핵심은 좋은 문제 콘텐츠와 교수 전략의 변화이다
AI 시대에 맞춘 좋은 교육을 위해 필요한 건 좋은 문제다. 학습자의 학습 수준을 고려하여 도전 의식을 자극할만한 양질의 문제를 제시하면, AI와 함께 문제를 풀어가는 과정을 통해 주도적으로 성장할 수 있다.
AI 활용이 좀 더 일반화된 시대의 교수자의 역할은 강의가 아닌, 문제를 해결해 가는 과정을 보조하는 것이다. 좋은 문제와 AI, 그리고 문제 해결 과정의 방향성을 잡아줄 멘토가 있으면 학습자는 성장할 수 있다(추가적으로 동료 학습을 위한 학습 커뮤니티까지 있으면 더 빨리, 더 의미 있게 성장할 수 있다).
이러한 변화의 근간에는 두 가지 고민이 있어야 한다고 믿는다. 첫째는 교육 콘텐츠의 정의를 변화시키는 것이고, 두 번째는 교수자의 역할과 교수법을 발전시키는 것이다.
먼저, 교육 콘텐츠다. 그동안 '교육 콘텐츠'라고 하면 교수자(강사)가 강의 진행을 위해 준비한 교안이나 강의 PPT, 또는 지식을 단방향으로 전달하기 위해 녹화해 둔 영상 강의 등이 떠올랐다. 하지만, 이런 자료들의 가치는 AI가 생성해 주는 자료의 정확도와 형식의 정돈됨이 발전될수록 우하향 할 수밖에 없다.
AI가 사회 모든 분야에서 범용적이어지는 시대(이미 그런 시대가 도래한 것 같다)에는 교육에서도 AI 활용이 기본 전제되어야 하며, 교육 콘텐츠도 AI를 활용한 학습에 좀 더 최적화된 형태를 갖춰야 한다. 그리고, AI를 전제한 교육에서의 이상적인 콘텐츠 형식은 문제(과제)가 될 거라고 믿는다.
아무 문제나 다 가치 있는 건 아니다. 1+1은? 이런 건 AI를 통해 너무 쉽게 답을 도출할 수 있는 질문이다. 정답이 딱 떨어지는 문제는 AI를 통해 모두 다 풀 수 있고(과장이 아니라 실제다), 이런 문제를 양산하는 건 교육 시장 전반의 혁신에 전혀 도움이 되지 않는다. 오히려 방해만 된다. AI를 통해 도전적으로 풀어낼 수 있는 양질의 문제를 생산해 내는 게 중요하다.
이러한 신념을 바탕으로, 미래 교육에 핵심이 될 문제 콘텐츠의 기준을 나름 정리해 봤다.
하나의 딱 떨어지는 정답이 없어야 한다. A 문제에 대한 답이 B라고 딱 떨어지는 순간 해당 문제를 가장 잘 풀 수 있는 건 인간이 아니라 AI가 된다.
정답을 그렇게 도출한 이유와 논리를 충분히 설명되어야 하는 유형의 문제가 필요하다. 'A 문제에 대한 답은 B입니다'가 아니라, 'A 문제에 대한 답을 B라고 생각합니다. 제가 문제를 해결할 때 생각한 가정은 ~이고, 적용 범위는 ~까지를 고려 했고, B라는 답을 도출했지만 제약 사항으로는 ~가 있을 것 같고...'와 같은 장황하고 복잡한 설명이 붙어야 하는 문제가 필요하다. 어쩌면 '정답이 B다'라는 사실은 전혀 중요하지 않고, 답을 도출하기 위해 접근한 사고의 흐름과 논리가 AI 시대에 부합한 인재가 갖춰야 할 핵심 역량의 실체라는 생각도 든다.
문제를 풀어서 도출된 답이 해당 문제가 적용되는 복합적인 상황, 답을 평가하는 사람의 성향이나 감정 등에 따라 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있어야 한다. '좋음'에 대한 기준이 더 모호할수록 AI 시대 교육을 위한 좋은 문제 콘텐츠가 된다.
문제 콘텐츠가 실제 현실 세상의 문제 상황을 잘 반영할수록 좋다. AI 시대에는 무수히 많은 문제가 해결되고, 점점 더 풀어야 할 문제가 희소해질 가능성이 높다. 현실에서도 고민을 충분히 해서 꼭 해결해봐야 하는 문제가 교육과 접목되었을 때 흥미와 도전 의식을 불러일으키고, 의미 있는 학습을 진행하는 게 가능하다.
문제가 좋다면, 생각하고 문제를 해결하는 과정 자체가 교육이 될 수 있다. 그런 의미에서, 양질의 문제 콘텐츠를 연구하고 개발하는 건 AI 시대의 좋은 교육을 위해 가장 먼저 선결되어야 하는 과제라고 믿는다.
동시에, 문제를 해결하는 과정에서의 학습자 경험을 개선하기 위한 교수자의 역할에 대한 고민이 따라야 한다.
교수자는 단방향으로 지식을 전달하는 전달자가 아니다. 지식의 습득은 학습자가 주도적으로 AI를 활용해 진행하고, 단지 올바른 방향으로 질문하고 답을 찾을 수 있게 방향을 제시해 주면 충분하다.
강의가 아니라 조금 더 소수 그룹에 대한 코칭/멘토링 형식이 필요하다. 핵심은 좋은 피드백이다. 개인화된 관리와 제안을 줄 수 있을 정도로 교수자-학습자의 비율을 조정하고, 개별적인 터치가 될 수 있도록 학습 공동체를 구성하는 게 필요하다.
답이 아니라 관점과 접근을 제시해야 한다. 'A에 대한 답은 B다'라고 전달하는 게 과거에는 맞는 설명이었을 수 있지만, AI 시대엔 틀린 교수법이다. '이런 상황에선 A에 대한 답을 B라고 볼 수 있지만 ~한 한계가 있고, C로 접근하는 건 이런 상황에서 고려해 볼 수 있다'와 같이 좀 더 거시적이고 종합적인 관점과 방향성을 제안해 줄 수 있어야 한다.
함께 학습하고 성장하는 사람이어야 한다. 새로운 지식과 트렌드가 생산되는 속도는 Exponential 하게 빨라진다. 더 이상 특정 분야에 대한 모든 걸 아는 전문가는 존재하지 않는다. 교수자는 자신이 알고 있던 지식을 가지고 일방적으로 전수하는 게 아니라, 학습자와의 상호작용과 질문을 통해 스스로도 계속 성장하고 관점을 늘려갈 수 있어야 한다(그런 의미에서, 교수자와 학습자의 구분이 완벽하게 모호해지는 flat 한 학습 커뮤니티가 AI 시대 교육의 이상향이지 않을까 싶다).
AI 시대를 대비하기 위한 좋은 문제 콘텐츠를 생산하는 것과, 개인화된 피드백과 코칭을 전달하기 위한 프로그램을 운영하기 위해선 다양한 형태로 경험과 관점을 공유할 교수자와의 협업이 중요하다. 복잡도와 모호성이 높은 문제 콘텐츠를 활용한 교육인 만큼 개인화되고 개별화된 피드백이 핵심이다. 그리고, 다수의 학습자에게 개인화된 교육적 첨언을 성공적으로 하기 위해선 양질의 경험을 공유할 다수의 교수자의 참여가 필요하다.
결국, AI 시대 교육을 준비하기 위한 가장 본질은 좋은 교육을 함께 꿈꾸고 만들어 갈 수 있는 지식 공유자와의 만남과 협업이다. 양질의 문제를 생산하는 것도, 문제에 기반하여 좋은 교수 전략 노하우를 쌓아가는 것도, 혼자서는 할 수 없는 일이다. 그런 의미에서, 다양한 IT 지식 공유 자영업자들과의 얕고 넓은 협업을 늘려가는 건 다가올 미래를 준비하기 위한 현실적이고 빠른 방안이 될 것이라고 믿는다.
NYBS는 AI 시대에 변화할 교육 모델을 연구하고 준비하는 팀입니다. 함께 양질의 문제와 멘토링으로 AI 시대에 부합한 양질의 교육을 준비해 가실 분, 또는 관련된 대화를 희망하는 분은 nybs.contact@gmail.com으로 문의주시면 감사하겠습니다.