생성형(Generative) AI는 기존의 콘텐츠를 활용해 사용자 요구에 맞는 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 기계나 기술이 할 수 없을 것이라 믿어온 영역인 ‘새로운 것을 만들어내는 능력’까지 인공지능이 손을 뻗친다. 챗GPT를 비롯해 다양한 텍스트 생성형 AI가 가장 대표적이다. 그림을 그리고 동영상을 만들기도 하며 작곡을 하는 생성형 AI도 이미 존재한다. 심지어 이미지 생성형 AI로 만든 작품이 국제 사진 대회에서 1등으로 선정되는 일까지 있었다. 이렇듯 생성형 AI는 인간보다 뛰어난 창작물을 만들기도 한다.
---「프롤로그」중에서
생성형 AI의 등장과 함께 국어 교육은 더욱이 중요시되고 있다. 명령어(프롬프트)를 어떻게 만드느냐에 따라 결과물에 차이가 나고, 자신이 의도한 대로 결과물을 생성해내기 위해선 적절한 단어와 문장을 제시해야 한다. 글을 쓸 때도 ‘글을 만들어줘’라는 간단하고 초월적인 명령어를 적는 것보다 머릿속에 전체적인 글의 구성을 생각해놓은 다음 부분별로 글의 내용을 담은 명령어를 적거나 글을 쓰는 데 참고가 될 만한 명령어를 적는 것이 더욱 효과적이다. 따라서 생성형 AI가 학생들의 글쓰기 능력을 저해할 수 있다는 우려에 절실히 공감하지만, 글을 완성해내는 것도 결국 사람의 명령어에 따라 질적 차이가 나기 때문에 국어 교육의 필요성은 절대로 퇴색되지 않는다고 생각한다.
---「1장 생성형 AI를 활용한 국어 교육」중에서
다음 예시는 학생들이 직접 프롬프트를 작성하고 학급 홈페이지 과제방에 올린 내용이다. 수업 중에 배운 표현을 사용해 역할극 대본을 만들 수도 있고 같은 의미이나 다른 표현을 사용하고 싶을 때는 그대로 사용할 수 있도록 했다. 여러 가지 생성형 AI를 이용해 역할극 대본을 완성하게 하고 수업 시간에 배운 내용과 새롭게 알려주는 표현을 함께 사용함으로써 표현력이 풍부해지는 효과가 있다.
---「2장 생성형 AI를 활용한 영어 교육」중에서
해양오염에 대한 생각을 학생들에게 간단하게 적어보게 한다. 동시에 사전에 만들어둔 질문들을 바탕으로 평소 해양오염의 궁금한 부분에 대해 내용 프롬프트 형식으로 질문해보게 한다. 학생들의 질문을 바탕으로 빙챗을 활용하여 ‘해양오염이란 바다가 오염되는 거야. 플라스틱이 우리에게 미치는 영향이 뭔지 말해줄래?’라고 내용 프롬프트를 입력했다. 빙은 플라스틱 오염이 우리 일상생활에 미치는 영향을 비롯하여 바다에 서식하는 생물들까지 위협하는 상황을 언급함으로써 해양오염의 심각성을 간략하게 제시했다. 또 그 아래 정확한 출처를 알려주었다.
---「3장 생성형 AI를 활용한 코딩 교육」중에서
사회과학 모형에서 생성형 AI는 객관적 자료를 수집하는 검색 도구로 활용될 수 있다. 가설을 검증하기 위해서는 객관적 증거가 필요한데 방대한 자료에서 학생들이 필요한 사실만을 골라내는 일은 어렵다. 적절한 프롬프트를 인공지능에 입력하여 자료를 쉽게 얻을 수 있다면 매우 유용할 것이다. 또 자료 수집 단계 이외에 가설 설정에 도움을 받는 것도 가능하다. 예를 들어 우리 고장에 있는 산의 생성 원인을 탐구하고 싶다면 ‘산이 만들어지는 원인에는 어떤 것이 있을까?’와 같은 질문을 해 가설을 설정할 수 있다. 이런 역할을 하는 생성형 AI는 ‘진실성’이 매우 중요하다. 잘못된 자료를 수집하게 되면 잘못된 결론을 도출하기 때문이다.
---「4장 생성형 AI를 활용한 사회 교육」중에서
이 수업은 미술과 음악의 융합을 통해 창의적인 작품을 만드는 것이 목표이며, 그 과정에서 생성형 AI가 어떻게 학생들의 아이디어 생성을 도울 수 있는지 경험하게 된다. 구글 Experiment의 ‘페인트 위드 뮤직(PaintWith Music)’을 활용하여, 이미지, 음악 작곡 등 다양한 예술적 요소를 조작하고 결합하는 방법을 배우게 된다. 수업 목표는 단순히 예술작품을 만드는 방법을 가르치는 것이 아니라, 생성형 AI 기술이 어떻게 학생들의 아이디어와 예술적 표현에 도움을 줄 수 있는지 경험하며, 창의성과 문제해결 능력, 그리고 융합적 사고력을 기르는 데 목적을 둔다.
---「5장 생성형 AI를 활용한 예술 교육」중에서
인공지능 챗봇 상냥이는 청소년들의 일상적인 고민을 친구처럼 들어주며 대화와 맞춤형 콘텐츠 추천을 통해 공감과 위로, 응원, 고민에 대한 대응 방법을 제공한다. 또한 20여 가지 표준화된 정서 문제, 행동 문제, 중독 자가진단 심리검사를 제공하여 청소년이 우울, 불안 등 자신의 상태를 스스로 진단할 수 있다. 자살, 자해, 학교폭력, 성폭력 등 청소년 위기 상황에 대응하기 위한 대처 방안을 제공하며, 긴급한 경우 전문기관으로 안내한다.
---「6장 생성형 AI를 활용한 인성 교육」중에서
교사들은 이미 훌륭한 프롬프트 엔지니어다. 왜냐하면 그들은 학생들에게 명확하고 구체적인 지시를 내리는 전문가이기 때문이다. 이런 생각을 가지고 프롬프트 엔지니어링에 접근해보자. ‘인간도 의도한 대로 행동하게 하는데 인공지능쯤이야?’ 대화형 AI를 열 살인 초등학교 3학년 학생처럼 간주하고 접근해보면 좋다. 우리는 어떻게 이 아이에게 의도를 전달할까? 그 아이가 이해할 수 있는 쉬운 단어를 사용하면 된다. 가능한 한 길지 않은 문장으로 말하며, 가능한 한 명확하고 구체적으로 설명한다. 프롬프트 엔지니어링도 이와 같다. 프롬프트는 간결하고 쉽게 작성되어야 하며, 명확하고 구체적으로 전달되어야 한다. 그러면 인공지능은 우리의 의도를 더욱 명확하게 이해하여 원하는 결과를 도출할 수 있다.
---「7장 생성형 AI를 활용한 학교 업무 경감」중에서
영상을 제작하는 방법을 숙지하여, 효과적으로 내용을 전달하는 것을 중요하게 여기는 와중에 생성형 AI의 활용성에 의문이 생길 수 있다. 생성형 AI는 기본적으로 언어 모델이기에 이미지와 소리를 활용하는 영상 제작과 결이 다르다고 생각할 수 있기 때문이다. 그러나 영상 제작의 순서 및 방법을 보면 생각이 바뀔 것이다. 영상 제작은 3단계로 나뉘어 있다. 프리 프로덕션(Pre-production)-프로덕션(Production)-포스트 프로덕션(Post-production)이며, 간단히 기획-촬영-편집으로 볼 수 있다. 프리 프로덕션은 영상 제작의 기획 및 준비 단계로, 스토리보드 작성, 시나리오 작성, 촬영 장소 및 시간 결정, 배우 및 스태프 캐스팅, 예산 계획 등을 수행한다. 말 그대로 촬영에 필요한 모든 것을 준비하고 촬영 준비를 완료한다. (중략) 영상 제작에서 생성형 AI의 도움을 얻을 수 있는 부분은 영상의 시나리오 및 스토리보드 제작인 스크립트를 작성하는 것이다. 추후 영상을 만드는 과정에서는 인공지능이 접목된 프로그램을 활용한다. 이를 토대로 최종적으로 완성된 영상을 제작한다.
---「8장 생성형 AI를 활용한 동영상 제작」중에서