PNVN 신문과의 인터뷰에서 교육 기술 전문가인 레 덕 투안 박사는 인공지능이 갖는 막대한 역할에 대한 자신의 비전을 공유하고 모든 학생을 위한 포용성과 공평성을 보장하기 위한 시급한 해결책을 제시했습니다.
- 교육 및 교육 기술 전문가로서, 오늘날 베트남 교육에서 인공지능의 역할과 잠재력을 어떻게 평가하십니까?
정치국은 베트남 교육에서 인공지능(AI)의 역할을 최우선 과제이자 현대 생산력의 급속한 발전을 이끄는 핵심 동력, 그리고 새로운 시대에 뒤처지지 않기 위한 방안으로 규정했습니다. 교육 분야에서 AI의 보급 및 적용은 국가 전략 과제가 되었습니다.
베트남 교육 분야에서 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 잠재력은 엄청나며, 특히 현대적이고 유연하며 학습자 중심적인 교육 시스템 구축에 중점을 둘 수 있습니다.
학생들에게 있어 AI는 개인 맞춤형 학습을 가능하게 하여 교사가 학생 개개인에게 맞는 학습 경로를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기술은 학습 진행 상황을 추적하고 학습자의 강점과 약점을 분석하여 시기적절한 개선 방안을 제시하며 자기 주도 학습을 향상시킵니다.
교사들에게 있어 AI는 지능형 비서 역할을 하여 수업 계획, 시험 출제, 채점 지원과 같은 반복적인 행정 업무를 줄여줍니다. 이를 통해 교사들은 지식 전달자에서 학습 경험 설계자로 역할을 전환하여 학생들과의 직접적인 상호작용에 집중하고 인성 함양에 힘쓸 수 있습니다.
교육 행정 담당자를 위한 정보: AI는 데이터 기반 학교 관리를 지원하고, 디지털 학생 기록 및 디지털 졸업장과 같은 국가 데이터베이스 시스템을 구축 및 개선하여 투명성과 다른 국가 데이터 시스템과의 상호 운용성을 목표로 합니다.
레 덕 투안 박사
- 교사와 학생들이 교육 및 학습 과정에서 AI 도구를 접하고 사용하기 시작할 때 직면하는 가장 큰 어려움은 무엇이라고 생각하십니까?
가장 큰 어려움은 단순히 기술적인 문제만이 아니라, 비판적 사고, 윤리, 그리고 시스템의 준비성 부족에 있습니다.
교사들의 관점에서 보면, 현재 심층적이고 표준화된 교육이 상당히 부족합니다. 대다수의 교사(약 61%)는 인공지능을 수업에 통합하는 방법을 스스로 배워야 합니다.
한편, 교육부나 교육훈련국에서 주관하는 정식 연수는 여전히 미흡한 수준(약 31.87%)에 그쳐 기술 활용의 질이 고르지 못하고 디지털 교육학적 사고가 부족한 실정입니다. 이러한 준비 부족은 교사들에게 수업, 기술적 문제 해결, 새로운 도구 학습까지 스스로 해결해야 하는 이중고를 안겨주어 업무 부담을 더욱 가중시키고 있습니다.
게다가 AI는 수업 설계와 채점 자동화 기능을 통해 교사의 전문성 상실이라는 위험을 초래할 수도 있습니다. AI가 기술을 과도하게 사용하면 교사의 핵심 역량이 저하될 수 있기 때문입니다.
학생들의 관점에서 볼 때, AI는 의존성을 유발하고 비판적 사고력을 저하시킬 위험이 있습니다. AI의 편리함 때문에 학생들은 AI에 지나치게 의존하게 될 수 있습니다. 적절한 지도가 없다면, 학생들은 독립적인 사고, 창의성, 문제 해결 과정을 건너뛰고 AI가 제시하는 결과를 수동적으로 받아들일 수 있습니다.
더욱이, AI가 생성한 모델이 부정확하거나 조작된 정보를 만들어내면서도 마치 사실인 것처럼 유창하게 제시할 때 "AI 환상"과 허위 정보 문제가 발생합니다. AI가 존재하지 않는 정보, 사건 또는 언급을 만들어낸 사례도 있습니다. 따라서 학습자는 비판적 사고력과 정보 검증 능력을 갖춰야 하는데, 고난도 평가에서 이러한 능력을 탁월하게 발휘하는 학생은 전체 학생의 약 20%에 불과합니다.
게다가 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하기 때문에 기존의 표절 검사 도구로는 이를 탐지하기 어려워 학문적 진실성에 문제를 제기하기도 합니다.
- 일각에서는 인공지능(AI)의 도입이 기술 접근성이 더 좋은 도시 학생과 농촌 학생 간의 격차를 더욱 벌릴 위험이 있다고 주장합니다. 이 문제에 대한 당신의 의견은 어떻습니까?
저는 디지털 격차 확대의 위험이 실질적이고 심각한 문제라는 점에 동의합니다. 구체적으로는 다음과 같습니다.
인프라 및 자원 문제: 디지털 전환 과정은 특히 외딴 지역에서 지역 간 IT 인프라 및 장비 격차라는 문제에 여전히 직면해 있습니다. 베트남 중부 지역 연구에 따르면 교사들은 AI 도입에 있어 정책 및 기술 인프라가 가장 큰 영향을 미치는 요인이라고 생각하며, 상위 기관의 지원에 대한 의존도를 강조합니다.
- 역량 격차: 지역별 교사 역량에는 여전히 상당한 격차가 존재합니다. 농촌 및 산간 지역 교사들은 도시 지역 교사들에 비해 전문성 부족을 더 큰 어려움으로 인식하고 있습니다.
첨단 도구 접근성: 도시 지역 학생들은 첨단 AI 도구를 이용할 수 있는 반면, 농촌/소외 계층 학생들은 필요한 장비와 안정적인 인터넷 접속이 부족합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 포용적이고 공평한 정책이 필요합니다. 도시와 농촌 지역 간 격차를 줄이기 위해 물리적 인프라와 기술에 대한 목표 지향적인 투자 전략이 요구되며, 접근 비용을 낮추기 위해 무료 오픈소스 소프트웨어와 접근성이 용이한 플랫폼의 개발 및 활용에 우선순위를 두어야 합니다. 또한, 소외된 지역 교사들의 디지털 교육 역량을 강화하기 위한 지속적인 연수 전략이 필요합니다.
- 인공지능의 활용이 학생들의 비판적 사고력과 창의성을 저해하지 않고 오히려 향상시킬 수 있는 방법은 무엇이라고 생각하십니까?
인공지능 시대에 비판적 사고와 창의성을 함양하려면 과제 설계와 교육 방식에 변화가 필요하며, 단순히 최종 결과물을 평가하는 것이 아니라 과정과 비판적 평가에 초점을 맞춰야 합니다.
첫째, 고차원적 사고를 요구하는 연습 문제를 설계해야 합니다. 평가의 초점을 암기에서 분석, 종합, 평가와 같은 고차원적 사고 능력으로 전환하고, AI가 완전히 해결할 수 없는 개인적 연관성이나 지역적 지식을 필요로 하는 복잡하고 다층적인 프로젝트 또는 실제 시나리오를 제시해야 합니다. 마지막으로, 학생들이 AI가 생성한 콘텐츠(초안, 수학적 해법 등)를 제공받은 후, 이를 비판하고, 수정하고, 다듬고, 변경 사항에 대한 타당한 근거를 제시하는 능력을 기준으로 평가하는 역평가 모델을 활용해야 합니다.
둘째로, 인공지능 결과물에 대한 비판적 사고 능력 개발에 중점을 두어야 합니다. 학생들은 인공지능이 생성한 콘텐츠를 평가, 검증, 타당성 검사를 통해 "인공지능에 대한 환상"과 편향에 맞서 싸우고 학문적 경각심을 함양해야 합니다. 챗봇 대화 분석이나 인공지능 윤리 토론과 같은 활동을 통해 추론 능력과 다각적인 관점을 연마해야 합니다.
셋째, 투명성과 절차를 우선시해야 합니다. 교사는 학생들이 사용한 명령어, AI 응답, 편집 단계 등 작업 과정을 모두 기록하고 제출하도록 요구해야 합니다. 또한 명령줄 기법에 대한 심층적인 교육을 제공하여 학생들이 원하는 결과를 얻기 위해 효과적이고 구체적인 명령어를 작성하는 방법과 도구의 한계를 이해하도록 지도해야 합니다.
학생들은 인공지능을 활용해 강의 내용을 설명하는 영상을 제작한 수업에 열광적인 반응을 보였다.
- 귀하의 의견으로는 교육 분야에서 인공지능 활용을 관리하기 위해 교육훈련부가 구체적으로 어떤 윤리적, 법적 지침/규정을 시행해야 한다고 생각하십니까?
특히 교육훈련부가 인공지능 콘텐츠를 일반 교육과정에 통합하는 시범 사업을 추진하고 있는 만큼, 법적·윤리적 틀을 마련하는 것이 시급합니다. 이러한 규정은 인간 중심 원칙과 인공지능 윤리를 준수해야 합니다.
첫째, 윤리적 및 투명성 측면에서 인공지능(AI)이 생성하는 모든 결정이나 결과에 대한 궁극적인 책임은 인간(교사 또는 학생)에게 있음을 명확히 규정해야 합니다. AI는 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라 보조 도구로만 사용되어야 하며, 과제 및 연구에서 AI를 활용한 모든 사항은 공개하고 출처를 명시하도록 규정해야 합니다. 학생들은 AI 명령어 및 출력 결과를 모두 첨부 파일로 제출하여 과정 및 학문적 진실성을 평가하는 근거로 활용해야 하며, 사용자는 AI가 제공하는 모든 정보를 신뢰할 수 있는 출처를 통해 교차 검증하도록 의무화해야 합니다.
둘째로, 법률 및 디지털 보안 관점에서 교사와 학생이 공용 AI 도구에 개인 정보나 민감한 정보를 입력하는 것을 금지하는 구체적인 지침이 필요합니다. 개인정보보호법 및 관련 규정을 준수하는 것이 필수적입니다.
더 나아가, 특히 교육 환경에서 감정을 추론하도록 설계된 시스템과 같이 용납할 수 없는 위험을 내포하는 AI 시스템은 절대적으로 금지하는 규칙을 시행해야 합니다. 이러한 시스템은 사생활을 침해하고 조작의 가능성을 내포하고 있기 때문입니다.
마지막으로, 위험 분류 모델(예: 빨간색/노란색/녹색) 사용에 대한 지침을 명확히 제시하여 각 평가 활동에서 AI 사용의 허용 수준을 구체적으로 정의해야 합니다. 구체적으로, 빨간색 단계에서는 기본 능력(예: 언어 능력, 독립적 사고, 자기 성찰) 평가에 AI 사용을 금지하고, 녹색/노란색 단계에서는 아이디어 제공, 요약, 문법 교정 지원 등의 목적으로 AI 사용을 허용하되, 명확한 감독과 정보 공개가 이루어져야 합니다.
셋째, 교사 역량 개발 및 시스템 지원과 관련하여, 교육 및 전문성 개발 프로그램의 기반이 될 수 있는 국가 차원의 교사 디지털 역량 프레임워크를 조속히 발표해야 합니다. 이 프레임워크에는 유네스코가 제시한 5가지 측면, 즉 인간 중심적 사고, AI 윤리, AI 플랫폼 및 응용, AI 교육학, 그리고 전문성 개발을 위한 AI가 포함되어야 합니다. 지속적인 전문성 개발 정책은 도구뿐 아니라 디지털 교육학적 사고와 AI 윤리에 초점을 맞추고, 전문가 자원을 활용하기 위한 민관 협력 강화도 필요합니다.
특히, 필요한 시설과 장비를 갖추고 고속 네트워크 인프라를 균등하게 구축하기 위해 자원과 자금 배분을 우선시하는 정책이 필요합니다.
감사합니다!
출처: https://phunuvietnam.vn/de-xuat-chinh-sach-pho-cap-ai-cong-bang-trong-giao-duc-238251214200937994.htm
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