학습현장에서의 AI 활용 기회 탐색
맞춤형 학습의 실현
오늘날 범람하는 AI 기술은 ChatGPT가 보고서를 작성하고 Copilot이 코딩을 보조하며, 다양한 이미지 생성 AI가 아이디어를 빠르게 시각화하는 등 사무 현장의 업무 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 AI 도구들은 사무 환경에서 필수적인 부분으로 자리 잡았습니다. 그렇다면 교육 현장에서는 어떨까요? 업무 유형별 AI 도구 활용법, 프롬프트 엔지니어링, AI 기반 업무 실습 프로그램 등 AI 활용 능력을 강화하기 위한 다양한 교육의 필요성이 제기되고 있으며, 이는 트렌드를 반영하는 긍정적인 변화라고 할 수 있습니다.
그러나 오늘은 학습 과목으로서의 AI가 아닌, 학습 콘텐츠 디자이너를 지원하는 도구로서의 AI에 주목하고자 합니다. AI는 논문 요약, 파이썬 코드 작성, 프로토타입 이미지 드로잉 등과 같이 비용(시간과 노력, 혹은 서비스 대금)이 많이 들며 기존 상용 소프트웨어로 해결하기 어려웠던 영역을 빠르고 반복적으로 해결하여 각광을 받고 있습니다.
교육 현장에서도 시간과 노력이 많이 들거나 일관적인 결과물을 얻기 어려워 포기하는 영역들이 많습니다. 이러한 영역을 AI로 보완할 수 있다면, 교육 현장의 여러 지점에서 AI를 우리의 지원군으로 활용할 수 있을 것입니다. 그럼, 일반적인 교육 현장의 Pain Points를 짚어보겠습니다.
개인별 학습 성향 및 수준 진단
개인별 학습 성향과 수준을 정확하게 파악하는 일은 매우 어려운 과제였습니다. 이는 단순히 학습자의 학업 성적이나 과거의 학습 기록을 기반으로 분석하는 것에 그치지 않고, 학습자의 동기, 흥미, 학습 스타일과 같은 정성적인 요소까지 모두 고려해야 하기 때문입니다. 이러한 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요하여, 많은 사람을 대상으로 이러한 서비스를 제공하는 것이 쉽지 않습니다.
학습 결과물 질적 평가 및 피드백
객관식 평가와 달리, 서술형 평가나 사고의 흐름을 평가하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 서술형 평가는 많은 학습자를 평가하려면 시간과 인적 자원의 투입이 많이 필요하고, 다양한 채점자가 있을 경우 각자의 주관에 따라 점수 편차가 발생할 수 있기 때문에 일관성을 유지하기 어려워 실효성이 떨어질 수밖에 없었습니다. 특히 창의적인 사고나 문제 해결 과정을 평가할 때, 학습자의 논리적 흐름이나 사고의 깊이를 공정하게 측정하는 것이 어렵습니다.
소셜 시뮬레이션 구현
학습자의 사회적 지능, 상황 판단 능력, 커뮤니케이션 역량을 훈련하기 위한 시뮬레이션을 구현하는 것은 매우 까다롭습니다. 이러한 훈련은 사람과 사람 사이의 복잡한 상호작용을 효과적으로 모사해야 하기 때문입니다. 또한, 사람 간의 소통을 연습하기 위해서는 다양한 시나리오와 맥락을 제공해야 하며, 그에 따라 발생할 수 있는 다양한 반응을 시뮬레이션해야 합니다. 이러한 특성 때문에 소셜 시뮬레이션은 고급 교육 프로그램이나 특정 기업의 임원 교육 등에서만 제한적으로 사용되었으며, 고비용의 맞춤형 서비스로 간주되었습니다.
AI가 교육 현장에서 할 수 있는 역할
다음은 AI가 학습자의 학습 현장에서 수행할 수 있는 구체적인 역할입니다.
1. 학습 코디네이터
AI가 학습자의 학습 성향 및 학습 요구를 파악하고 이에 맞는 학습 자원, 방법, 목표 등을 추천하는 역할을 할 수 있습니다. 학습자는 자신의 성향과 수준에 맞는 교육 콘텐츠와 방법을 추천받아 보다 효율적으로 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 속도가 빠른 학습자에게는 심화 학습 자료를, 기초가 부족한 학습자에게는 기초 자료를 우선 제공하는 식입니다. 이를 통해 학습자는 자신에게 맞는 속도로 학습을 진행할 수 있으며, 학습의 질이 크게 향상될 수 있습니다.
2. 학습 코치
AI는 사전에 설정된 평가 루브릭을 기반으로 학습자의 결과물을 점검하고 더 나은 방향으로 개선할 수 있도록 피드백을 제공하는 코치 역할을 할 수 있습니다. 학습자가 제출한 과제를 분석하여 개선할 점을 제안하거나, 학습 목표에 맞추어 부족한 부분을 알려주는 방식으로 학습자가 스스로 성장을 이룰 수 있도록 돕습니다. 특히 AI의 피드백은 실시간으로 제공될 수 있어, 학습자는 즉각적으로 피드백을 받아 학습 방향을 조정할 수 있습니다. 이는 단순히 답을 제공하는 것 이상의 가치를 가지며, 학습자의 발전을 도울 수 있는 중요한 역할입니다.
3. 롤플레잉 배우
AI는 역할놀이 배우로서 소셜 시뮬레이션을 구현하는 역할도 수행할 수 있습니다. 앞서 언급한 소셜 시뮬레이션의 구현이 까다로운 이유 중 하나는 사람과 사람 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 모사해야 하기 때문입니다. AI는 이러한 복잡한 상호작용을 재현하고, 학습자가 다양한 시나리오에서 사회적 상호작용을 연습할 수 있는 환경을 제공합니다. 예를 들어, 리더십 교육 현장에서 AI가 업무 현장의 여러 부하 직원 페르소나를 형성하여, 학습자가 가상의 부하 직원들과 대화를 나누며 효과적인 리더십 및 커뮤니케이션 스킬을 실습할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 고비용의 맞춤형 서비스로 한정되던 것을 넘어 보다 많은 학습자가 접근 가능하도록 만듭니다.
4. 발견학습 퍼실리테이터
AI는 발견 학습을 촉진하는 역할도 할 수 있습니다. AI가 학습자와 상호작용하며 시뮬레이션이나 역할놀이를 통해 학습자에게 더 깊은 이해를 유도하는 역할을 합니다. 예를 들어, 역사 수업에서 AI가 특정 시대의 인물 역할을 수행하면서 학습자가 해당 인물과의 대화를 통해 그 시대의 사건과 배경을 이해할 수 있도록 돕는 것입니다. 이러한 접근은 학습자가 직접 경험하는 느낌을 제공하여 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.
AI를 활용한 학습의 미래
적절한 AI 도입을 통해 그 간의 교육 현장에서의 한계를 넘어설 수 있습니다.잘 설계된 학습 지원 AI는 학습 현장에서 맞춤형 학습, 질적 피드백, 사회적 상호작용 훈련 등 다양한 영역에서 기존의 교육 방식이 해결하지 못했던 문제를 해결할 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 AI가 학습 성향을 분석하여 학습 자원을 추천하거나, 실시간 피드백을 제공하는 기능은 학습자의 자율성과 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 이는 교육의 개인화와 맞춤형 학습을 가능하게 하여, 학습자들이 자신에게 맞는 방식으로 학습 목표를 달성할 수 있도록 돕습니다.
더 나아가, AI는 복잡한 사회적 상호작용을 모사하여 학습자가 사회적 기술을 개발할 수 있도록 하는 데에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 과거에는 고비용 맞춤 프로그램에서만 가능했던 소셜 시뮬레이션이 AI를 통해 보다 많은 학습자들에게 제공될 수 있게 되었습니다. 이러한 AI의 발전은 단순히 기술적 지원에 그치지 않고, 모든 학습자가 평등한 학습 기회를 가지며, 각자의 필요에 맞는 학습을 할 수 있는 환경을 조성하는 데 기여할 것입니다.
