AI, 개인화된 맞춤형 학습 잠재력 풍부해

인공지능(AI)을 교육에 통합하면 학생들이 교육 콘텐츠를 학습하고 상호작용하는 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대를 모은다.

찰스턴대학 문해교육 부교수 이안 오번은 “오픈AI의 챗GPT, 마이크로소프트의 Bing, 구글의 Bard와 같은 AI 시스템은 내재된 위험은 있지만 학습 과정을 향상시킬 수 있는 수많은 기회를 제공한다”고 말했다. 그는 문해력 교육자이자 연구자로서 AI가 학생 학습에 큰 도움을 줄 수 있는 4가지 방법을 5일(현지시간) 자신의 뉴스레터 ‘디지털 문해력’을 통해 소개했다.

교육학의 기본 원칙은 모든 학생은 고유한 학습 목표를 가지고 있으며, 교육은 이러한 개별적인 요구를 충족하는 데 이상적으로 맞춰져야 한다는 것이다. 하지만 한 교실에 20명 이상의 학생이 있는 경우 각 학생에게 맞춤형 수업을 제공하는 것은 어려운 일이다.

이때 AI가 도움이 될 수 있다. 오번 부교수는 “AI 시스템은 주어진 과제를 수행하는 동안 학생의 행동을 관찰해 얼마나 많은 시간이 걸리는지, 성공 여부, 어려움 지점을 파악할 수 있다. 학생이 어려움을 겪고 있다면 시스템이 도움을 제공할 수 있고, 학생이 잘 수행하고 있다면 더 어려운 과제를 제시할 수 있다”고 설명했다.

이러한 유형의 실시간 피드백은 교육자나 학교가 전체 학급이나 캠퍼스는 물론 학생 한 명에게 제공하기 어려운 경우가 많다. AI 적응형 학습 도구는 학습 환경, 콘텐츠 및 과제를 빠르고 동적으로 변경해 개인이 더 많이 배우고 빠르게 향상할 수 있도록 도와준다.

카네기멜론대학의 인간-컴퓨터 상호작용 연구소의 연구원들이 개발한 적응형 학습 도구를 예로 들 수 있다. 이 도구는 수학 문제를 푸는 방법을 배우고, 새로운 문제에 적응하며, 학생들이 혼동할 수 있는 지점을 강조 표시해준다.

지능형 교과서

스탠퍼드대학 연구진은 ‘Inquire’라는 이름의 지능형 교과서 프로토타입을 개발해 테스트하고 있다. 이 앱은 학생들이 앱과 상호 작용하는 방식에 주의를 기울여 학생들이 읽는 동안 집중력과 주의력을 모니터링한다. 대화형 텍스트에는 터치 또는 클릭으로 접근할 수 있는 주요 단어의 정의가 포함되어 있으며 학생들이 읽는 동안 강조 표시하고 주석을 달 수 있다.

교과서는 각 개인에게 맞춤화된 콘텐츠에 대한 질문과 향후 탐구할 영역을 제안할 수 있다. 텍스트 읽기 수준을 변경할 수 있으며 학생들이 공부하는 내용을 이해하는 데 도움이 되는 보충 사진, 비디오 및 자료도 포함할 수 있다.

평가 개선

교육 평가는 교육자가 가르친 내용을 학생이 잘 학습하고 있는지 여부를 파악하는 방법에 중점을 둔다. 에세이, 객관식 시험, 단답형 문제와 같은 전통적인 평가는 100년 전과 거의 달라지지 않았다.

오번 부교수는 “기존의 평가 방법은 상당히 제한적일 수 있으며, 학생의 학습 진도를 전적으로 대표하지 못할 수 있는 학생의 성과에 대한 인사이트를 제공할 수 있다”고 말한다.

AI는 교사나 관리자가 간과할 수 있는 미묘한 학습 패턴을 식별할 수 있다는 것. 예를 들어 듀오링고는 AI를 사용해 영어 능력 시험을 만들고 채점한다. 이 시스템은 초기 응답을 바탕으로 학생의 능력과 약점을 정확하게 측정하기 위해 더 어렵거나 쉬운 문제를 제시한다. 또 다른 이니셔티브인 리치 에브리 리더(Reach Every Reader)는 AI를 사용해 아이들의 읽기 수준을 효과적이고 흥미롭게 평가할 수 있는 교육용 게임을 설계한다.

개인 맞춤형 학습

오번 부교수는 ”개인 맞춤형 학습은 학생의 흥미와 목표가 학습을 이끌 때 발생한다“고 강조했다. 교사는 조력자에 가깝지만 학습의 내용, 이유, 방법은 대부분 학생이 결정한다. AI는 각 학생의 개별 관심사에 맞는 개별화된 교육을 제공할 수 있다.

AI 적응형 학습 시스템은 학습에 어려움을 겪는 학생을 빠르게 식별하고 추가 또는 다른 지원을 제공할 수 있다. 또한 학생이 콘텐츠나 기술을 숙달함에 따라 난이도를 확장할 수 있다.

또한 AI가 탑재된 챗봇은 개인화된 피드백을 적시에 제공하고, 콘텐츠에 대한 질문에 답변하며, 학생이 체계적으로 학습하고 동기를 부여하며 참여하도록 도울 수 있다. 자동화된 추천 재생 목록과 마찬가지로 AI 기반 시스템은 맞춤형 평가 문제를 제공하고, 오해를 감지하고, 새로운 학습 영역을 제안할 수 있다.

오번 부교수는 ”이러한 AI 기술은 학생들의 교육에 보다 적응력 있고 개인화된 학습 환경을 조성할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다“고 말했다.