교사와 내가 함께 성장하고 있다는 그림 그리기

그래야 GPT를 안쓰겠죠?

GPT의 시대

생성형AI로 인해 달라진 세상 속 풍경에 마땅히 교무실은 그러하다. 싸늘하다. 조용히 휴식이 날아와 꽂힌다. 챗GPT가 국내에 소개되고 3년이 된 오늘날, 그 이전에 존재하던 고등학교 교무실의 연말 소란은 사라졌다. A챗GPT를 활용한 학교생활기록부를 쓰지 않고자 하는 소수의 양심적인 교사들을 제외하고 대다수는 이 혁신적 기술을 활용해 생기부를 아주 간단히 해결한다.

아래를 보자.

자율주행차의 기술적 결함과 법적·윤리적 쟁점을 실제 사고 사례를 수집·분석하여 문제의 심각성과 연구의 필요성을 명확히 전달하고, 관련 쟁점을 기술·법·윤리 측면에서 구분해 정리함으로써 복합적 사회·기술 문제를 구조적으로 이해하는 역량을 나타냄. 연구 배경 작성의 과제에서는 자율주행차 기술 발전의 이점과 안전성·책임 문제를 구체적인 사고 사례와 연결하여 기술적 결함과 법적 책임, 윤리적 쟁점을 함께 분석하여 현상의 배경과 문제점을 체계적으로 진단함. 자율주행차 관련 자료를 폭넓게 탐색하고, 핵심 개념과 정보를 선별·구조화하여 연구 배경을 설계함으로써 지식정보처리 역량을 드러내며, 각 요소별 구체적인 통계 자료와 데이터를 추가하고 연구 질문과 연계되는 실질적 해결 방안을 더 폭넓게 탐구하는 방향으로 확장하는 모습을 통해 분석의 깊이와 전문성이 점차 강화되는 경향을 나타냄. 연구의 이론적 배경과 선행연구 검토의 과제에서는 자율주행 자동차와 관련된 핵심 이론 개념을 정리하고 선행연구를 안전성, 소비자 신뢰·수용, 사회·윤리적 쟁점으로 분류하여 연구 필요성을 분명히 언급함. 연구 데이터의 수집 및 정리 요약의 과제에서는 자율주행 시스템의 안전성 분석을 위한 기반 자료 확보라는 연구 목적을 제시한 뒤 목적에 적합한 다양한 데이터를 선정하여 체계적으로 수집·정리함. (1628)

위는 지난해 고등학교 3학년의 학교생활기록부 기초자료(실제 학습자들이 작성한 내역)을 GPT에게 입력해서 생성된 자료다. 진로활동의 개별화 연구 과제로, 논문 작성의 실제 절차에 따라 다음과 같이 과제를 부여했다. 아래에서 위로 역순. 매 활동시간마다, 학생들은 연구배경, 이론적 배경, 데이터 수집 및 요약, 방법론 탐구, 분석과 해석 등의 활동을 수행했다.

최종 소논문 형식을 작성하는 것에 있어선 아이들이 논문 작성을 할 능력은 전혀 없기 때문에, GPT를 활용해보라고 지시했다. 그러나 그 이전의 1-5까지의 과제는 내가 일일이, 3시간 동안 12명 내외의 학생을 대상으로 답안을 검토하고 토론하고 수정을 지도하였기 때문에, 중간 중간 아이들이 GPT의 도움을 받은 바는 당연히 있다 할지라도 총체적인 결과물은 교사의 피드백이 충분히 가해진 것이다.

이 활동의 경우, 교사의 고민과 해결은 이것이다.

(1) 고등학교 1학년부터 3학년이 혼재된, 저마다의 관심을 가진 12명 내외의 학생들(실제로는 15명이 수강인원이었으니 3명 정도는 제대로 참여를 안했다.)에게 내실 있는 개별화 탐구 활동을 지도하는 것

(2) 그것을 각종 자료를 사후분석하며 최종 1500바이트로 종합하는 것

띠딩

(3) 아이들에게 내실 있는 자료를 받기만 하면, GPT가 그걸 해준다. 한명 당 20초 만에.