XR(확장현실)를 활용한 교육은 체험자들이 대체로 긍정적인 반응을 주고 있지만, 양질의 콘텐츠 제작의 어려움, 콘텐츠의 다양성 부족, 디바이스의 무게 및 가격, 디바이스 유지관리의 어려움 등 보편화되기 위해서는 많은 장벽들이 존재한다. 그렇다면 최근 각광을 받고 있는 AI(인공지능) 기술과 결합될 때 이런 장벽을 뛰어넘어 대중적인 교육방법으로 자리 잡을 수 있을까?
사실 현실에서 현장을 기반으로 전문가와 소수의 교육생이 함께 하는 교육의 질을 대체할 만한 XR 기반 교육이 현재 기술 수준에서 가능하다고 말하기는 어렵다. 반면에 교육 분야에서는 태블릿 PC나 일반 PC에서 실행 가능한 디지털 교육 콘텐츠가 이미 보편적으로 활용되고 있다. 따라서 XR 교육 콘텐츠가 일반적으로 활용되기 위해서는 기존의 디지털 교육 콘텐츠와 비교해서 장점이 무엇인지 먼저 열거해 봤다.
향상된 참여도 및 동기 부여 : XR를 통해 교사는 학생들에게 몰입도가 높은 매력적인 학습 경험을 제공할 수 있다. 예를 들어, 물리학 시간에 원자 사이를 걷거나 손으로 분자를 만들도록 할 수 있다. 역사 시간에는 집현전이라던가 옛 사찰의 천정을 자세히 볼 수 있도록 할 수 있다.
향상된 접근성과 포괄성 : XR은 기존의 물리적 한계에 구속되지 않는다. XR를 통하면 학생들은 지구 반대편에 있는 나라의 박물관을 방문할 수도 있다. 원자력 발전소의 원자로와 같이 학생들의 출입이 금지된 곳도 들어가서 내부 메커니즘을 살펴볼 수 있다.
향상된 학습 성과 : 미국의 교육학자 에드가 데일(Edgar Dale)의 '학습의 원추(Cone of Learning)' 이론에 의하면, 사람들은 학습 방법에 따라 기억하는 정도가 다르다. 똑같은 내용을 학습할 때, 읽은 것의 10%, 들은 것의 20%, 본 것의 30%, 듣고 본 것의 50%, 말한 것의 70%, 실제로 말하고 행동한 것의 90%를 기억한다고 한다. XR은 현장과 유사한 3차원 가상 실습 환경을 제공 때문에 학습된 정보가 기억 속에 오래 유지될 가능이 높다.
이렇게 열거한 장점들에도 불구하고 XR 교육 콘텐츠는 아직 보편화되지 않고 있다. 그렇다면 General AI를 함께 적용하면 뭐가 달라질까?
강화된 상호작용성 : XR+AI는 현실과 같은 음성 대화를 제공하기 때문에, 허공에 있는 버튼을 누른다거나 가상의 레버를 당기는 동작들을 줄이는 수고를 덜 수 있다. 간단히 말해서 콘텐츠와 상호작용하기 위한 인터페이스가 훨씬 쉽고 단순해진다는 의미이다.
고도화된 맞춤형 교육 : XR+AI는 사용자와 소통한 모든 내용과 사용자의 행동을 기억하기 때문에 맥락을 이해하고 답변할 수 있으며, 사용자의 선호를 고려한 맞춤형 정보를 제공할 수 있다.
콘텐츠 제작의 용이성 : XR+AI는 기본적으로 텍스트 정보 생성, 음성 정보 생성이 용이하다. 그뿐만 아니라 2D 및 3D 시각적 정보, 동영상 정보 생성도 가능하다. 전자에 후자는 아직까지 다소 부족한 단계에 있지만, 현재의 발전 속도로 볼 때 수년 안에 혁신적인 3차원 동적 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
정교한 시뮬레이션 : XR+AI는 컴퓨터 비전 인식 기술에도 큰 도움을 줄 수 있기 때문에 인물을 촬영한 영상만으로도 손쉬운 모션 캡처를 가능하게 하며, 정확한 사물 인식과 사물의 경계 인식도 가능하게 한다. 이 결과로 전문가의 행동을 사실적으로 3차원 아바타에 적용할 수 있으며, 기계 부품의 3차원 증강 모델을 실제 기계 부품과 정교하고 정합시키는 것도 가능하다.
이렇듯 AI 발전과 더불어 XR 교육 콘텐츠가 보편적으로 적용될 가능성이 높다. 다만 대부분의 General AI가 선진국의 빅테크에 의해 천문학적 투자 비용으로 개발되고 있기 때문에, 국내의 XR 기업들이 어느 정도의 수혜를 받을 수 있을지 판단하기는 어려운 상황이다.