속이는 것인가, 도와주는 것인가?
미국에서는 AI 기술이 학교에 점점 더 많이 침투하고 있지만, 역설적인 현상이 나타나고 있습니다. 전직 역사 교사이자 AI 학습 도구에 투자하는 투자 펀드인 리치 캐피털(Reach Capital)의 설립자인 제니퍼 캐롤란(Jennifer Carolan) 씨는 뉴욕 타임스와의 인터뷰에서 "AI 기술은 이미 대다수의 교사와 학생들이 사용하고 있습니다."라고 말했습니다. 그러나 일부 교사들은 기술 기업들이 행정적 부담을 줄이는 도구를 개발하는 대신, 튜터링 챗봇과 같은 애플리케이션 개발에 집중하여 교육 의 핵심인 인간 관계를 파괴하고 있다는 점을 우려하고 있습니다.
한편, 이 나라의 많은 중등학생들은 학습에 AI를 활용하는 것에 대해 잘 알고 있습니다. 실제로 일부 소셜 네트워크에서는 학생들이 어려운 문제를 푸는 "요령"을 서로 "이야기"하고 있습니다. 예를 들어, "수학 문제 사진을 찍어 무료 AI 애플리케이션에 입력하면 단계별 풀이 과정을 통해 바로 답을 얻을 수 있다"는 식입니다. 이 나라의 많은 교육자들은 학생들이 PhotoMath나 Google Lens(둘 다 구글 제품)와 같은 수학 애플리케이션을 사용하는 것을 일종의 부정행위라고 비판해 왔습니다. 그러나 그들은 AI가 학습 데이터와 학생 행동을 분석하여 지원 그룹을 나누고, 반복적인 과제를 수행하는 데 시간을 절약하며, 심지어 에세이 채점이나 취약 학생 지원과 같은 중요한 과제를 "할당"하는 등 교육 활동에 매우 유용하다는 사실을 부인할 수 없습니다.
미국뿐만 아니라 전 세계 여러 나라에서도 교육 분야에 AI를 적극적으로 적용하고 있습니다. 역사와 같은 딱딱한 과목도 AI를 제대로 적용하면 매력적인 탐구의 여정이 될 수 있다는 것을 보여주는 증거들이 많습니다. 영국 런던 자연사 박물관은 AI를 활용하여 수백만 점의 고대 유물을 분석하고 생생한 3D 이미지로 고대 생물의 행동을 재현하여 학생들이 단순히 교과서를 읽는 것이 아니라 시각적으로 역사를 경험할 수 있도록 지원합니다. 한국과 일본에서는 교사들이 AI를 활용하여 샌프란시스코 회의나 메이지 혁명과 같은 역사적 사건의 "맥락"에 학생들이 참여하고 그 시대의 인물로서 결정을 내리는 상호작용 수업을 진행하고 있습니다. 이러한 몰입형 학습 방식은 역사를 더 이상 암기해야 할 일련의 사건이 아니라, 학생들이 비판적 사고를 연습하고, 정치적 , 사회적 맥락을 느끼며, 과거의 윤리적 선택을 더 잘 이해할 수 있는 환경으로 만들어줍니다.
미국에서는 많은 고등학교가 Chronicle AI와 같은 플랫폼을 도입했습니다. 이 도구는 학생들이 에이브러햄 링컨이나 마틴 루터 킹 주니어와 같은 역사적 인물들과 "대화"할 수 있도록 해줍니다. AI를 사용하여 그들의 언어와 성격을 시뮬레이션함으로써 기억력과 비판적 사고력을 향상시킵니다. 로드아일랜드주 프로비던스에서는 한 중학교 역사 교사가 수십 페이지의 자신이 직접 쓴 교과서를 활용하여 ChatGPT를 훈련시켜 학생들이 분석하는 법을 배우도록 텍스트를 줄이고, 예시 연습 문제나 거짓 에세이를 만들었습니다. 그는 또한 학생들에게 디지털 윤리를 가르치는 방법인 AI를 어떻게 활용했는지 공개적으로 설명했습니다.
교육 분야의 10억 달러 규모 사업
AI가 학습자와 교육 시스템 모두의 과제 해결에 기여할 수 있는 역량을 활용하여 미국의 많은 기술 기업들은 관련 도구를 빠르게 개발해 왔습니다. 예를 들어, MagicSchool이나 Brisk Teaching은 교사가 학생 에세이를 채점하는 데 도움이 되는 글쓰기 자동 피드백 도구를 제공했습니다.
AI 기술은 중요한 시험 채점에도 활용됩니다. 예를 들어, 미국 텍사스주는 Cambium Assessment와 3억 9,100만 달러 규모의 계약을 체결하여 시험지를 자동으로 채점했습니다. 이는 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술은 아니지만, 수천 건의 채점된 시험지를 학습한 AI 도구입니다. 이러한 도구는 여전히 오류가 있으며 사람의 감독이 필요합니다. 그러나 텍사스 교육부는 이 오류가 인간의 실수 발생 확률보다 작다고 밝혔으며, 경우에 따라 AI가 더 높은 정확도를 제공할 수 있다고 덧붙였습니다.
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교실에서 사용되는 모든 기술 도구는 엄격하게 평가되어야 합니다. |
지난 2년 동안 AI와 교육을 결합한 기업들은 15억 달러의 자금을 조달했습니다. 구글, 마이크로소프트, 칸 아카데미와 같은 대기업들도 AI를 연구, 튜터링, 교육 과정 설계에 통합한다는 비전을 끊임없이 홍보하며 경쟁에서 뒤처지지 않고 있습니다. 그러나 이러한 응용 분야의 물결에는 어려움도 따릅니다. 일부 지자체는 신생 스타트업과 협력하여 교육용 챗봇을 개발하다가 실패를 경험했고, 품질이 좋지 않거나 심각한 위반 사항으로 재정적 및 평판에 부정적인 영향을 받았으며, 사기 혐의로 법적 문제에 휘말리기도 했습니다.
교실의 모든 기술 도구는 엄격하게 평가되어야 합니다.
오늘날 기술 전반, 특히 교육 분야에서 AI는 전 세계 여러 국가에서 "어려운 문제"로 떠오르고 있습니다. 운영 방식의 복잡성뿐만 아니라 다차원성, 끊임없는 변화, 그리고 명확한 경계 설정의 어려움 때문입니다. 따라서 이 문제에 대한 해결책은 포괄적이고 유연하며 각 교육 수준과 지역에 적합해야 합니다. 도시 학생들에게 효과적인 도구가 농촌 학생들에게는 적합하지 않을 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
많은 전문가와 교육자들은 기술이 유용함에도 불구하고 학교가 적응하고 통제하기에는 너무 빠르게 발전하고 있다는 데 동의합니다. 많은 도구들이 실제적인 필요성 때문이 아니라, 기술 기업들이 무료 또는 저렴한 가격으로 제공하기 때문에 교실에 도입됩니다. 이러한 순서는 바뀌어야 합니다. 학교는 실제적인 필요성에서 출발하여 학생들에게 실제로 무엇이 도움이 되는지 명확히 파악한 후, 적절한 도구를 선택해야 합니다. 오늘날 사용 가능한 기술의 상당수는 교육용으로 특별히 개발된 것이 아니라, 용도가 변경된 상업용 제품입니다. 따라서 기술의 진정한 효과는, 설령 효과가 있다 하더라도, 불분명한 경우가 많습니다. 가장 과장된 AI 애플리케이션조차도 간단한 수학 문제를 풀지 못하는 등 근본적인 문제를 안고 있을 수 있습니다.
이러한 맥락에서 각 도구는 두 가지 핵심 질문을 다루어야 합니다. "이것이 정말 필요한가?"와 "이것이 교육적 사명을 달성하는 최선의 방법인가?"입니다. 이는 단순히 기술적 문제만이 아니라, 전문가적 윤리와 교육적 효과의 문제이기도 합니다.
정책 수준에서 교육 기술 제품을 주기적으로 평가하고 재검토하는 독립 기관이 있어야 하며, 미국 교육 전문가의 권고에 따라 학생 데이터 보안에 대한 엄격한 규정을 수립해야 합니다. 수집된 모든 데이터는 목적을 달성한 후 파기해야 하며, 재사용하거나 AI 훈련에 사용해서는 안 됩니다. 지역 수준에서는 시스템의 모든 교육 소프트웨어를 검토하고 제어하기 위해 정보 보안 책임자를 고용하는 것과 같은 구체적인 조치가 있어야 합니다. 또한 공급업체가 동일한 교육 콘텐츠의 종이 버전과 디지털 버전을 모두 제공하도록 요구하는 것은 유연성을 보장하고 기술에만 의존하지 않는 효과적인 방법입니다. 교실 수준에서 교사는 널리 사용하기 전에 사용 중인 도구를 테스트하는 것과 같은 간단한 것부터 시작할 수 있습니다. 도구가 새로운 것을 제공하는가, 아니면 이미 존재하는 것을 반복하는가? 때로는 학생들에게 화면을 교사를 향하도록 요청하는 것과 같은 비소프트웨어 솔루션이 추가 비용 없이 똑같이 효과적일 수 있습니다.
궁극적으로 교육에서 가장 중요한 것은 기술이 아니라 인간 관계입니다. 학교는 단순히 지식을 전달하는 곳이 아니라, 학생들이 더 깊은 가치를 느끼고, 경험하며, 연결하는 법을 배우는 공간입니다. 기술은 진정한 존재감과 동료애의 역할을 지원할 수는 있지만, 대체할 수는 없습니다. 데이터와 알고리즘으로 가득 찬 세상에서 학생들에게 가장 필요한 것은 진실하고 인간적이며 영감을 주는 관계입니다.
출처: https://baophapluat.vn/ung-dung-cong-nghe-ai-trong-giao-duc-coi-mo-nhung-than-trong-post546652.html
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