AI로 카훗을 생성할 때 올바른 형식을 선택하는 방법
포맷은 AI가 생성한 카훗의 모양과 느낌을 형성하는 기성품 구조입니다. 빈 게임에서 시작하는 대신 형식을 선택하고 AI가 주제, PDF, 슬라이드 자료, 웹사이트 URL 또는 Wikipedia 문서를 목표에 맞는 대화형 게임이나 강의로 변환하도록 합니다.
카훗에 대해 자세히 알아보세요! AI 도구
카훗에서 포맷이 작동하는 방식! AI 생성기
(주제, PDF, URL, Wikipedia 문서 또는 동기화된 슬라이드에서) 생성을 클릭하면 두 가지 빠른 단계를 거치게 됩니다:
- 생성 방법 선택 - 소스를 선택하세요: 주제, PDF, 웹사이트/URL, Wikipedia 문서 또는 슬라이드 중에서 선택합니다.
- 형식 선택 - '형식 선택' 패널에서 어떤 종류의 카훗 AI를 구축할지 선택합니다(예: 퀴즈, 프레젠테이션 또는 마이크로 레슨). 형식은 전체 구조(슬라이드 수 대 문제 수), 문제 유형의 조합 및 학습 목표를 제어하며, 형식은 탭으로 그룹화되어 있어 목표에 가장 적합한 옵션을 빠르게 찾을 수 있습니다.
포맷은 카훗의 파일 형식을 변경하지 않습니다. 포맷을 전체 세션의 템플릿으로, 질문 유형을 그 안의 구성 요소로 생각하면 됩니다.
각 형식은 AI 생성기에서 지원하는 동일한 질문 유형에 의존하면서 슬라이드와 질문의 균형을 다르게 사용합니다.
아래에서 각 형식에 대한 간략하고 사용자 친화적인 설명, 일반적으로 사용되는 질문 유형 및 해당 형식을 선택하는 예시를 확인할 수 있습니다.
퀴즈는 '기본' 형식입니다. 짧은 아이스브레이커로 시작하여 일련의 질문으로 이동하는 등 주제에 대한 고전적인 카훗을 빠르게 구축합니다. 거의 모든 환경에서 매일 복습, 연습, 재미있는 퀴즈를 풀 수 있도록 설계되었습니다.
퀴즈 기반 형식에는 퀴즈, 참/거짓, 슬라이더, 정답 유형 문제가 혼합되어 있을 수 있으며 상황에 따라 간단한 설문조사도 포함될 수 있습니다.
원할 때 퀴즈를 사용하세요:
- 주제 또는 단원에 대한 빠른 복습 게임을 실행합니다.
- 레슨, 미팅 또는 교육에 지식 확인 추가하기
- 소셜 또는 가정 환경에서 재미있는 퀴즈 주최하기
프레젠테이션 형식은 소스(주제, PDF, URL, Wikipedia 문서 또는 동기화된 슬라이드)를 대화형 프레젠테이션으로 변환합니다. 핵심 질문으로 뒷받침되는 유익한 슬라이드에 중점을 두어 개념을 설명하고 이해도를 확인할 수 있습니다.
프레젠테이션 스타일의 카훗은 일반적으로 빠른 지식 확인을 위한 퀴즈 문제와 간단한 개념 확인을 위한 참/거짓 문제를 사용합니다. 또한 세션 중에 피드백을 수집하기 위해 유형 답변, 슬라이더 또는 기타 대화형 항목을 엮을 수도 있습니다.
원할 때 프레젠테이션을 사용하세요:
- 학습자에게 새로운 주제를 단계별로 안내합니다.
- 슬라이드 데크 또는 기사를 이해도를 위한 내장된 확인 기능을 통해 더욱 매력적인 강의로 전환하세요.
- 직원 회의, 워크샵, 교육 세션 또는 타운홀에 참석하면서 청중의 참여를 유도할 수 있습니다 .
일반적으로 슬라이드를 발표하지만 정적인 강의 대신 카훗!스타일의 상호작용을 원하는 모든 상황에 적합합니다.
마이크로 레슨과 브리핑은 짧고 구조화된 설명과 이해도 확인이라는 동일한 핵심 아이디어를 공유합니다.
- 마이크로 레슨은 일반적으로 교육 분야에서 사용되며 짧은 슬라이드와 질문을 통해 작은 개념을 가르치는 데 중점을 둡니다.
- 브리핑은 직장에서 자주 사용되며 제품, 정책 또는 프로세스에 대한 짧은 대상별 업데이트에 중점을 둡니다.
두 가지 모두 간결한 설명과 짧은 이해도 확인을 결합하여 학습자가 핵심 개념을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
마이크로 레슨과 브리핑은 일반적으로 결합하여 사용합니다:
- 슬라이드를 사용하여 개념을 소개하거나 업데이트
- 사람들이 핵심 사항을 이해했는지 확인하기 위한 퀴즈 질문
- 경우에 따라 빠른 반응이나 반성을 수집하기 위해 설문 조사 또는 기타 대화형 질문을 실시할 수 있습니다.
원할 때 마이크로 레슨/브리핑을 사용하세요:
- 하나의 핵심 아이디어 또는 변경 사항을 짧고 집중적인 형식으로 소개하거나 강화합니다.
- 슬라이드 데크, 기사, 사양 또는 정책을 내장된 체크 기능을 사용하여 간결한 강의 또는 발표로 전환하세요.
- 학생이나 직원이 긴 강의나 이메일 없이도 가장 중요한 요점을 빠르게 복습할 수 있는 방법을 제공합니다.
참 또는 거짓 형식은 각 질문에 '참' 또는 '거짓' 두 가지 답변 옵션만 있는 매우 단순한 형식입니다. 빠른 점검, 워밍업, 부담 없는 게임 플레이에 이상적입니다.
이름에서 알 수 있듯이 이 형식은 참/거짓 문제 유형에 중점을 둡니다. 매우 가볍기 때문에 게임은 일반적으로 객관식 퀴즈보다 더 짧고 빠르게 진행됩니다.
원하는 경우 참 또는 거짓을 선택합니다:
- 새로운 것을 설명한 후 빠른 개념 확인을 수행합니다.
- 난이도가 낮은 질문으로 수업 또는 청중을 따뜻하게 합니다.
- 너무 많은 옵션이 부담스러울 수 있는 어린 학습자 또는 혼합 능력 그룹을 지원합니다.
이 두 형식은 동일한 아이디어를 공유합니다:
- 어휘 복습은 일반적으로 교육 분야에서 사용되며 학문적 어휘에 중점을 둡니다.
- 용어집 검토는 직장에서 자주 사용되며 내부 용어, 약어 및 제품 이름에 중점을 둡니다.
두 가지 모두 학습자가 용어, 정의, 철자, 예시를 기억하는 데 도움이 되는 빠른 활동으로 소스를 전환합니다.
어휘/용어집 형식은 객관식 문제를 사용하여 단어와 정의, 번역 또는 예문을 연결하는 퀴즈 질문에 크게 의존합니다.
원할 때 어휘 복습/용어집 복습을 사용하세요:
- 학생들이 언어, 과학, 역사 또는 중요한 어휘가 있는 모든 과목의 핵심 용어를 암기할 수 있도록 도와줍니다.
- 신입 직원에게 회사 전문 용어, 약어 및 제품 용어 온보딩하기
- 단어 목록, 용어집 또는 교과서 페이지를 빠른 어휘 연습으로 바꾸세요.
연습 테스트와 지식 점검은 캐주얼한 플레이보다는 정확성을 위해 만들어진 시험 스타일의 카훗이라는 동일한 기본 아이디어에 대한 두 가지 레이블입니다.
- 모의고사는 일반적으로 학생 대상(학교 및 고등 교육기관)으로 실시됩니다.
- 지식 확인은 일반적으로 전문 교육 및 규정 준수에 사용됩니다.
실제 시험이나 인증에 더 가깝게 느껴지는 더 엄격한 문제에 중점을 둡니다.
이러한 형식은 정확한 응답이 필요한 정답형 및 기타 형식에 더 중점을 두면서도 핵심 콘텐츠에는 퀴즈 및 슬라이더를 사용합니다. 타이머와 문구는 숙련도를 실제로 테스트하기에는 조금 더 까다로운 경우가 많습니다.
학습자가 원하는 경우 모의고사/지식 확인을 선택합니다:
- 시험, 테스트 또는 중요한 평가에 대비하기
- 인증, 규정 준수 점검 또는 안전 교육을 위한 리허설
- 추측만으로는 충분하지 않은 경우 엄격한 검사를 완료합니다 .
문제 추출기는 추가 교육 슬라이드 없이 문제만 생성하는 데 중점을 둡니다. PDF, 슬라이드 또는 텍스트에서 AI가 기존 질문을 스캔하여 '카훗화'하므로 수작업으로 다시 작성할 필요가 없습니다.
'PDF에서 문제 추출' 토글이 표시될 수도 있습니다. 이 기능을 켜면 AI는 새 질문을 만드는 대신 문서 내의 기존 질문에 집중합니다.
질문 추출기는 원본 콘텐츠와 일치하도록 시도합니다(예: 객관식 질문은 퀴즈 질문이 됩니다). PDF에서 전용 '문제 추출' 옵션을 사용하는 경우, 지원은 퀴즈 유형에 집중됩니다.
원할 때 질문 추출기를 사용하세요:
- 긴 PDF, 시험, 워크시트 또는 슬라이드 데크에서 문제를 빠르게 가져옵니다.
- 다른 도구로 생성한 질문을 가져와서 카훗으로 전환하려는 경우
- 여러 카훗에 걸쳐 문제 은행을 구축하거나 성장시키세요.
브레인스토밍 형식은 기존의 퀴즈 대신 주제나 소스 자료를 구조화된 아이디어 생성 세션으로 전환합니다. 모든 사람의 아이디어를 수집하고, 비슷한 기여를 그룹화한 다음, 참가자들이 게임과 같은 방식으로 가장 가치 있는 제안에 투표하도록 하는 데 중점을 둡니다.
브레인스토밍 기반 카훗은 일반적으로 참가자가 여러 아이디어를 제출하고, 이를 테마로 정리한 다음 가장 마음에 드는 아이디어에 투표하는 브레인스토밍 질문 유형을 중심으로 진행됩니다. 따라서 정답과 오답이 아닌 참여와 공동 창작을 원하는 대화형 회의, 회고, 워크숍에 이상적입니다.
원할 때 브레인스토밍을 사용하세요:
- 그룹에서 아이디어, 제안 또는 행동을 수집하고 눈에 띄는 것을 빠르게 확인할 수 있습니다.
- 참가자들이 함께 다음 단계의 우선순위를 정하는 회고, 전략 세션 또는 계획 회의를 진행합니다.
- 모든 참가자에게 발언권을 부여하고 투표를 선의의 경쟁으로 전환하는 활동으로 대면 또는 가상 회의에 활기를 불어넣으세요.
종료 티켓 형식은 레슨이나 세션이 끝날 때 사용할 수 있는 짧은 카훗을 작성합니다. 학습자가 무엇을 이해했는지, 복습이 필요한 부분은 무엇인지, 학습자가 떠나기 전에 얼마나 자신감을 느끼는지 파악하는 데 도움이 됩니다.
출구 티켓은 종종 결합됩니다:
- 신뢰도에 대한 설문 조사 또는 유사한 항목
- 주요 개념에 대한 간단한 퀴즈/참/거짓 질문 세트
- 때로는 약간 더 깊은 프롬프트 또는 반성 질문이 필요합니다.
원할 때 종료 티켓을 사용하세요:
- 다음 단계로 나아갈 준비가 된 사람과 추가 지원이 필요한 사람을 빠르게 파악합니다.
- 수업이나 회의에서 명확하거나 혼란스러웠던 부분에 대한 피드백을 수집합니다.
- 모든 수업이 짧은 체크인으로 끝나는 루틴을 구축하세요.
워크샵 형식은 구조화되고 긴 형식의 세션을 생성합니다. 목표, 짧은 지침, 아이스브레이커, 그룹 과제, 브레인스토밍, 마무리 등을 하나의 대화형 흐름으로 통합하여 Kahoot 내에서 완벽한 워크샵을 진행할 수 있습니다!
워크샵에서는 다음과 같은 다양한 대화형 콘텐츠를 사용합니다:
- 브레인스토밍, 워드 클라우드, 아이디어 수집을 위한 질문
- 빠른 의사 결정을 위한 설문 조사
- 짧은 확인이 필요할 때 퀴즈 질문
원할 때 워크샵을 선택하세요:
- 전략 세션, 회고 또는 계획 회의 진행
- 명확한 단계와 공유의 순간으로 학급 그룹 프로젝트를 안내합니다.
- 참가자들이 단순히 퀴즈 질문에 답하는 것이 아니라 토론하고 공동 창작하는 심층 교육을 주도합니다.
시나리오 연습은 실제 상황과 의사 결정을 시뮬레이션합니다. AI가 소스를 짧은 이야기와 후속 질문으로 바꾸어 학습자가 사실만 기억하는 것이 아니라 실제 상황에서 어떻게 행동할지 연습할 수 있습니다.
시나리오 연습에서는 "다음에 무엇을 하시겠습니까?"와 같은 선택지를 중심으로 구성된 퀴즈 질문을 자주 사용하며, 판단과 적용에 중점을 둔 개방형 프롬프트 또는 기타 대화형 형식도 포함할 수 있습니다.
원할 때 시나리오 연습을 선택합니다:
- 영업 대화, 고객 지원 상황 또는 경영진의 의사 결정 리허설
- 의료, 법률 또는 윤리적 사례 탐색
- 학습자가 안전한 환경에서 이론과 실습의 간극을 좁 힐 수 있도록 지원합니다.
단계별 솔버는 작업 예제 및 문제 해결을 위해 설계되었습니다. 사용자가 문제를 제공하면 AI가 해결 방법을 단계별로 안내하는 가이드 형식을 만들고 그 과정에서 확인 사항을 표시합니다.
이 형식은 결합할 수 있습니다:
- 각 단계를 보여주는 슬라이드 또는 짧은 텍스트 청크
- 학습자에게 다음에 나올 내용을 묻는 퀴즈 질문
- 경우에 따라 키 값 또는 중간 단계에 대한 답을 입력합니다.
원하는 경우 단계별 솔버를 선택합니다:
- 수학, 물리학 또는 통계 문제를 명확한 단계로 세분화합니다.
- 학생들이 따라하고 상호작용할 수 있는 작업 사례를 보여줍니다.
- 학습자가 각 단계를 보고 비슷한 문제를 스스로 시도하는 독립적인 연습을 지원합니다.
마지막으로 몇 가지 팁
- 나중에 형식을 변경하고, 질문을 추가 또는 제거하고, 문구를 조정하고, 나만의 미디어를 삽입하는 등 언제든지 AI가 생성한 카훗을 편집할 수 있습니다.
- 교육 또는 트레이닝에서 다양한 형식을 혼합하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 프레젠테이션으로 단원을 시작하고 마이크로 레슨 및 어휘/용어 복습으로 보강한 다음 모의고사/지식 확인 카훗으로 마무리할 수 있습니다.
- 공유 작업 공간의 소유자인 경우 학교 또는 조직의 정책에 따라 팀 설정에서 AI 기능에 액세스할 수 있는 사용자를 관리할 수 있습니다.
- 기억하세요: AI는 많은 시간을 절약할 수 있지만 부정확하거나 편향된 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다. 학습자와 함께 플레이하기 전에 항상 AI가 생성한 질문, 답변 및 이미지를 검토하고 수정하세요.
목표에 가장 적합한 형식을 선택하면 카훗! 무거운 작업은 AI가 처리하고, 학습자는 최종 콘텐츠와 학습자에게 어떻게 사용할지 계속 제어할 수 있습니다.
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