AI가 숙제 점수를 올렸지만, 시험 점수는 떨어졌다
AI boosted homework scores, then exam scores dropped: study
The Economist가 새로운 연구 데이터를 분석한 결과, 학생들의 AI 사용이 숙제 성적을 크게 향상시켰지만, 실제 시험 성적은 오히려 하락한 것으로 나타났다. 이는 AI가 학습을 대체하는 '인지 오프로딩' 현상을 시사한다. 영국과 독일에서는 90% 이상의 학생이 AI를 사용 중이며, 이 기술의 교육적 영향에 대한 논쟁이 뜨겁다.
AI는 숙제를 더 잘하게 만들었지만, 시험에서는 더 나쁜 성적을 받게 했다.
HN 토론
371- GPerson
AI를 사용한 아이들과 비슷한 시간 동안 공부한 AI 미사용 상위권 학생들은 비슷한(약간 더 높은) 성과를 보였다고 한다. AI를 사용했지만 성적이 낮은 아이들은 AI를 숙제 대신 하게 했다(이것이 기사에서 말하는 바다).
나는 AI가 기본적으로 좋은 것과 나쁜 것을 증폭시키는 도구라고 생각한다. 나는 세상에 대해 냉소적이며, AI가 좋은 것보다 나쁜 쪽으로 더 많이 사용될 것이라고 가정한다. 하지만 모든 분야에서 최고의 인재들 중 일부는 AI를 사용하여 자신의 작업을 좋은 방향으로 증폭시킬 것이라는 점은 의심하지 않는다.
- tancop
AI가 여기서 한 일은 교육의 오래된 문제를 드러낸 것뿐이다. 아이들은 처음부터 모든 것을 완벽하게 해내야 한다고 기대되지만, 많은 아이들이 그러지 못하기 때문에 합격률을 유지하기 위해 다음 해에 수업이 더 쉬워진다.
우리는 실패를 재앙이 아닌 신호로 취급하도록 시스템을 재구성해야 한다. 성적은 무제한 재응시가 가능한 어려운 무작위 시험에서 나와야 하며, 그래야 한 번의 나쁜 날이 당신을 해치지 않는다. 숙제는 자율 학습을 위한 선택 자료여야 하며, 선택할 경우 교사가 평가하지만 강요해서는 안 된다.
학생들을 전체 학년이 아닌 개별 과목별로 유급시켜, 한 과목의 실패가 사회생활을 망치지 않게 하고 교사들이 더 기꺼이 유급시키도록 해야 한다. F를 받은 학생들은 공부해야 한다는 것을 깨닫고 실제로 배우기 시작하여 두 번째에는 통과할 것이다. 별일 아니다. 대학에서 내 친구들에게도 그런 일이 있었으니, 고등학교에서도 못 할 이유가 없다.
훈육은 기술이며 경험에서 얻어야 하는 것이다. 아이들이 원하지 않을 때 "그들을 위해" 공부하도록 강요한다면 실제로 도움이 되지 않는다. 모든 사람은 자신만의 길을 찾아야 한다. 사람들이 실패하도록 내버려 두라.
- qeternity
대학은 오래전부터 교육을 받는 곳이 아니게 되었다.
그것은 단지 취업 시장을 위한 저역 통과 필터일 뿐이다. 학생들은 실제로 무언가를 배우는 데 관심이 없으며, 오랫동안 고리를 뛰어넘도록 조건화되어 왔다.
학생들을 시험과 성과에 기반하여 평가하고, 노력만으로 모두에게 A를 주는 것을 중단하는 것이 훨씬 나을 것이다. 그러나 부모들은 대학 등록금을 자녀의 취업 기회를 사는 것으로 여기기 때문에, 성적 인플레이션은 최저 성적자를 제외한 모든 사람의 학업 성과 신호 대 잡음비를 사실상 망쳐 놓았다.
- andsoitis
핵심 내용: "결과는 놀랍다. 6개월 후, AI를 사용한 학생들은 모든 과목에서 평균 숙제 점수가 18% 상승했다. 과제를 완료하는 데 걸린 시간은 평균 64분에서 45분으로 줄었다. 그러나 시험 때가 되자, 같은 학생들은 AI의 도움을 받지 않은 급우들보다 20% 낮은 점수를 받았다. 숙제 점수는 한때 시험 성적을 예측했지만, 이제는 가장 높은 점수를 받은 학생들이 역설적으로 시험에서 더 나쁜 성적을 낼 가능성이 높다."
연구 설계: "스톡홀름 대학의 David Stromberg와 홍콩 대학의 Victor Lei와 Wu Yanhui가 이 격차를 메우기 위해 나섰다. 그들은 AI 도입이 빠른 중국의 12-18세 학생 27,000명을 추적했다. 약 80%가 Doubao와 DeepSeek 같은 모델을 사용한다고 보고했고, 나머지 20%가 대조군을 형성했다."
- criddell
내 아이들이 다닌 일부 수업에서는 수업과 숙제 시간이 뒤바뀌어 있었다.
자료(교과서와 동영상)를 배우는 것은 밤에 해야 했고, 수업 시간에는 문제를 풀거나 자료를 어떤 방식으로든 적용하는 데 사용되었다.
- shuwix
교육 시스템은 실제 지식에 관한 것이 아니라, 아이들의 발달 과정에서 뇌의 다양한 측면을 훈련하는 것에 관한 것이다.
그래서 문학을 암기하는 것도 직업적 사용처가 없음에도 불구하고 이점이 있다.
이것을 건너뛰면, 뇌가 발달할 수 있는 시기에 충분히 발달하지 못할 것이다.
- pjc50
헬스장에 지게차를 가져가면 바벨에 올리는 무게는 늘지만, 신비하게도 근육 성장은 줄어든다.
- lxe
학습을 어떤 목적을 위한 수단으로 만들고, 그 목적을 궁극적인 목표로 지나치게 강조하면 그렇게 된다.
이것은 AI가 단지 드러낸 교육학적 문제이다. 교육자들은 학생들이 과제를 가장 효율적으로 완료하는 것을 최적화하는 대신, 경치 좋은 길을 선택하도록 만드는 방법을 알아내야 한다.
- jimmar
내 전문 경력에서 고용주들은 시험보다 훨씬 더 많은 과제를 나에게 준다.
- baud9600
나는 AI 구술 시험("AVV")을 기다리고 있다. 이 아이디어에 대해 더 많이 듣지 못하는 것이 정말 놀랍다.
직접 시도해 보라. 다음과 같은 프롬프트를 만들어서 (필요에 따라 조정):
내가 컴퓨터 과학 학부생이라고 가정하자. 나는 1970년대 초기 마이크로프로세서에 대해 배우고 있다. 나에게 구술 시험을 보는 것처럼 개념 이해를 테스트하는 시험 문제를 내 달라. 내 답변을 받고, 내가 말한 내용을 바탕으로 이해를 더 깊이 파고드는 더 구체적인 질문을 해 달라. 이 상호 작용을 최대 5회 반복하라. 그런 다음 지금까지의 이해를 pass, merit, credit, distinction 중 하나로 평가하라. 내 답변과 학부생의 마이크로프로세서 이론 지식에 대한 기대치를 바탕으로 어떻게 그 등급에 도달했는지 설명할 수 있는가?