원격교육 시대, AI로 교육 혁신하는 방식 글쓰기

서술방식 깊이를 아쉬워하며

사진=픽사베이

최근 마감한 기술 콘텐츠에서는 '원격교육 시대, 인공지능(AI)으로 교육을 혁신하는 방식'을 다뤘다. 온라인 시험 감독, 과제 채점, 문답 교육, 실력 테스트 통한 맞춤형 커리큘럼 기획, 영어 회화 지도에 AI를 접목한 내용이었다. 컴퓨터 비전 기술, 자연어 처리 기술, 음성 인식 기술 등이 여기에 쓰였다. 이 주제를 선정한 이유는 역시나 코로나 19 때문이었다. 올해는 시의성 있는 주제를 AI와 연결 지어서 써왔으니까. 특히 교육은 전부터 꼭 써야겠다고 생각했다. 관련 자료를 일부 접했기도 하고. 에듀테크가 코로나 19로 주목받는 까닭도 있다.

조사과정에서 실감한 건 교육과 AI를 접목하는 방식을 두고 공교육이든 사교육이든 관심도 많다는 것. 사교육은 먼저 도입된 것도 있는데 이제는 공교육 현장에서도 도입 사례가 늘고 있다. 학교에서도 AI를 시범 도입한 곳도 있지만. 올해 9월 전국 초등학교에서 학생 수준에 맞는 수학 학습 콘텐츠를 추천하고 학습 조언을 하는 데 이를 활용하는 서비스를 도입했다. 지난 5월 '한국형 뉴딜' 정책을 발표할 때도 정부가 AI 기반 원격교육 지원 플랫폼을 구축한다고 밝혔다. 코로나 19가 공교육에 AI 도입을 확대하는 분기점이 될 수 있을 듯.

보고서를 보면 그동안 '국내 이러닝 산업은 동영상 강의 한정됐다'라는 지적이 눈에 띄었다. 오프라인 강의를 온라인에 영상으로 옮긴 데 그쳤다는 것. 가상현실(VR)이나 증강현실(AR), AI 등 첨단기술을 접목한 사례가 부족하다는 평가도 있었다. 설사 있더라도 사교육에 그친달까. 공교육에서는 부족하다는 것. 웅진씽크빅처럼 교육 기업 가운데에서도 앞서 이를 개발하고 준비하는 곳도 많다. 스타트업 가운데에서는 뤼이드나 매스프레소처럼 영어와 수학에 AI 튜터를 접목한 곳도 유명하다. 요즘 LG CNS에서도 AI 튜터를 열심히 광고한다.

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코로나 19 대유행으로 원격교육은 전 세계에서 완전형으로든, 혼합형으로든 계속 이뤄지고 있다. 원격교육도 단발성 이벤트가 아니다. 전염병은 쉽게 종식되지 않을 듯하고. 설사 종식되더라도 신종 전염병 발생주기가 2~5년으로 짧아지고 있어서 금세 다른 전염병이 나타날 수 있다. 그때도 이런 혼란에 대응해야 한다. 이미 원격교육은 일상이 됐는데 문제는 갑작스럽게 이를 실시하다 보니 전 세계적으로 준비되지 않았다는 것. 곳곳에서 빈틈이 많다. 더 심각한 건 이게 소득 수준에 따른 학력 격차를 더 심화시킬 수 있다는 것.

내 글에서는 크게 다루지 않았지만(실은 썼다가 연결이 모호하고 어색해서 짧게 줄이고 썼던 걸 거의 다 지웠다) 가정환경이 원격교육 질에 큰 영향을 미친다. 일단 학생이 집에서 공부하는데 조용히 원격수업을 들을 장소조차 없는 이도 있다. 자기 방이 없는 학생도 있을 수 있고. 특히 부모님 관심과 지원, 디지털 소양, 디지털 기기 확보 여부가 교육환경에도 영향을 준다고 한다. 형편이 어려울수록 이게 불충분할 수도 있다. 아마 인터넷이 깔리지 않은 가정도 있을 수 있다. 취약계층일수록 학력 결손 위험이 크다는 지적도 있다.

이런 우려는 국내에만 한정되지 않았다. 전 세계적으로 원격교육 한계를 두고 우려도 높다. 꼭 이런 이유 때문이라고만 보기 어려울 수 있지만 상황이 이렇다 보니 교육에 AI를 접목하는 방식을 두고 곳곳에서 관심이 많다. AI가 원격교육 같은 비대면 서비스 핵심 기술인 까닭도 있겠지만. 이 기술이 원격교육 한계를 해소하는 데 도움될 수 있지 않을까. 대면교육 때처럼 선생님이 학생을 봐주기 어려우니 알고리즘을 정밀 분석해 적응형 학습을 지원하는 것도 대안일 수 있고. 영어 회화는 AI 튜터가 발음이나 문장을 봐줄 수도 있고.

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국내에서 AI를 교육에 접목한 사례를 살펴보면 'AI 튜터'가 많이 거론된다. '코로나 19로 이제 무인 교육 시대가 온다'라고도 하니까. 근데 둘러보니 활용분야가 다양했다. 앞서 언급한 다섯 가지 분야다. 온라인 시험 감독이나 과제 채점은 교사 업무 효율을 높일 수 있다. 교사도 대면, 비대면 교육을 모두 준비하려면 일이 많으니까. AI는 학습 공백을 메우고 업무 효율을 개선할 수 있을지 모른다. 특유의 개인화, 자동화 기능으로. 원격교육에 AI를 활용한 사례를 다양하게 정리한 자료는 별로 없었다. 내가 못 찾은 건지 모르겠지만. 이 시점에 써야 의의 있는 주제, 지금 써두면 누구에게든 도움될 주제를 선정하려고 했고 그렇게 글을 준비했다.

글을 풀어가는 방식은 헬스케어 AI, 성범죄 AI 글과 비슷했다. 5가지 사례를 뽑아서 관련 기술 적용 방식을 설명했다. 헬스케어 AI 글에 더 가까웠다. 기업별 활용사례를 썼으니까. 성범죄 AI 글도 다섯 가지 사례를 다뤘지만 글에서 인용한 기업 사례는 그보다 1.5배 많았다. 이번에는 5가지 사례, 5개 기업으로 맞췄다. 사전 조사할 때는 이보다 더 많았다. 그러나 본격적으로 글을 작성하기 위해 다시 조사했을 때 글로 쓸만한 거리가 아닌 곳도 있었다. AI를 활용하지만 양념처럼 쓰는 것 같기도 하고.

핵심 서비스가 AI여야 한다고 보고 5곳을 추렸다. 컴퓨터 비전 기술로 온라인 시험 감독을 제공하거나 과제를 자동 채점하는 곳. 챗봇으로 문답식 교육을 제공하는 곳. 알고리즘을 분석해서 실력을 파악하고 맞춤형 커리큘럼을 추천해주는 곳. 음성인식 기술로 영어 회화 실력을 평가하고 개인 지도해주는 곳. 3곳은 미국 기업이었고, 2곳은 중국 기업이었다. 역시 AI는 컴퓨터 비전 기술이 짱인가 싶고. 중국 기업 저력이 대단하다는 생각도 들었다. AI 안에서도 컴퓨터 비전-자연어 처리-음성 순으로 연구가 많다는 글을 본 적 있다. 그래선지 음성인식 기술을 학습에 정밀하게 활용하는 중국 기업이 눈에 띄었다. 그들이 확보한 음성 데이터 규모도.

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참고자료는 늘 그랬듯 보고서, 각사 홈페이지, 기업공개 서류, 국내외 언론보도 등을 참조했다. 보고서는 CB 인사이츠, 한국교육개발원 자료를 참조했다. 한국인터넷진흥원과 KDB미래전략연구소 동향 분석 자료도 봤다. 음성인식으로 영어 회화 학습을 지원하는 기업이 상장사라서 그 회사는 기업공개 서류를 많이 참조했다. 언론보도 가운데에서도 깊은 통찰과 큰 도움을 얻은 건 MIT 테크놀로지 리뷰와 뉴욕타임스, 사우스 차이나 모닝 포스트였다. MIT 테크놀로지 리뷰는 매달 무료 3건을 보는데 이번에 유료 결제 뽐뿌가 강하게 왔다. 온라인 시험 감독 서비스 한계와 적응형 학습을 제공하는 중국 기업 기술을 조사하는 데 큰 도움이 됐다.

글 작성 과정에서 고민된 건 기술을 세밀하게 분석한 자료가 다른 곳에 비해 많지 않다는 것. 보통 홈페이지에 자세하게 나오는데 이번에는 그렇지 않은 곳이 많았다. 사실 나와도 그대로 쓰기에 애매해서 더 쉽게 이해할 수 있는 보조자료를 더 찾아봐야 했다. 그게 언론보도, 인터뷰, 기업공개 서류 등이었다. 기업공개 서류는 정말 은혜롭다. 기업공개 서류나 사업보고서, 감사보고서를 보면 기업이 말해주지 않는 정보가 많다. 공부도 많이 되고 꿀 내용이 가득하다. 기업공개 서류가 방대해서 읽다 보면 압사당할 것 같다. 힘들어도 재미는 있다.

내용은 문제점-AI 역할-기업 사례-의의 이렇게 구성했다. 또 한계 부분은 따로 챕터를 만들어 썼다. '현재 이런 문제 또는 과제가 있다. AI는 이를 어떻게 해결하고 있다. 모 기업에서는 이런 기술이 있다. 이 기술을 어떻게 쓰고 있다. 이 기술 의의는 이렇다'. 이런 식으로. 모든 사례가 5문단씩 이뤄졌다. 기업 사례에는 핵심 기술과 작동방식, 활용 사례를 중심으로 썼다. 그전 글에 비하면 분량은 적다. 절대적으로 적지는 않다. 헬스케어 AI, 성범죄 AI, 엣지컴퓨팅 글이 너무 길었다. AI 역할과 의의를 겹치지 않게 쓰려고 신경 썼다. 자칫 중복될 수 있는 내용이기 때문이다. 혹시 기술 이야기가 부족하지 않은지도 계속 살폈다. 평소보다 그 자료가 부족하다고 생각해선지.

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한계는 이렇게 다뤘다. 모든 기술에 다 한계가 들어가지는 않았다. 그렇다 보니 '한계 내용을 넣을까 말까' 많이 고민했다. 사실 안 쓰면 더 편한데 그럴 수 없었던 이유는- 온라인 시험 감독 서비스가 미국에서 꽤 논란이 되고 언론 보도가 많이 나왔기 때문이다. 코로나 19 대유행 때문에 관련 업체가 잘 되고 있다고 한다. 그만큼 학생 문제제기도 많다. 인종차별 논란, 프라이버시 침해 등. 기술 오류도 있다. 과제 채점 서비스의 경우, AI가 글자나 숫자를 정확히 인식하지 못할 때도 있다.

글 쓰는 순서는 이랬다. 자료 조사-번역-초고 작성-1차 퇴고-2차 퇴고-3차 퇴고-이미지 편집-마지막 퇴고. 내용 난이도는 헬스케어 AI, 성범죄 AI, 엣지컴퓨팅 글보다 낮았다. 지금 생각해보면 그 글들을 어떻게 썼는지 스스로 신기할 정도다. 잘 썼다는 건 아니다. 개인적으로 좋아하고 뿌듯한 글은 따로 있긴 하다. 다만 이번 글은 그전 글보다 쉬운 내용인데 시간은 배로 더 걸리고 작성 과정이 버거웠다. 자료조사를 해도 부족한 느낌이 들었는데 역시나 그랬고 다시 하다 보니.

글에 부담도 있었다. 힘든 일이 있은지 얼마 안 됐을 때 작업을 시작했다. 그때 '마음을 회복하기 위해서 다음 글을 잘 써야 한다'라고 다짐했다. 그게 마음에 더 부담을 준 것 같다. 자꾸 뭔가 굉장하고 그럴싸한 걸 써야 할 것 같은 느낌? 그렇게 용을 쓰기에는 버거운데. 이 작업만 하는 게 아니고 다른 원고 작업도 병행하다 보니 온전히 여기에만 집중하지 못하기도 했다. 시간이 평소보다 많이 걸린 데에는 그 이유도 있을터. 한편으로는 이 글 작업이 녹록지 않다 보니 다른 원고로 기분전환(?) 하기도 했다. 호흡과 형식이 조금 다르다 보니.

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여러 가지 감정이 들었는데 가장 큰 건 두려움이었다. 그전에도 글을 썼지만 용기가 내게 갈급했다. 스스로 정한 마감이 다가왔을 때는 바쁘고 정신없고 쫓기는 기분이었다. 이런 기분이 힘들 때는 더 나은 것 같기도 하다. 너무 힘들 때는 그럼에도 불구하고 집중을 잘하지 못할 때도 있지만. 벌써 한 달이 지났는데 시간이 어떻게 갔나 모르겠다. 시간이 빠른 듯 느린 듯 그렇게 지났다. 요 며칠 마감을 연달아하느라 초저녁부터 졸렸다. 일찍 자고 싶었는데 오늘이 11월 마지막 날이라서, 이번 글 회고는 꼭 11월에 하는 게 좋을 듯해서 글을 썼다. 원래 글쓰는 것보다 회고글 쓰는 게 기분이 더 나은 듯하다. 이게 마감이 주는 여유인가.

올해가 한 달 밖에 안 남았는데 아직 회고하지 못한 글이 쌓여 있다. 매주 하거나 주 2회 해야 할 듯. 그걸 꼭 올해 다 해야 하는 건 아니지만. 올해 일은 그해 회고하면서 유종의 미를 거두고 한 해를 마무리하는 의미도 있으니까. 자신 없다는 생각에 바보 같은 마음을 오랫동안 품었다. 그러나 돌아보니 여유롭게 작업을 회고하면서 내 작업 과정 이유와 고민을 짚다 보니 자신감(?)이 좀 더 생기기도 하다. 작업 과정에서 두려울 때, 책을 읽고 깨달음을 준 글귀와 내 생각을 글로 쓰면서 두발로 서고 싶었다. 어떻게든 버티고 싶었다. 이번 글을 마감하면 펑펑 울 줄 알았다. 생각보다 담담했다. 아무 느낌도 들지 않았다. 더 무미건조하고 기계 같았으면 좋겠다.