메타인지2 728x90 AI 에이전트 개발 A to Z 체크리스트 및 실전 구축 아키텍처 종합 매뉴얼 0) 무엇을 만들 건가요? (용어 정리)AI 에이전트: 목표를 받고 → 계획을 세우고 → 도구/지식을 사용해 → 결과를 내며 → 스스로 개선(기억/성찰)하는 시스템필수 구성요소: LLM(추론) · 도구(툴) · 메모리(단/장기) · 지식(RAG) · 계획(Planner/State) · 안전장치(Guard) · 관측(로그/모니터링)1) 목표·요구사항 정의핵심 미션: “무엇을 자동화/대체/가속화할 것인가?”SLO/KPI: 응답시간, 정답률/사실성, 사용자 만족도(CSAT), 월간 비용(원/세션), 실패율리스크: 오조작(잘못된 실행), 데이터 유출, 비용 폭주예시(리서치 에이전트)미션: “주제 키워드 → 10개 신뢰 소스 검증 → 2p 요약 리포트 + 참고 링크”KPI: 60초 내 완료, 허위 인용 0건, 월.. 2025. 8. 28. ChatGPT Study Mode: 24시간 대기하는 AI가 학습 동반자로 진화 ChatGPT 공부 모드(Study Mode)와 동반자형 학습 플랫폼1. 정의와 배경ChatGPT 공부 모드(Study Mode)는 단순히 정답을 제공하는 AI에서 벗어나, 학생·학습자의 사고 과정을 촉진하고 자기 주도 학습을 지원하기 위해 고안된 기능입니다.기존 우려: “AI가 학생을 게으르게 만들고, 사고력 대신 답만 준다”는 비판.대응: 단계별 안내, 유도 질문, 힌트, 피드백을 통해 정답이 아닌 사고 경로를 강조합니다.OpenAI는 교사·교육학·인지과학 전문가와 협업하여 인지부하 관리, 메타인지, 자아 성찰 원칙을 반영했습니다.2. 학습 과학적 설계 원칙소크라테스식 질문법: 직접 답변 대신, "왜?" "다음 단계는 무엇일까?" 질문 제공.인지부하 관리: 복잡한 정보를 단계별로 분할.메타인지 유도:.. 2025. 8. 23. 이전 1 다음 728x90 728x90
