"생성" 에서"실행"으로: AI가 체계능력시대에 진입하도록 교육해야

【스마트 시티인터넷 브랜드 칼럼"6월 5일~6일, Agentic AI (자주행동지능체) 의 전반 생명주기에 초점을 맞춘 전문업종정상회의인 Agentic AICon 지능체응용과 구조공정대회가 상해에서 개최되였다.

"수직업종지능체응용전용장" 에서 iFLYTEK 고급시스템설계사 리항은 보고에서 성화교육대모델과 Agent능력에 의거하여 SaaS 소프트웨어가 동태능력교부를 실현하도록 교육하여 사용자의 진실한 장면에서의 다원화수요에 부합한다고 소개했다.그는 과거의 소프트웨어는"사람이 기능을 찾는"문제를 해결했으며 오늘날의 큰 모델은"시스템이 목표를 이해하는"문제를 해결하고 있다고 언급했다.

　　회의에서 할 줄 안다: AI의 평가 기준이 바뀌고 있다

Agent는 2025 년 이후 거의 인공 지능 분야에서 가장 뜨거운 주제가되었습니다."AI가 질문에 대답할 것인가"에 비해"AI가 임무를 완수할 수 있을지"에 관심이 쏠리고 있다.이것은 일어나고 있는 AI 패러다임 전환으로 간주된다.

생성형 AI의 핵심 가치가'다음 token을 더 잘 예측하는 것'에 있다면, Agentic AI의 핵심 가치는'목표를 달성하기 위한 지속적인 행동'에 있다.배후에 반영된 것은 AI 발전의 중심이 문제 대답, 텍스트 생성, 코드 생성 등 단일 능력에서 점차 목표 계획, 도구 호출, 다단계 집행과 결과 교부 등 시스템 능력으로 전환되는 것이다.

AI가'말할 줄 안다'에서'할 줄 안다'로 나아가면서 최종 효과를 결정하는 핵심 요소도 변화하고 있다.큰 모델의 통용 능력은 여전히 기초이지만, 실제 장면에서 복잡한 임무를 완수하는 것은 업계 지식, 업무 프로세스, 규칙 체계와 전문 장면에 대한 이해와 파악에 더욱 의존한다.

다시 말해서, Agent 시대는 모델 능력뿐만 아니라 모델이 침전시키고 갖춘 업계 능력을 겨루고 있다.업계 장면의 큰 모델에 깊이 융합해야만 진정으로 지능을 생산력으로 전환시켜"해답 생성"에서"문제 해결"에 이르는 도약을 실현할 수 있다.

이 변화는 각 산업의 발전 방향에 심각한 영향을 미치고 있으며 교육은 그 중 가장 대표적인 분야 중 하나입니다.리항이 보고에서 설명한바와 같이 고정기능교부의 전통적인 교육SaaS 제품은 수요를 만족시키기 어려우며 동적능력교부의 Agent체계가 주류를 이루게 된다.

AI를 교육하는 데 진정으로 어려운 부분은 모델의 장면 감지와 의도 예측 능력으로 데이터를 AI가 직접 호출할 수 있는 의사결정 근거로 전환하는 것이다.

이 배후에는 진정으로"교육을 아는"지능받침대가 아주 중요하다.

　　왜 교육에 전속적인 큰 모델이 필요한가

Agent의 출현은 범용 대형 모델이 교육 문제를 직접 해결할 수 있다는 것을 의미하지는 않는다.반대로 Agent가 교육 장면에서 발휘하는 실제 가치는 베이스 모델의 업계 인식과 그 배후의 업계 침전에 크게 달려 있다.

교육업종은 천연적으로 높은 전문성, 높은 엄숙성, 높은 복잡도 등 특징을 구비하고있으며 과정표준, 학과체계, 교수법칙과 가치지향 등과 관련된다.간단해 보이는 많은 임무의 배후에는 대량의 보이지 않는 전문경험이 포함되여있다.

수업 준비를 예로 들면, 하나의 교안 뒤에는 수업 기준, 교재 내용, 학생 기초, 수업 활동 설계 및 수업 후 연습 배치를 동시에 고려해야 한다.또 례를 들면 숙제채점, 교원들이 주목하는것은 흔히 결과가 옳고 그름뿐만아니라 학생들이 무엇때문에 그른가, 문제가 어디에서 발생하였는가, 후속적으로 어떻게 교수책략을 조정해야 하는가 하는것이다.같은 오제는 지식의 허점에 대응할수도 있고 능력의 부족점을 반영할수도 있으며 심지어 학습습관과 관련될수도 있다.

이 문제들은 표준 답안이 없으며 지속적인 분석, 판단 및 의사 결정이 필요합니다.이것은 또한 큰 모델이 교육의 실제 장면에 진입 한 후 직면 한 현실적 인 도전입니다.

그러므로 교육업종이 수요하는것은 교육법칙을 진정으로 리해하는 큰 모형이지 외장교육지식뱅크의 큰 모형만이 아니다.

성화교육대모형을 례로 들면 그 능력건설은 처음부터 교육장면을 둘러싸고 전개되였고 진실한 교수환경에서 끊임없이 검증되고 지속적으로 교체되였다.

이는 교재, 과표, 시험문제 등 교육내용을 깊이있게 리해할수 있을뿐만아니라 교수법칙에 부합되는 사유사슬에 따라 추리할수 있으며 교수장면에 적합한 내용을 생성할수 있다.이와 동시에 학정의 초상화, 근원귀인과 복잡한 임무계획능력을 통해 교원들이 학생들을 리해하고 교수결책을 보조하며 더욱 복잡한 교육지능체의 응용을 지탱하도록 도와주어야 한다.

　　교육 AI의 경쟁은 시스템 능력에 있다

Agent가 실제 교육 비즈니스 프로세스에 진입한 후 경쟁의 초점은 모델 뒤의 시스템 능력으로 옮겨가고 있습니다.교육 장면을 더 잘 이해하는 사람, 더 풍부한 교육 실천 축적을 가진 사람, 데이터, 자원, 업무 프로세스를 뚫을 수 있는 사람은 지능을 진정으로 교육 생산력으로 전환시킬 가능성이 더 높다.

어떤 문제가 현재의 교육 과정에 적합한지, 왜 학생들이 같은 실수를 하는지, 지식의 빈틈은 도대체 지식의 결핍, 능력의 결핍 또는 학습 습관의 문제에서 비롯되는지, 어떤 교육 전략이 현재 학급에 가장 적합한지......

이런 문제들의 배후에는 추리능력뿐만아니라 더우기는 장기적인 교육실천으로 형성된 업종인식 및 장기적인 응용침전의 과정화수치가 수요된다.

성화교육대모형은 iFLYTEK 20여년간 6만여개 학교, 1억 6000만명을 넘는 사생들을 심층적으로 봉사하는 대규모교육실천기초우에서 탄생했다.

장기적으로 축적된 교육지식도보, 학정분석체계, 교수전략모델, 다중모태교수자원, 안전관리능력 및 33개 성급행정구의 진실한 수업에서 산생된 600여억개의 과정성교수데이터는 공동으로 성화교육대모델이 성장하는 토양을 구성하였다.

이러한 데이터는 전국의 서로 다른 지역, 서로 다른 학단, 서로 다른 학교의 진실한 교수 실천에서 유래한 것으로 교육 공통성의 법칙 침전을 포함할 뿐만 아니라 각지의 교수 장면과 학생 특징의 차별화 특징도 보존하여 모델이 현지화 교육 수요를 더욱 잘 이해하고 적응할 수 있도록 한다.

인터넷교육지능기술 및 응용국가공정연구센터가 조직한 교육대모형전문평가에서 성화교육대모형은 7대 교육핵심장면평가에서 6가지 제1위를 차지하여 비교적 강한 지식정확성과 교육전문적합능력을 보여주었다.

아이플라이테크 지혜 교육 체계에서 성화 교육 대형 모델은 수요 이해, 계획 임무, 호출 능력, 조직 절차와 결과 형성의 지능 중추 역할을 담당하고 있다.

교사가 하나의 수요를 제기할 때 시스템은 일련의 교육능력체계를 호출하는것이지 단순한 모형능력이 아니다.예를 들어, 교사가 학정 검측 결과를 분석하기를 원할 때, 시스템은 분석 보고서를 생성할 뿐만 아니라, 학정 데이터 식별 문제를 결합할 수 있으며, 관련 지식 도감은 지식의 허점을 포지셔닝하고, 교학 전략에 따라 개선 건의를 형성하며, 목적성 있는 교학 방안을 한층 더 생성할 수 있다.

문제 발견에서 행동 제안 형성에 이르기까지 완전한 폐쇄 루프를 구축합니다.이것은 과거에는 여러 시스템, 여러 번의 조작이 있어야만 완성할 수 있었던 일이 지금은 별빛 교사 슈퍼 지능체와의 한 번의 자연 언어 인터렉션만 있으면 된다는 것을 의미한다.

성화교육의 큰 모형이 련결된것도 더는 하나하나의 고립기능이 아니라 전반 교육업무체계이다.이런 차원에서 말하면 성화교육대모형은 iFLYTEK 지혜교육이 교육지능화시대로 나아가는 신세대 지능받침대이다.

생성형 AI에서 Agentic AI에 이르기까지 교육 AI는 도구 시대에서 시스템 시대로 나아가고 있다.진정으로 업종의 변혁을 추진하는것은 기술과 업종실천이 깊이있게 융합된후 형성된 체계능력이다.

AI가 교육을 이해하고 이해하기 시작하면 그것이 가져오는 가치는 답안을 생성하는 것에서 교육 현실 장면의 진실한 문제로 나아간다.

그리고 이것이 바로 AI를 교육하는 데 가장 기대되는 미래일 수도 있다.