구글은 초중고 학생 계정에서 Gemini, Gemini Notebook, Gemini in Classroom과 Google Search를 기본 차단하고 학교 관리자가 직접 허용하도록 바꾸겠다고 발표했습니다. 다만 AI를 전면 거부하는 학교는 학생용 Google Search도 이용할 수 없습니다. 구글은 향후 수개월 안에 세부 내용을 안내한 뒤 적용할 계획이며, Zohran Mamdani 뉴욕시장은 이 정책이 공립학교에 AI를 강요한다고 비판했습니다.
이 논문은 작은 Scheme 계열 언어를 확장하며 AOT 컴파일과 JIT 컴파일을 함께 구현하는 교육 과정을 제안합니다. Rust와 x86-64를 사용해 실행 메모리 버퍼, REPL의 지속 상태, 첫 호출 시점의 타입 특수화를 다루며 컴파일러 수업 두 차례에 적용했습니다.
AGI 시대에 교육이 무엇을 위한 것인지 묻습니다. 프로그래밍의 경제적 가치가 흔들리는 상황에서 저자는 교육의 목적을 생계에만 두지 않고 좋은 사람과 시민이 되는 일, 호기심과 적응력, 함께 세상을 만들어가는 일까지 넓혀 생각합니다. 교육의 형태와 목적은 기술 변화에 맞춰 달라져도 학교는 여러 사회적 이유로 계속 존재할 수 있다고 봅니다.
Prompt Paws는 베이커리 운영 게임으로 RAG, 프롬프트 가드레일, 컨텍스트 캐싱, 도구 호출, 멀티 에이전트 구조를 익히도록 만든 오픈소스 브라우저 시뮬레이션입니다. 게임은 실제 LLM API를 호출하지 않고, 주문 유형에 맞는 처리 스테이션을 배치해 아키텍처 구성을 연습합니다.
ESP32 강의를 Google AI Mode에 평가해 달라고 요청한 개발자가 긍정적인 답변을 받은 뒤, 댓글 하나를 근거로 강의가 AI 생성물이라는 판단을 듣습니다. 반박을 거듭하자 AI는 다시 칭찬하고 사과했지만, 댓글에서는 설득에 따라 바뀐 답이 더 정확하다는 보장이 없다고 지적합니다.
Staffcoder는 알고리즘 퍼즐 대신 실제 프레임워크와 개발 도구를 쓰며 코딩 과제를 푸는 학습 플랫폼입니다. 브라우저 IDE에서 터미널, 파일 시스템, 미리보기를 제공하며 React, Django, Docker, AI 에이전트 등 39개 학습 경로의 과제를 지원합니다.
UC Berkeley 연구진은 1,222명을 대상으로 한 세 실험에서 AI 도움을 받다가 도구를 빼앗긴 참가자들이 분수 문제와 독해 과제에서 덜 정확하게 답하거나 포기하는 경향을 관찰했습니다. 다만 실험은 AI 사용 직후의 수행만 측정했으며, 장기적인 인지 능력 저하를 입증하지는 않습니다.
닉 파크는 대학 졸업 작품으로 시작한 《A Grand Day Out》을 대부분 혼자 만들었습니다. 1982년부터 1989년 첫 공개까지 이어진 제작 과정은 파크의 연출 방식과 월레스·그로밋의 특징이 어떻게 자리 잡았는지 보여줍니다. 기사 후반에는 실무 제작과 교육을 결합한 애니메이션 프로젝트도 소개합니다.
머신러닝 운영 수업에서 생성형 AI가 과제와 성찰문까지 작성하자, 교수자는 평가 방식을 대면 확인과 구술 대화 중심으로 바꿨습니다. 저부담 과제의 학습 효과를 일부 포기하는 대신 TA 채점 시간을 50~80% 줄이고, AI 에이전트가 한 번에 해결하기 어려운 대형 과제를 도입했습니다.
Scholé는 실제 도구를 쓰며 과제를 수행하는 방식으로 업무 중 학습을 돕는 AI 서비스입니다. 화면을 읽고 시각적 힌트를 제공하는 브라우저 확장 프로그램이 학습자의 작업을 안내하며, 제작자는 RAG 기반 지식 그래프와 지식 추적 모델로 수업 자료와 숙련도를 관리한다고 설명합니다.