[I-오피니언] "개인 맞춤형 교육도 AI도 만병통치약 아니야"

AI가 교육계에 미치는 영향이 기대를 끌고 있다. AI로 개인화된 맞춤형 학습을 이끌 수 있지만, 개인화 학습의 단점을 지속시켜서는 안 된다는 의견이 제기됐다.

오픈대학 및 노르웨이 스타방에르대학 유아교육발달 나탈리아 쿠치르코바 교수는 “많은 사람이 AI가 교육을 변화시킬 수 있다고 믿지만 개인화된 학습이 만병통치약은 아니다”라고 주장했다.

개인화된 학습은 잠재적인 이점을 가지고 있지만 모든 교육 문제를 해결할 수 있는 마법은 아니라는 것이다.

유아교육학 교수로서 쿠치르코바는 개인화가 학습 과정과 사회적 관계에 미치는 영향을 연구해 왔다. 교수에 따르면 개인화는 분명 이점이 있다. 교육자가 경직되고 획일적인 접근 방식에서 벗어나면 각 학생의 고유한 강점과 잠재력을 키울 수 있다. 그러나 개인화에는 함정이 있으며, AI는 의도치 않게 함정을 악화시킬 수 있다.

교수는 “교육에 AI를 사용할 때 의도치 않게 편견을 고착화하거나 학습에 대한 학생의 자율성을 제한하지 않도록 주의해야 한다”고 설명했다.

AI를 교육에 유익하게 활용하기 위해서는 반드시 피해야 할 세 가지 잘못된 가정이 있다.

첫째, 개인화를 강화하면 항상 더 나은 학습 성과로 이어진다는 가정이다. 개인화된 피드백은 학생이 더 높은 학습 수준으로 발전하는 데 도움이 될 수 있고 개인화된 애플리케이션은 과제 난이도를 조정할 수 있지만, 학습을 더 쉽게 만든다는 단점이 있다.

문제는 어려운 과제에 직면해야 가장 잘 학습할 수 있다는 점이다. 유아가 탐구, 패턴 분석, 예측을 통해 세상에 대해 배우는 것처럼, 학생은 기대치에 도전할 때 가장 효과적으로 학습한다.

개인화는 확실히 학생의 참여도를 높일 수 있지만 이것만으로는 충분하지 않다. 학습이 지속되려면 학생들이 더 깊이 생각하고 더 열심히 노력하도록 동기를 부여해야 한다. 여기에는 개인화와 다양화를 결합하는 것이 포함된다.

”훌륭한 교사는 학생과 수업에 동시에 집중한다. 개인과 집단 모두에 집중한다는 의미다. 실제로 이는 일부 콘텐츠는 의도적으로 아이의 진도에 맞춰져 있고 일부는 그렇지 않다는 것을 의미한다“고 설명했다.

이와는 대조적으로 개인화된 AI 튜터는 개별 학습만 지원한다. 따라서 개인화를 포괄적인 접근 방식으로 사용하기보다는 전략적인 순간에 소량씩 개인화된 학습을 적용하는 것이 좋다.

두 번째 가정은 개인 맞춤형 교육이 표준화된 접근 방식보다 학생들에게 더 많은 선택권을 제공한다는 것이다. 기억해야 할 중요한 점은 누가 이러한 선택을 할 수 있는가 하는 것이다.

아마존의 개인화된 쇼핑 추천과 같은 자동 개인화는 사용자의 선택권을 최소화할 수 있다. 이는 상업적인 상황에서는 허용될 수 있지만, 학습에서는 학생의 자율성과 최적의 콘텐츠 할당 간의 균형을 맞추는 것이 가장 중요하다. 또한 AI 애플리케이션은 특히 학생의 선택권과 관련해 투명성을 유지해야 한다.

학생이 스스로를 위해 적절한 선택을 하고 교사가 학생을 위해 적절한 선택을 하려면 AI 알고리즘이 어떤 방식으로 의사 결정을 내리고 어떤 데이터를 사용하는지 알아야 한다.

정보에 입각한 결정을 내리려면 학생과 교사 모두 AI 시스템이 사용하는 데이터와 이러한 시스템이 의사 결정을 내리는 방식에 액세스할 수 있어야 한다.

마지막으로, AI 기반 개인 맞춤형 교육이 교육 불평등을 단독으로 해결할 수 있다는 믿음이다. 대규모 학급에서 학생들에게 개별화된 피드백을 제공하는 것은 확실히 어려운 일이며, AI는 학교가 교사 부족을 보완하는 데 도움이 될 수 있다.

교수는 ”특정 인종, 성별, 장애를 차별하는 본질적으로 불평등한 교육 시스템에 개인화된 AI 튜터가 도입되고 있다. 개인 맞춤형 의료의 초기 적용이 소외 계층과 소수 민족에게 불이익을 준다는 비판을 받았던 것처럼 개인 맞춤형 교육도 마찬가지다. 개인화된 AI 튜터를 사용한다고 해서 백인 학생과 소수계 학생 간의 격차가 자동으로 좁혀지지는 않는다“고 말했다.

교사가 학생의 성과를 모니터링할 수 있도록 안내하는 표준화된 평가와 구조화된 교육은 도움이 필요한 학생에게 여전히 필수적이다. 학교는 AI 시류에 편승하고 싶을 수 있지만, 기술이 개인 맞춤형 교육의 단점을 확산시키지 않도록 주의해야 한다.