AI는 교육체계를 혁신할 수 있을까
생성 AI의 시대가 온다 (2탄)
교육부와 AI
교육부가 지난달 23일 발표한 '디지털 기반 교육혁신 방안'에 따르면 2025년부터 단계적으로 초·중·고등학교에 'AI 디지털 교과서'를 도입한다고 한다. AI 디지털 교과서는 해당 교과의 효과적인 학습을 도울 수 있도록 교과의 특성에 맞는 AI 기술을 적용한 교과서를 말한다. 교사 1인이 다수를 가르치는 현 수업 체제에서 나아가 AI를 통해 학생 데이터를 수집, 분석해 학생 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 학습 환경을 디자인하겠다는 것이 골자다.
모두를 위한 맞춤 교육의 실현 디지털 기반 교육혁신 방안 (출처: 교육부 )AI 교과서는 수학, 영어, 정보 3개 과목에 우선 도입될 예정이다. 수학의 경우, 개개인의 실력 편차가 크고, 개념 이해를 필수적으로 요하는 과목이다. 하지만 학생마다 개념을 익히고 내것으로 만드는 데에 소요되는 시간은 제각각 다르다. 여기에 AI 튜터링 기술을 적용하여 개개인의 수준과 실력에 맞는 맞춤형 학습을 지원함으로서 학생들이 수학을 쉽게 포기하는 이른바 '수포자'가 되는 것을 최대한 방지하겠다는 것이다. 영어는 AI 음성인식 기능을 통해 듣기와 말하기 연습을 지원하고 정보는 코딩교육 실습을 강화하는데 중점을 둘 것이라고 한다.
현 교육체계에 AI를 도입하기 위해 필요한 것은 다음과 같다. 먼저 디지털 역량을 갖춘 교사 양성이 필요하다. AI는 어디까지나 '보조적인' 역할을 수행하는 비서 역할이고, 교육을 제공하는 주체는 교사라는 점을 우리는 잊어선 안된다. 따라서 교육 체계에 AI가 도입되기 위해서는 교사들의 디지털 기술 역량이 충분히 갖춰져야 한다. 교육부는 이를 위해 디지털 수업혁신 선도교사인 T.O.U.C.H 교사단을 2023년 400명에서 2025년 1,500명까지 확대하겠다는 방침이다.
또한 디지털 기기의 안전한 사용 환경 구축과 유해 콘텐츠 차단 등 학습 환경의 최적화, 원활한 디바이스 보급을 통한 디지털 인프라 구축 등 배경작업이 필요하다.
해당 프로젝트가 '빛 좋은 개살구'가 되지 않기 위해서는 2025년까지 AI 기반을 잘 다져놔야 한다. 직면한 문제점들에 대한 구체적이고 체계적인 해결 방안이 필요하다. 예를 들면 전국적 디지털 기기보급률의 편차를 어떻게 해소할지, 교육 프로그램은 누구랑 협력해서 어떻게 개발할지, 교사 개개인의 디지털 기기 이용 능력 편차는 어떻게 해소할지 등의 문제다. 교육부의 2022년 교육기본통계에 따르면 현재 대한민국 초·중·고 교사의 평균 연령은 42.3세이다. 고령 교사들은 디지털 리터러시가 상대적으로 많이 떨어질 수 있다. 또한 교사의 수가 약 45만명인점을 감안하면 아직 디지털 수업혁신 선도교사 400명은 턱없이 부족해보이는 수치이다. 또한 디바이스 보급률 또한 목표인 '학생 1인당 1 디바이스'를 위해서는 현재 약 250만대 이상이 더 필요한 상황인데, 이를 어떻게 보급할지에 대해서도 교육청과의 적극적인 협의가 필요해보인다.
디지털 교과서의 가장 큰 중요한 기능 중의 하나는 적응형 평가(adaptive assessment)다. 이는 앱 내에서 학생이 무언가를 클릭할 때마다 AI가 학생의 학습여부를 판단하여 이에 맞춘 콘텐츠를 제공하는 기능을 말한다. 실시간으로 학생의 학습 진척과 상황, 숙지 여부 등을 파악하고 교사에게 해당 정보를 요약 및 전달하여 대시보드에 띄워 주는 것이다. 이 기능을 통해 교사는 쉽게 학생들 개개인의 학습 현황을 확인할 수 있다. 즉 결국 AI를 도입한다 하더라도 보조적인 역할을 수행할 뿐이고, 이 데이터를 활용하는 것은 온전히 교사의 몫이다. 결국 교사 개개인의 역량으로 회귀되는 셈이다.
메타버스와 AI
지난달 17일, 세계적인 메타버스 게임 '로블록스'에서 생성 AI 툴의 도입을 알렸다. 이 툴은 창작자의 생산성을 올려줄 뿐만 아니라 이전보다 훨씬 쉽게 유저들이 자신의 아이디어를 실제로 구현할 수 있도록 한다. 코딩이나 디자인을 해 본 적 없는 초보자도 로블록스에서 자유롭게 자신의 상상력을 실현할 수 있는 것이다. 이는 초보 개발자 뿐만 아니라 젊은 사용자들에게 매력적일 수 있다. 로블록스는 생성AI 기술을 통해 '누구나 창작자가 될 수 있는' 플랫폼으로 나아가고자 한다고 밝혔다.
메타버스에 막대한 투자를 하고 있는 메타 또한 마찬가지 입장이다. 주커버그에 따르면 이미지나 비디오, 아바타 그리고 3D 자산을 생성하는 AI 기술을 제품 전반에 걸쳐서 도입 중이라고 한다. 뿐만 아니라 엔비디아는 메타버스용 고퀄리티 3D 이미지 생성 AI 모델인 '겟3D'를 출시했고, 오픈AI는 3D 이미지 생성기인 '포인트-E'의 오픈소스를 공개한 바 있다. 포인트-E를 통한 3D 결과물은 단순한 점 형태고 실물과 동떨어진 모습이라는 점에서 고품질은 아니지만, 3D 오브젝트의 생성이 기존의 600배 이상 고속화되었다는 점에서 의의가 있다.
포인트-E로 생성한 3D 이미지솜니움 스페이스는 챗 GPT를 도입하여 메타버스에서 돌아가신 분들과 대화를 나눌 수 있도록 하는 '영원한 생명(Live forever)' 이라는 모드를 선보였다. 이처럼 메타버스를 겨냥한 생성 AI 모델이 잇달아 나오고 있고, 계속해서 발전하고 있다.
끝맺으며
1탄에서는 빙의 프로메테우스, 노션 AI와 네이버의 클로바X 등 플랫폼의 생성 AI 도입에 대해서 알아보았고, 2탄에서는 사기업이 아닌 공공기관에서의 AI 활용과, 메타버스라는 하나의 큰 트렌드 내에서 생성AI의 쓰임새에 대해서 알아보았다. 다양한 산업군에서 다양한 용도로 생성 AI가 쓰이고 있고, 개발되고 있으며 시장이 활성화되고 있음을 알아볼 수 있었다. AI가 우리의 삶에 점차 스며듬에 있어서, 유저 입장에서 우리는 어떤 태도를 갖춰야 할까?
AI는 아직 불완전하다. 이는 명확한 사실이다. 도덕적으로 그릇된 답변을 내놓기도 하고, 부정확한 답변을 제공하기도 한다. AI 신뢰성 문제는 예전부터 지금까지 꾸준하게 제기되어 왔다. 당장 실생활에서 AI는 패턴화되고 정형화된 작업들에 있어 보조적인 역할을 수행하며 업무 효율성을 높여줄 수 있지만, AI가 제공하는 정보를 맹목적으로 신뢰하고 이에 과도하게 의존해서는 안된다. 데이터의 옳고 그름을 판별하고 선택하는 것은 아직 온전히 인간의 몫이다.
출처
https://www.korea.kr/news/policyBriefingView.do?newsId=156554289
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=149680
https://nv-tlabs.github.io/GET3D/
