필자는 올해 유럽연합(EU) 펀딩으로 진행되는 인공지능을 활용한 교육의 미래 프로젝트에 대한 토론회에 참석을 하였고, 진행된 몇 가지 인사이트들을 일부 공유하고자 한다.
오래 전부터 교육은 도제식 또는 강의식으로 진행되어왔으며 현대 교육도 사실 별반 다를 것이 없다. 미국 심리학자인 벤저민 블룸의 2 sigma 문제를 보면, 전통적인 강의교육보다 1:1 멘토링에 기반한 교육이 점수 편차도 적고 평균적으로 결과도 우세하다고 한다. 그래서 과외나 비싼 사립교육들이 많은 것인지도 모르겠다.
최근 인공지능의 발전으로 교육에도 큰 변화가 일어나고 있다. 인공지능을 활용해서 1:1 멘토링에 가깝게 학생들을 맞춤 교육할 수 있는 가능성이 열리고 있다. 그러나 거대언어모델(LLM)은 교육적으로 보면 텍스트 예측 기계에 가깝고 진정한 생각을 하기 어렵다고 간주되고 있다.
특히 교육 분야에 생성형 AI같은 모델을 그대로 쓰면 문제가 생기는 경우가 있는데, 예를 들면 수학 문제일 경우에 기존의 생성형 AI 모델이라면 문제를 넣으면 바로 정답을 찾아주는 방식이다. 그렇지만, 수학 문제 교육을 시킨다면, 학생이 문제를 넣었을 때에 바로 정답이 나온다면 아무도 수학 문제를 어렵게 풀려고 하지 않게 된다. 그래서 이런 경우에는 문제를 입력하더라도, 자꾸 학생들이 (비록 틀리더라도) 푸는 과정이나 생각을 입력하도록 유도해야 하고, 그에 맞게 생성되는 내용들이 달라져야 하기 때문에, 인공지능 도구를 재구조화하는 것이 중요하며 실제로 여러 해외 인공지능 교육회사들이 이런 방식으로 진행하고 있다.
최근 미국에서 디자인하고 자금지원을 하여 튀르키예 고등학생들을 대상으로 수학 과정에 ChatGPT를 활용하여 실험을 한 결과, 전반적으로 학생들이 연습 세션에서는 인공지능을 활용한 경우에 개선을 보여주었지만, 실제 시험 세션에서는 별 영향이 없거나 오히려 기존방식보다 결과가 좋지 않다는 연구결과도 있다. 이런 점에서 보면 인공지능이 아직까지는 만능이라고 보기는 어렵다고 할 수 있다.
그러나, 선생님과 학생들은 사람이다. 심리학적인 문제들이 대두될 수 밖에 없다. 인공지능 기술이 점점 지배를 하면서, 학생들은 인공지능에 더 연결되고 선생님들은 심리적으로 버려졌다고 느낄 수 있다. 사람은 자연스럽게 인간 상호작용을 강조하는 경향이 있게 마련이다.
이제 인공지능이 잘 할 수 없는 것들에 우리 청소년들이 더 초첨을 맞추어야 한다. 예를 들면, 분석적/창의적 사고, 회복력, 유연성, 민첩성, 동기부여, 자기인식, 호기심, 평생학습 등 인간만이 가질 수 있는 역량과 잠재력, 즉 소프트 스킬을 향상시키는데 교육의 미래가 있다.
현장에서 시간 관계상 더 깊이 다루지는 못하였지만, 무미건조한 기계적인 인공지능을 넘어서, 이러한 인간의 심리, 잠재력, 역량을 향상시키는 교육에 있어서 게이미피케이션의 역할이 있다고 본다. 실제로 수년 전부터 게임화를 활용하여 학생들이나 지원자들의 잠재력과 역량을 평가하는 도구들은 이미 일반화되어 왔으며, 교육 참가자들의 내면을 이끌어내고 상호작용, 동기부여를 이끌어내야 인간만이 할 수 있는 가능성에 대한 교육이 가능해질 것이며, 실제로 이러한 부분에 게이미피케이션을 활용하고자 하는 연구개발이 선진국들에서는 활발하게 이루어지고 있다.
인공지능 열풍이라고 해도 과언이 아닌 세상이다. 그러나 위와 같은 게이미피케이션을 간과한다면, 인공지능만 가지고는 또 다른 IT에 불과할 것이다. 우리나라에서도 위와 같은 진정한 융합교육이 발전하기를 기원한다.
이 동현 인제대학교 AI융합대학 겸임교수