교육자 학생 학부모 관계자 모두에게 이로워야
AI의 불확실성과 미지의 행동을 주시해야
몇 년에 한 번씩 새로운 기술이 학교와 대학의 문 앞에 나타나 교육을 혁신할 것을 약속한다.
가장 최근에는 GenAI라고도 하는 생성형 인공 지능을 포함하거나 이를 기반으로 하는 기술과 앱이 교육 기관에 적극 도입되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이런 기술은 교육에 대한 잠재력을 바탕으로 판매된다. 그래서 AI를 이용한 기술을 응용한 교육 관련 업체들이 부쩍 늘어났고 이들은 학교와 대학을 상대로 제품을 판매하는데 적극 나서고 있다. 이들은 교육이 지금까지 본 것 중 가장 큰 긍정적인 변화를 위해 인공 지능(AI)를 사용하는 정점에 있다고 판단한다.
미래에 대한 이런 비전은 낙관적일 수 있지만 지난 수십 년 동안 교육 기술의 현실은 그 약속에 부응하지 못했다. 기계에서 컴퓨터, 모바일 장치에서 대규모 공개 온라인 과정에 이르기까지 일련의 기술에 대한 엄격한 조사를 통해 교육을 변화시키는 기술의 지속적인 실패가 확인되었다.
그러나 교육 기술 전도사들은 잊어버리거나, 인식하지 못하거나, 아예 신경 쓰지 않는다. 또한 다음 신기술이 이전과 다를 것이라고 지나치게 낙관하는 경우도 흔히 볼 수 있다.
그러나 AI는 여태껏 보아왔던 혁신적인 교육 도구와는 차원이 다르다. 교수나 교사들이 완전히 숙달되어 도구나 기계 그리고 프로그램을 완전히 통제하면서 다루었으나 인공 지능은 그렇지 못하다.
교수나 교사 그리고 학생들에게 알 수 없는 통제 불능의 결과를 가져오고 영향을 줄 수 있다. 그렇기 때문에 인공 지능을 이용한 여러 교육 관련 도구나 수단을 도입하는 것은 신중할 필요가 있다.
이런 인공지능 기술을 채용한 교육 도구 공급업체와 스타트-업이 학교와 대학에 홍보할 때 교육자, 관리자, 부모, 납세자 그리고 학생과 관계자들은 구매 결정을 내리기 전에 과거의 교훈을 바탕으로 질문을 해야 한다. 교육에서의 신기술을 오랫동안 연구해온 연구자들은 학교 관계자가 AI에 의존하는 기술, 앱 또는 플랫폼을 구매하기 전에 답해야 한다고 생각하는 5가지 질문을 제시한다.
AI 제품이 해결할 수 있는 교육 문제?
교육자가 물어야 할 가장 중요한 질문 중 하나는 기술이 학습자와 교사의 삶에 실질적인 차이를 만드는지 여부다.
기술이 특정 문제에 대한 해결책인지, 아니면 문제를 찾기 위한 해결책인지 파악되어야 한다. 이를 구체적으로 설명하려면 GenAI를 사용해 교육 과정 관련 질문에 답을 하는 제품을 구매한다고 상상할 수 있다. 이 제품이 식별된 요구 사항을 해결하고 있는지, 아니면 단순히 이 기능을 제공할 수 있기 때문에 환경에 도입되고 있는 것인지 파악될 수 있어야 한다. 이런 질문에 답하기 위해 학교와 대학은 가장 시급한 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 분석을 수행해야 한다.
AI 제품이 작동한다는 증거?
생성형 인공지능(GenAI) 제품이 교육 성과에 미치는 영향에 대한 설득력 있는 증거는 아직 존재하지 않는다. 이로 인해 일부 연구자들은 교육 정책 입안자들에게 그런 증거가 나타날 때까지 제품 구매를 미루도록 권장한다.
다른 사람들은 제품의 디자인이 기초 연구에 기반을 두고 있는지 여부에 의존할 것을 제안한다.
불행히도 제품 정보와 평가를 위한 중앙 소스가 존재하지 않는다. 이는 제품 평가의 책임이 소비자에게 있음을 의미한다. 한가지 방법은 GenAI 이전 권고안을 고려하는 것이다. 공급업체에게 제품에 대한 독립적인 제3자 연구를 제공하도록 요청하되, 제품의 효과를 평가하기 위해 여러 수단을 사용하도록 요청할 수 있다.
생성형 인공 지능(GenAI)의 잠재적 이점을 설명하는 보고서를 그냥 믿지 말고 검토할 수 있어야 한다. 원하는 것은 현장에서 교사와 학생이 특정 앱이나 도구를 사용할 때 실제로 어떤 일이 발생하는지 여부다. 그렇기에 근거 없는 주장을 조심해야 한다.
제품 개발에 교육자와 학생이 참여?
종종 기업가가 구축하는 것과 교육자가 필요로 하는 것 사이에는 괴리가 있다. 이는 교육과 학습의 현실과 동떨어진 제품으로 이어진다.
예를 들어, 형편이 넉넉하지 않은 가정의 어린이들에게 작고, 저렴하지만 튼튼한 노트북을 제공하고자 했던 야심 찬 프로그램의 한 가지 단점은 제공된 노트북이 실제로 사용하는 어린이들이 아니라 이상화된 젊은 버전의 개발자에 맞게 설계되었다는 사실이다. 일부 연구자들은 이런 격차를 인식하고 기업가와 교육자가 협력해 교육 기술 제품을 개선하는 이니셔티브를 개발했다.
공급업체에 물어볼 수 있는 질문은 다음과 같다. 교육자와 학습자는 어떤 방식으로 포함되었나? 교육자와 학습자의 의견이 최종 제품에 어떤 영향을 미쳤나? 교육자와 학습자의 주요 관심사는 무엇이었고 그런 우려 사항은 어떻게 해결되었나? 교육자와 학습자는 연령, 성별, 인종, 민족 그리고 사회 경제적 배경을 포함해 이런 도구를 사용할 수 있는 다양한 학생 그룹을 대표하나?
제품이 추구하는 교육적 신념?
교육 기술은 거의 중립적이지 않다. 그것은 사람들에 의해 설계되며, 사람들은 자신이 개발하는 기술을 형성하는 신념, 경험, 이데올로기와 편견을 갖고 있다. 교육용 기술 제품은 교육자가 학생을 위해 열망하는 종류의 학습 환경을 지원하는 것이 중요하다. 이 제품을 안내하는 교육 원칙은 무엇인지 그것은 어떤 특정한 종류의 학습을 지원하거나 방해하는지 답을 얻어야 한다. 그리고 학습 이론이나 인지 이론과 같은 일반성에 안주하지 않아야 한다.
제품이 경쟁의 장을 평준화 하나?
교육 당사자들은 제품이 교육 불평등을 어떻게 해결하는지 질문해야 한다. 이 기술이 서로 다른 학습자 그룹 간의 학습 격차를 줄이는 데 도움이 되는지 아니면 이미 성공했거나 특권을 누리고 있는 일부 학습자에게만 도움이 되는지 파악되어야 한다.
불평등을 해결하기 위해 자산 기반 접근 방식을 채택하고 있는지, 아니면 적자 기반 접근 방식을 채택하고 있는지도 알아야 한다. 교육 기술 공급업체와 스타트-업은 이런 모든 질문에 대한 답을 갖고 있지 않을 가능성이 크다. 그러나 계속 묻고 답을 요구하면 제품 개선으로 이어질 수 있다.
교사에 도움을 주는 AI
교사는 생성형 AI를 다양한 방식으로 사용할 수 있다. 인공 지능을 사용해 수업 계획과 퀴즈를 개발할 수 있다. 개념을 보다 효과적으로 가르치는 방법에 대한 통찰력을 얻기 위해 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구에 의존할 수 있다.
이런 경우에는 AI를 사용할 때 교육 효과가 훨씬 크다. 2023~2024학년도 동안 전국의 K-12 학교에서 24명의 교사가 업무에 생성형 AI를 사용할지 여부와 사용 방법에 대해 고심하는 과정을 분석했다. 2023년 가을에 생성형 AI에 대한 표준 교육 세션을 제공한 다음 한 해 동안 연구를 진행했다.
그 결과, 교사들이 생성형 AI에 조언을 구했을 때 생산성과 효율성이 더 높아졌다. 한 학생이나 한 학년에 효과가 있는 주 표준에 따라 가르치는 방법이 다른 학생에게는 잘 작동하지 않을 수 있다. 교사는 막히게 될 수 있고 다른 접근 방식을 시도해야 할 수 있다. 생성형 AI는 이런 대안적 접근 방식에 대한 아이디어의 원천이 될 수 있다.
많은 사람들이 생성형 AI가 교사가 퀴즈나 활동을 더 빠르게 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 생산성 이점에 초점을 맞추고 있다. 하지만, 교사는 학생들이 학습할 때 더 생산적이고 효과적이라고 느낀다. 생성형 AI는 일부 교사가 학생 학습을 발전시키는 방법에 대한 새로운 아이디어를 얻는 데 도움이 되는 것으로 보인다.
K-12 교육에는 특히 수업 계획이나 기술을 교실에 통합하는 방법과 같은 작업과 관련해 창의성을 필요로 한다. 그러나 교사들은 교재 준비, 학부모와의 만남, 학생들의 학업 채점 등 해야 할 일이 너무 많기 때문에 신속하게 일해야 한다는 압박을 받고 있다.
교사는 매일 필요한 모든 작업을 수행할 시간이 충분하지 않다. 이런 압력이 종종 창의성을 어렵게 만든다. 이것은 교사를 막막하게 만들 수 있고 그래서, 특히 AI 전문가들은 생성형 AI를 이 문제의 해결책으로 보고 있다. 생성형 AI는 항상 대기 중이고, 빠르게 작동하며, 지치지 않는다.
그러나 이 관점은 교사가 원하는 솔루션을 얻기 위해 생성형 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 알고 있다고 가정하고 있다. 연구에 따르면 많은 교사가 기술에서 만족스러운 결과를 얻고 필요에 맞게 수정하는 데 걸리는 시간이 처음부터 자료를 만드는 데 걸리는 시간보다 결코 짧지 않다. 그렇기 때문에 생성형 AI를 사용해 재료를 만드는 것만으로는 더 많은 작업을 수행할 수 없다.
교사가 생성형 AI를 조언에 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 이해함으로써 학교는 교사를 위해 AI에 투자하는 방법과 이런 새로운 도구를 사용하는 교사를 지원하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다. 또한 이는 AI 도구를 만드는 과학자들에게 피드백되어 이런 시스템을 설계하는 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있다.
아직 알려지지 않은 것
많은 교사들이 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구의 이점을 활용하지 못하게 하는 장애물에 직면해 있다. 이런 이점에는 더 나은 재료를 더 빨리 만들 수 있다는 것이 포함된다.
그러나 생성형 AI를 자극하는 방법에 더 익숙한 파워 유저에 해당하는 노련한 교사들은 다른 방식으로 기술과 상호 작용하는 경우를 볼 수 있다.
교사들이 인공 지능(AI)을 이용하는 것이 교육에 훨씬 도움을 준다고 말하지만 정작 자신들도 AI가 어떻게 작동하고 무엇을 속이는지 제대로 파악하지 못하는 것이 일반적이다.
즉, 막연히 자신들의 노력과 시간을 줄여준다고 해서 유용한 것은 아니다. 단축된 노동과 노력 이면에는 부정확한 정도 그럴듯하게 시도하는 거짓 사실과 추론들이 너무 많다. 이런 것들을 모두 식별하고 나서 AI가 교육 현장인 강의실에서 효과가 있는지 판단되어야 한다.
인공 지능(AI)의 가장 위험한 요소는 불확실성이고 어떻게 작동하고 추론하는지 정확히 알 수 없다는 점이다. 이렇게 아직 알려지지 않은 부분이 현저하게 나타난다면 인공지능을 교육 도구로 쉽게 활용되는 것은 매우 위험할 수 있다.
또한 일부 교사는 새로운 사용자에서 능숙한 사용자로 이동하는 반면 다른 교사는 그렇지 못한다. 이런 차이를 아직 정확히 알 수 없다는 사실도 AI 도입을 연기하고 더욱 주시해야 한다는 것을 보여준다.