에이전트 AI 교육 101: 학습을 현대화하는 방법

웹 사이트가 사람들이 채택한 가장 새로운 사이버 기술이었던 시절이 있었습니다.그런 다음 앱이 등장했습니다.이제는 AI 에이전트의 시대가 도래했습니다. 경영진은 사람들이 AI 에이전트를 이전보다 더 자주 사용할 것이라고 믿고 있기 때문입니다. 2031년부터 출시된 앱 또는 웹 사이트.개발 도상국에서는 전체 조직의 33% 이미 제너레이티브 AI를 사용하기 시작했습니다.

따라서 AI는 이제 일상 업무뿐만 아니라 학습에서도 현대 조직의 일부가 되었다고 해도 과언이 아닐 것입니다.실제로, 에이전틱 AI 교육은 자율적인 선택을 내리고 상황에 대응하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 조직 학습이 한 단계 발전할 수 있습니다.

기업 및 교육 제공자에게 이는 정적인 교육 과정 제공에서 벗어나 AI가 학습 프로세스의 적극적인 파트너로 참여하는 동적 환경으로의 전환을 의미합니다.어떻게 작동하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

에이전트 AI란 무엇일까요?

Agentic AI는 학습 과정을 안내하는 데 어느 정도 자율적으로 작동하는 인공 지능 시스템을 사용하는 것입니다.기존 AI 도구는 사전 정의된 명령을 따릅니다.하지만 AI 에이전트는 상황에 맞는 결정을 내리고, 복잡한 입력에 대응하고, 피드백을 기반으로 행동을 조정합니다.

교육 분야의 AI 에이전트는 학습의 공동 참여자와 거의 같은 기능을 합니다.인간의 지속적인 개입 없이도 진행 상황을 분석하고 이해의 격차를 식별하며 다음 단계를 제안할 수 있습니다.이들의 참여 능력은 지식 구축에 보다 신속하게 대응할 수 있는 대화형 환경을 조성합니다.

가트너 예측 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어의 33% 가 에이전트 AI를 통합할 것입니다.하지만 Gartner는 이를 '에이전시 격차'라고 설명하기 때문에 인간의 개입과 함께 작동해야 할 것입니다.”

현재의 결정론적 챗봇과 LLM 기반 어시스턴트는 스펙트럼의 최하단에서 작동합니다.이들은 종종 감독 하에 간단한 환경에서 정적이고 반응적이며 단순한 작업을 처리합니다.

반면에 인간의 주체는 적응적 행동과 사전 계획으로 확장됩니다.시간이 지남에 따라 AI 에이전트가 발전함에 따라 이러한 격차를 어느 정도 메울 가능성이 높아 예상 채택률이 높습니다.현재로서는 인간과 AI 에이전트가 함께 참여해야 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트의 작동 방식

AI 에이전트는 데이터를 처리하고 패턴을 인식하며 결과를 예측하는 알고리즘에 의존합니다.시간이 지남에 따라 행동을 조정하고 피드백을 통해 학습하여 성능을 개선할 수 있습니다.

대부분의 AI 에이전트는 인식, 추론, 행동의 순환을 통해 작동합니다.먼저 센서 데이터, 사용자 명령 또는 다른 시스템의 정보와 같은 입력을 환경에서 수집합니다.그런 다음 머신 러닝 모델 또는 규칙 기반 시스템을 사용하여 이 입력을 분석하여 최선의 조치를 결정합니다.마지막으로 알림 전송 또는 사용자와의 상호 작용과 같은 결정을 실행합니다.

고급 AI 에이전트 통합 강화 학습이를 통해 학생들은 행동을 실험하고 성공과 실패로부터 배울 수 있습니다.이는 시간이 지남에 따라 더 지능적이고 상황에 맞는 의사 결정을 용이하게 합니다.

조직 학습에 AI 에이전트를 사용하는 이유는 무엇일까요?

학습 지원을 위해 AI 에이전트를 사용해야 하는 이유는 많습니다.몇 가지를 살펴보겠습니다.

고급 기술 구축

교육에서의 에이전트 AI는 기술 지식 향상에만 국한되지 않습니다.에서 강조한 연구 피어슨 2024 연말 AI 보고서 AI 학습 도구가 분석적 사고, 적응력, 민첩성과 같은 필수 생활 기술을 키울 수 있음을 보여줍니다.Pearson+ eTextbooks의 AI 기능을 사용하는 학생들은 더 강력한 인지 및 비판적 사고 능력을 개발했으며 적극적인 참여도 4배 증가했습니다.조직의 경우 이를 통해 독립적으로 사고할 수 있는 다재다능한 전문가를 양성하는 교육 프로그램을 만들 수 있습니다.

교육자 및 트레이너 지원

AI 에이전트는 또한 강사, 코치 및 멘토의 작업량을 줄여줍니다.또한 피어슨 설문조사에 따르면 미국 고등교육 교수진의 77% 가 2년제 및 4년제 교육기관 모두에서 제너레이티브 AI를 수업에 통합할 계획인 것으로 나타났습니다.AI 기반 도구는 튜터가 요약, 플래시카드, 모의고사, 학습 가이드를 생성할 수 있도록 도와줍니다.

이에 대한 좋은 예는 다음과 같습니다. 코스박스의 AI 챗봇 튜터.Coursebox에서 생성한 모든 강좌에서 자체적으로 학습하고 학습자에게 실시간 지원을 제공합니다.이렇게 하면 교육자가 없는 경우에도 학습자가 정보를 얻고 쿼리를 해결할 수 있습니다.Coursebox에는 다음과 같은 기능도 있습니다. AI 평가 생성기 및 그레이더 코스를 기반으로 시험을 생성한 다음 제공된 루브릭에 따라 시험을 채점합니다.

AI 시대를 위한 인력 준비

오늘날의 업무 역할에는 기술적 전문성 이상의 것이 필요합니다.리더십, 협업, 동기 부여, 공감, 영향력과 같은 사회적 및 대인 관계 역량은 기술 중심의 업무 환경에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

AI 에이전트는 용량 확보를 통해 기여합니다.제너레이티브 AI가 작업자를 구할 수 있다는 연구 프로젝트 주당 7천 8백만 시간 일상 업무의 자동화를 통해 2026년까지

조직 학습 환경에서 이러한 효율성을 통해 직원은 관리 업무에서 혁신과 같은 고부가가치 활동으로 초점을 옮길 수 있습니다.따라서 에이전틱 AI 교육은 기존 학습 모델로는 따라올 수 없는 방식으로 효율성을 높입니다.

조직에서 에이전트 AI 교육을 사용하는 방법

에이전트 AI 교육을 시도해 볼 때라고 결정했다면 올바른 길을 가고 있는 것입니다.하지만 이를 위해서는 단순히 새로운 도구를 구입하는 것 이상이 필요합니다.

이를 위해서는 조직 목표와의 전략적 조정 및 신중한 구현이 필요합니다.다음 관행은 조직이 이러한 접근 방식을 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

명확한 학습 목표부터 시작하세요

가장 먼저 해야 할 일은 무엇입니까? 학습 목표 달성하고 싶으세요?몇 가지 살펴보세요. 스마트 학습 목표 예제 이 단계에서 정확성을 찾는 데 어려움을 겪고 있다면.

온보딩 프로그램은 신입 사원의 취업 준비 시간을 단축하는 것을 목표로 할 수 있는 반면, 리더십 트랙은 의사 결정 및 대인 관계 기술을 강조할 수 있습니다.그런 다음 에이전트 AI를 단독으로 사용하는 것보다 이러한 우선 순위에 맞게 구성해야 합니다.해결 방법은 다음과 같습니다.

• 기술 파악: 기술 전문 지식부터 적응력 및 공감 능력과 같은 대인 관계 강점에 이르기까지 현재 및 미래 운영과 가장 관련이 있는 기술에 중점을 둡니다.
• 측정 가능한 결과 설정: 애매모호한 목표 대신 진행 상황을 추적할 방법을 결정하세요.예를 들어, 온보딩 시간 단축이나 인증 합격률 개선을 측정할 수 있습니다.

AI 에이전트를 학습 파트너로 배포

AI 에이전트는 교육 과정에서 적극적인 협력자로 자리매김할 때 탁월한 효과를 발휘합니다.시나리오를 통해 학습자를 안내하고, 맞춤형 피드백을 제공하고, 진행 상황에 따라 경로를 조정할 수 있습니다.

몰입형 학습 경험에 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 실제 문제를 시뮬레이션하세요: AI 기반 만들기 학습 시뮬레이션 이는 복잡한 직무별 상황을 반영합니다.영업팀은 매번 다르게 대응할 수 있는 AI 에이전트와 협상을 연습할 수 있습니다.
• 상황에 맞는 피드백 제공: AI 에이전트를 사용하여 학습자 응답을 분석하고 실행 가능한 제안을 제공합니다.예를 들어 전략 제안의 논리적 격차를 지적하거나 문제 해결에 대한 대안적 접근법을 제시할 수 있습니다.
• 성찰을 장려하세요: AI 에이전트가 탐구적인 질문을 하고 학습자가 의사 결정의 이면에 있는 추론을 명확히 설명하도록 유도하는 상호 작용을 설계합니다.

AI 도구를 통한 트레이너 및 관리자 지원

AI는 강사를 대체하기 위한 것이 아닙니다.대신 멘토링 및 지도 능력을 향상시켜야 합니다.

예를 들어 AI 에이전트를 사용하여 플래시카드, 연습 퀴즈 및 사례 연구를 몇 분 만에 만들 수 있습니다.마찬가지로, 트레이너는 AI 에이전트가 제공하는 대시보드를 사용하여 특정 개념에 어려움을 겪고 있는 학습자를 식별하고 조기에 개입할 수 있습니다.

또 다른 사용 사례는 AI가 반복적인 작업을 처리하도록 하여 학습 경험을 개인화하는 것입니다.그러면 트레이너는 개인별 코칭과 리더십 개발에 시간을 할애할 수 있습니다.

소프트 스킬 개발을 프로그램에 통합

조직은 대인 관계 및 인지 성장의 가치를 간과하면서 기술 지식을 우선시하는 경우가 많습니다.에이전트 AI는 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.예를 들어, 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다. 시나리오 기반 학습 AI 기반 역할극 연습을 통해 학습자는 통제된 환경에서 리더십과 협업을 연습할 수 있습니다.

학습자가 AI 에이전트를 사용하여 시나리오를 정기적으로 다시 살펴보도록 권장할 수도 있습니다.이렇게 하면 기술을 습득할 수 있을 뿐만 아니라 내면화되기도 합니다.

효율성 향상을 위한 AI 사용

Agentic AI는 반복적인 교육 측면을 자동화하여 조직 전체에서 고부가가치 활동을 위한 더 많은 용량을 확보할 수 있습니다.방법은 다음과 같습니다.

• 관리 과부하 감소: AI 에이전트를 사용하여 교육 세션을 예약하고, 인증서를 생성하고, 모듈 완료 알림을 보내고, 평가 채점을 관리하고, 출석을 추적할 수 있습니다.
• 정기 평가 자동화: AI 에이전트가 연습 과제를 채점하고 무료 강사에게 즉각적인 피드백을 제공하여 심층적인 상호 작용을 할 수 있도록 하세요.
• 팀 전반으로 확장: AI 에이전트를 사용하면 품질 저하 없이 여러 부서 또는 지역에서 일관된 교육 경험을 제공할 수 있습니다.

Agentic AI 학습에서 거버넌스 및 윤리적 보호 장치를 구축하는 방법

AI가 있는 곳이라면 윤리적인 사용도 필요합니다.따라서 학습에 AI 에이전트를 사용할 때는 명확한 감독이 필요합니다.

자율성의 경계를 정의하는 것부터 시작하세요.AI 에이전트가 내릴 수 있는 결정과 사람의 감독이 필요한 결정을 결정하세요.예를 들어 AI는 권장 사항을 제공할 수 있지만 성과 검토는 관리자에게 맡겨야 합니다.

그런 다음 규정 및 조직 정책에 따라 학습자 데이터를 수집하고 저장하여 데이터 프라이버시를 유지하십시오.또한 AI 생성 콘텐츠와 피드백을 정기적으로 검토하여 정확성과 공정성을 확인하십시오.

결론

에이전트 AI 교육은 전략적으로 접근할 때 가장 효과적입니다.학습을 기술적 전문성과 인간 중심적 역량을 강화하는 역동적이고 참여적인 프로세스로 전환할 수 있습니다.

하지만 이를 위해서는 AI-Human 하이브리드 형태의 학습이 필요합니다.AI는 인간 교육자와 멘토가 맞춤형 피드백과 실제 지식에 대한 통찰력을 가져오는 동안 학습 과정을 지원할 수 있습니다.Coursebox는 빠른 강좌 생성, 자동 채점, 실시간 지원을 지원하므로 이 하이브리드의 AI 일부가 될 수 있습니다. 무료 데모 예약 도구가 실제로 작동하는 모습을 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

에이전틱 AI가 기존 교육 AI와 다른 점은 무엇일까요?

에이전트 AI는 고정된 명령을 뛰어넘습니다.상황에 맞는 결정을 내리고, 역동적인 방식으로 상호 작용하고, 학습자가 문제를 해결하도록 안내할 수 있습니다.따라서 학습 과정에서 파트너 역할을 하고 교육자를 지원합니다.

에이전트 AI 교육을 여러 팀 또는 지역으로 확장할 수 있나요?

AI 에이전트의 장점 중 하나는 대규모 그룹에 일관된 교육 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 이는 팀이 분산되어 있거나 통일된 표준이 필요한 글로벌 운영 조직에 유용합니다.

소규모 조직이 에이전트 AI 교육을 효과적으로 도입할 수 있을까요?

Coursebox와 같은 플랫폼을 사용하면 소규모 조직에서도 대규모 인프라 비용 없이 고급 AI 기반 학습 도구를 이용할 수 있습니다.대화형 교육 과정, 평가 및 실시간 지원 기능을 생성할 수 있으므로 소규모 팀도 전문가 수준의 교육 경험을 제공할 수 있습니다.

에이전트 AI를 사용할 때 인간의 감시는 어떤 역할을 할까요?

AI 에이전트는 권장사항을 제공하고 학습자를 안내할 수 있지만 조직은 공정성과 신뢰를 유지하기 위해 평가, 프로모션 또는 인증 승인과 같은 결정을 사람의 감독하에 진행해야 합니다.

조직이 에이전트 AI 교육을 시작하는 데 도움이 될 수 있는 도구는 무엇일까요?

Coursebox는 조직에서 AI 기반 과정을 신속하게 설계할 수 있는 옵션 중 하나입니다.AI 평가 생성, 즉각적인 채점, 대화형 기능, AI 기반 교육 과정 생성, 학습자에게 실시간으로 응답할 수 있는 챗봇 튜터 등을 제공합니다.

직원들은 일반적으로 AI 기반 학습에 어떻게 반응할까요?

반응은 다양하지만 AI 에이전트가 제공하는 맞춤형 지침과 대화형 경험을 높이 평가하는 학습자가 많습니다.AI가 인간의 교육을 보완한다는 사실을 직원들이 인식함에 따라 일반적으로 수용도가 높아집니다.