AI Injected e-Learning

소개 초기 e-러닝은 거리 학습의 연장선으로, 모든 학생에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 개념이 불가능하거나 불필요하다고 여겨졌습니다. 또한, 학습과 교육은 기계로 대체될 수 없다는 이념적인 장벽도 존재했습니다. 그러나 AI 기술이 발전하면서 복잡한 학습자 프로파일링을 자동화된 시스템에 맡기는 것이 가능해졌으며, 교육 환경에서 인간 전문가를 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할이 중요해지고 있다고 주장합니다. 저자는 AI가 약속된 바를 이행하지 못한다면 그 신뢰도가 더욱 하락할 것이라고 경고하며, e-러닝 또한 완벽한 과학이 아니므로 AI 통합이 쉽지 않음을 인정합니다. e-Learning so Far e-러닝의 진화 과정을 설명하며, 기술 발전이 e-러닝에 미친 영향을 분석합니다. 결론적으로, 저자는 e-러..

서울시교육청 개발 인공지능 교육자료

https://onlinebooks.co.kr/bookcase/bucrw/  서울시교육청 디지털 기반 교육생태계 도움자료 onlinebooks.co.kr   생성형 AI 교육 자료 : 챗 GPT 사례 중심으로https://buseo.sen.go.kr/buseo/bu10/user/bbs/BD_selectBbs.do?q_rowPerPage=10&q_currPage=1&q_sortName=&q_sortOrder=&q_searchKeyTy2=1005&q_searchStartDt=&q_searchEndDt=&q_bbsSn=1240&q_bbsDocNo=20230829194356202&q_clsfNo=&q_searchKeyTy=ttl___1002&q_searchVal=%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95..

MIEE(Microsoft Innovation Educator Expert) 과정을 이수하다가 발견한 자료https://www.credly.com/badges/89c9ab85-7c58-4d8d-91a8-d36eb7a2e21b/linked_in?t=sknktm Microsoft Innovative Educator Expert 2024-2025 was issued by Microsoft Philanthropies to EUNKYOUNG JANG.Earners of this badge are educators who have been selected as Microsoft Innovative Educator (MIE) Experts for 2024-2025. They are self-driven educato..

언제나 흥미진진한 John_Spencer의 칼럼 정리[창의성 평가의 상반된 두 가지 진실]1. 평가하지 않으면 소홀히 하기 쉽다. 2. 프로젝트의 창의성에 점수를 매겼을 때 실제로 창의적인 위험을 회피하는 경향이 생긴다. Truth #1: If we don’t assess it, we’re likely to neglect it우리가 무엇을 평가한다는 것은 "그것을 중요하게 여긴다." 라는 뜻이다. 중요한 모든 것을 평가할 수는 없지만, 무언가를 평가하지 못하면 그것을 소홀히 할 가능성이 훨씬 높은 것도 사실이다. 우리가 매우 중요한 역량으로 꼽는 창의성은 평가해야 하는 걸까?Truth #2: Assessing creativity can backfire 아들이 중학교 때까지 과학 실험을 매우 좋아했는데 고..

세계시민교육과 미디어 리터러시 교육에 매우 유용한 책. 교사가 수업을 준비하는데에도 좋고, 아예 수업시간에 학생들과 같이 읽고 실제 액션을 위한 프로젝트 수업으로 연계해도 좋겠어서 책 내용 정리와 더불어 관련된 수업자료, 수업 아이디어를 추가했다.   시시때때로 변화하는 세상 앞에 선 청소년에게 유튜브 알고리즘만큼이나 다채롭고 예측 불가능한 사회의 흐름을 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 교과 지식만으로 이해하자니 쫓아가기 버겁고, 인터넷에 떠돌아다니는 정보에 의존하자니 단편적이고 검증되지 않은 내용이 수두룩하다. 알 건 알고 싶은데 알기 어려워 난감한 십대, 어지러운 오늘과 불확실한 내일을 이해하고 싶은 십대를 위해 필요한 핵심만 간결히 담아내면서도 균형감 있는 시선과 풍성한 생각거리를 던져 주는 [사회를..

Desirable Difficulties: When Harder is Better for Learning Go slow to go fast. 쉽게 배운 것은 쉽게 잊혀진다. 정보를 장기 기억에 저장하는 방법, 바람직한 어려움. 세가지 방법은 Spacing(간격을 둔 연습), Interleaving/Mixed(혼합연습), Testing(잦은 퀴즈)https://www.scotthyoung.com/blog/2022/03/15/desirable-difficulties/ Desirable Difficulties: When Harder is Better for Learning - Scott H YoungCan you learn more efficiently by making things harder for you..