인공지능(AI)에 대한 대중의 대화는 주로 표절의 위험에 초점을 맞추고 있음. 학생들이 ChatGPT와 같은 AI 도구를 사용해 설득력 있는 에세이를 작성하고 이를 자신의 것으로 속이는 경우가 많고, 학술 기관들은 이러한 부정행위를 적발하기 위해 AI 도구를 활용하고 있음.
하지만 AI를 포함한 새로운 기술들이 주류에 진입함에 따라, 학습을 혁신적으로 개선할 가능성도 있음.
비영리 교육 기관 Code.org의 CEO인 Hadi Partovi는 AI가 "학교 외부에서 가장 큰 교육 플랫폼 중 하나가 될 것"이라고 말함.
이미 AI 기반의 플랫폼과 도구들이 등장하고 있으며, 특히 어려움을 겪고 있는 학습자나 저소득층 배경의 학생들을 지원하고, 전반적인 형평성을 개선할 가능성이 있음.
예를 들어, Khan Academy에서 만든 Khanmigo라는 앱은 "항상 이용 가능한 학습 친구"라고 자칭하며, 학습자에게 "비판적으로 사고하고 문제를 해결하도록 도전"한다고 약속함. 이 앱은 교사에게는 무료이고, 사용자와 그 가족에게는 연간 44달러(약 39.36유로)임.
"지금까지 전문적이고 개인화된 튜터링은 가장 엘리트 학습자와 기관을 제외하고는 비용이 prohibitive했음"이라고 국제 기술 교육 협회의 혁신 책임자인 Joseph South가 말함. "생성적 AI는 온라인 학습자에게 저렴한 가격으로 이 경험을 확장할 수 있는 잠재력을 가지고 있음."
현재 대부분은 미국 기반이지만, 이러한 도구들이 유럽을 포함해 더 널리 보급될 것은 불가피함.
2024년 옥스포드 대학교가 주도한 연구에 따르면, 가나의 학교 학생들이 WhatsApp을 통해 접근할 수 있는 AI 기반 수학 튜터를 주 2회, 30분씩 8개월 동안 사용한 결과, 대조군에 비해 "상당히 높은" 수학 성장 점수를 기록함.
카네기 멜론 대학교의 비즈니스 관리 커뮤니케이션 조교수인 Emily DeJeu는 저조한 성적을 기록하는 학생들이 AI의 도움을 받을 때 "상당한 향상"을 보인다는 추가 연구가 있다고 언급함. "AI는 그들의 격차를 메우고, 생산성을 높여줌"이라고 말함.
이 기술은 또한 작업 환경을 시뮬레이션하거나 훈련하는 새로운 방법으로 사용될 수 있음. "교실에서의 지식 전이는 항상 실제 적용의 복잡성이 결여된 인위적인 교실 환경으로 인해 어려움을 겪어왔음"이라고 South가 말함. "이제는 더 이상 그런 문제가 없음."
그는 AI 생성 시뮬레이션 덕분에 학생들이 "시뮬레이션된 환경에서 성과를 압박 테스트한 후" 직장에 들어갈 수 있다고 덧붙임.
학생들을 직접 돕는 것 외에도, AI는 교육자들에 의해 활용될 수 있음. 개인화된 학습 계획을 생성하고 개별화된 평가를 준비하는 데 도움을 줄 수 있음.
"AI는 교육자의 역할을 변화시켜 수업 계획 및 평가에 소요되는 시간을 상당히 절약하게 해주며, 더 많은 교실 상호작용과 개인화된 지원을 가능하게 함"이라고 Bodyswaps의 CEO인 Christophe Mallet가 말함.
예를 들어, AI는 선택한 주제에 대한 문제 세트를 신속하게 생성할 수 있음. "AI는 또한 학생 작업을 분류하여 개별 오류를 식별할 수 있음"이라고 South가 덧붙임. "성과 패턴을 파악하고 수정이 필요한 부분을 찾아낼 수 있음."
비즈니스 스쿨에서는 혁신적이고 독창적인 사례 연구를 생성할 수도 있다고 DeJeu가 말함.
이 모든 것은 직원들이 상당한 시간을 절약할 수 있는 잠재력을 가지고 있음. 교육 출판사 Twinkl의 보고서에 따르면, AI를 도입하면 미국에서 770억 달러의 미지급 교사 초과 근무를 방지할 수 있음. 이는 McKinsey 데이터에 기반하여 교사들이 AI 도구를 활용함으로써 주당 최대 13시간을 회복할 수 있다는 추정임.
새로운 도구로는 200만 명의 교육자가 가입한 MagicSchool과 교사가 원하는 주제나 수준에 따라 글쓰기 프롬프트를 생성하는 Pressto가 있음. Merlyn Mind는 교실에서 사용할 수 있는 AI 기반 어시스턴트임.
하지만 여전히 해결해야 할 잠재적인 문제들이 존재함. AI는 여전히 신뢰할 수 없고 환각을 일으키는 경향이 있어, 학생들이 잘못된 정보를 "배울" 수 있음. 마찬가지로, AI는 훈련에 사용된 데이터에 따라 편향을 발전시킬 수 있으며, 이를 학습자에게 전달할 수 있음.
또한 전문가들은 교육 기관이 학생 데이터와 개인 정보를 AI 시스템에 입력하는 것에 대한 제한을 두어야 한다고 경고함. 이는 개인 정보 보호 위험을 완화하기 위함임.
하지만 일부에게는 학습 과정에 대한 가장 큰 위험이 존재함. DeJeu는 학생들이 어릴 때부터 기술에 의존하는 데 익숙해짐에 따라, AI 도구가 그들이 "학습을 단축"하게 만들 수 있다고 말함.
"그것이 그들에게 장기적으로 좋을까?"라고 그녀가 질문함. "그 중 일부는 여전히 열린 질문임. 도전 과제는 학생들에게 이러한 도구를 그들의 전문적 이익을 위해 사용하는 방법과 성장의 단축을 피하는 방법을 지속적으로 설명하는 것임."
DeJeu는 교사들이 학생들에게 AI를 소개할 때 "충분히 도구에 무관심해야" 하며, 기술 사용에 있어서도 마찬가지라고 믿음. 그녀는 교사들이 AI의 "시간을 초월한" 사용 사례를 찾도록 조언함. 왜냐하면 도구와 기능이 너무 빠르게 발전하고 있기 때문임.
Mallet는 "비용 효율성을 기준으로 AI로 인간 교육자를 맹목적으로 대체하는 위험"을 지적함. 그는 또한 일부 학교와 기관이 부정행위에 대한 우려로 AI를 전면 금지하는 반면, 다른 학교는 이를 수용함에 따라 "학생들 간의 AI 기술 격차가 급격히 확대될 수 있다"고 경고함.
학생들을 보호하기 위해 올바른 장치가 마련되어야 한다고 Partovi는 제안함. 그는 이를 위해 "학교에 대한 지침을 제공하는 정부 정책이 필요하다"고 말함. 그는 이를 위해 TeachAI라는 컨소시엄을 만들었다고 함.
그럼에도 불구하고 그는 "AI의 가장 큰 위험은 아무것도 하지 않는 것"이라고 덧붙임. "세상은 변하고 있으며, 우리는 AI를 수용하기 위해 가르치는 방법과 가르치는 내용을 변화시켜야 함."
