In recent years, the use of artificial intelligence (AI) has become increasingly prevalent in various aspects of education, from content creation to assessment and feedback. This development is driven by the belief that AI has the potential to revolutionize the traditional education system by providing more personalized learning experiences and improving student outcomes. In this section, we review some of the key advantages of AI in teaching and learning, as identified by contemporary research.

One of the key affordances of AI in education is the ability to provide more personalized learning experiences for students. With the help of AI-powered algorithms, educational content and assessments can be tailored to individual learners' needs and learning styles. According to Prinsloo and Slade (2020), "AI can provide 'instant feedback, personalized support and motivation to the learners'" (p.2). Similarly, Xin Xie, K. Siau, and F. Nah (2020) found that AI-powered personalized learning has the potential to enhance student engagement and learning outcomes. This approach can benefit all students, including those with disabilities, as evidenced by Zhu Yanhua's (2020) research, which found that AI can improve the learning outcomes of students with visual impairments.

Another advantage of AI in education is its ability to provide adaptive learning experiences. Adaptive learning systems use data analytics and machine learning algorithms to identify the learning needs and preferences of individual students and provide them with customized learning paths. According to Sanket Salvi, V. Geetha, and Sowmya S Kamathrs (2019), adaptive learning systems can significantly improve student engagement, learning outcomes, and retention rates, particularly for students who struggle with traditional teaching methods. Rus et al. (2013) found that adaptive learning systems can also improve the learning outcomes of students with disabilities.

AI can also enhance the feedback process for both students and teachers. With AI-powered assessment and feedback tools, teachers can provide students with immediate, personalized feedback on their work, helping them to identify their strengths and weaknesses and adjust their learning strategies accordingly. Jivet et al. (2018) argue that AI-powered feedback can significantly improve student motivation and engagement, particularly for students who are at risk of dropping out. Gulson and Webb (2017) suggest that AI-powered feedback has the potential to disrupt traditional power dynamics in education by allowing students to take greater control of their own learning.

Automated grading is another area in which AI can significantly reduce the workload for teachers by automating the grading process. Automated grading systems use machine learning algorithms to analyze and evaluate students' work, providing instant feedback and freeing up teachers' time for more creative and strategic tasks. According to Kane (2014), automated grading can provide more accurate and consistent grading, particularly for objective assessments like multiple-choice questions. Smutny and Schreiberova (2020) suggest that automated grading can also have benefits for students, such as providing more detailed and transparent feedback.

Finally, AI can also be used to provide intelligent tutoring systems, which can provide students with personalized support and guidance as they learn. Koedinger and Aleven (2016) found that intelligent tutoring systems can significantly improve student learning outcomes in various subjects, including mathematics and science. Additionally, Lufeng Han's (2018) research demonstrated the potential of intelligent tutoring systems to support students in developing critical thinking skills.

In conclusion, the use of AI in education has the potential to provide numerous advantages, including personalized and adaptive learning experiences, improved feedback, and automated grading. These advantages have been identified by contemporary research, which has demonstrated the potential of AI to enhance teaching and learning and improve student outcomes. However, it is important to note that AI in education is not without its challenges and limitations, such as concerns about bias and ethical issues. Nonetheless, the advantages of AI in education
최근 몇 년 동안 콘텐츠 제작부터 평가 및 피드백에 이르기까지 교육의 다양한 측면에서 인공지능(AI)의 사용이 점점 더 보편화되고 있습니다. 이러한 발전은 AI가 보다 개인화된 학습 경험을 제공하고 학생의 성과를 개선함으로써 기존 교육 시스템을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 믿음에 의해 주도되고 있습니다. 이 섹션에서는 최신 연구를 통해 밝혀진 교육 및 학습에서 AI의 주요 이점 몇 가지를 살펴봅니다.교육 분야에서 AI의 주요 어포던스 중 하나는 학생들에게 보다 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있다는 점입니다. AI 기반 알고리즘의 도움으로 교육 콘텐츠와 평가를 개별 학습자의 요구와 학습 스타일에 맞게 조정할 수 있습니다. 프린슬루와 슬레이드(2020)에 따르면, "AI는 '학습자에게 즉각적인 피드백, 개인화된 지원 및 동기 부여'를 제공할 수 있습니다."(2페이지). 마찬가지로 Xin Xie, K. Siau, F. Nah(2020)는 AI 기반 개인 맞춤형 학습이 학생의 참여도와 학습 성과를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 접근 방식은 장애 학생을 포함한 모든 학생에게 도움이 될 수 있으며, 이는 AI가 시각 장애 학생의 학습 결과를 개선할 수 있다는 Zhu Yanhua(2020)의 연구에서도 입증되었습니다.교육 분야에서 AI의 또 다른 장점은 적응형 학습 경험을 제공할 수 있다는 점입니다. 적응형 학습 시스템은 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 개별 학생의 학습 요구와 선호도를 파악하고 맞춤형 학습 경로를 제공합니다. Sanket Salvi, V. Geetha, Sowmya S Kamathrs(2019)에 따르면, 적응형 학습 시스템은 특히 전통적인 교수법에 어려움을 겪는 학생들의 참여도, 학습 성과, 유지율을 크게 향상시킬 수 있다고 합니다. (2013)은 적응형 학습 시스템이 장애 학생의 학습 결과도 개선할 수 있다는 사실을 발견했습니다.또한 AI는 학생과 교사 모두를 위한 피드백 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 평가 및 피드백 도구를 통해 교사는 학생에게 과제에 대한 즉각적이고 개인화된 피드백을 제공하여 학생이 자신의 강점과 약점을 파악하고 그에 따라 학습 전략을 조정할 수 있도록 도울 수 있습니다. Jivet 등(2018)은 AI 기반 피드백이 특히 중도 탈락 위험에 처한 학생의 동기 부여와 참여도를 크게 향상시킬 수 있다고 주장합니다. 걸슨과 웹(2017)은 AI 기반 피드백이 학생이 자신의 학습을 더 잘 통제할 수 있게 함으로써 교육에서 전통적인 권력 역학을 파괴할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 제안합니다.자동 채점은 채점 프로세스를 자동화하여 AI가 교사의 업무량을 크게 줄일 수 있는 또 다른 영역입니다. 자동 채점 시스템은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 학생의 과제를 분석하고 평가하여 즉각적인 피드백을 제공하고 교사가 보다 창의적이고 전략적인 작업에 시간을 할애할 수 있도록 합니다. Kane(2014)에 따르면 자동 채점은 특히 객관식 문제와 같은 객관적인 평가에서 보다 정확하고 일관된 채점을 제공할 수 있다고 합니다. Smutny와 Schreiberova(2020)는 자동 채점이 학생에게 보다 상세하고 투명한 피드백을 제공하는 등의 이점을 제공할 수 있다고 제안합니다.마지막으로, AI는 지능형 튜터링 시스템을 제공하는 데에도 사용될 수 있으며, 이는 학생들이 학습할 때 개인화된 지원과 안내를 제공할 수 있습니다. Koedinger와 Aleven(2016)은 지능형 튜터링 시스템이 수학과 과학을 포함한 다양한 과목에서 학생의 학습 성과를 크게 향상시킬 수 있다는 사실을 발견했습니다. 또한, 한 루펑(2018)의 연구는 지능형 튜터링 시스템이 학생들의 비판적 사고력 개발을 지원할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.결론적으로, 교육에 AI를 사용하면 개인화된 적응형 학습 경험, 개선된 피드백, 자동화된 채점 등 다양한 이점을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이러한 장점은 교육과 학습을 향상시키고 학생의 성과를 개선할 수 있는 AI의 잠재력을 입증한 최신 연구를 통해 확인되었습니다. 그러나 교육 분야의 AI에는 편견과 윤리적 문제에 대한 우려와 같은 도전과 한계가 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 교육 분야에서의 AI의 장점은 다음과 같습니다.