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코스 개요

교육 전문자를 위한 생성형 AI 기초

  • 핵심 개념: 대규모 언어 모델(Large Language Models), 다중 모달(Multimodal) 및 추론(Reasoning) 모델
  • 교육 요구사항에 비추어 현행 AI 도구 비교하기
  • 생성형 AI의 한계, 편향성(Bias) 및 실패 사례

교육 관리 수명주기 전반의 AI 활용

  • 필요 분석, 교수 설계, 교육과정 계획 등을 위한 AI 활용
  • 물류, 커뮤니케이션 및 관리자 업무 워크플로우 자동화
  • AI 보조 모니터링, 평가 및 학습 분석

프롬프트 엔지니어링 및 맞춤형 AI 어시스턴트

  • 프롬프트 프레임워크 및 체계적인 지시 설계
  • 모델 응답의 반복 개선, 개인화 및 근거 확보(Grounding)
  • 교육 워크플로우를 위한 맞춤형 어시스턴트와 전용 에이전트 구축

AI 기반 연구, 큐레이션 및 지식 생산성

  • 출처 검증을 통한 AI 보조 연구 및 지능형 검색
  • 기관 문서의 요약, 큐레이션 및 조직화
  • 반복적인 지식 업무 및 관리 작업 자동화

생성형 AI를 활용한 학습 자원 제작

  • 텍스트, 프레젠테이션 및 인포그래픽 생성
  • 이미지, 비디오 및 AI 음성 내레이션 제작
  • 접근성을 고려한 콘텐츠 번역 및 적응화

AI 결과물의 검증, 품질 및 신뢰성

  • 사실 확인, 환각(Hallucination) 감지 및 출처 근거 확보
  • 편향성, 정확도 및 지적 재산권 위험에 대한 검토
  • 인간 리뷰 및 품질 보증(QA) 워크플로우 확립

윤리, 거버넌스 및 책임감 있는 AI 사용

  • 데이터 보호, 개인정보 및 저작권 의무
  • 투명성 및 책임감 있는 사용 정책
  • AI 거버넌스 프레임워크 및 기관 모범 사례

최종 과제: AI를 강화한 교육 프로그램 설계

  • 전 과정에 걸친 AI 지원 교육 워크플로우 계획 수립
  • 실용적인 프로그램 설계를 발표하고 방어하기

요건

  • 교육, 교수 설계, 또는 학습 및 개발 워크플로우에 대한 기본적인 이해
  • 공통 생산성 도구와 콘텐츠 도구의 사용에 익숙함; 프로그래밍 경험은 필요하지 않음

대상자

  • 교육 매니저 및 코디네이터
  • 교수 설계자 및 학습 개발 전문가
  • 기관 내 교육과 역량 개발을 담당하는 전문가
 32 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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