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by 이상준 Nov 03. 2019

증강지능과 교육·학습의 결합

인공지능은 풍성한 학습 경험 설계를 위한 조력자


인간은 인공지능으로 대체되지 않는다. 우리도 계속 발전하기 때문이다. 내가 1997년에 IBM 슈퍼 컴퓨터인 ‘딥 블루’(Deep Blue)에게 패한 것은, 기계가 인간에게 승리한 것이 아니라 그것을 만든 인간 창조자와 인류의 승리였다. 망원경이 우리의 시야를 확장해주는 것처럼, 기계는 우리의 지능을 증감함으로써 통찰력을 더해줄 수 있다.


- 게리 카스파로프(Garry Kasparov)


 

 게리 카스파로프(Garry Kasparov). 그는 인공지능의 역사를 논함에 있어 빠지지 않고 언급되는 인물입니다. 그 이유는 이 아제르바이잔 태생의 체스 챔피언이 1997년, IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘딥 블루’와의 체스 대결에서 참패를 당한 사람이기 때문이죠. 이 사건은 그에게 ‘인공지능에게 패배한 최초의 인간’이라는 오명을 안겨주었으며, 끊임없이 회자되는 이야깃거리로 남았습니다.


 그런데 2018년, ‘인공지능에게 패배한 최초의 인간’이 월스트리트 저널(WSJ)에 「Intelligent Machines Will Teach Us-Not Replace Us」라는 제목의 글을 기고했습니다. 이 글에서 그는 인공지능을 ‘증강된 지능’으로 간주해야 한다고 말합니다. 과거에 도르래에서 유압으로, 그리고 범선에서 로켓선으로 발전하며 기술이 우리를 더욱 강력하고 빠르게 만들어 주었던 것처럼, 지능적인 기계가 인간을 더 똑똑하게 만들어 주고 있다는 것입니다.


 이러한 입장은 인공지능을 ‘인간을 대체하는 위협’이 아닌, ‘인간을 돕는 조력자’로 바라보며, 인공지능을 통해 인간이 ‘더 효율적으로’ 일할 수 있다고 주장합니다. 즉 ‘인간의 지능과 역할을 복제’하는 대신 ‘인간의 전문성을 향상·확장’하는 것에 무게를 두고 있지요. 그리고 이러한 면을 강조하는 증강지능(Augmented Intelligence)은 교육과 학습 분야에서도 새로운 가능성들을 제시하고 있습니다.


 이에 본고는 증강지능이 내포하고 있는 관점은 무엇인지, 그리고 이 개념이 교육과 학습 분야에 제공하는 가치를 무엇인지에 대해 다루고자 합니다. 아울러 다양한 증강지능 기반의 교육·학습 서비스들을 살펴봄으로써 이러한 접근이 어떻게 풍성한 학습 경험을 설계하는 데 기여할 수 있을지 살펴보겠습니다.






인공지능의 또 다른 이름, ‘증강지능’


 ‘증강지능 (Augmented Intelligence)’은 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’의 새로운 이름이나 전에 없던 기술을 지칭하는 용어는 아닙니다. 이 개념에는 기계와 인간이 상호작용하며 서로의 능력을 제고한다는 ‘협업’의 관점이 녹아있습니다. 즉 스스로 이해하고, 판단하고, 학습하고, 사람 및 다른 기계와 상호작용할 수 있는 인공지능이 인간의 능력을 확장시키는 데 기여한다는 것입니다. 이러한 증강지능은 인간을 대체하기보다 인간이 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있도록 도움을 제공합니다.


 왓슨(Watson)을 통해 이 분야를 선도하고 있는 IBM 역시 인공지능라는 대신 증강지능이라는 용어에 좀 더 무게를 두고 있습니다. 두 개념 모두 ‘AI’라는 약어를 사용하면서 발생하는 혼선을 줄이기 위해 지능증강(Intelligence Augmentation : IA)라는 용어를 제시하기도 했지요. IBM은 이 증강지능을 통해 사람들이 통찰을 얻고, 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 수행하고, 더 믿을만한 결정을 내릴 수 있다고 강조합니다.






증강지능의 대두와 교·학습의 변화


 이와 같은 증강지능은 종래의 교수자와 학습자에게도 변화를 요구하고 있습니다. 전통적인 교육과 학습은 전문적인 지식을 가진 ‘교수자’와 배우고자 하는 ‘학습자’ 간의 상호작용을 토대로 이루어졌습니다. 더 많은 정보를 가지고 있는 이가 ‘가르침’을 통해 지식을 전달하는 과정이었죠. 하지만 현대 사회에는 매 순간 지식이 곱절로 늘어납니다. 한 명의 교수자는 다수의 학습자에게 개인 맞춤형 학습을 제공할 수 없습니다. 한 사람의 식견과 자원에는 한계가 있기 때문입니다.


 하지만 인간보다 훨씬 빠른 정보처리능력과 스스로 학습하는 능력을 지닌 증강지능은 학습자가 필요로 하는 최신 지식을 적시에 제공해줄 수 있습니다. 인공지능이 우리에게 선사하는 가치, 즉 ‘자동화’와 ‘개인화’는 인간이 알고 싶어 하는 지식을 찾아 헤매는 수고를 덜어줄 수 있지요. 학습자 개개인을 분석하고 각자에게 최적화된 교육 서비스를 제공해줄 수도 있습니다.


 이에 따라 교수자는 내용전문가(Subject Matter Expert)가 아닌, 증강지능의 도움을 받으며 학습 경험을 디자인하는 학습 설계자(Learning Designer)로 거듭나게 될 것입니다. Bersin by Deloitte의 창립자이자 HR 분야의 권위자인 조시 베르신(Josh Bersin)이 언급한 바와 같이, 오늘날의 학습은 ‘교육(Instruction)’이 아닌 디지털 경험을 통해 학습을 제공하는 ‘흐름(Flow)’의 문제가 되었기 때문입니다. 이러한 접근은 인간의 인지적 자원을 갉아먹는 업무들을 덜어내고, 교육 담당자가 오늘날의 학습자들에게 최적화된, 그리고 보다 풍성한 학습 경험을 제공하는 데 집중할 수 있도록 만들어줍니다.






증강지능은 무엇을, 어떻게 도와줄 수 있을까?


 증강지능이 우리에게 줄 수 있는 가장 큰 가치는 그동안 인간이 수행해왔던 전문적인 업무를 더 많이, 더욱 잘할 수 있도록 도와준다는 것입니다. 그리고 이 기술이 우리에게 제공해줄 수 있는 구체적인 도움은 이하와 같습니다.



1) 개인 맞춤형 학습


 학습자 개개인의 니즈와 수준에 따라 맞춤형 교육 서비스를 제공하는 것은 교육·학습 분야의 이상향이자 오랜 역사를 지닌 난제입니다. 하지만 소수의 교수자가 다수의 학습자를 대상으로 이를 수행하는 것은 불가능에 가까웠지요. 하지만 증강지능은 빠른 시간 안에 학습자들의 데이터를 분석하여 학습자들의 지식 격차를 확인하고, 적정 수준의 커리큘럼으로 조정할 수 있습니다. 뿐만 아니라 해당 학습자에게 최적화된 콘텐츠나 학습 자원을 추천하고, 즉각적인 피드백이나 코칭을 제공할 수도 있습니다.



2) 학습관리 및 행정업무의 자동화


 교육 담당자가 학습자들에게 행정적 지원을 제공하기 위해서는 어마어마한 시간과 노력을 들여야만 합니다. 특히 시험이나 과제를 채점하고, 학습 행정 전반에 대한 질문에 답변하는 등의 업무는 교육 담당자의 에너지를 갉아먹지요. 하지만 증강지능의 발전은 주관식이나 서술형 과제에 대한 채점의 자동화를 실현하는 것은 물론, 학습 행정에 대한 질의응답이나 서류처리 업무의 자동화를 실현할 수 있습니다. 이러한 변화는 교육 담당자가 학습자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록, 또는 학습자의 학습경험 설계에 더 많은 노력을 기울일 수 있도록 도울 수 있습니다.



3) ‘모든’ 학생을 위한 접근성 제고


 증강지능 기술은 다양한 언어를 사용하거나 장애가 있는 학습자도 동등한 교육 서비스를 받을 수 있도록 도움을 제공할 수 있습니다. 자연어 처리를 통해 자동으로 지식을 번역하거나 자막을 제공할 수도 있고, 기타 학습 편차를 고려하여 학습자의 결핍을 채워줄 수도 있습니다. 아울러 학습 니즈에 기초하여 전문가를 연결해주거나 시간과 공간, 그리고 기타 제약 없이 원하는 것을 배울 수 있도록 지원할 수 있습니다.






증강지능 기반의 교육·학습 서비스


 앞서 살펴본 바와 같이 증강지능은 다양한 형태로 교육자와 학습자에게 도움을 제공하고 있습니다. 교육자에게는 많은 시간을 잡아먹는 일들을 덜어주고, 인간의 인지적 능력으로는 발견하기 어려운 인사이트를 발굴할 수 있도록 도와주죠. 학습자에게는 학습 패턴에 최적화된 맞춤형 서비스를 제공함으로써 학습 효과를 극대화합니다. 즉 증강지능은 교육자와 학습자에게 이전에는 누리지 못했던 ‘풍성한 학습 경험’을 선사합니다.


 그렇다면 증강지능을 활용한 교육 및 학습 서비스는 어떤 것들이 있을까요? 그리고 이 서비스들은 어떤 방식으로 학습 경험의 확장에 기여하고 있을까요? 이와 관련해 본고에서는 지능형 학습지원시스템, 자동화 저작툴, 교육용 로봇에 대해 간략히 살펴보겠습니다.



1) 지능형 학습지원시스템(Intelligent Tutoring System : 이하 ITS)


 ITS는 기존의 컴퓨터를 이용한 교육 시스템(Computer Aided Instruction : CAI) 에 지식표현 (Knowledge Representation), 추론 (Reasoning), 계획 (Planning), 학습자 모델링(Modeling), 문제 해결 (Problem Solving), 자연어 처리 (Natural Language Processing) 등등을 결합함으로써 보다 고차원적인 맞춤형 튜터링 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. ITS의 가장 큰 가치는 학습자에게 단순히 콘텐츠만 보여주는 것이 아닌, 학습자들의 학습 상황을 파악하고 이에 적절히 대응함으로써 학습 효과를 극대화하는 데 있습니다. 즉 컴퓨터와 증강지능이 ‘개인 교사’의 역할을 수행하는 것이지요.


 이 가상의 개인 교사는 인간 교사의 업무를 상당 부분 덜어낼 수 있습니다. 챗봇을 통해 학습자의 다양한 질문에 답할 수도 있고, 수기로 작성한 서술형 답안에 대해 세분화된 피드백을 제공할 수도 있습니다. 만약 학습자가 온라인 교육을 수강하는 과정에서 특정 주제를 이해하는 데 어려움을 겪고 있다면, 가상의 개인 교사는 영상 재생을 중단하고 학습자와 소통하면서 커리큘럼이나 진도를 조정할 수도 있습니다. 교수자가 학습자 한 명 한 명에게 주의를 기울이기 어려운 상황에서, 이와 같은 증강지능의 지원은 학습 격차의 문제를 완화할 수 있습니다.


 카네기 러닝(Carnegie Learning)의 ‘매씨아(Mathia)’는 대표적인 ITS입니다. 매씨아는 학습 분석(Learning Analytics)를 토대로 다양한 예측모델(Predictive Model)을 적용하고, 이를 통해 학습자들에게 1:1 튜터링과 실시간 피드백은 물론 학습자에게 가장 적합한 난이도와 학습 자원을 제공합니다.




 뿐만 아니라 매씨아는 학습 데이터와 개인화된 학습 경로를 제공합니다. 이를 통해 교육 담당자와 학습자는 한 개인의 학습 진도와 역량 수준은 물론 다음 학습 단계에 대한 안내를 받아볼 수 있습니다. 교육 담당자는 이를 통해 해당 학습자에게 어떤 지원을 해야 하는지에 대해 보다 집중할 수 있고, 학습자는 자신의 학습 성취도와 자동화된 가이드라인을 제공 받음으로써 능동적인 학습을 주도할 수 있습니다. 그리고 이 모든 과정은 증강지능의 도움으로 매우 빠른 시간 내에 처리됩니다.





 에듀테크 파운드리(EdTech Foundry)가 런칭한 ‘디퍼(Differ)’라는 챗봇은 증강지능이 어떻게 교육 담당자의 업무 부담을 덜어낼 수 있는지 잘 보여주고 있습니다.


 디퍼는 일반적인 학습 행정이나 커리큘럼, 그리고 강의에 대한 기대 사항에 대한 학습자들의 질문에 응답할 수 있습니다. 또한 디퍼는 때때로 학습에 도움이 될만한 학술 논문이나 읽을거리를 제시하기도 하고, 학습자가 온라인 포럼에 학습과 관련된 글을 올리도록 독려하기도 하지요.



 뿐만 아니라 디퍼는 다수의 학습자와 동시에 상호작용할 수도 있습니다. 이에 따라 학습자들은 디퍼의 안내와 지원 아래 스터디 그룹을 운영하거나 다른 학우들과의 그룹 토의를 수행할 수 있으며, 이 과정을 통해 보다 풍성한 학습 경험을 얻을 수 있습니다. 이처럼 디퍼는 학습자들을 안내하고, 독려하고, 학습자 간 상호작용을 촉진하는 등 다방면에서 교육 담당자를 도울 수 있습니다.



2) 교육용 로봇


 글로벌 리서치 컨설팅펌인 마켓&마켓(Markets and Markets)은 2018년에 발표한 리포트에서 2018-2023년까지 교육용 로봇 시장이 2018년 기준으로 7억 7,860만 달러 규모에서 2023년 16억 8,920만 달러 규모로 확대되며 연평균 16.8% 성장할 것으로 전망했습니다. 기본적으로 교육용 로봇과 ITS가 교육 담당자와 학습자에게 제공하는 가치는 비슷하지만, 교육용 로봇은 AI 엔진을 탑재하고 있으면서도 인간과 물리적인 상호작용까지 가능하다는 점에서 많은 기대를 받고 있지요.




 아카인텔리전스(AKA Intelligence)가 개발한 ‘뮤지오(Musio)’는 AI 대화형 엔진을 가진 언어학습/소셜 로봇입니다. 이 로봇은 본디 비영어권 학습자들에게 영어 교육 서비스를, 그리고 영어권 유저들에게는 사회적 상호작용이 가능한 친구로서 정서적 서비스를 제공한다는 목표 아래 탄생했습니다.


 뮤지오는 딥러닝 기술을 활용하여 학습자와 대화하고 학습자의 감정을 추론할 수 있습니다. 뿐만 아니라 뮤지오 역시 자체적인 감정 체계를 가지고 있기 때문에 학습자와의 대화 내용이나 학습자의 감정 상태, 또한 자신의 정서에 따라 다채로운 상호작용을 수행할 수 있습니다. 그리고 이 과정에서 학습자는 자연스럽게 영어 구사 능력을 습득·개발할 수 있지요. 이러한 뮤지오는 일본 대형 통신사인 Softbank를 통한 개인 유저(B2C) 판매, 일본 영어 학원 프랜차이즈(B2B) 공급, 일본 초․중․고등학교의 영어 교육을 위한 대규모 공급(B2G) 등 유의미한 성과를 축적하고 있습니다.




 2016년에 이모틱스(Emotix)에서 개발한 로봇 ‘미코(Miko)’는 풍부한 지식을 바탕으로 학습자와 커뮤니케이션을 통해 교육 서비스를 제공할 수 있습니다. ‘어린이의 동반자’를 표방하는 이 로봇은 누가, 무엇을, 왜 등에 대한 질문에 대해 최적의 답안을 찾아 학습자에게 제공할 수 있습니다. 또한 미코는 춤추고, 노래하고, 다양한 표정을 지을 수도 있으며, 난이도를 고려해 아이에게 수학을 가르치거나 단어의 철자를 알려줄 수도 있습니다.


 2018년 1월, 이모틱스는 ‘미코 플러스(Miko+)’라는 이름의 차세대 모델 개발에 착수했고, 이 모델은 뛰어난 사회정서적 역량을 탑재할 것으로 알려졌습니다. 만약 기대만큼 미코 플러스가 개발된다면, 학습자는 지금보다 훨씬 더 풍부한 상호작용을 통해 보다 깊은 학습 경험을 얻을 수 있을 것입니다.






인간과 기술이 함께 만들어가는 교육·학습의 미래



컴퓨터는 놀랍게 빠르고, 정확하지만 대단히 멍청하다. 사람은 놀랍게 느리고, 부정확하지만 대단히 똑똑하다. 이 둘이 힘을 합치면 상상할 수 없는 힘을 가지게 된다.


- 알버트 아인슈타인(Albert Einstein)


 

 앞서 살펴본 바와 같이 증강지능의 강력한 지원은 인간이 '무엇을 위해 의사결정을 내리고 행동할 것인지' 깊게 성찰할 수 있도록 돕습니다. 이로써 인간은 ‘어떻게 할 것인가?’가 아닌 ‘무엇을, 왜 해야 하는가?’에 대해 보다 깊이 고민하게 될 것입니다. 그 과정은 인류에게 ‘풍족한 삶’과 ‘더불어 사는 삶’을 선사할 것이라 믿습니다.


 이러한 미래를 꿈꾸기 위한 초석은 인간과 기술이 함께 만들어가는 교육·학습에 있습니다. 많은 이들이 배움을 갈망하는 오늘날, 증강지능은 우리에게 과거보다 훨씬 효율적이고 효과적인 교육·학습 솔루션을 제공해줄 수 있습니다. 그러나 한편으로 이러한 변화는 Digital Literacy 역량이 부족한 사람들, 기술의 변화 속도를 따라가지 못하는 사람들, 사회적·경제적 인프라의 빈곤으로 소외된 이들에게 더 큰 좌절을 안길 수도 있습니다.


 혹자는 이런 결과가 어쩔 수 없는 것이라 여길지도 모릅니다. 하지만 교육과 학습의 본질적인 목적이 ‘인간의 잠재력을 개발하고 성장하도록 돕는 것’에 있음을 부정하지 않는다면, ‘증강지능과 교육·학습의 결합’은 그 목적을 달성하는 방향으로 쓰여야 합니다. 그리고 그 역할과 책임은 증강지능이 아닌 ‘무엇을, 왜 해야 하는가?’를 고민하는 인간에게 있습니다. 이러한 인식과 공감대가 전제되었을 때 비로소 ‘상상할 수 없는 힘’은 국가의, 사회의, 기업의, 인류의, 우리의 진화에 큰 원동력이 되어줄 것입니다.



※ 휴넷의 월간 에듀테크 리포트,〈EDUTECH Monthly〉2018년 8월호에 기고한 글입니다.




[Reference]


- 노학준, 「AI가 교육에 미치는 영향」

- 손찬희, 「인공지능의 교육적 논의」

- Ambient Insight, 「2016- 2021 Global Game-based Learning Market」

- Forbes, 「How Is AI Used In Education -- Real World Examples Of Today And A Peek into The Future」

- Garry Kasparov, 「Intelligent Machines Will Teach Us—Not Replace Us」

- Humancapital, 「The Amalgam Of Machine Learning」

- Metaari, 「2018 Advanced Learning Technology Research Taxonomy 」

- PwC, 「Workforce of the Future_The competing forces shaping 2030」

- http://contenttechnologiesinc.com

- http://cram101.com

- https://themusio.com

- https://www.emotix.in

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