보편적 학습설계(UDL) 기반 AI 맞춤형 교육과정2
고교학점제를 기반으로 한 절대평가+AI= 형성평가 구현
AI를 통한 개인 맞춤형 교육과정의 제공은 성취평가제와 연결될 때 그 효과를 더욱 극대화할 수 있을 것으로 기대된다. 왜냐하면 상대평가가 아니기 때문에 아이들 입장에서 다른 아이들과 비교하지 않고, 자신의 성취수준에만 집중할 수 있기 때문이다.
고교학점제에서 아이들의 성취도를 기반으로 절대평가를 진행할 것이므로 AI 기반 맞춤형 교육과정에서의 평가는 이러한 맥락에서 손쉽게 진행될 수 있다. 기본적으로 지금까지 나온 AI 맞춤형 교육과정의 평가방식은 어떤 유형의 문제를 푸는 과정을 AI가 판단하여 ‘이 학습자는 이 유형의 문제를 풀 수 있다’고 결론 내리면 성취기준을 통과한 것이다. 이렇게 성취기준을 통과하면 다음 유형으로 넘어가게 된다. 예를 들어 인수분해와 관련된 문제 유형 10가지가 있다. 이때 쉬운 유형부터 차례대로(우리나라 교육과정은 나선형 교육과정) 제시된다. 해당 유형을 계속 풀지 못한다고 AI가 판단하게 되면, 계속해서 해당 유형의 문제와 해당 유형을 풀이할 수 있게 돕는 강의를 제공한다. 그러다가 해당 유형을 풀 수 있다고 AI가 판단하게 되면, 다음 유형으로 넘어가게 되는 것이다. 이런 과정에서 만약에 7유형까지 통과했을 때 중3 인수분해 단원의 성취기준을 통과한 것이라면, 이 학생은 성취도 기준을 충족한 것이라고 볼 수 있다.
이러한 방식은 오히려 중간고사와 기말고사라는 단발적인 시험을 통해서 평가하는 것보다 훨씬 더 객관적인 평가라고 볼 수 있다. 지속적으로 학습자의 학습과정을 모니터링 함으로써 평가가 이루어지는 것이기 때문이다. 나아가 이러한 평가방식은 기본적으로 학생이 발전해나갈 수 있도록 도움을 주는 형성평가(formative assessment)라고 볼 수 있다. 단순히 이 학생의 수준을 진단하기 위한 평가가 아니라 학생의 학습목표 수준에 도달할 수 있도록 돕는 평가방식이라는 것이다.
다음 3편에서는 AI 기반 맞춤형 교육과정과 오프라인의 교사가 어떻게 학습자에게 블렌디드 러닝(blended learning)을 제공하게 되는지, 그리고 이를 통해 공부 못하는 친구와 공부 잘하는 친구 모두의 탁월성을 확보할 수 있는 교육이 어떻게 가능해지는지에 대해서 다뤄보도록 하겠다.
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