초등학생 중 65%가 현존하지 않은 직업을 가지게 될 것
학생 개개인에게 맞춤학습 경로를 제공해야
한국을 AI강국으로 발전시킬 국가전략이 요구
AI교육혁명은 AI시대에 필요한 역량을 키워주기 위하여 가르치는 내용을 근본적으로 바꾸는 동시에 가르치는 방식도 AI를 활용하여 혁명적으로 바꾸는 것이다.
2016년 서울에서 인공지능 알파고가 천재기사 이세돌과의 경기에서 보여준 엄청난 역량은 현재 초등학교 입학생 중에서 65%가 현존하지 않은 직업을 가지게 될 것이라는 다보스포럼의 전망을 생생하게 확인시키고 모두에게 AI에 대체되지 않을 역량을 키워야 한다는 인식을 각인시켰다. 이어서 2020년 코로나 바이러스가 15억 학생이 등교하지 못하고 온라인으로 수업하도록 하면서 수업방식을 근본적으로 바꾸는 계기를 만들었다. 100년 이상 잠자던 교육이 드디어 깨어나 기지개를 켜고 있다.
AI시대에는 무엇을 가르칠 지가 근본적으로 바뀌어야 한다. AI시대에 엄청난 속도로 생산되는 데이터를 읽고 분석하고 활용하는 역량(Data Literacy), 컴퓨터사고력과 공학원리에 관한 이해(Technological Literacy), 인문학적 이해와 디자인 역량(Human Literacy)의 3L이 요구된다. 여기에 덧붙여 창의력(Creativity), 비판적 사고력(Critical Thinking), 협력(Collaboration), 소통(Communication) 역량을 의미하는 4C를 갖추어야 한다.
이제 우리는 언제 어디서든 원하는 정보와 지식을 인터넷을 통하여 얻을 수 있다. 이런 세상에서 지식을 학습하고 암기하는 교육이 필요하기는 한 것일까? AI시대에는 지식을 암기하고 이해하는 수준의 학습에서 머무를 것이 아니라 지식 교육은 핵심 개념과 필수 내용에만 집중하고 지식을 적용하고 분석하며 평가하고 창조하는 높은 수준의 학습으로 옮겨가야 한다.
이렇게 AI는 교육에서 무엇을 가르쳐야 할 것인가에 대하여 우리에게 난제를 던지고 있지만 동시에 어떻게 가르쳐야 할 지에 대한 해결책도 제공하고 있다. 이 중에서 가장 주목받는 것은 “지능형개인교습체제 (ITS: Intelligent Tutoring System)” 혹은 “맞춤학습체제 (adaptive learning system)”이다.
예를 들어서, 미국 애리조나주립대(ASU)에서는 이미 6만5천명의 대학생이 ITS를 통해 수학·생물학·물리학·경제학 등 기초과목을 학습했다. 2016년 이 시스템이 도입된 기초수학의 경우 고교 때 수학을 포기한 학생들이 수학을 이수하는 비율이 28% 포인트 향상됐다. 생물학의 경우 2015년 ITS를 도입한 결과 봄 학기 20%였던 탈락률이 1.5%로 줄었고, C 학점 미만의 비율이 28%에서 6%로 감소했다. 미시경제학도 2017년 ITS를 도입한 결과 첫 시험에서 C 학점 미만 학생 비율이 38%에서 11%로 낮아졌다.
컴퓨터를 이용하여 학습에 도움을 주기 위한 노력은 오래전부터 시작되었지만, ITS의 놀랄만한 성과는 AI가 학생 개개인에게 맞춤학습 경로를 제공할 수 있기 때문이다. 수학 과목의 경우 ITS은 수학에 소질이 있고 기초가 되어 있는 학생에게는 난이도를 빠르게 높여가며 어려운 문제를 풀 수 있도록 한다. 반면 수학이 약한 학생에게는 난이도를 완만하게 높이면서도 흥미를 잃지 않도록 전혀 다른 유형의 문제를 학습하게 한다. 교수가 교실의 모든 학생에게 똑같은 내용을 전달하는 강의는 수학을 잘하는 학생에게는 재미가 없다.
반대로 수학을 못 하는 학생에게는 너무 어려워서 흥미를 잃는다. 그러나 ITS는 이러한 강의의 근본적 한계를 기술적으로 극복한다. 그렇다고 교수의 역할이 줄어드는 것이 아니다. ASU의 수학 수업에서 교수는 강의 중심의 역할에서 벗어나 학생끼리 프로젝트팀을 만들어 현실과 관련된 문제들을 수학적 원리를 적용하여 학습하도록 지원하는 등 새로운 역할을 한다. ITS가 교수의 강의 부담을 줄이면서 교수는 프로젝트 학습과 같은 ‘하이터치 학습’에 집중할 수 있게 되었다. 이처럼 AI는 교사나 교수를 대체하는 것이 아니라 이들의 역할이 전환될 수 있도록 지원하게 된다.
ITS는 고등교육뿐만 아니라 유초중등교육 및 평생교육에서도 활발히 적용되고 있으며, ITS 외에도 AI를 활용한 교육혁신은 다양하게 일어나고 있다. 대화방식의 DBTS (Dialogue-Based Tutoring System), 학생에게 보다 적극적으로 지식을 구성하도록 환경을 제공하여 주는 ELE (Exploratory Learning Environments), Babbel과 Duolingo와 같은 AI언어학습, 작문을 자동으로 채점하는 AWE (Automatic Writing Evaluation), 챗봇(chatbot), 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 등이 있다.
미래에는 아이들 모두가 개별 학습데이터를 축적하여 최적의 학습경로를 적시에 제공하는 “AI학습친구(AI Learning Companion)”를 가지게 되고, 모든 교사가 학생 모두에게 최적의 개별화된 학습경로를 디자인할 수 있도록 도와주는 AI조교(AI Teaching Assistant)를 가지게 될 것이다. 우리가 쉽게 측정할 수 있는 역량은 그만큼 AI에 의하여 쉽게 대체된다. 궁극적으로는 교육변화를 가로막는 고부담(high-stake) 시험체제를 AI가 제공하는 고도의 지속적 맞춤평가체제가 대체할 때까지, AI 교육은 낡은 교육체제를 끊임없이 변화시키는 동인으로 작용할 것이다.
그러나 AI교육은 아직 많은 문제와 한계도 가지고 있다. 무엇보다 ITS와 같은 AI교육의 효과에 대하여 보다 많은 엄밀한 연구가 필요하다. 물론 최근 각종 ITS의 놀랄만한 긍정적 효과에 대한 연구들이 나오고 있지만 결코 충분한 실증적 근거가 확보되었다고 보기에는 이르다. AI교육과 관련된 알고리즘의 편향 문제, 개인 데이터의 사용 문제 등 윤리적 이슈들이 아직까지 충분히 논의되고 규범화되지 못하고 있다. AI교육으로 학생들이 어릴 때부터 스크린을 보는 시간이 지나치게 늘어나고 중독될 수 있다는 우려도 해소되어야 한다.
국가적으로는, AI교육에 엄청난 투자를 시작하여 수십 개의 AI교육 유니콘을 가지고 부상하는 중국, ITS를 개발하고 학교에서 사용하기 시작한지 10년이 넘은 미국 등 AI교육 양대 강국의 틈바구니에서 한국을 AI강국으로 발전시킬 국가전략이 요구된다.
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