![[사진=더 컨버세이션]](/news/photo/202304/137778_126324_4823.png)
최근 인공지능(AI) 시스템이 정부와 기업은 물론 일상생활 영역까지 쓰나미처럼 침투하고 있다. 특히 교육계에도 AI 변혁의 물결이 몰아치면서, 학생들의 AI 교육 방향에 대한 논쟁도 확대되고 있다.
인공지능 챗봇인 챗GPT에 대한 교육계의 관심이 높아지면서 인공지능 시대 학생들의 'AI 리터러시(Literacy)'가 화두로 떠오르고 있다. 'AI 리터러시'는 AI를 이해하고 활용할 수 있는 능력을 말한다. 반대로 AI가 할 수 없는 것들에 관한 능력을 키워주는 교육이 더 필요하다는 전문가들의 의견도 제시되고 있다.
학생들에게 오픈 AI의 챗GPT(Chat GPT), 마이크로소프트의 빙(Bing), 구글의 바드(Bard) 모두 위험이 존재하지만, 동시에 기회를 갖고 있다는 분석도 나오고 있다.
문해력 교육 전문가인 찰스턴대학의 이안 오번 교수는 AI시스템이 학생들의 학습을 돕는 데 사용될 수 있는 4가지 전략에 대해 ‘더 컨버세이션(The Conversation)’을 통해 소개했다.
차별화된 교육이 필요할 것
교사는 한 학급에 있는 모든 학생의 학습 목표를 파악하고 개별 학생의 특정 요구에 맞게 교육을 조정하도록 배워야 한다고 전문가들은 지적한다.
하지만 한 교실에 20명 이상의 학생이 있는 경우 완전히 맞춤화된 수업이 항상 현실적인 것은 아니다. 이는 학생마다 학습하는 방식이 다르기 때문이다.
AI 시스템은 학생이 주어진 과제를 어떻게 진행하는지, 얼마나 많은 시간이 걸리는지, 성공 여부를 관찰할 수 있다. 학생이 어려움을 겪고 있다면 시스템은 도움을 제공할 수 있고, 학생이 성공하고 있다면 더 어려운 과제를 제시해 활동을 계속 도전할 수 있다는 것이 오번 교수의 설명이다.
이러한 유형의 실시간 피드백은 교육자나 학교가 전체 학급이나 캠퍼스는 물론 학생 한 명에게 제공하기 어려운 경우가 많다.
이와 관련 오번 교수는 “AI 적응형 학습 도구는 학습 환경, 콘텐츠 및 과제를 빠르고 동적으로 변경해 개인이 더 많이 배우고 빠르게 향상할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.
그 예시로 카네기멜론 대학의 인간-컴퓨터 상호작용 연구진은 시스템에 수학 문제를 푸는 방법을 가르쳤을 때, 이 시스템은 인간 감독자의 지시에 따라 수학적 규칙을 이해하고 이전에 본 적이 없는 문제에 대한 접근 방식을 조정할 수 있다.
또 정답에 도달하기 전에 여러 번 시도해야 하는 영역을 식별하고, 인간 학생이 혼동할 수 있는 부분을 교사에게 표시하고, 시스템이 정답에 더 효율적으로 도달하기 위해 사용한 방법을 강조 표시할 수 있다는 설명이다.
지능형 교과서가 생긴다면
스탠퍼트 연구진은 ‘문의(Inquire)’라는 이름의 ‘지능형 교과서’의 프로토타입을 개발 중이며, 이 앱은 아이패드(ipad) 전용 앱으로 학생들이 앱과 상호작용하는 방식에 주의를 기울여 학생들이 읽는 동안 집중력과 주의력을 모니터링하는 용도로 사용될 것이라고 밝혔다.
대화형 텍스트에는 터치 또는 클릭으로 액세스할 수 있는 주요 단어의 정의가 포함돼 있으며 학생들이 읽는 동안 강조 표시하고 주석을 달 수 있다.
지능형 교과서는 또한 각 개인에게 맞춤화된 콘텐츠에 대한 질문과 향후 문의할 영역을 제안할 수 있다. 텍스트의 읽기 수준을 변경할 수 있으며 학생들이 공부하는 내용을 이해하는 데 도움이 되는 보충 사진, 비디오 및 자료도 포함 될 수 있다고 연구진은 설명했다.
교육 평가는 교육자가 학생이 가르치는 내용을 학습하고 있는지 여부를 파악하는 방법에 중점을 둔다.
에세이, 객관식 시험, 단답형 문제와 같은 전통적인 평가는 100년 전과 거의 변하지 않았다는 것이 오반 교수의 입장이다.
인공지능은 개별 교사나 관리자에게는 분명하지 않을 수 있는 학습 패턴을 식별함으로써 이러한 평가 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 갖고 있다.
언어 학습 회사인 ‘듀오링고’ 는 AI와 머신 러닝을 사용해 대학, 기업 및 정부기관을 위한 영어 능력 시험을 만들고 채점한다.
시험은 일련의 표준 문제로 시작하지만, 학생이 이 문제를 어떻게 풀었는지에 따라 시스템이 더 어렵거나 쉬운 문제를 선택해 학생의 정확한 능력고 약점을 더 빨리 파악한다.
하버드 교육대학원, MIT, 플로리다 주립대학교가 협력하는 또 다른 평가 프로젝트인 ‘리치 애브리 리더 (Reach Every Reader)’는 부모가 자녀에게 읽기를 가르치면서 함께 즐길 수 있는 교육용 게임을 만들고 있다.
일부 게임에서는 어른과 어린이가 실제 시나리오에 기반한 캐릭터로 역할극을 한다.
이와 관련 오반 박사는 “이러한 게임을 통해 부모와 교사는 자녀가 자신의 학년 수준에 맞는 책을 읽고 있는지 효율적으로 판단하고, 그렇지 않은 경우 자녀가 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 돕는다”고 설명했다.
개인 맞춤형 학습이 필요할 것
개인 맞춤형 학습은 학생의 흥미와 목표가 학습을 이끌 때 발생한다. 교사는 조력자에 가깝고 학습의 내용, 이유, 방법은 대부분 학생이 결정한다. 인공지능 시스템은 각 학생의 개별 관심사에 맞는 개별화된 교육을 제공할 수 있다는 것이다.
이와 관련 오반 교수는 “AI 적응형 학습 시스템은 학생이 어려움을 겪고 있는 시점을 빠르게 파악한 다음, 학생이 성공할 수 있도록 더 많은 또는 다른 지원을 제공할 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “학생이 콘텐트나 기술을 습득한 것으로 나타나면 AI 도구는 학습자에게 더 어려운 과제와 자료를 제공해 학습자에게 더 많은 도전을 제공할 것”이라고 덧붙였다.
챗봇은 타이핑 또는 음성 입력에 응답하는데 사용됐다. 많은 사람들이 알렉사나 시리에게 질문을 할 때 챗봇과 상호작용한다.
교육 분야에서 인공지능 시스템을 갖춘 챗봇을 통해 학생에게 개인화된 적시 피드백이나 지원을 제공할 수 있다. 이러한 챗봇은 코스 콘텐츠나 구조에 대한 질문에 답할 수 있다.
이를 통해 학생들은 자신의 학습을 추적하는 동시에 동기 부여와 참여도를 유지할 수 있다는 것이 오반 교수의 설명이다.
오반 교수는 “자동화된 음악 또는 비디오 추천 재생 목록과 마찬가지로 AI 기반 추천 시스템은 맞춤형 평가 질문을 생성하고, 오해한 부분을 감지하며, 학습자가 탐색할 새로운 영역을 제안할 것”이라며 “이러한 AI 기술은 현재와 미래에 학습자를 도울 수 있는 잠재력을 갖고 있다”고 말했다.
[위키리크스한국=유 진 기자]
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