AI시대, 교육의 미래에 대한 5가지 시나리오
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AI시대, 교육의 미래에 대한 5가지 시나리오
학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제
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일대일 교육 모델이 주류가 되다
과외, 코칭, 멘토링, 심지어 치료와 같은 서비스를 일대일로 지원받는 것은 한때 부유층에게만 가능했다. AI는 이러한 서비스가 더 많은 사람들에게 대중화될 수 있도록 도울 것이다. 실제로 실제로 일대일 교육을 받은 학생들이 기존 교실 학생들보다 우수한 성적을 거둔다는 불룸의 2시그마 문제도 이제 해결책을 찾았습니다. AI는 잠재적으로 누구에게나 실시간 튜터 역할을 할 수 있으며, 인간은 AI를 보완해 심층적인 지식과 정서적, 행동적 지원을 제공할 수 있다. 예를 들어, 학업 도구인 뉴머레이드(Numerade)는 최근 학생 기술 수준에 따라 적합한 콘텐츠를 큐레이팅해 개인화된 학습 계획을 생성할 수 있는 AI 튜터인 에이스(Ace)를 출시했다.
AI는 리소스에 관계없이 모든 학습자가 시간적 제약이 있는 전문가와 학계 유명 인사를 만날 수 있게 해준다. 이러한 발전은 멘토링과 도제식 교육이 중요한 전문직에 엄청난 민주화를 가져올 것이다. 초기 단계 스타트업 창업자가 필요에 따라 마크 안드레센이나 폴 그레이엄 인공지능 버전과 채팅할 수 있다고 상상해 보라! 이것이 바로 스타트업 델피(Delphi)가 시도하고 있는 일이다. 반면 히스토리컬 피큐어스(Historical Figures,)는 사용자가 에이브러햄 링컨, 플라톤, 벤자민 프랭클린과 같은 중요한 역사적 인물과 대화할 수 있게 해주며, 캐릭터 AI( Character AI)는 누구나 실제 또는 가상 '캐릭터'를 만들어 대화를 나눌 수 있게 해준다.
정신 건강처럼 낙인이 찍힐 수 있는 분야에서는 AI 증강 솔루션(예: 리플리카- Replika 또는 링크-Link)이 비용이 저렴하고 언제나 예약할 수 있을 뿐만 아니라 인간 치료사보다 더 친근하게 다가갈 수 있어 낯선 사람 판단을 두려워하는 환자에게 도움이 될 수 있다.
AI는 또 환자가 어떤 양식을 선호하는지(예: 인지 행동 치료를 선호하는지, 전통적인 행동 치료를 선호하는지)에 따라 즉시 개인화 및 적응할 수 있으므로 치료 업계에서 발견의 어려움과 매칭 문제로 알려진 것들을 해결할 수 있다.
AI 증강 치료는 또한 한계 비용이 낮은 소프트웨어다. 즉, 더 저렴한 최종 제품을 만들 수 있으며, 이를 통해 대중적인 시장 접근이 가능해진다. 인간이 아무런 역할을 하지 않는 세상을 상상하는 것은 아니다. 현재 AI는 완벽하지 않으며, 아직은 인간 수준 사고력과 전문성을 100% 따라잡지 못한다. 실제 사람과 소통을 원하는 때와 사람들 또한 있다.
2. 개별화된 교육, 꿈에서 현실이 되다
AI로 학습 형태와 필요한 것들(예를 들면, 비주얼 대 텍스트 대 오디오)부터 콘텐츠 유형들(예: 어린이 또는 성인이 좋아하는 캐릭터나 좋아하는 취미/장르를 도입할 수 있음)과 커리큘럼에 이르기까지 모든 것을 개인화할 수 있게 된다.
또 소프트웨어가 학습자 지식을 추적하고, 진행 상황을 테스트하고, 학습자 지식과 격차에 따라 맞춤형 콘텐츠를 반복하거나 재구성하는 등 학습자 기술 수준과 격차를 보다 정확하게 알려줄 수 있다.
이것은 보다 높은 참여로 이어질 것이다. 예를 들어, 카메오는 블리피, 스파이더맨 및 기타 최고 지식 재산권(IP)들을 소재로 한 키즈 제품을 출시했다. 한 엄마는 아이의 배변 훈련을 위해 '스파이더맨'에게 도움을 요청하기도 했는데, 실제로 효과가 있었던 것 같다! 또 AI는 고급 학습자, 특정 개념이나 과목에서 뒤처지는 아이, 교실에서 손을 들기 부끄러워하는 학생, 특별한 학습이 필요한 학생 등 다양한 유형 학습자를 더 잘 다룰 수 있다.
3. 교사와 학생 모두를 위한 새로운 세대 AI 퍼스트 도구들이 등장할 것이다.
역사적으로 학생과 교사는 생산성 소프트웨어에 있어 자연스러운 트렌드 세터였다. 실제로 학생과 교사는 캔바(Canva)나 퀄트릭스( Qualtrics, 나중에 SAP에 인수됨)와 같은 스타트업들의 첫 번째 사용자들 중 하나였다. 캔바의 경우, 창업자들이 대학을 다녔던 웨스턴 오스트레일리아 대학교 학생들이 학교 졸업 앨범을 제작하기 위해 갠바 디자인 플랫폼을 선택했고, Qualtrics의 경우 노스웨스턴 대학교 마케팅 교수인 안젤라 리(Angela Lee)가 자신의 MBA 및 박사 과정 학생들을 위해 대규모 데이터를 쉽게 수집하기 위해 서비스를 사용하기 시작했다. 학생과 교사들이 초창기 생산성 도구를 사용했던 것처럼, AI가 향상된 지능을 통해 계속 '인간과 비슷해짐'에 따라 채팅 기반 대화 인터페이스를 활용하는 새로운 세대 소프트웨어의 얼리어답터가 되는 것을 쉽게 볼 수 있다.
교사들이 차세대 AI 도구를 도입할 것으로 예상하는 또 다른 이유는 교사들, 특히 공립 학교 교사들이 과중한 업무와 예산 부족으로 인해 학생들에게 집중할 수 있는 시간이 부족하기 때문이다. 오늘날 교사들은 채점, 수업 계획서 작성, 수업 준비에 상당한 시간을 할애하고 있다.
수백만 개 이전 교육 자료를 학습한 AI는 무엇보다도 수업 계획서와 강의 계획서 초안을 작성해 교사 업무량을 줄일 수 있다. 교사들은 각각의 교실들에 맞게 초안을 다듬고 맞춤화하면 된다. 이제 교사들은 시간을 확보함으로써 개별 학생에게 맞춤화된 관심을 기울이는 것과 같은 이전에는 부가적이었던 활동들에 집중할 수 있다.
학생들 역시 시간을 절약하고 자신들 작업에서 이익이 되는 창의적인 방법을 찾는 것을 좋아한다.
체그(Chegg 는 이전 세대들로부터 사랑을 받았고 포토매스(Photomath), 넘버레이드(Numerade)와 같은 새로운 AI 기반 자원들이 등장해 학생들이 복잡한 수학 및 과학 문제를 해결하고 이해하는 데 도움을 주다. 특히 대학은 밀집된 환경이기 때문에 인기 있는 제품들은 학생 조직, 사교 클럽/행사, 심지어 수백 명 학생이 참여하는 수업에서 사용하는 교수들을 통해 빠르게 입소문을 탈 수 있다.
4. 평가 및 자격인정은 조정할 필요가 있고 새로운 평가도구들이 개발될 것이다
ChatGPT가 출시된 이후 공립학교 교육자들은 학교 과제, 대학 입시 등에서 AI를 이용한 작업을 했다는 것을 감시해야 하는지, 해야 한다면 어떻게 해야 하는지에 대해 논의하기 시작했다.
뉴욕, 시애틀 및 기타 대규모 공립 교육 지역들을 포함한 전 세계 학교들은 현재 ChatGPT 및 다른 AI 작문 사이트들을 금지하고 있다.
동시에 많은 교육자들은 ChatGPT가 학습 및 교육과 통합되어야 하는 기술이며, AI를 활용하는 것이 미래 중요한 커리어 기술이 될 것이라고 주장한다. 이를 실현하기 위해서는 위키피디아, 계산기, 인터넷, 개인용 노트북 등이 등장해 결국 중요한 교실 기술들로 자리 잡았을 때와 마찬가지로 교실과 수업 성취도를 평가하는 방식들을 바꿔야 할 것이다.
우리는 학교에서 학생 학습 성과를 더 잘 평가하고 자격을 부여하는 데 도움이 되는 차세대 도구들과 교사 및 학생들 삶을 더 편리하고 쉽게 만들어줄 수 있는 AI 활용 도구들이 나오는 것을 보는 것이 흥분된다.
고려해야 할 한 가지 문제는 이러한 기술에 대한 접근이 특정 학생들에게 어떻게 학습 및 결과에서 큰 이점들을 제공하느냐는 것이다.
예를 들어, AI 도구에 대한 접근을 금지하는 학교의 경우, 집에서 인터넷에 접속할 수 없는 학생은 AI 기술을 전혀 접할 수 없는 반면, 인터넷에 접속할 수 있는 학생은 집에서 AI 기술을 배우고 사용할 수 있다. 또 학생 대 교사 비율이 낮고 예산이 많은 공립학교들보다 사립학교가 새로운 기술을 채택하고 통합하는 것이 더 쉬울 것이므로 공립학교와 사립학교 교육 격차가 더 벌어질 것이다.
5. '진실'이 왜곡될수록 팩트 체크가 중요해질 것이다
AI 시대 또 다른 큰 관심사는 '진실'이다. 알고리즘은 사용 가능한 데이터를 기반으로 학습되지만, 이들 데이터 모두는 여전히 인간의 판단과 행동에 따라 달라질 수 있다. 즉, 인종, 성별 등 모든 종류 사회적 편견이 알고리즘에 반영될 수 있으며 이러한 편견은 계속 증폭될 것이다. 예를 들어, 지메일 문장 완성 AI는 투자자가 남성이어야 한다고 가정한다. 구글 스마트 컴포즈 팀(Smart Compose)은 이 문제를 해결하기 위해 여러 차례 시도했지만 지금까지는 성공하지 못했다.
이처럼 편견으로 가득 찬 환경에서 AI가 사실과 다른 정보(또는 가짜 사실/뉴스)를 제공하는 경우, 팩트 체크가 매우 중요해질 것이다. 오늘날 AI가 생성하는 답변은 쉽게 조리 있는 산문을 작성할 수 있고, 그 수준도 높아 사실에 근거한 정확하고 진실한 답변이라고 믿게 만들 수 있기 때문에 특히 위험하다. 일례로 월스트리트저널(WSJ)에 소개된 워싱턴 대학교 연구에 따르면 AI가 작성한 뉴스 기사를 읽은 사람 72%가 사실관계가 틀렸음에도 불구하고 신뢰할 수 있다고 생각했다.
누구나, 그리고 로봇에 의해 콘텐츠가 쏟아져 나오는 시대에 사실에 입각한 정확한 고품질 콘텐츠를 어떻게 큐레이션할 수 있을까? 사용자 제작 콘텐츠와 브랜드가 아닌 다른 매장들에 대한 신뢰는 떨어질 것이다. 반대로 시청자들은 이미 팔로우하고 존경하는 유명인, 브랜드, '전문가'들을 맹목적으로 신뢰할 수도 있다.
마지막으로, 우리는 근본적인 기본 요소들에 대한 이해 없이 특정 일을 하는데 필요한 기능들만 갖춘 세대를 만들 수 있다.
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