빌 게이츠는 “인공지능 (AI) 기술이 교육 혁신을 이끌 것”이라는 견해를 밝혔습니다. 미래 기술이 교육 불평등을 해소할 뿐만 아니라, 사교육 비용을 줄이는 데에도 영향을 미칠 것이라고 전망했는데요. 미국 뿐 아니라 전 세계의 저소득층 학생들에게 부족한 학습 성취도를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것이라고 설명했습니다. 특히 학생 개인 맞춤형 AI가 발전하면서, 즉각적인 피드백이 가능해질 것이라고 덧붙였습니다.
이렇듯 AI 기반 교육에 대해 많은 관심이 모이고 있습니다. 그러나 휴먼 피드백이 없는 교육의 효과에 대한 우려의 목소리도 많습니다. 이 글에서는 미래를 위해 무엇보다 중요한 AI 교육은 무엇이며, 기대와 우려를 통해 발전해야 할 방향에 대해 알아보겠습니다.
AI 교육, AI 기반 교육이란 무엇인가?
정의
AI 기반 교육이란 학생들이 무엇을 알고 모르는지, 어떤 과목이나 분야에 강점을 가지고 있는지를 포함한 학습 데이터를 AI가 분석하여 진단해 주고, 학습 방식을 설계해 주는 맞춤형 프로그램을 의미합니다. 맞춤형 교육을 위한 교사의 보조 도구로 활용될 수 있으며, 학습 분석을 위한 온라인 플랫폼에 이용될 수 있습니다. 당연히 맞춤형 교육을 위한 성공적인 데이터 분석이 가능하려면 충분히 다양한 학습시간과 로그 데이터가 필요합니다.
기존의 교육 방식은 교사와 학생의 상호작용을 통해 배움이 이뤄지는 구조였습니다. 이는 교사가 학습자의 특징을 익히고 이를 기반으로 교육을 이끄는 과정이었죠. 기존의 방식은 교사가 학습자를 이끄는 구조로, 의존적인 관계가 이루어졌습니다. 학생을 위한 교육 방침은 교사의 주관적인 판단이 중요했고, 학생은 교사-학생의 1차원 관계에서 이에 의존하는 구조를 벗어나기 힘들었습니다. 하지만 AI를 교육에 적용하게 되면 학습자의 교육 습관과 패턴을 데이터화하는 방식으로 보다 객관적으로 학습자의 수준에 맞는 교육을 시행할 수 있고 교사가 바뀌어도 일관성 있는 교육이 이어질 수 있다는 장점이 생깁니다.
최근에는 생성 AI의 발전과 더불어 AI 기반 교육 프로그램과 시스템이 많은 주목을 받으면서 시장의 관심을 모으고 있습니다. 학생의 데이터를 누적하여 강점과 약점을 분류할 수 있으며, 난이도 조절 및 반복 학습 커리큘럼을 조정하는 등 개인의 상황에 맞는 학습과 그 효과에 대한 기대감이 매우 커졌습니다.
👉 생성 AI와 인간의 창의성에 대해서
AI 기반 교육이 중요한 이유
맞춤형 교육
Khan Academy의 CEO이자 창업자인 Sai Kahn은 최근 TED 강연을 통해, AI 교육의 중요성에 대해 발언한 적이 있습니다. 그는 현재의 교육 트렌드에 대해 “지금까지 교육계에서 볼 수 없었던 가장 긍정적인 변화를 위해 AI를 활용하는 정점에 와 있다”고 선언합니다. 지구 상에 모든 학생에게 인공지능이라는 놀라운 개인 교사를 제공할 수 있으며, 모든 교사들은 인공지능이라는 뛰어난 조교를 가질 수 있게 되었다고 덧붙였죠.
맥킨지의 보고서에 따르면 맞춤형 교육의 가장 큰 어려움은 교사의 물리적인 시간 부족입니다. 학생은 많고 교사의 시간은 제한적이므로 기술의 도움이 없다면 맞춤형 교육은 아마도 이상적인 꿈에 머물렀을 것 입니다. 하지만 AI 기반 가상 교사는 학생들에게 24시간 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 맞춤형 학습 솔루션은 특별한 요구사항이 있는 학생들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원할 수 있죠. 또한 학습 데이터를 기반으로 구성된 몰입형 학습 콘텐츠는 교육을 더욱 매력적이고 기억에 남는 경험으로 만들 수 있습니다.
교사 생산성 향상
최근 AI 교육 컨퍼런스에서 교육 대학원 학장인 Daniel Schwartz는 “기술은 근본적으로 새로운 교육 방법에 대한 보편적인 접근 가능성을 제공한다”고 설명했습니다. 실제로, 많은 교사들이 이미 교육과 기술을 결합한 EdTech를 익숙하게 다루고 있습니다. Code.org의 Hadi Partovi에 따르면, 현재 교사의 30%가 AI를 사용하여 실제로 수업 계획을 개발하고 있다고 합니다.
이미 많은 교사들은 교실에서 일상적이고 단순한 작업은 모두 챗봇과 같은 지능형 에이전트에게 위임하고 있습니다. 교사들은 그 외에 높은 수준의 교육과 관련된 심층적인 작업에 몰두할 수 있게 되었죠. AI 기반 교육 프로그램이 제공하는 맞춤형 학습 솔루션을 통해, 보다 효과적인 커리큘럼을 구축할 수 있게 되었습니다.
교육 소외 현상 극복
AI 기술은 지리적, 경제적으로 약속된 지역이나 사회 집단에 속한 학생들에게도 교육 기회를 확장시킬 수 있습니다. 온라인 강의 및 e러닝 플랫폼은 어디서든 접속 가능하며, 인터넷 연결만 있다면 누구나 사용할 수 있습니다. 이렇게 AI가 구현된 디지털 교육 자원은 지리적으로 원격이거나 잘 닿지 않는 지역의 학생들에게도 접근성과 평등성을 제공합니다.
또한 AI 기술은 다국어 처리 및 자동 번역 등 언어 장벽을 해소하는 데 도움이 됩니다. 다양한 언어로 커뮤니케이션하고 내용을 이해하는 AI 시스템은 외국어로 공부하는 학생들이 보다 쉽게 내용에 접근하고 이해할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한, 다양한 문화와 관례를 반영하여 컨텍스트에 맞춰진 교육 자료 및 콘텐츠를 개발함으로써 문화적 차별과 소외 현상을 완화시킬 수 있습니다.
교육 AI에 대한 우려의 목소리
디지털 교육의 현실에 대한 고민
디지털 교육은 현대 사회에서 빠르게 발전하고 있는 분야입니다. 그러나 디지털 교육의 도입과 적용에는 여러 가지 현실적인 고민이 따릅니다.
독해 연구자들은 종이로 읽을 때 더 좋은 이해력과 깊은 생각을 얻는다고 주장합니다. 이로 인해 학습자들은 종이와 화면 독서 사이의 균형을 찾기 위한 고민에 직면하고 있죠. 디지털 교과서가 출시된 것은 꽤 오랜 시간이 지났으나, 여전히 일부 전문가들이 이 기술에 회의적인 이유도 이와 같습니다. 종이 책 읽기가 제공하는 장점을 어린 학생들에게서 앗아갈 수 있다는 우려가 제기되고 있죠.
문제는 일반 학교들이 디지털 교육에 대해 충분히 준비되어 있는가 입니다. 교사들의 교육과 인프라 구축, 디지털 교육 도입에 대한 합의 등이 충분히 이루어지지 않은 상태에서 새로운 교수법을 강제로 시행한다면 오히려 역효과가 발생할 수 있습니다.
맞춤형 교육을 통해 뒤처진 학생들에게 도움을 줄 수 있다는 기대에 대한 반론도 많이 있습니다. 우선, 여전히 과밀한 학급이 많은데 맞춤형 수업을 어떻게 실시할 수 있느냐는 현실성 있는 고민이 그것입니다. 인공지능 기술이 개별화된 학습 내용을 제공한다고 해도, 학생 한 명 한 명의 상태를 파악하고 피드백하는 일은 아직은 교사를 대체하기 어렵기 때문입니다. 또한, 가정 환경에 따라 디지털 활용 능력이나 학습 준비 등으로 인해 교육 격차가 오히려 더 벌어질 우려도 있습니다.
👉 고객 경험에서 사람을 대체하면 어떻게 될까? (feat. 헨나호텔)
맞춤형 교육의 현실성
인공지능 시스템은 데이터와 알고리즘을 기반으로 작동하며, 사람들과의 실제 상호작용이 부족합니다. 학생들이 질문을 하거나 의견을 나누는 등의 인간적인 상호작용은 교육 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 측면에서 인공지능 시스템만으로는 학생들에게 충분한 지원과 동기부여를 제공하기 어려울 수 있습니다.
또한 인공지능 시스템은 대량의 데이터를 필요로 합니다. 그러나 이러한 데이터 수집 및 처리 과정에서 편향성이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 선호되는 학습 스타일이나 문화적 차별 등에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 이로 인해 다양성과 포용성에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. AI 시스템의 사용과 관련된 사회적 관리 및 윤리적 고민도 중요합니다. AI 시스템의 결정력, 평가 방식, 알고 리즘 편향 등에 대한 투명성과 공정함을 보장하는 것이 필요합니다.
사회성 형성에 대한 ‘맞춤형 교육’의 부작용 우려도 있습니다. 디지털 교육, AI 기반 교육에서 중요한 목표 중 하나는 개인화된 학습 경험 제공입니다. 하지만 우리가 학교를 다니는 이유는 아직 어린 아이들의 사회성 형성이라는 중요한 목적이 함께 있기 때문입니다. 맞춤형 교육은 아이들이 함께 배우고 소통하는 환경을 어떻게 바꾸게 될까요? 만약 아이들 마다 배우는 과정이 크게 달라지게 된다면 그나마 비슷한 과정의 학생들은 내용 이해를 바탕으로 서로 상호작용할 수 있으나, 다른 과정으로 분리된 학생들은 같은 교실에 있지만 다른 세상에 있는 소외감을 겪게 될 수도 있습니다.
교육 AI 인공지능 활용 사례 - 교육 AI 플랫폼
Khan Academy - 칸미고 (Khanmigo)
Large Language Model(대규모 언어 모델, LLM)이 개발되면서 가장 큰 혼란을 겪었던 것은 단연 교육업계였습니다. 백과사전 이상의 지식을 갖고, 사람처럼 대답하는 인공지능 기술을 활용해 시험이나 에세이 숙제 등을 대신하는 부정행위 우려가 커지면서, 미국 내에 일부 학교는 ChatGPT 접속 자체를 차단해버리는 일까지 벌어졌었죠.
전 세계 학교에서는 현재 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI를 교육에 도입할 때, 효율적 활용 방안과 가이드라인을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 생성형 AI를 통해 사용자 맞춤형 학습 효과를 극대화하면서도, 부정확하거나 편향적인 오류를 피할 수 있는 방법이 필요합니다. 또한, 기술에 대한 과도한 의존성으로 학습 능력 약화나 양극 등의 부작용이 발생하지 않도록 보완할 필요가 있다고 설명했죠.
이에 비영리교육기관인 칸 아카데미(Khan Acamemy)는 GPT-4 기반 AI 튜터인 ‘칸미고(Khanmigo)’를 선보였습니다. 칸미고는 즉문즉답을 내놓는 기존 방식의 ChatGPT와는 다소 다릅니다. 교사와 학생들의 학습 활동을 지원하는 가이드의 역할을 하면서, GPT-4를 기반으로 보다 정교한 대화를 나눌 수 있도록 프롬프트를 최적화 하는 데에 초점을 맞췄습니다.
칸아카데미에서 공개한 파일럿 영상에 따르면 수학 문제를 질문하는 학생에게 문제 풀이 과정에 필요한 사고와 학습을 제안하는 모습을 볼 수 있었습니다. 꾸준한 파일럿 테스트를 통해 상용화가 된다면 수천만 명이 이용하는 세계 최대 무료 온라인 교육 서비스에 인공지능이 도입될 사례로 기록에 남을 것이라는 평가입니다.
태그하이브 - 클래스 사티 (Class Saathi)
국내 에듀테크 기업 태그하이브가 인도 교육현장에 자사 개발 스마트 교실 제품인 클래스 사티(Class Saathi)를 납품하면서 화제를 모은 적이 있습니다. 태그하이브는 지난 2020년부터 인도에서 두 번째로 큰 마디아프라데시(Madhya Pradesh) 주의 52개 지역 2,080개 학교에 제품을 공급했다고 밝혔죠. 이후에도 단계적으로 2차 수출이 진행되면서 성공적인 협업 관계를 구축할 수 있었습니다. 국내에서 사업을 추진하고 있는 에듀테크 스타트업이 인도 공교육 분야에서 기술력을 인정 받았다는 것은 꽤나 큰 의미가 있는 일이었습니다.
클래스 사티는 학생들이 OX와 숫자 번호가 새겨진 단말기를 하나씩 가지고, 교사가 내는 퀴즈에 답을 클릭하면서 수업에 참여할 수 있도록 만들어졌습니다. 교사는 스마트폰 앱을 통해, 전체 학생들의 의견을 실시간으로 확인하고 수집 및 평가할 수 있습니다. 이를 통해 학생 개개인별 참여도를 파악해 수업 수준을 조정하는 등 효과적인 수업 관리를 진행할 수 있는 것이죠.
태그하이브는 스마트 교육 인프라가 구축되지 않은 인도 여러 지역의 학교에서도, 클래스 사티를 통해 저비용으로 높은 교육적 효과를 낼 수 있다고 설명했습니다. 인도에서 클래스 사티의 실제 사용 현황이 궁금하시다면, 이 영상에서 확인해 주세요.
콴다 - 폴리
콴다는 모르는 문제의 사진을 찍어서 올리면 AI가 판독하여 맞춤형 풀이 및 학습 콘텐츠를 제공하는 학습 앱입니다. 최근 콴다의 운영사인 매스프레소는 생성형 인공지능을 기반으로 문제 풀이 튜터 ‘폴리’의 베타 버전 출시를 예고했습니다.
매스프레소는 자체적으로 개발한 OCR (광학 문자 판독) 기술과 개별 학생의 성취를 분석한 딥러닝을 접목하여, 실제 선생님이 옆에서 설명해주는 것처럼 구현했다고 설명했습니다. 답과 풀이를 한 번에 보여줬던 기존 방식과는 달리, 단계별로 풀이를 설명해 학생들이 맥락을 파악할 수 있도록 돕는 것입니다. 매스프레소는 그간 쌓아온 58억 건의 교육 도메인 특화 데이터와 AI 기술력을 활용하여 LLM 기반 AI 튜터 서비스를 지속 고도화하겠다고 밝혔습니다.
그간 교육업계에서 Generative AI 도입을 망설였던 이유는, 바로 정확한 정보 제공에 대한 문제 때문이었습니다. 현재 GPT-4의 가장 큰 결함은 환각 현상으로, 틀린 정보를 진짜처럼 답하는 오류입니다. 이를 극복하기 위해 매스프레소는 도형과 그래프까지 정확하게 인식하는 OCR 기술과 수식 계산 알고리즘 등의 독자적인 기술력과 데이터를 활용하여 LLM을 최적화하고 정답률을 대폭 향상하겠다고 설명했습니다.
Generative AI의 가장 핵심적인 기술 GAN이란 무엇인가?
Duolingo
Duolingo의 AI는 사용자 응답을 분석하여 일반적인 문법 실수를 식별하고 수정 및 제안해줍니다. 학습자가 문장을 작성할 때 AI가 그 내용을 분석하여 문법적 오류를 파악하고 올바른 표현으로 수정하는데 도움이 됩니다. 이를 통해 학습자들은 자신의 작문 능력을 개선할 수 있습니다. 또한 Stories 자유 형식 쓰기 연습의 자동 제안 기능을 구현하여, 학습자들이 주어진 주제로 글쓰기를 하는 동안 AI가 자동으로 제안과 조언을 해줍니다. 이를 통해 학생들은 보다 자연스럽고 정확한 언어 사용에 초점을 맞출 수 있으며, 글쓰기 능력도 함께 향상시킬 수 있습니다.
또한 음성의 소리와 패턴을 분석하여 발음에 대한 맞춤형 피드백도 제공합니다. 학습자들은 단어나 문장을 발음할 때 AI가 그 내용을 평가하고 개별적인 발음 교정과 조언을 제시함으로써 목소리와 약점에 대한 개선 방향성을 얻게 됩니다.
2021년부터 Duolingo는 GPT-3를 사용하여 숙련도 평가 시스템에서 성공적으로 활용해 왔으며, 최근 GPT-4로 업그레이드되었습니다. 이를 바탕으로 Duolingo는 숙련도 평가 시스템에서 더욱 매력적이고 효과적인 새로운 항목 유형 실험에 착수하였습니다.
그 밖에 AI-powered Education 사례
미국 시장에서는 거대한 교육 교재 업체들이 AI를 적용하여 학습 동기부여와 맞춤형 평가 피드백 시스템을 갖추어 가고 있습니다.
- Alta - by Knewton and with Wiely&Sons
- ALEKS - by McGraw Hills
- Querium.ai - AI 기반 수학교육 플랫폼
- GradeScope - AI 기반 학습 성취 관리/분석 솔루션
교육 인공지능에 적용된 기술
위에서 살펴본 사례를 통해, 교육 인공지능에 대한 많은 우려에도 불구하고 다양한 방향성으로 기술이 활용되고 있는 것을 알 수 있습니다. 현재의 EduTech를 가능하게 한 AI 기술은 다음과 같습니다.
- 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)
컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 기술
학습자와 상호작용하며 질문에 대답하거나 자동으로 피드백을 제공하는 가상 비서와 같은 개인화된 학습 도구로 활용 - 기계 학습 (Machine Learning)
컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 능력을 갖추는 기술
학생들의 학습 패턴과 성과를 분석하여 개별적인 맞춤형 교육 경로를 제공하거나, 자동으로 채점 및 피드백을 수행하는데 사용 - 컴퓨터 비전(Computer Vision)
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 능력을 갖추는 기술
교육 분야에서 컴퓨터 비전은 얼굴 인식, 객체 탐지 및 자동 주석 생성 등에 사용 - 강화 학습(Reinforcement Learning)
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 스스로 학습하는 기술
가상 시뮬레이션 환경에서 학생들에게 문제 해결 능력을 향상시키는 데 사용
결론: 교육 인공지능 활용할 수 있는 BM 고안이 중요
교육업계는 맞춤형 교육 AI를 통해 개인화된 학습 경험을 제공하고, 학생들의 능력과 요구에 맞춘 맞춤형 지도를 제공할 수 있습니다. 이는 각 학생의 성취도와 약점을 파악하여 최적의 학습 경로를 제시함으로써 교육 소외 현상을 완화할 수 있는 방법입니다.
뿐만 아니라, 교육 AI는 자동화된 평가와 피드백 시스템으로 효과적인 학습 평가를 가능하게 해줍니다. AI 기술은 대량의 데이터 분석과 패턴 인식 능력을 바탕으로 조기 예지 및 개입이 가능하며, 어려움을 겪는 학생들에게 적시에 도움을 줄 수 있습니다.
교육 AI 활용은 온라인 강의 및 e러닝 플랫폼에서도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 지리적, 경제적 제약 없이 어디서든 접속 가능한 디지털 교육 자원은 접근성과 평등성 측면에서 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 또한, 다양한 언어 처리 및 자동 번역 기능으로 문화적 차별과 언어 장벽 문제도 해소될 수 있습니다.
그러나 우리는 AI 도입에 따른 일부 우려도 인식해야 합니다. 예를 들어, 인간적인 상호작용 부족이나 데이터 의존성 등이 그 중 하나입니다. 이러한 우려 사항들은 적절한 보완재와 윤리적 고민을 바탕으로 해결되어야 할 문제입니다.
따라서 우리는 교육 업계에서 교육 AI 도입에 대한 전략과 방향성을 고안해야 합니다. 이미 많은 교사들이 AI를 연구 도구로 활용해야 한다고 생각합니다. 그렇게 하면 학생들은, Generative AI의 결과물을 완성된 작품이 아니라 시작점이라는 것을 알게 될 것입니다. 교육 업계는 물론 AI 업계 역시, 인공지능을 사용하는 방법을 재구성하여 기술 참여의 3C를 지원하는 동시에 비판적 사고를 육성하는 움직임이 필요합니다. 학생들은 교육 인공지능을 통해 구성하고, 협업하고, 창조하는 활동을 더욱 쉽고 즐겁게 수행할 수 있을 것입니다.
결론적으로, 교육 AI 도입은 우려가 함께하지만 그 잠재력은 상당합니다. 맞춤형 교육 AI 및 다양한 활용 방안 구상을 통해 개별화된 학습 경험과 평등한 교육 기회를 제공하는데 집중해야 하며, 관련 주체들 간 협력하여 지속적인 발전과 윤택한 미래의 교실 환경 조성에 앞장서야 할 것입니다.
다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 변호사 AI 인공지능
- 커머스 AI 인공지능
- 보안 AI 인공지능
- 금융 AI 인공지능
Reference
- AI In The Classroom: Pros, Cons And The Role Of EdTech Companies
- How school districts are responding to AI in K-12 classrooms
- 빌 게이츠의 예언 "AI, 사교육비 문제 해결사 될 것" - 매일경제
- AI 디지털교과서 개발이 우려스러운 이유
- 학생들을 위한 인공지능 교육
- Intelligent Classrooms: What AI Means For The Future Of Education
- The Importance of Artificial Intelligence in Education for All Students - Language Magazine
- AI 디지털교과서 개발이 우려스러운 이유
- [사설] ‘AI 교과서’ 도입, 속도전 앞서 부작용 우려 불식해야
- 인도는 미국, 중국과 어깨를 나란히 할 수 있을까? 지금 인도 경제에 주목해야 하는 이유 ㅣ KBS 다큐인사이트 230511 방송
- Can AI help close the education gap? Sal Khan thinks so | Bill Gates
- [스페셜리포트]GPT-4 기반 튜터 '칸미고', 생성형 AI 활용 교육 미래상 제시 - 전자신문
- 3 ways Duolingo improves education using AI
- Teaching Students to Use AI Tools | Edutopia.
.svg)
