학습 분석에서의 생성적 인공지능: 학습 분석 주기를 통해 기회와 도전을 맥락화하기

생성적 인공지능(GenAI), ChatGPT, Midjourney 및 기타 최첨단 대형 언어 모델과 확산 모델에 의해 예시된 GenAI는 교육 변혁 및 인간 생산성 향상을 위한 중요한 잠재력을 지니고 있습니다. 교육에서 GenAI의 확산은 수많은 연구 이니셔티브를 촉발했지만, 학습 분석(LA) 주기 내에서 이러한 기술들을 통합하고 이들이 실제 개입에 미치는 영향은 아직 탐구되지 않았습니다. 본 논문은 LA 발전을 위한 GenAI가 제시하는 잠재적 기회와 도전에 대해 심도 있게 논의합니다. 현재의 GenAI 환경에 대한 간결한 개요를 제공하고 Clow의 LA 주기 일반 프레임워크 내에서 그 잠재적 역할을 맥락화합니다. 우리는 GenAI가 비구조적 데이터를 분석하고, 합성 학습자 데이터를 생성하며, 다중 모달 학습자 상호작용을 풍부하게 하고, 대화형 및 설명적 분석을 발전시키며, 개인화 및 적응 개입을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 주장합니다. 학습자와 GenAI 도구 간의 경계가 모호해짐에 따라, 학습자에 대한 새로운 이해가 필요합니다. 향후 연구는 인간-AI 협력에 대한 프레임워크와 방법론을 깊이 탐구할 수 있습니다. LA 커뮤니티는 인간과 AI 기여를 데이터화하고 이들이 가장 효과적으로 협력할 수 있는 방법을 탐구하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. LA가 발전함에 따라, 포괄적 미래 보장을 위한 GenAI의 교육적 함의와 광범위한 사회경제적 영향을 고려하는 것이 필수적입니다.