[더에듀] 인공지능(AI) 등 진보된 기술이 교육계에 본격 적용되는 시점을 맞이했다. 특히 AI 디지털교과서가 내년부터 본격 도입되고 이에 앞서 교육부는 올해 말까지 디지털 윤리 규범 제정도 추진하고 있다.   진보된 기술의 도입은 학습환경의 혁신적 변화를 가져올 것으로 기대를 받고 있지만, 사람 간의 관계를 중심으로 한 교육에의 도입에는 좀 더 신중을 기해야 한다는 의견도 나온다.   이에 <더에듀>는 <DX교육데이터협회>와 공동 기획 ‘AI와 디지털 교육’을 통해 교육부가 디지털 교육과 맞춤 교육 등의 정책 목표를 달성하기 위해 어떤 점에 유의해야 하는지 교사와 연구자, 기업인 등의 시선으로 이야기하고자 한다.

 

 

2025년부터 전국에서 사용될 예정인 인공지능 디지털교과서(AI DT)는 많은 궁금증을 자아내고 있다. 특히 수업을 운영해야 하는 교사의 경우 AI DT를 교실 수업에서 어떻게 활용해야 하는지에 큰 관심을 나타내고 있다.

 

더욱이 지난 10여년 전부터 현장에 소개되어 온 디지털교과서가 아직 착근되지 못하는 상황 속에서 소개되는 새로운 디지털 교과서는 기존의 것과 어떻게 다른지 궁금하지 않을 수가 없다.

 

2023년도 발표된 AI 디지털교과서 개발 가이드라인에 의하면, AI DT는 교사가 해야 하는 학습활동의 전반적인 과정을 지원해 주고 있다. 즉 교육과정, 교수 학습 및 평가, 학생 지도 및 지원, 평가 결과 기록 등의 분야에 걸쳐 지원이 이루어지고 있다.

 

학생을 위한 서비스는 학습진단 및 분석, 학생별 최적의 학습경로 및 콘텐츠 추천, 맞춤형 학습지원(AI투터)이다.

 

교사를 위한 지원은 수업설계와 맞춤 처방(AI 보조교사), 콘텐츠 재구성 및 추가, 학생 학습이력 등 데이터 기반 학습관리를 지원한다.

 

학생, 교사와 학부모 모두에게는 공통적으로 대시보드를 통한 학생의 학습데이터분석 결과를 제공, 교육 삼주체 간의 소통을 지원 등의 서비스를 지원한다.

 

 

AI DT의 가장 큰 장점으로 개별맞춤형학습 제공 기능을 꼽는다. 이를 보여주듯 AI DT개발 가이드라인 보고서의 표지에는 ‘500만명을 위한 500만개의 교과서’라는 부제가 붙어있다.

 

개별학습이 가능하려면 학습자 개인의 학습이력 데이터가 수집되고 저장되고 처리하여 분석되어야 가능하다. 이러한 학습활동은 교과서를 가지고 학습활동을 하는 동안 발생한는 경우가 많은데, AI DT를 보급하게 되는 민간 교과서 개발자의 교과별 포털에 학습데이터가 모이게 된다.

 

이러한 학습데이터가 공공 AI DT 포탈로 모이게 되고 분석이 되려면 표준화되어야 하고, 표준화된 API로 공유되어야 한다. 이러한 과정은 민간과 공공의 역할 분담과 서로 어떻게 지원하고 상호작용해야 하는지 EduTech 생태계를 보여주고 있다.

 

이런 학습데이터의 분석은 개인 수준에서 이루어지거나, 시도수준의 학습분석, 국가수준의 학습분석이 이루어진다.

 

AI DT의 가장 큰 특성인 개별맞춤형 학습 제공은 교사의 입장에서 보면 선택할 수 있는 교수법이 제한되지만, 동시에 학습자의 개별 학습특성을 반영한 학습 기회의 제공을 의미한다.

 

개별학습은 교육학자들의 오래된 염원으로, 학습자가 자신의 학습 수준에 따라 자신의 학습 스타일에 따라 학습할 수 있게 해주는 것이다.

 

교사가 학습자의 학습수준, 학습동기나 학습 스타일에 맞게 개별맞춤형학습을 지원해 준다는 것은 실현하기 힘든 이상향이었다. 인간 교사는 학습자 개개인에게 이러한 개별학습이 가능할 수 있는 환경을 각 학생들에게 제공해 주기 어렵다. 더욱이 한 반에 학생 20여명을 대상으로 수업을 운영해야 하는 상황 속에서, 개별화 학습에 관한 환경 제공을 제공하기 어렵다.

 

그런데 이 어려운 과제를 AI DT가 제공해 준다는 것이다. 매우 매력적인 제안이다.

 

백여년 전부터 교육학자들은 학습자의 학습 수준에 맞게 학습내용을 제공하여 학습자 각자 누구나 다 학습성취를 이루어 내는 완전학습을 바랐다. 1980년대 한국에서도 공교육의 효율성을 위해 완전학습 이론이 도입되어 개별학습에 맞게 교과서가 개발되고 수업이 수행된 적이 있었다. 이제 개별화맞춤학습을 통해 완전학습을 이룰 수 있다는 희망사항이 컴퓨터 기술의 발달로 가능해진 시대에 살게 되었다.

 

그러면 학급 단위로 수업을 운영해야 하는 학교 교실수업 상황에서 개별맞춤학습은 어떻게 운영되어야 할까?

 

개별맞춤형학습은 학습에서 가장 중요한 학습기제를 전제하고 이루어져야 한다. 즉 학습자의 학습동기이다. 개별학습 환경이 아무리 인텔리전트하게 이루어졌다 한들, 학습자가 학습에 대한 동기가 없다면 의미 있는 학습이 이루어지기 힘들다.

 

학습은 기본적으로 타인과의 상호작용 속에서 자신을 돌아보고 자신의 상태를 높이기 위한 활동을 하는 것이다. 여럿이 함께 생각을 나누면서 자신 혼자서 할 수 없었던 생각을 하게 되고 문제를 이해하고 해결책을 타인의 도움으로 만들어 낼 수 있게 된다. 이와 같이 타인과의 소통을 통해 혼자서 이루지 못할 수준의 성취를 이룰 수 있게 도와주는 것을 교육학적으로는 ZPD(Zone of proximal development)라고 부른다.

 

교사와 학생, 학생들 간의 상호작용은 학습자의 학습활동에 주는 영향이 매우 크다. 학습자는 교실 활동을 통해 자신의 생각에 새로운 자극을 받게 될 것이다. 개별맞춤학습 기능은 교사의 교실수업 활동을 더욱 효과적으로 할 수 있게 도와주는 역할을 할 것이다. 교실에서의 집단활동은 개별학습을 더 효과적으로 할 수 있게 도와 줄 것이다.

 

AI DT의 개별맞춤형 학습은 선행학습 거꾸로 학습의 수단으로 사용되고, 교사와 학생이 함께하는 협동(집단)활동과 같이 같이 제공될 때 더욱 그 가치를 발한다.