생성형 AI, 수학 교육에 필요한 이유

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)을 교육 프레임워크에 통합하는 사례가 급증하고 있다. 수학 문제를 스캔하기만 하면 단계별 솔루션을 제공하는 포토매스(Photomath)와 같은 AI 도구의 통합은 챗GPT와 같은 보다 정교한 도구가 등장하기 몇 년 전부터 수학 교육자들에게 시작되었다. 셔우드 크리스천 아카데미의 IT 통합코치 비키 데이비스는 지난 25일 수학 학습에 AI를 활용하는 방안에 대해 조언했다.

포토매스와 기타 AI 도구는 학생들이 수학 문제의 단계를 이해하는 데 도움을 주며 그 능력을 입증했다. 이러한 도구는 신중하게 사용한다면 수년간 수학적 과정을 가르치는 데 사용되어 온 전통적인 교과서에 필적하는 강력한 학습 보조 도구로 사용될 수 있다. 그러나 학생들이 이러한 도구를 중요한 학습 과정에 참여하지 않고 정답에 접근하는 데만 사용함으로써 생산적인 학습 투쟁의 본질을 훼손할 경우 잠재적인 손해가 발생할 수 있다.

포토매스와 같은 AI 도구에 대한 일반적인 우려는 정답을 효율적으로 제공하지만, 학생들이 스스로 정답을 찾을 수 있는 필수적인 과정을 안내하지 못하는 경우가 많다는 것이다. 반면에 챗GPT는 특히 수학 문제 풀이에서 부정확성이 발생하기 쉬운 한계가 있으며, 최근 관찰에 따르면 시간이 지남에 따라 성능이 저하되는 AI 드리프트 현상도 발생하고 있다.

수학 과학 데이터 엔진인 울프럼 알파와 함께 사용하면 챗GPT의 대화 능력과 울프럼 알파의 수학적 정확성을 결합해 수학 교육에 강력한 도구가 될 수 있다. 이 조합은 원활하고 정확한 상호 작용을 가능하게 해 학생과 교사가 복잡한 수학 문제에 대해 토론하고 해결할 수 있도록한다. 또한 해법뿐만 아니라 초기 계산에서 발생한 오류에 대한 설명도 제공하므로 다른 수학 도구에는 없는 프로세스에 대한 깊은 이해를 촉진한다.

교육학 교수인 리시 스리람은 학습에 있어 생산적 투쟁의 이면에 있는 신경과학을 강조하며, 학습은 반복적인 연습과 구체적인 피드백을 통해 두뇌에 효율적이고 더 나은 길을 만드는 것이라고 말한다. AI는 이러한 생산적인 노력을 강화하여 학생들에게 단순히 해답을 전달하는 것이 아니라 문제를 해결하고 실수로부터 배우는 데 필요한 지침을 제공함으로써 교육의 진정한 잠재력을 실현하는 데 도움을 줄 수 있다.

대부분의 수학 도구는 해법과 단계는 정확히 알려주지만, 학생이 실수하는 부분을 강조하지 못하는 경향이 있어 부족한 경우가 많다. AI의 잠재력은 학생들이 실수를 파악하고 수정하는 과정을 안내해 스스로 정답에 도달할 수 있도록 함으로써 학생들의 자립심과 독립적 사고를 키울 수 있다는 데 있다. 이러한 접근 방식은 수학 학습에 내재된 생산적인 노력을 존중할 뿐만 아니라 투명성을 제공해 교사가 학생과 AI의 상호작용을 감독할 수 있도록 한다.

AI가 중추적인 역할을 하는 교육 기술의 혁명적 혁신을 목전에 두고 있다. 그러나 AI를 단순한 해답 제공자가 아닌 인간의 잠재력을 끌어내는 촉진자로서 활용하는 데 초점을 맞춰야 한다.

AI를 활용해 학생들의 생산적인 고군분투를 정확하게 지도함으로써 교육자들은 수학 교육을 개선할 수 있는 최적의 지점을 찾을 수 있다. 핵심은 AI 사용 프로세스를 개선하고, 학습의 어려움을 존중하며, 균형을 유지해 AI가 학습을 대체하는 것이 아니라 학습의 동반자 역할을 할 수 있도록 하는 데 있다.