교실에서 AI를 효과적으로 사용할 수 있을까?
디지털 기술이 준 당황스러운 시간
10초
지난 학기 학부모 참여 수업 때 일입니다.
교실에 참여한 학부모들이 스마트폰으로 네이버 웍스(Naver Works)에 접속해서 자녀들의 꿈에 대한 조사서에 응답하고, 해당 내용을 워드클라우드로 생성하고, 이것을 대형 모니터로 함께 보는 시간이 있었습니다. 주어진 조사시간을 마치고 모두가 입력한 결과가 화면에 나타났습니다.
그런데 화면이 뒤집어져 보이는 상황이 발생했습니다. 모두가 당황스러운 이 화면이 머무른 10초가 마치 10분 같이 느껴졌습니다. 짧은 한 시간을 위해 수많은 연습을 하셨을 담임 선생님도 당황하셨을 것 같아 괜히 죄송한 마음이 들었습니다.
비단 제가 겪은 일이기는 하지만, 현재 교육은 인공지능과 디지털 기술로부터 많은 도전을 받고 있습니다. 다음은 2023년 OECD에서 발간한 디지털 교육의 전망 보고서 원문을 읽고 생각을 정리해서 공유드려봅니다.
OECD Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem
#1. 교실에서 AI를 효과적으로 사용할 수 있을까?
코로나-19로 인한 가장 큰 변화는 디지털 기술의 교육 활용도가 급격히 증가했다는 점입니다.
우리나라뿐만 아니라 전 세계 학교 시스템은 팬데믹 기간 동안 원격 온라인 교육 및 학습을 실시했죠. 그리고 교사, 학생 및 부모들은 가르치고, 배우는 방법으로 디지털 기술의 잠재력과 그 한계를 깨달았습니다. 또한 디지털 학습으로의 대전환은 하드웨어와 소프트웨어 사용에 대한 접근과 활용능력에 대한 불평등을 깨닫게 해 주었습니다. 이는 사회적 대면 장소로서의 학교의 중요한 역할을 드러냈습니다.
곧이어 펜더믹으로 디지털 기술에 세계의 두뇌와 재화가 집중된 이후 2022-23년 생성형 AI가 등장했습니다.
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 기반(LLM : Large Language Model)의 등장은 사람들을 놀라게 만들었습니다. 특히 변화를 요구받은 분야가 바로 교육입니다. 숙제와 시험에서 아이들을 능가할 놀랄만한 성능을 가진 AI가 나온 시대에 과연 아이들에게는 어떤 과제와 테스트가 필요할까요? 더 원초적으로 우리 교육이 지향하는 바는 무엇이 되어야 할까요?
AI의 발전은 인간과 기계의 활동이 서로를 보완하거나 대체하는 작업과 기술에 대한 근본적인 질문을 제기합니다. AI는 인간을 대체할 것인가? 아니면 인간의 능력을 향상하는가? 같은 질문들이 제기됩니다. AI가 인간의 수준에서 일을 수행하거나, 심지어 인간을 능가하는 이어질 거라는 기대와 우려가 동시에 생겼습니다. 이러한 인공일반지능*은 인간의 능력 감퇴로 이어질까요? 그렇다면 학생과 교육자에게 AI는 숙제 및 평가의 전통적인 학교 시스템과 교육 활동에서 수많은 도전들을 걸어올 거고 그때마다 사교육과 공교육은 개별적으로 도전하게 될 것입니다.
이 범용 기술은 또 다른 "산업 혁명"으로 이어질 잠재력이 있으며, 교육 모델을 그대로 두지 않을 것입니다. 교육은 물론 우리 사회의 디지털 전환의 중요성이 커지고 있습니다. 교육에서 디지털 기술과 생성형 AI과 같은 기술을 다루는 기회와 과제가 동시에 던져졌습니다. 이 부담은 온전히 교직원에게 주어져서는 안 됩니다.
*인공일반지능(AGI : artificiAI generAI intelligence)은 인간이 할 수 있는 모든 지적능력을 가진 인공지능을 말합니다.
#2. 디지털 기술은 교육 시스템에 기회를 준다.
기회의 측면에서 바라보면 어떨까요? 인공지능, 머신러닝, 로봇과 같은 기술을 교육에 적용하면 학습의 질과 형평성을 개선합니다. 또한 교사가 수업에 집중할 수 있는 시간을 확보하며, 학생들에게 새로운 학습 경로를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 교육 목표는 교사와 학생이 그러한 기술을 사용할 수 있는 적절한 조건이 제공된다는 전제가 필요합니다. 그때 비로소 기술의 지원으로 다음의 이점(Benefit)을 얻을 수 있습니다.
첫째, AI기반 맞춤형 학습도구는 학생별 학습 진행상황을 추적하고, 개별적 학습자가 도움이 필요한 부분과 탁월한 부분을 정확히 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다. 교사가 교실에서 더 나은 개인화된 교수 및 학습을 제공하도록 지원하고 학습자가 교사의 감독 하에 더 많은 자율성을 발휘하며 수업에 참여를 할 수 있습니다.
일부 기능은 학생들이 학습에 계속 참여하도록 집중력 향상에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들면, 학생이 집중력을 잃는 시간을 분석해 내고 해당 시간에 학습자의 관심사항을 배치하거나 또는 레스트 타임을 적절히 섞어 학습 일정을 수립할 수 있습니다.
또한 생성형 AI는 모둠 활동 또는 보조강사로 도움을 줄 수 있습니다. 수업 관리에 대한 반복적 양식이지만 맞춤형인 피드백을 교사에게 사전에 제공하거나, 수업 후 교육에 대한 피드백을 제공하는 교실 분석도 교사의 교육과 학생의 학습을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시뮬레이터, 가상 및 증강 현실을 통해 학습자, 특히 직업 교육 및 훈련 프로그램에 참여하는 학습자는 작업장을 모방한 안전한 환경에서 실습 중심의 기술을 개발할 수 있습니다.
둘째, AI기술은 포용적 교육과 형평성을 지원할 수 있습니다. 네이버 클로바와 같이 음성을 텍스트로 변환 및 자동 캡션과 같은 기술을 사용하는 AI 기반 접근성 도구는 시각 또는 청각 장애가 있는 학습자가 교실 활동에 더 잘 참여할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 난독증, 난산증, 난청 같은 다른 학습 장애도 더 빨리 감지하고 기술과 인간의 개입을 혼합하여 해결할 수 있습니다.
많은 국가에서 학교 및 고등교육기관(대학교와 대학원)에서 특별한 학생들을 지원하기 위해 이러한 응용 프로그램을 제공했거나 도입 중에 있습니다. 첨단 정보 시스템을 갖춘 국가에서는 AI이 제공하는 조기 경보 시스템이 종종 경제적, 사회적으로 어려운 배경을 가진 중퇴 위험 학생을 식별하고, 교사와 관리자가 적절한 개입하도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또 컴퓨터와 인터넷 장치의 보급은 고급 교사의 지원과 물리적 지원을 받기 어려운 저소득 국가를 포함하여 더 많은 학생들이 학습 리소스와 지식에 액세스 할 수 있도록 하고, 학생과 교사 간의 사회적 및 협력 기술을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
무엇보다도, 교육에서 AI 도구를 효과적으로 사용하려면 디지털도구와 교실에서 적용하는 방법을 모두 선택할 수 있는 자신감과 자율성을 갖춘 훈련되고 자격을 갖춘 교사를 보유해야 합니다. 일부 기술 은 현재 교사분들을 지원하도록 설계되었습니다. 기술이 효과적으로 구현되면 교사가 교육을 맞춤화하고 피드백을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 일부 관리 작업을 위임하거나 시간 소모를 줄일 수 있습니다.
또한 부담스러운 작업을 없애고 교사가 교육 설계 및 활동에 할애할 시간을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술은 개별 학습자와 교육자에게 서비스를 제공하는 것 외에도 목표 지향성, 동기 부여, 지속성 및 효과적인 학습 전략 개발을 향상하는 새로운 수단을 제공할 수 있습니다.
마찬가지로 디지털 기술은 교육자들이 교육 자원과 관행을 공유 및 풍부하게 하고 전문적 성장과 전문적 실천의 제도화를 위해 협력하는 커뮤니티를 구축할 수 있습니다. 또한 시스템 리더(교육기술 개발팀)와 정부가 커리큘럼 설계, 정책 및 교육학에 대한 모범 사례를 개발하고 공유하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성형 AI 역시 기회와 위험을 모두 제시합니다. 교사가 수업 계획 초안을 작성하고 교실에서 학생들의 비판적 사고를 개발할 수 있는 기회를 제공하도록 지원할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 학생들이 답을 배우도록 하는 것에서 올바른 질문을 하고, 모호성과 경쟁적인 주장을 탐색하고, 사실과 의견을 구별하는 데 도움을 주는 방향으로 교육 모델의 변화를 지원할 수 있습니다.
기술이 계속 발전함에 따라 학생을 위한 강력한 학습 도구이자, 교사를 위한 편리한 대안이 될 수 있을 뿐만 아니라 적응형 학습 시스템 또는 학생의 여정에 따라 학생의 질문에 대한 맞춤형 답변과 같은 전용 기술 솔루션을 풍부하게 하는 데 기여할 수 있다고 생각됩니다.
#3. 디지털 기술이 교육 시스템을 위협한다.
반대로 교육 시스템에서 디지털 기술을 사용하는 데에도 위험이 있습니다.
첫째 위험은 양극화 문제입니다.
교육의 양극화 확대
불평등이 기술에 대한 불평등한 접근으로 인해 발생할 수 있거나, 혜택을 받는 학생을 위한 도구의 더 강력한 효과로 인해 발생할 수 있다는 것입니다.
기술에 겁을 먹은 학생과 교육자의 사용 약화, 교육자와 학습자가 자신의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력의 불균형입니다.
또한 디지털 자원의 품질을 보장하기 위한 과제 또한 학습자와 교사의 개인 정보 및 데이터의 개인 정보 보호, 보안 및 사용뿐만 아니라 특히 어린아이들을 위한 기술 기반 활동에 과도한 시간을 소비하는 것도 우려됩니다.
예를 들어 잠재적인 조기 학교 졸업생 식별이나, 진도 또는 입학에 대한 자동화된 결정을 내리기 위해 알고리즘을 사용하는 것은 더 많은 기회를 제공하고 특정 학생 그룹에 대한 개발자, 사회 및 과거 데이터 세트의 편향(bias) 위험을 수반할 수 있으며, 이로 인해 다양한 형태의 차별이 발생하고 전통적 차별에 비해 증폭되고 체계화될 수 있습니다.
반대편에서 보면, 자퇴 위험이 있는 학생을 퇴학시키거나 특별한 도움이 필요한 학생을 지원하기보다는 낙인을 찍는 등 비윤리적인 인간 행동으로 이어질 수 있죠. 많은 AI 지원 도구의 효과와 학습 결과 개선 또는 교육자의 작업량 감소에 기여하는지 여부가 항상 잘 확립된 것은 아닙니다. 모든 형태의 지식이나 학습 프로세스가 디지털 형식으로 쉽게 이전될 수 있는 것은 아니라는 점을 감안할 때 AI 지원 도구가 일부 과목에 더 적합할 수 있습니다.
두 번째 위험은 AI 의존도의 증가입니다.
AI 의존과 오남용
이로 인해 쉽게 디지털화되는 무장의 형태가 우선시 되어 커리큘럼의 폭과 교육의 질이 위태로워질 수 있습니다. 기술 사용의 증가는 또한 인간의 선택의지 위축으로 AI기술에 대한 의존도를 증가시킬 수 있습니다.
특히 생성적 AI의 경우로, 정보의 신뢰성과 추적성, 문화적 기반의 위험과 같은 몇 가지 다른 위험을 수반하고 전통적인 평가에 대한 새로운 문제를 제기합니다. 팬데믹은 교사/학생 관계의 중요성과 학교 교육의 사회적 차원을 강조했습니다. 기술에 너무 많은 시간을 할애하면 학생(및 성인)의 사회적 고립으로 이어질 수 있으며, 이는 특히 어린 학생의 경우 정신 건강뿐만 아니라 학습결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
세 번째는 오히려 교사의 업무량이 증가할 수 있다는 점입니다.
디지털 업무량 증가
물론 경우에 따라 AI 지원 도구는 특히 도구가 교육 직업을 위해 설계되지 않은 경우, 기대와는 반대로 교사의 업무량을 증가시킬 수 있습니다. 또한 기술에 대한 접근, 활용, 전문성 개발 기회 및 교사 데이터 사용과 관련하여 교사에게 큰 부담이 될 수 있습니다.
위험 중 하나는 교실에서 교사의 성과에 대해 수집된 데이터를 비윤리적으로 사용하는 데 있습니다. 이러한 위험을 해결하려면 교육 기관, 학습자 및 교사를 위한 디지털 인프라 및 장비에 대한 투자부터 데이터 보호 및 개인 정보 보호와 같은 문제를 다루는 건전한 규정 개발에 이르기까지 모든 교육 수준과 모든 정책 영역에 걸쳐 조정된 노력이 필요합니다.
정말 중요한 부분은 바로 데이터와 디지털 보안 측면입니다.
아이들의 데이터 보안 이슈
사이버 보안, 교육자의 디지털 역량, 디지털 기술이 의미 있게 통합된 커리큘럼 및 품질 보증이 이 필요합니다. 많은 신기술과 마찬가지로 AI 및 기타 기술의 부상은 인권 및 노동권을 기반으로 윤리적인 방식으로 사용하고 개발하는 것의 중요성을 강조합니다. 이것은 인지적, 사회적, 정서적 기술의 개발이 전체 아동 교육에 필수적인 교육에 특히 중요합니다
아래에 제안된 7가지 지침(OECD 보고서의 9가지를 요약) 은 정부, 교사 노조, 교사 및 기타 교육자들이 AI과 기타 첨단 기술이 제공하는 기회를 활용하고 교육 커뮤니티가 공유하는 교육 목표(형평성, 품질 및 효율성)에 대한 위험을 완화하기 위해 건설적인 대화에 참여할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
팬데믹은 가장 부유한 국가와 관할 구역을 포함하여 인터넷과 디지털 기기에 대한 양질의 접근에 존재하는 불평등을 드러냈습니다. 양질의 연결성과 인터넷 액세스는 학습을 위한 첨단 기술의 공평하고 광범위한 사용을 위한 전제 조건입니다.
#4. 학교와 선생님에게 모든 짐을 주어서는 안 된다.
정부는 가정과 학교 모두에서 모든 학교와 학습자가 포괄적이고 신뢰할 수 있는 물리적 인프라를 이용할 수 있도록 보장해야 합니다.
이는 기기 및 연결성의 가용성, 품질, 경제성의 형평성에 기여할 것이다 디지털 트랜스포메이션은 인터넷에 대한 접근과 학습 도구와 자원이 학습자 간에 불균등하게 분배될 경우 기존의 불평등을 악화시킬 수 있다. 팬데믹 기간 동안 모색된 일부 솔루션(예: 모바일 인터넷을 통해 액세스 할 때 특정 교육 웹사이트나 리소스를 무료로 제공하거나 필요한 가족에게 장비를 대여하는 것)은 계속될 수 있습니다.
이는 그 성격이 어떻든 원격 교육의 복귀로 이어질 수 있는 또 다른 위기에 대비하거나 현재의 학교 교육 모델을 발전시키는 데 특히 중요합니다. 동시에 연결성 또는 장비의 불균등한 분포가 가능한 경우 기술의 이점을 얻지 못하는 이유가 되어서는 안 됩니다.
보건 위기 당시에도 그랬던 것처럼, 간헐적인 인터넷 접속이나 불안정하거나 낮은 연결성에서 작동할 수 있는 도구 및 플랫폼 개발을 포함하여 대다수의 교사와 학습자가 디지털 기술에 접근할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 설계할 수 있습니다. 인구의 모든 구성원에게 효과적인 연결에 대한 액세스를 제공하는 것은 정부의 최우선 과제이지만, 아직 현실화되지 않은 곳에서도 AI 지원 도구를 사용할 수 있습니다.
#5. 교실에서 AI를 효과적으로 활용하기 위한 7가지 방법
OECD 가이드라인에서 제시한 내용을 정리해서 알기 쉽게 한글로 풀어보았습니다.
1. 디지털 학습 인프라 구축
합리적인 가격의 네트워크 연결에 대한
공평한 접근
교육 관할권은 학교 안팎의 모든 학습자와 교육자가 접근할 수 있는 시스템 수준에서 디지털 학습 인프라를 구축해야 합니다. 이 전략적 물리적 인프라는 필요한 경우 원격 학습으로 빠르고 공평하게 전환할 수 있도록 해야 합니다.
2. 디지털 학습에 대한 공평한 접근과 사용기회
디지털 학습 자원에 대한
동등한 접근과 활용
교육 관할권은 학교와 가정에서 액세스 할 수 있는 교사와 학생이 양질의 디지털 학습 리소스를 사용할 수 있도록 해야 합니다. 교사는 학교 및 관할권 정책의 맥락에서 전문적인 재량에 따라 사용할 수 있어야 합니다. 교육자를 포함한 모든 학습자가 디지털 학습 리소스 및 도구로 구성된 인프라에 대한 적절한 기회를 가질 수 있도록 이해 관계자는 필요한 경우 원격 학습으로 빠르고 공평하게 전환할 수 있는 긍정적인 조건을 제공할 수 있습니다.
3. 교사의 디지털 리더십과 비판적 사고능력
선생님의 디지털 활용능력이 우선시
최신 디지털 학습 자원의 비판적이고 교육적인 사용은 교사, 학교 교장 및 기타 교육자의 전문 역량의 필수적인 부분이 되어야 하며, 초기 교육뿐만 아니라 전문적인 협업에서도 육성되어야 합니다. 교사 주체성, 효능감 및 리더십의 중요성을 인식하는 것은 디지털 학습 리소스를 비판적으로 사용하고 학생들과 함께 풍부한 학습 시나리오를 설계할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
4. 디지털 교육의 균형과 윤리지침 수립
디지털 커뮤니케이션 윤리지침
AI 기술의 사용과 개발은 디지털 활동과 비디지털 활동 간의 적절한 균형을 유지하는 것을 포함하여 학습자와 교사의 웰빙과 정신 건강을 최우선으로 해야 합니다. 학습이 인간 대 인간 상호 작용을 포함하는 관계적이고 사회적 경험임을 인식하는 디지털 커뮤니케이션에 대한 윤리 지침은 교사 및 조직과 협력하여 만들어져야 합니다.
5. 학습주체(교사, 학생)의 AI 학습도구 개발 참여
교사와 학생의 AI 개발 참여
AI 지원 디지털 학습 도구는 교사, 학생 및 기타 최종 사용자가 기술 연구 및 개발 프로세스에 공동 설계자로 참여하여 AI 지원 디지털 도구의 유용성과 사용을 보장하도록 장려해야 합니다. 혁신과 지속적인 개선을 문화로 만드는 혁신 친화적인 에코시스템은 기술 개발자가 교사와 학습자의 지원을 받아 일부 도구를 실험하고 시범 운영할 수 있도록 해야 합니다.
교사는 교실에서 혁신할 수 있도록 하는 실습 참여 연구 프로젝트를 포함하여 교육에서 디지털 도구의 효과적인 사용에 대한 연구를 촉진해야 하며, 기술 사용이 누구를 위해 작동하는지를 평가하고 문서화하는 연구원과 기술 사용을 공동 설계해야 합니다.
연구원 주도 프로젝트는 AI 지원 기술의 가장 효과적인 사용에 대한 실마리를 제공할 수 있습니다. 원칙적으로 디지털 트랜스포메이션은 과거보다 더 빠른 피드백과 개선 루프를 가능하게 하며, 교육 시스템은 연구에 적극적으로 집중함으로써 이를 활용해야 합니다.
6. 개인정보와 데이터의 보호
개인정보 보호
데이터 보호 정책은 데이터 수집이 학생과 교사의 개인 정보를 보호하면서 교육의 효율성과 형평성을 확보하는 데 기여하도록 해야 합니다. 교육 관할권은 학교와 교사에게 데이터 보호에 대한 명확한 지침을 제공해야 하며, 상업적 솔루션에 의존할 때 사전 협상된 계약 또는 지침을 제공해야 합니다.
보안과 가능한 알고리즘 편향을 테스트하고 정책에서 다루도록 해야 합니다. 명확한 윤리 지침도 마련해야 한다. 교사에 대한 데이터의 윤리적 사용은 교섭 합의의 일환으로 교사 및 교사 대표와 협상해야 합니다.
7. 알고리즘의 투명성
인공지능 모델의 개발과 사용을
투명하게 공개
디지털 형태의 평가 및 평가와 같이 학생, 교사 또는 교육 기관에 중요한 첨단 기술 기반의 디지털 도구를 사용할 때 교육 관할권은 알고리즘이 권장 사항에 도달하는 목표와 프로세스에 대해 투명해야 합니다. 고위험 디지털 도구의 사용은 모든 교육 이해 관계자와 논의하고 협상해야 합니다.
데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하는가? 에 대한 물음에 답하는 차원에서 OECD 보고서를 리뷰해 보았습니다. 나름 원문을 읽는 힘든 작업이었지만 사회에서 필요한 일의 아주 작은 부분을 채울 수 있지 않을까 하는 마음으로 완료해 보았습니다.
감사합니다.
