AI와 교육 혁신의 기회
- AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 교육
최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수
AI가 교육과 만났을 때의 의미의 첫 번째는 개인화 학습의 확장이다. AI의 가장 큰 장점이 교육에 적용되었을 때 각 학생의 학습 속도, 흥미, 약점을 분석해 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. 기존의 일방적 강의식 교육에서 벗어나 개인별 최적화된 학습 경로를 만들 수 있다는 것이다. AI가 교육과 결합되면 단순히 "디지털화된 교과서"나 "자동 채점 시스템"을 넘어, 교육의 본질과 형태 자체를 재정의하는 변화가 일어난다. 기존 교육 시스템에서는 불가능했던 새로운 패러다임이 생성되며, 교육 접근성 향상되어 누구에게나 평등한 AI 기반 플랫폼으로 저비용으로 고품질 교육을 전달할 수 있다. 지역적·경제적 격차를 줄이는 데 기여할 수 있는 것은 당연하다. 교사의 역할 또한 변화되는데 반복적이고 단순한 작업(채점, 진도 관리)을 AI가 대신함으로써 교사는 창의성과 멘토링에 더 집중할 수 있다는 장점이 있다. 교육의 효과 중에 피드백을 주는 것으로 학생의 응답이나 문제 해결 과정을 즉시 분석해 실시간으로 조언을 제공할 수 있어 학습 효율성을 높인다.
1. 기존 교육 시스템의 한계
기존의 교육이 어떠한 문제를 가지기에 이를 개선해야 하는가를 먼저 알아볼 필요가 있다. 그러한 이유가 기존의 교육을 개선해야 한다면 그것의 정답이 AI인지도 따져 봐야 한다. 현재의 교육 시스템은 오랜 기간 유지되어 온 전통적인 방식이지만, 현대 사회가 요구하는 다양한 역량을 기르는 데에는 한계를 보이는 것은 틀림없다. 특히, 획일적인 교육 방식, 학습 격차 문제, 창의성과 비판적 사고의 부족, 입시 중심 교육의 문제, 교사의 과중한 업무 부담 등의 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 정리하면 다음과 같다.
1) 획일적인 교육 방식
기존 교육은 대부분 정해진 커리큘럼과 표준화된 교육 과정을 따르며, 모든 학생이 동일한 방식으로 학습하도록 요구한다. 하지만 학생마다 학습 속도, 관심사, 이해 방식이 다르기 때문에 이러한 방식은 효과적인 학습을 보장하기 어렵다.
예를 들어, 어떤 학생은 시각적 자료를 통해 배우는 것을 선호하지만, 어떤 학생은 실습을 통해 직접 경험해야 더 잘 이해할 수 있다. 하지만 기존 교육은 개별적인 학습 스타일을 반영하지 않고, 일률적인 강의와 교과서 중심의 교육에 의존한다. 이로 인해 학습에 어려움을 겪는 학생들은 점점 뒤처지고, 반대로 빠르게 이해하는 학생들은 흥미를 잃게 되는 문제가 발생한다. 어느 쪽이든 유리하지 않다.
2) 학습 격차 문제
모든 학생이 같은 속도로 학습할 수 없기 때문에, 시간이 지날수록 개인 간 학습 수준의 차이가 커지는 학습 격차 문제가 심화된다. 가정환경, 사교육 여부, 선행 학습 경험 등에 따라 학생들의 학업 성취도 차이가 크지만, 학교 교육은 이를 효과적으로 보완하지 못한다. 또한, 교사는 한 반의 모든 학생을 개별적으로 지도하기 어렵기 때문에, 따라오기 힘든 학생들은 충분한 도움을 받지 못한 채 점점 학습 의욕을 잃게 된다. 이러한 학습 격차는 결국 성적 차이로 이어지고, 이는 대학 입시와 취업 기회에도 영향을 미쳐 사회적 불평등을 심화시킬 수 있다.
3) 창의성과 비판적 사고 부족
기존 교육은 주로 정답이 정해진 문제를 푸는 방식으로 운영되며, 학생들에게 주어진 지식을 암기하고 이를 정확히 재현하는 것을 요구한다. 하지만 이러한 방식은 창의적 사고와 문제 해결 능력을 기르는 데 한계가 있다. 실제 사회에서는 하나의 정답이 있는 문제보다, 다양한 해결책을 모색해야 하는 문제가 훨씬 많다. 하지만 교육 과정에서는 주어진 교과 내용을 암기하고, 시험에서 정답을 맞히는 것이 우선시 되기 때문에 학생들은 스스로 문제를 정의하고 해결하는 경험을 충분히 하지 못한다. 비판적 사고를 기르는 교육이 부족하기 때문에, 학생들은 주어진 정보를 분석하고 새로운 시각에서 접근하는 능력을 충분히 발휘하지 못하는 경우가 많다. 창의성이 중요한 시대임에도 불구하고, 기존 교육은 여전히 지식 습득과 정해진 평가 방식에 집중하고 있어, 학생들이 자유롭게 사고하고 탐구할 기회를 제한받고 있다.
4) 입시 중심 교육의 문제
현재 교육 시스템은 대학 입시에 초점을 맞추고 있으며, 학생들은 주로 성적과 시험 점수를 높이는 것에 집중할 수밖에 없다. 입시 위주의 교육은 단기적인 성과(시험 점수)를 높이는 데 집중하게 만들고, 학생들이 장기적으로 중요한 창의력, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 기를 기회를 제한한다. 학생들은 성적을 위해 과도한 경쟁에 내몰리며, 이는 학업 스트레스 증가와 정서적 문제로 이어질 수 있다. 실생활에서 필요한 역량(예: 의사소통 능력, 협업 능력, 실용적 문제 해결력 등)은 교육 과정에서 상대적으로 소홀히 다루어진다.
5) 교사의 과중한 업무 부담
교육의 질을 높이기 위해서는 교사의 역할이 매우 중요하지만, 현실적으로 교사들은 수업 준비, 행정 업무, 학생 관리 등 다양한 업무를 동시에 수행해야 한다. 교사 1명이 많은 학생을 지도해야 하기 때문에, 개별 학생의 학습 수준과 고민을 세심하게 살피기 어렵다. 행정 업무(문서 작성, 평가 보고서 등)가 많아지면서, 정작 수업 준비나 학생들과의 소통에 충분한 시간을 할애하기 어려운 경우가 많다. 현장 업무가 30%이면 이후에 처리해야 할 업무가 70%라는 보고도 있다. 이러한 문제로 인해 교사들은 번아웃(Burnout)을 겪기도 하며, 이는 교육의 질 저하로 이어질 수 있다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 맞춤형 학습, 창의적 문제 해결 중심 교육, 학습 평가 방식의 다양화, AI와 같은 기술을 활용한 교육 혁신이 필요하다. 위의 문제를 해결하기 위해 현재로 가장 적합한 기술로 AI가 가장 유용하다. 기존 교육의 틀을 유지하되, AI를 이용하여 보다 유연하고 학생 개개인의 필요를 반영하는 방식으로 변화한다면, 더 효과적인 학습 환경을 만들 수 있을 것이다.
2. AI를 이용한 기존 교육 시스템의 극복
문제를 해결하기 위해서는 AI를 보조 도구로 활용하되, 학습자가 주도적으로 사고하고 문제를 해결할 수 있도록 교육 방식을 설계할 필요가 있다. 예를 들어, AI가 단순히 답을 제공하는 것이 아니라, 학생이 문제를 해결하는 과정에서 힌트를 제공하고 다양한 접근 방식을 제시하는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, AI를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)이나 협업 학습을 강화하여, 학생들이 AI의 도움을 받으면서도 스스로 논리적 사고를 발전시킬 수 있도록 해야 한다. 정리하면 다음과 같은 새로운 가능성이 있는데 문제를 해결하기 위한 AI의 도구는 다음과 같은 형태로 나타날 수 있다.
1) 지능형 튜터링 시스템 (Adaptive Learning AI)
기존 교육의 한계는 교사가 수십 명의 학생을 동시에 가르치기 때문에 개인별 학습 속도나 이해도 차이를 완전히 커버하기 어렵다고 앞에서 언급했다. AI를 이용한 튜터링은 학생의 응답 시간, 오답 유형, 복습 빈도 등을 분석해 실시간으로 학습 경로를 조정한다. 예를 들면 수학 문제를 풀 때, 특정 개념(예: 분수 계산)에서 계속 실수하면 AI가 해당 주제의 기초 강의나 연습 문제를 자동 추천한다. 대화형 튜터처럼 자연어 처리(NLP)를 활용해 학생의 질문에 즉각적으로 답변하거나, 이해하지 못한 부분을 다른 방식으로 재설명한다. 또한 학습 속도가 빠른 학생에게는 더 어려운 문제를 제시하여 도전 의식을 자극하고 학습 패턴을 분석해 최적의 복습 주기를 설정하는 스페이싱 학습(Spaced Repetition) 적용하기도 한다. 이는 학생 개개인의 학습 수준과 속도에 맞춰 맞춤형 교육을 제공할 수 있다는 면에서 교육에 가장 큰 효과를 제공할 수 있다.
2) 가상 실험 및 시뮬레이션 학습 (AI + VR/AR)
기존 교육의 한계로 과학 실험이나 역사 체험과 같은 교육은 비용, 공간, 안전 문제로 제한적이었다. 교육을 위한 효과나 실험에 대한 비용, 위험성을 제거하면서 AI가 생성한 가상 환경(VR)이나 증강 현실(AR)을 통해 위험 없는 화학 실험, 역사 속 사건 재현, 우주 탐험 등을 자유롭게 체험할 수 있다. 예를 들어 의대생이 AI 시뮬레이션으로 수술 절차를 연습하거나, 물리학생이 중력 가속도 실험을 가상으로 수행하며 데이터를 분석할 수도 있고 2000년 전의 과거로 돌아가서 시장이나 사람들을 관찰할 수도 있다. 실제로 이러한 상황을 외국인을 만나 인터렉티브 한 언어교육이나 프로그램 코딩교육을 맞춤형으로 할 수 있다. 이를 AI 가이드 에이전트를 통하여 교육 안내와 실시간 피드백으로 교육의 효과를 극대화하는데 AI가 사용된다. 이러한 대표적인 사례로 게이미피케이션(Gamification)과 결합해 학습 동기를 AI가 교육 효과의 극대화하는 것도 하나의 긍정적인 사례라고 할 수 있다.
3) 감정 인식 AI를 활용한 맞춤형 교육
기존 교육 중 가장 큰 문제 중에 하나로 교사가 학생의 표정, 태도 등을 보고 피로도나 집중도를 파악하는데, 모든 학생을 세밀하게 관찰하기는 어렵다는 것이다. 예를 들어, 미국의 한 학교에서는 '소셜 감지' 기술을 도입하여 학생들의 표정과 음성을 분석한다. 이 시스템은 학생이 수업 중 지루함을 느끼거나 집중력이 떨어지면 자동으로 적절한 콘텐츠나 동기 부여 활동을 제안한다. 학생이 피로한 징후를 보일 때 AI는 짧은 뇌 풀기 게임이나 짧은 휴식 시간을 추천하여 학습의 효율성을 높인다. 이러한 표정 분석(안면 인식), 음성 감정 인식, 생체 신호(심박수 인식)를 활용해 학생의 스트레스, 집중도, 흥미도를 실시간으로 측정한다. 학생이 지루해하거나 어려움을 느끼면 AI가 학습 방식을 바꾸거나 휴식을 권장한다. 물론 AI가 학생의 감정을 읽고 동기를 부여하는 것에는 한계가 있으며, 무조건 AI에 의존하기에는 위험이 있다는 점은 주의해야 한다. 따라서 AI가 단순한 지식 전달을 맡고, 교사는 학생들의 감정적 지원과 창의적 사고를 돕는 역할을 하면 이상적인 교육 환경이 조성될 수 있다. AI가 단독으로 교육을 담당하는 것이 아니라, 교사와 협력하여 보조 도구로 활용될 때 가장 효과적이며, AI와 인간의 조화로운 역할이 잘 분배되어야 큰 교육적 한계를 극복하고 학생들의 감정 징후를 미리 인지하고 대처할 수 있다.
4) AI 기반 창의성 교육 (생성형 AI 활용)
교육에 있어서 가장 중요한 영역은 창의성이다. 지금까지의 창의성 교육은 주관적 평가에 의존하며, 체계적인 피드백을 제공하기 어려웠을 뿐 아니라 교육 자체가 획일화된 교육 방식이다. 현재 교육 시스템은 대개 정해진 커리큘럼과 평가 방식에 따라 운영되며, 학생 개개인의 학습 속도나 스타일을 충분히 반영하지 못한다. 이는 학습 격차를 심화시키고, 학생들의 흥미와 동기를 저하시킨다. 기존 교육에서는 평가 방식의 한계도 큰 문제로 작용한다. 시험 성적에 의존하는 평가 방식은 학생들의 종합적인 역량을 측정하는 데 한계가 있으며, 창의적 사고나 문제 해결 능력을 충분히 반영하지 못한다. 설명한 바와 같이 모든 부분이 창의성과는 거리가 멀다.
따라서, AI를 활용한 교육은 학습자의 수준과 학습 속도에 맞춘 맞춤형 학습을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 AI를 단순한 정답 제공 도구가 아니라, 학생이 창의적으로 사고하고 문제 해결 과정을 경험할 수 있도록 유도하는 방향으로 활용해야 한다. GPT, DALL·E, 음악 생성 AI 등이 학생의 창작물(에세이, 그림, 음악)을 분석하고 발전 방향을 제안한다. 예를 들어 학생이 쓴 글을 AI가 분석해 논리적 오류, 문체 다양성, 감정 표현 등을 피드백하거나, 그림을 그렸을 때 색조합, 구도 등을 평가할 수 있다.
하지만 이렇게 학생들의 창의력 계발을 위한 도구로 AI가 학습자의 사고 과정보다는 결과만 빠르게 도출하는 역할을 할 경우, 학생들은 주어진 문제를 스스로 탐구하거나 창의적으로 해결하는 경험을 쌓기 어렵다는 단점도 존재한다. 이는 창의력과 비판적 사고력의 저하로 이어질 가능성이 크다.
5) 글로벌 연결 학습 (AI 번역 + 실시간 협업 플랫폼)
현재 교육의 한계로 언어 장벽과 지리적 한계로 다른 국가의 학생들과 협업하거나 현지 문화를 체험하기 어려운 점을 든다. 실시간 AI 번역을 통해 한국 학생과 브라질 학생이 같은 프로젝트를 함께 진행하면서 언어 장벽 없이 소통할 수 있다. AI가 문화적 차이를 고려해 의사소통 방식을 조정해 주거나, 현지 교육 자료를 자동으로 현지화한다. AI가 미국 역사 수업에서 한국 학생에게 관련된 한국사 연결점을 설명해 주는 등 맥락 기반 학습을 지원한다.
대표적인 예로는 구글의 'Google Workspace'와 마이크로소프트의 'Microsoft 365'가 있다. 이들 플랫폼은 팀원 간의 실시간 문서 작성과 공동 작업을 지원하며, AI 기반의 자동 번역 기능과 문서 요약 기능이 포함되어 있어 다국적 팀이 보다 원활하게 소통할 수 있도록 돕는다. 또한, 슬랙(Slack)과 같은 협업 도구는 AI 챗봇을 통해 팀 커뮤니케이션의 효율성을 높인다. AI는 주어진 질문에 대한 자동 응답을 제공하거나, 필요한 정보를 빠르게 검색해 팀원들에게 전달함으로써 협업의 성과를 높이는 데 기여한다.
이러한 AI 기반의 협업 프로그램은 글로벌 팀이 시간대나 언어 장벽을 초월하여 효과적으로 협업할 수 있도록 지원하며, 전 세계적으로 협력하는 방식에 혁신을 가져오고 있다.
6) 평생 학습과 직업 교육의 변화 (AI 경력 코칭)
평생 학습과 직업 교육의 변화는 전통적인 교육 시스템의 한계를 극복하는 방향으로 나아가고 있다. 전통적인 교육은 특정 시점, 예를 들어 대학교 졸업 후에 끝나면서 직업 변화에 따른 재교육의 필요성을 간과하는 경우가 많았다. 그러나 이제 AI가 개인의 직무 성향, 강점, 미래 유망 기술을 분석하여 맞춤형 재교육 코스를 제안함으로써 이러한 한계를 극복하고 있다.
예를 들어, 40대 엔지니어가 AI 코칭을 받는 상황을 살펴보면 AI는 그의 기존 경력과 성향을 분석하여 데이터 과학 분야로의 전환이 적합하다고 판단할 수 있다. 이를 위해 AI는 필요한 스킬 트리를 제시해 주며, 예를 들어 파이썬 프로그래밍, 통계 분석 및 머신러닝 기초 등 필수적으로 습득해야 할 기술을 나열한다. 그 후, AI는 Coursera, edX와 같은 온라인 플랫폼에서 최적의 강의를 추천하여 사용자가 효율적으로 학습할 수 있도록 지원한다.
실시간 업계 트렌드를 반영하는 AI의 능력은 특히 중요하다. 예를 들어, 최근 IBM은 AI 기반의 직업 개발 플랫폼을 도입하여 노동시장 데이터를 분석하고, 어떤 기술이 수요가 많아질지 예측한다. 이를 기반으로 AI는 교육 내용을 조정하고 추천하여, 사람들의 경력을 지속적으로 성장시키는 데 기여하고 있다. 다른 예로, LinkedIn Learning은 사용자 개인의 학습 이력을 바탕으로 AI가 추천하는 맞춤형 학습 경로를 제공하는데 이 플랫폼은 사용자가 현재 가진 기술과 향후 필요할 기술을 비교하여, 성장 가능성이 있는 분야에 대한 학습 자료를 제안한다. 이러한 시스템들은 개인이 필요할 때 언제든지 학습할 수 있는 환경을 조성하여 평생 학습을 촉진하고, 변화하는 직업 시장에 적응할 수 있도록 돕는다.
결과적으로, AI 경력 코칭은 개인의 성장 기회를 확대하고, 빠르게 변하는 직업 시장의 요구에 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 패러다임을 제공하고 있다.
7) 교육 데이터 기반 정책 결정 (빅데이터 + AI)
AI가 관여할 수 있는 또 다른 영역으로 교육 정책은 주관적 경험 또는 제한된 통계에 의존해 결정되는 경우가 많았다. 수백만 명의 학습 데이터를 분석해 어떤 교육 방법이 효과적인지, 어떤 교과서가 이해도 향상에 도움이 되는지 등을 실증적으로 입증할 수 있다. 특정 지역의 학생들이 수학에서 공통적으로 어려워하는 개념을 발견하고, 해당 주제의 교수법을 개선하는 정책을 만들 수 있다. 미국의 한 교육구에서는 AI를 통해 특정 지역 학생들이 수학에서 공통적으로 어려워하는 개념을 발견하였다. 이를 토대로 교육 정책을 수정하고, 해당 주제에 대한 교수법을 개선하는 프로그램을 도입했다. 이 과정에서 교육청은 재능 있는 교사들과 협력하여 AI 분석 결과를 활용, 보다 효과적인 수업 자료와 교수법을 개발할 수 있었다.
데이터를 기반으로 하는 적응형 학습 시스템은 AI가 학생이 이해하지 못한 개념을 파악하고, 난이도나 설명 방식을 조정해 재교육할 수 있도록 설계되었다. 교육 데이터 기반 정책 결정에서 AI는 혁신적인 변화를 가져오고 있고 전통적으로 교육 정책은 주관적 경험이나 제한된 통계에 의존하여 결정되는 경우가 많았지만 AI는 수백만 명의 학습 데이터를 분석해 효과적인 교육 방법과 교과서를 실증적으로 입증할 수 있게 한다. 이로 인해 교육의 질이 향상되고, 학생들이 보다 능동적으로 학습에 참여할 수 있는 환경이 조성된다.
2. 마치면서
지금까지 기존 교육의 문제점에서 시작하여 그 문제를 해결하기 위한 AI의 적용에 대한 좋은 점을 기술하였다. 획일적인 교육 방식으로 창의성을 저해하고, 교사들의 과중한 업무와 입시를 위주로 하며 그로 인한 학습 격차 등 너무도 다양한 기존 교육의 문제점은 무궁 무진하다. 그러나 그러한 해결책으로 창의적이고 협력적이며 데이터를 기반으로 맞춤형을 교육해야 한다고 정의를 내렸지만 그렇다고 해서 단시간에 문제를 해결하기는 쉽지 않을 뿐 아니라 그렇게 쉽게 성공하지도 못한다는 것은 당연하자. 또한 이러한 해결책으로 제안하는 AI가 만병통치약은 아니라는 것에도 주의를 기울인다. 개인의 프라이버시나 과정이 없는 결과, 학습데이터의 오남용, 커지는 학습격차, 학생들의 비판적 사고력이나 자기주도 학습 능력이 약화 등 이 또한 AI교육의 문제점들이다. 표현된 사례는 극소수에 불과하다. 지식 암기 중심에서 문제 해결력, 창의성, 협업 능력과 같은 미래 역량을 강조하는 체계로 전환목표의 전환: 지식 암기 중심에서 문제 해결력, 창의성, 협업 능력과 같은 미래 역량을 강조하는 체계로 전환해야 한다.
결론적으로 교사를 재교육하는데 AI를 사용해야 한다. AI를 보조 도구로 활용하는 방법과 데이터 해석 능력을 교사에게 교육해야 한다. 평가 방식도 개편되어야 한다. 단순 정답 채점에서 과정 중심 평가로 바뀌어야 하며, AI가 분석할 수 없는 감성·사회적 능력도 평가에 포함해야 한다. 당연히 AI 윤리 교육 강화를 통하여 AI의 한계와 편향 가능성을 학생들이 이해하고, 기술을 비판적으로 사용할 수 있는 교육이 필요하다.
조금 더 세련되게 AI가 교육을 완전히 대체하는 것이 아니라, 인간의 강점과 AI의 강점을 결합하는 혼합 모델이 가장 현실적일 것이다. 기술을 맹목적으로 추종하지도, 두려워하지도 않는 균형 잡힌 접근이 필요하다. (본 원고는 Chatgpt4.0의 도움을 받아 편집되고, 본인에 의해 수정됨)
