교육학 및 교육연수 자료마당

❖ 혁신의두가지접근법

• TECHNOLOGYPUSH(기술밀어넣기)

- 기술개발시그기능을잘구현할수있는솔루션을만드는방식

- 기술제공기능을기반으로소비자에게필요할법한제품을개발하는형태

• MARKET PULL(시장에서끌어오기)

- 제품의종류가많아지고성능이고도화되면서등장

- 시장의 니즈나 불만을해결할수있는솔루션을만드는방식

- 고객의니즈와문제를해결해주는제품과서비스가개발되는형태

❖ AI 혁신의차별점

• 전형적인TECH PUSH 방식

- 기술개발시그기능을잘구현할수있는솔루션을만드는방식

- 사람들은인공지능기술을잘모르기때문에시장에서니즈를찾을수없음

- AI 기술지식을바탕으로소비자의니즈를충족할제품을제시하는고도의 통찰력이필요

• 학습을통해성장

- 사용량과사용자가많아질수록학습을통해성장함

- 학습을통해성장할수록기술은고도화되며, 제품의성능은향상됨

• 정해져나오지않는용도

- 모든영역에서그에맞게사용가능

- 알고리즘의활용도는창조적인기획력에달려있음

- 알고리즘개발엔지니어는활용영역과용도를정하지않음

❖ AI 비즈니스의4가지핵심요소

• 알고리즘

- 인공지능의고도화된기능

- 메커니즘이설계되어있는인공지능기술

• 데이터

- 알고리즘의학습을위한자료

- 사용자에게알맞은가치제공을위한수많은자료

- 데이터속패턴을통해알고리즘이이해및결과를도출하는학습과정을거침

• 어플리케이션

- 제품및서비스의형태

- 알고리즘을사람이사용하거나만질수있는실체로구현한것

• 비즈니스모델

- 인공지능의가치를어떻게활용, 전달할것인가에대한설계

- 사용자들에게가치를전달하는동시에기업의수익창출을목적으로함

• 왜 각 요소들의균형있는발전이중요한가?

- 알고리즘과데이터와같은기술개발에만초점을맞출경우, 상당부분은 상용화되지않음

- 기술적인재료를토대로창조적인어플리케이션을만들어야하며, 이를통해시장성있는비즈니스로만들어내는것이중요함

❖ AI 혁신의정의

• 인공지능기술로고도화된기능을구현하는것

• 기능을구현하는것만으로는혁신할수없음

• 새로운가치를창출해사용자의경험을향상시켜야함

❖ AI 혁신을위한핵심알고리즘

• 머신러닝

- 사람이일일이프로그래밍하지않아도학습과처리가가능함

- 학습과정에서많은등급분류를해야하거나최적의답을빠르게도출하는데 적합함

- 기계가특정논리에맞춰방대한데이터를학습한뒤이를기반으로알고리즘을 찾아내변화를예측함

• 딥러닝

- 머신러닝을구현하는기술중하나임

- 데이터속에서패턴을발견하고분류를통해예측함- 인공신경망(Artificial neural network)을 기반으로 함

- 두뇌작용의프로세스를본떠기계가스스로데이터를분석하고결론을도출함

- 머신러닝에비해엄청나게큰연산능력이필요하므로고성능의하드웨어와 방대한데이터가필요함

• 생성적적대신경망(Gene Adversarial Network)

- 생성과구별의상호경쟁적메커니즘을통해진짜같은가짜를생성하는모델임

- 이미지, 동영상, 문학작품등다양한작품을생성할수있음

- 인간이의도적으로데이터를주입하는지도학습에서벗어나시스템이스스로 답을찾는비지도학습방식임

- 가상과실제의구분이어려울정도로기술이정교하기때문에사회적문제를 야기할수있음

- 부작용을줄이기위한윤리적, 제도적인틀이필요함

❖ 지도학습과비지도학습, 강화학습의차이

• 지도학습(Supervised learning)

- 데이터와알고리즘을조정하는선생역할을함

- 컴퓨터가학습할데이터를선별하는것부터원하는결과값이나올수있도록함

• 비지도학습(Unsupervised learning)

- 머신스스로수집된데이터사이의유사성을찾아입력데이터를파악함

- 바탕이되는데이터를그대로주고, 인공신경망을이용해스스로분석한후 결론을도출함

• 강화학습(Reinforcement learning)

- 스스로학습하는방법만으로문제를해결하는알고리즘

- 스스로데이터의핵심내용을추출하고판단을내리는자율학습임

- 딥러닝에서처리할정보를입력하는일은사람이했지만 강화학습을적용한구글브레인의딥러닝은입력마저기계가스스로함

❖ AI에대한시장의기대

• 인키트기업은사전연재로흥행을예측하고, 독자선호도를원고에반영하여흥행 가능성이있는책만출간함

• 기술혁명시대에는시장수익률의분포가거듭제곱법칙을따름

- 시장의부가소수기업에흡수됨

- 과거보다소수가가진부의크기가큼

- 다수의기업들이시장에서도태됨

• 4차산업혁명시대의희소자원은바로기술자본(AI)임

• AI에대한기대

- 인공지능이새로운비즈니스기회를창출할것임

- 인공지능이회사의경쟁우위를향상시킬것임

- 몇년내AI로인해사업고도화가이루어질것임

❖ 국내기업의현실

• 국내기업AI 도입실태(2018.8, 200명대상)

- 인공지능기술도입을준비하고있는기업16%

- 실제업무에활용하고있는기업12.5%

• 이미도입한기업도상당부분파일럿수준임

• AI 기술의자사내전략적방향성부재

• 시류편승한방향성없는프로젝트결과

• AI에대한이해부족

- 이기술로뭘할수있는지이해(What to do)

- 뭘바꿔야하는지이해(What to change)

- 왜바꿔야하는지이해(Why change

 이미일상가까이들어온AI

• 인류역사에거대한변화가일어난시기

- 언어의탄생             - 농업혁명         - 산업혁명         - 4차산업혁명: 산업혁명+AI

• 부의이동

- 과거: 노동자본이부를창출함

- 4차산업혁명: 기술자본이부를창출함

- 월등한인공지능기술을보유한기업에더많은소비자가몰릴것이며, 소비자의 사용데이터를기반으로인공지능머신은더욱강력하게고도화됨

- 인공지능기술을활용하면능력있는한두명의직원만데리고도수십억달러의 수익을창출하는시대가열릴것임

• 일상에들어온AI 사례

- 애플디바이스의시리: 사람의목소리를인식해서앱실행은물론, 전화를걸고 문자도보내주는서비스를제공함

- 구글나우: 음성인식을기반으로사용자가원하는콘텐츠를미리예상하고 보여주는서비스를제공함

- 아마존알렉사: 목소리로각종가전기기나난방, 조명등을작동할수있음

- 테드: 영상을전수분석해서질문에가장적합한콘텐츠를적중률순서대로 보여줌

 AI가발전하게된3가지배경

• AI의경제적잠재성

- 인공지능은2030년까지전세계적으로약13조달러의가치를추가창출할 것으로전망됨

- 2018년기준으로누적GDP가약16% 증가할것임

- 2020년까지엔터프라이즈데이터의절반이상이인공지능에의해자율적으로 관리될것임

• AI가발전하게된3가지배경

- 데이터의폭발

- 알고리즘의발전

- 컴퓨팅능력의향

❖ AI 초격차시대에필요한인재양성을위해가르쳐야할것

• 도구에대한지식

- 알고리즘은인공지능이어떻게일할것인가에대한절차임

- 데이터는사람이경험을쌓는것처럼인공지능이학습하는것임

- 어플리케이션은사람들이쓸수있는제품이나서비스의형태로만들어지는것을 의미함

- 사용모델은사람들이제품과서비스를잘활용할수있도록만드는모델을말함

• 도구사용법에대한지식

- AI는‘사람보다정교하게인식하기, 앞으로발생할패턴예측하기, 자동화하기, 사람과소통하기, 새로운무언가생성하기’기능이있음

- AI를응용하는방법은다양하며창조적인응용능력을발휘하여이용해야함

• 도구를이해하기위한기초지식

- 앞으로는기술과관련이없는사람들도AI를사용하게될것임

- 수학, 통계·데이터처리능력, 코딩능력을갖추는것이필요

❖ AI 초격차시대에교사로서준비해야할것

• AI 관련좋은기술이있어도교사가제대로알지못하면교육현장에효과적으로 적용할수없음

• AI의도입을통해온라인학습으로벌어지는학생개인별격차를줄일수있음

• AI를자유자재로다루고새로운가치를창출하는인재를만드는것을목표로해야 함

• 앞으로는AI가적용되지않는분야가거의없으므로기술과관련이없는사람도 AI에 대한지식을갖춰야함

• AI를이해하기위한기초지식을다질수있도록수학적개념, 통계〮데이터 처리능력, 코딩능력을키워줘야함

 AI 혁신의속도

• AI 혁신의속도를결정하는3가지지표

- Develop curve: 기술 자체가 발전하는데걸리는속도

- Diffusion curve: 기술을 받아들이는속도

- Experience curve: 기술에 대한 학습 속도

• 교육분야에서AI 혁신속도가느린이유

- 사용자의채택적극성이낮음

- 결실을만들어내는데장기간이걸림(long term product)

- AI에대한이해가부족함

 AI가교육분야를어떻게바꿀것인가?

• AI 혁신을위한세가지질문

- 어떤기능으로혁신할것인가? (What to innovate)

- 어떻게적용할것인가? (How to innovate)

- 그래서(고객이) 뭐가좋아지는가? (Why innovate)

• AI의핵심기능별교육적용

  - 인식: 어댑티브러닝

  - 예측

       1. 학생들의학업성취예측

       2. 특정과목에학생들의수요예측

       3. 교육프로그램에대한만족도예측

- 자동화

       1. 교과과정행정업무자동화

       2. 시험진행, 성적처리, 학사관리자동화

- 소통: 티처봇

- 생성: 학생의창작능력을도와주는역할

• 반드시기억해야할것!

- AI 혁신의최종지향점은사용자경험의혁신임

- AI 도입이학생들의성적상승, 학습의몰입, 학습의흥미도상승을가져와야함

- AI를어떻게이용할것이며, 학생들의사용자경험을높일것인지정교하게 설계하고적용하는것이중요함