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Thinking Like a Scientist: Can Interactive Simulations Foster Critical AI Literacy?

Created by
  • Haebom

저자

Yiling Zhao, Audrey Michal, Nithum Thain, Hari Subramonyam

개요

본 연구는 인공지능(AI) 시스템이 개인 및 사회적 의사결정에 영향을 미침에 따라 중요해진 AI 리터러시 향상을 위한 상호작용적 시뮬레이션의 효과를 조사하였다. 기존의 블로그, 정적 수업, 소셜 미디어 토론 등의 방법론이 심층적인 개념 이해와 비판적 참여를 지원하는 데 부족함을 보이는 것에 착안하여, 605명의 참가자를 대상으로 한 통제 연구를 통해 상호작용적 AI 튜토리얼이 공정성, 데이터셋 대표성, 언어 모델의 편향과 같은 핵심 개념 학습에 미치는 영향을 평가하였다. 실험 결과, 상호작용적 시뮬레이션은 AI 리터러시 향상에 효과적이며, 지식 전이 및 자기 효능감 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 다만, 참여 정도만으로는 학습 성과를 예측할 수 없다는 점도 발견하였다. 본 연구는 상호작용적이고 탐구 중심적인 방법론을 통해 개인이 일상생활에서 AI를 비판적으로 활용할 수 있도록 지원하는 데 기여한다.

시사점, 한계점

시사점:
상호작용적 시뮬레이션을 활용한 AI 교육의 효과를 실증적으로 입증.
AI 리터러시 향상을 위한 효과적인 교육 방법론 제시.
AI의 공정성, 데이터셋 대표성, 편향 등 핵심 개념에 대한 이해 증진.
지식 전이 및 자기 효능감 향상에 기여.
한계점:
참여 정도만으로는 학습 성과 예측 불가능.
연구 대상의 제한 (605명의 참가자).
장기적인 학습 효과 및 실제 AI 활용 상황에서의 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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