를 살펴볼까요? 먼저, 영어 에세이 첨삭 지도에 Claude AI를 활용하는 방안이 있습니다. 교사가 학생이 작성한 에세이와 함께 학생의 영어 실력, 학습 목표, 중점적으로 살펴볼 부분 등을 Claude 에 입력하면, Claude는 이를 바탕으로 해당 학생에게 꼭 맞는 첨삭 피드백을 제공합니다. 문법, 어휘, 문장 구조, 논리 전개 등 다양한 측면에서 개선점을 제안하고, 학생의 수준에 맞는 설명과 예시를 덧붙이는 거죠. 학생은 Claude의 피드백을 참고해 자신의 글을 수정하고 발전시켜 나갑니다. 예시1) Claude 3를 활용한 수능 예상 문제 풀고 첨

오늘은 생성형 AI를 글쓰기 도구로 활용할때 Claude 3 Opus와 ChatGPT-4의 성능을 비교해 보는 흥미로운 실험 을 진행해 보았습니다. 요즘 생성형AI 기술의 발전으로 글쓰기에 AI를 활용하는 사례가 늘고 있는데요, 과연 어떤 AI 도구가 더 우수한 글쓰기 능력을 보여줄까요? 이번 실험에서는 동일한 프롬프트를 사용하여 두 AI 모델의 응답을 비교해 보았습니다. 실험 결과, 간단한 질문에 대해서는 두 모델 모두 큰 차이를 보이지 않았습니다. 하지만 복잡한 자연어 질문에 대해서는 질문 이해도와 응답의 품질에서 차이를 나타냈는데요. ChatGPT-4에게 두 모델의 응답을 비교하도록 요청한 결과, 다음과 같은 피드백을 받았습니다: "종합적으로 볼 때, 응답 A(Claude 3 Opus)가 사용자의 질문 의도를 더 잘 이해하고 있으며, 생성형 AI를 활용한 에세이 작성에 대한 실질적이고 구체적인 가이드를 제공하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 AI와 협업하여 에세이를 효과적으로 작성할 수 있는 방법을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다." 위 결과는 제가 아래와 같은  예시문을 Claude 3 Opus (A)와 ChatGPT-4 (B)에게 똑같이 질문을 한 응답 결과를 가지고, ChatGPT-4에게 이 두개의 결과(A와 B로 지칭하여) 를 비교하여 어느 응답이  더 사용자 질문의 의도에 맞는지 물어본 결과입니다. 실험 순서 1. 아래 프롬프트를 Claude 3 Opus 와 ChatGPT-4에게 동시에 질문을 해봄 '당신은 실용문중에서 에세이 전문 작가로서 베스트셀러 작가입니다. 일반인이 에세이를 쓰려고 할때 생성형 AI 프롬프트 기술을 적용하는 방법을 알아 내려고 합니다. 이떄 에세이를 쓰고자하는 사람들이 처음에 알아야 할 사항이 무엇이지 어떻게 하면 프롬프트 기법을 잘 활용할 수 있을지 안내 해주세요' Claude3 Opus 응답 ChatGPT-4 응답 에세이 작성에 생성형 AI 프롬프트 기술을 활용하고자 하는 분들을 위해

다음 내용은 최근에 Microsoft 에서 새롭게 공개한 LLM 인 WizardLM2 ( https://anakin.ai/blog/wizardlm-2-microsoft/ )  를 Claude 3 Opus 에 의해서 번역 요약 분석한 것입니다. —---------------------------------------- 마이크로소프트에서 새롭게 공개한 WizardLM 2는 대형 언어 모델 분야에서 획기적인 성과를 보여주고 있습니다. WizardLM 2는 복잡한 대화, 다국어 이해, 추론, 에이전트 기능 등에서 GPT-4를 비롯한 최신 경쟁 모델들을 능가하는 놀라운 성능을 자랑합니다. 이 그래프는 WizardLM-2 모델과 다양한 경쟁 모델들의 성능을 사람의 선호도 평가(Human Preferences Evaluation)를 통해 비교하고 있습니다. 먼저 WizardLM-2 8x22B 모델은 GPT-4-1106-preview와 근소한 차이로 뒤쳐졌지만, Command R Plus와 GPT4-0314 모델은 확실히 앞섰습니다. 이는 WizardLM-2 8x22B가 최신 GPT-4 모델에 근접한 성능을 보임을 의미합니다. WizardLM-2 70B 모델은 GPT4-0613, Mistral-Large, Qwen1.5-72B-Chat 등의 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. 70B급 모델 중에서는 최고 성능을 기록한 셈이죠. WizardLM-2 7B 모델은 Qwen1.5-32B-Chat과 비슷한 수준을 보였고, Qwen1.5-14B-Chat이나 Starling-LM-7B-beta보다는 확실히 앞섰습니다. 경량 모델 부문에서도 선전했다고 볼 수 있겠네요. 종합해보면 WizardLM-2 모델은 동급 최고 수준의 경쟁 모델들과 견주어도 손색없는 성능을 보여주었습니다. 특히 8x22B 모델은 최첨단 GPT-4에 도전장을 내밀 정도로 인상적인데요, 이는 WizardLM-2의 독자적인 학습 방법이 효과를 발휘한 결과로 보입니다. 다만 아쉬운 점은 원문에서 언급된 것처럼 이 평가에