인공지능 교사 장단점 - ingongjineung gyosa jangdanjeom

‘AI 교사’가 ‘인간’을 대신할 미래가 다가오고 있다.

미국 조지아 공대는 지난 2016년부터 AI 조교가 온라인 수업을 맡아 진행하고 있다. 일본 문부과학성은 내년부터 AI 로봇을 초등학교 영어 말하기 교사로 활용하겠다고 발표했다. 사람의 부정확한 발음을 AI를 통해 완벽하게 교육시키겠다는 취지이다.

5년 뒤 중국의 대학에는 ‘AI’ 교수가 대거 등장할 전망이다. 중국 정부는 지난 4월 ‘중국 대학 인공지능(AI) 인재 국제 양성 계획’에 따라 2022년까지 AI 교수 500명을 양성할 계획이라고 밝혔다.

이미 많은 국가의 학교에서 AI 프로그램들이 교사를 대신해 문제를 채점하고, 퀴즈를 내고, 개인별 맞춤학습도우미로 맹활약 중이다.

인간보다 더 많은 지식을 더 공정하게 판단하고 개인별 맞춤 교육을 해줄 수 있다는 측면에서 ‘AI 교사’는 미래의 한 모습이 될 수 있다.

그렇다면 ‘AI ’로 교사를 전부 대체해도 괜찮을까? 전 세계 유수의 대학 총장들은 그렇게 생각하지 않았다. 이들은 한 목소리로 AI가 인간을 대신할 수 없는 이유를 내세웠다.

6일 서울 광진구 그랜드 워커힐 서울에서 ‘글로벌 HR 포럼 2018’가 교육부 주최로 열렸다. ⓒ 김은영/ ScienceTimes

사람이 사람을 가르쳐야 하는 이유

6일 서울 광진구 그랜드 워커힐 서울에서 열린 ‘글로벌 HR 포럼 2018’에서는 전 세계 유수의 대학 총장 등 각국 교육 관계자 및 기업 인적자원개발 관련 전문가, 국제기구 관계자들이 자리해 미래의 교육에 대해 열띤 토론과 발표가 이어졌다.

이날 ‘미래 사회 변화와 대학 혁신’을 주제로 열린 기조강연 세션에서 데이비드 로즈 미국 비주얼 아트 스쿨(School of Visual Arts : SVA) 총장은 AI 교사의 필요성을 인정하면서도 “사람이 직접 사람을 가르쳐야한다”고 강조했다.

이 날 토론은 미국, 캐나다, 아일랜드와 한국 대학 총장들이 함께 대학교육의 혁신을 논했다. ⓒ 김은영/ ScienceTimes

로즈 총장은 지난 40년간 SVA를 이끌어온 교육 노장이다. 그는 자신의 교육 경험을 녹여 상세하게 설명하며 ‘동기 부여’를 AI 교사가 사람으로 대체될 수 없는 이유로 들었다.

로즈 총장은 “AI가 학생들을 가르친다면 학생들은 배움에 대한 동기부여를 받을 수 있을까?”라고 반문하고는 “물론 미래 교육 현장에는 AI가 필요하다. 그래도 우리는 만나서 공부해야한다”며 “사람만이 사람에게 동기부여를 해줄 수 있기 때문”이라고 이유를 설명했다.

수잰 포티어 캐나다 맥길대 총장은 인간이 교사로서 줄 수 있는 것은 지식만이 아니라고 답했다. 그는 ‘사람들은 단순히 대학교에 와서 지식만을 전달받으려고 하지 않는다’는 사실을 상기시켰다.

포티어 총장은 “무크(MOOC) 사용 등 오늘날의 대학은 새로운 툴을 학습에 적용시키며 변화하고 있다. 하지만 신입생들이 대학에 원하는 것은 콘텐츠나 지식뿐만이 아니라 뭔가 다른 경험”이라고 말하고 “그러한 경험은 수업만으로는 일어나지 않는다”고 설명했다.

데이비드 로즈 비주얼 아트 스쿨 총장은 AI 교사가 사람으로 대체할 수 없는 이유로 동기 부여를 꼽았다. ⓒ김은영/ ScienceTimes

종이로 된 학위는 21세기 유물

포티어 총장에 따르면 사람들은 대학에서 집에서 혼자 온라인 수업을 받거나 학교 수업에서 인공지능 기계한테 코칭을 받는 것 외에도 학교에 나와 오프라인에서 수많은 사람들과의 상호작용을 통한 ‘경험’을 하고 싶어 한다는 것이다.

물론 학교는 디지털로 변화할 것이다. 지금도 변화하고 있다. VR, AR, e북, AI 챗봇 등 각종 다양한 디지털 첨단 장치와 온라인 강의 ‘무크(MOOC)’를 통해 전 세계 유명한 학교 교수의 강의를 무료로 들을 수 있는 것처럼 말이다.

포티어 총장은 “기술은 우리의 교육을 돕는다. 기술을 적절히 사용하면 참여하고 토론하고, 활발한 상호작용이 가능하다”고 말하면서도 “다만 기술은 우리의 교육을 보강해주는 도구이니 필요에 따라 선택하면 된다”고 주장했다.

염재호 고려대학교 총장은 ‘교육’이라는 말의 어원을 언급했다. 교육을 뜻하는 영어단어인 ‘에듀케이션(education)’은 라틴어 ‘에듀코(educo)’에서 왔다. 교육하다는 의미가 지식을 전달한다는 의미가 아니라 ‘안에서 이끌어내다’라는 뜻이라는 점은 많은 시사점을 준다.

염 총장은 “‘educo’의 어원과 같이 교육을 한다는 것은 학생들의 재능을 내부에서 끌어내 강화시켜준다는 뜻”이라고 설명하면서 “하지만 이제까지 우리의 교육은 일대다수의 강의식 교수법으로 지식을 몸에 쏟아 붓는 역할만 했다”고 지적했다.

그는 사람이 하는 진정한 교육이란 1:1 교육이라고 강조했다. 염 총장은 대학에서의 교육이 AI 교육보다 더 뛰어나기 위해서는 교수와 학생이 1:1로 만나 서로 얼굴을 보고 학생들에게 잠재되어 있는 재능을 끌어낼 수 있어야 한다고 덧붙였다.

물론 새로운 시도와 도전에는 다양한 저항이 존재한다. 염 총장은 이에 대해 “왜냐하면 기존의 교육자들이 과거의 방식에서 변화되는 것을 두려워하고 힘들어하기 때문”이라고 설명하며 “만약 대학이 변화하는 미래에 대응하지 못하고 지금과 같다면 존속하기 어려울 것”이라고 경고했다.

염 총장은 마지막으로 “종이로 된 학위는 21세기 교육의 유물”이라고 지적하며 “이제는 종이 학위에 구애받지 않고 진짜 역량이 있는 사람을 키워야 한다. 대학은 이들의 호기심의 대상이며 놀이터가 되어야 할 것”이라고 강조했다.

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인공지능과 교육 00. 머릿말 01. 인공지능의 교육적 활용 이론적 기초 01.01 게이미피케이션 01.02 디지털리터러시 01.03 역동적 평가 01.04 ARCS모형 01.05 성취동기 01.06 학습동기 01.07 개별화 학습 01.08 맞춤형 학습 01.09 적응적 수업 01.10 구성주의학습 01.11 사회학습이론 01.12 상황학습이론 01.13 인지적 구성주의 01.14 인지적 도제 01.15 실재감 01.16 자기조절학습 01.17 자기주도적 학습 01.18 협력학습 01.19 상호작용학습 01.20 피드백 01.21 Classroom Orchestration Technology 02. 인공지능 기술 현황 02.01 기초기술 02.01.01 기계학습(Machine Learning) 02.01.02 SVM(Support Vector Machine) 02.01.03 인공신경망(Artificial Neural Network) 02.01.04 딥러닝(Deep Learning) 02.01.05 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 02.01.06 심층신경망(Deep Neural Network) 02.01.07 순환신경망(Recurrent Neural Network) 02.01.08 적대적 생성신경망(Generative Adversarial Network) 02.01.09 데이터 마이닝(Data Mining) 02.02 학습패러다임 02.02.01 자체지도학습(Self-Supervised Learning) 02.02.02 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 02.02.03 비지도학습(Unsupervised Learning) 02.02.04 강화학습(Reinforcement Learning) 02.02.05 메타학습(Meta-Learning) 02.03 응용 기술 02.03.01 자연어 처리(Natural Language Processing) 02.03.02 음성인식(Speech Recognition) 02.03.03 딥페이크(Deepfake) 02.03.04 Intelligent Tutoring System(ITS) 02.03.05 객체인식(Object Detection) 03. 교육에서의 인공지능 사례 03.01 Socratic 03.02 1HOUR 03.03 커넥츠(Connects) 03.04 알렉스(ALEKS) 03.05 Amazon 'Alexa' 03.06 Bakpax 03.07 Cognii 'Virtual Learning Assistant' 03.08 Ment.io 03.09 SARA (Socially Aware Robot Assistant) 03.10 SMILE 03.11 Third Space Learning 'AI 교사' 03.12 제네시스랩 '뷰인터 에듀' 03.13 아틀라스랩스 '스위치' 03.14 MONITO 03.15 픽투레시피(Pic2Recipe) 03.16 타입캐스트(typecast) 03.18 뤼이드(Riiid) '산타토익' 03.19 스터디맥스 03.20 LG CNS 'AI 튜터' 03.21 ETRI 'Genie Tutor' 03.22 SPEAK NOW 03.23 듀오링고(Duolingo) 03.24 SUPERMEMO 03.25 Grammarly 03.26 Speech Note 03.27 CODE MONKEY 03.28 키위(Kiwi) 03.29 Pictalky 2.0 03.30 Your Mate 03.31 세종학당 AI 선생님(KSI Korean AI Tutor) 03.32 Jill Watson 03.33 Semantic Scholar 03.34 KidSense.AI 03.35 SpeechPro 03.36 VIPKID 03.37 매시아(MATHia) 03.38 아이스크림 'AI 홈런' 03.39 웅진씽크빅 '스마트올' 03.40 클래스팅 AI 03.41 교원그룹 '레드펜(REDPEN) AI' 03.42 똑똑! 수학탐험대 03.43 AI 펭톡 03.44 Machine Learning for Kids (ml4kids) 03.45 큐비나(QUBENA) 03.46 Dreambox Learning 03.47 대교 '써밋(SUMMIT)' 03.48 엔트리(Entry) 03.49 천재교육 '밀크 T' 03.50 Squirrel AI 03.51 Betty's Brain 03.52 WA3I 03.53 노리(KnowRe) 03.54 천재교육 '닥터매쓰' 03.55 Photomath 03.56 뮤지오(Musio) 04. 인공지능과 교육에 관한 실증적 연구 04.01 국내 연구 04.01.01 인공지능 기반 도덕과 교육 플랫폼 개발 04.01.02 인공지능 챗봇의 중국어 교육 활용 방안 탐색 04.01.03 인공지능 음성챗봇기반 초등학교 영어 말하기 수업 연구 04.01.04 인공지능 채팅로봇인 채터봇을 활용한 실시간 온라인 채팅수업방법 과 컴퓨터 흥미도의 교수-학습적 영향 분석 04.01.05 딥러닝을 활용한 대학생활 부적응자 조기 예측 프로그램 개발 04.01.06 인공지능 스피커를 활용한 언어교육에서 교수자의 스캐폴딩 전략 개발 04.01.07 A study on the use of artificial intelligence chatbots for improving English grammar skills 04.01.08 영어교육을 위한 인공지능(AI) 스피커의 활용과 교육적 가치에 관한 연구 04.01.09 영어기반 컴퓨터자동채점모델과 기계번역을 활용한 서술형 한국어 응답 채점 -자연선택개념평가 사례- 04.01.10 딥러닝(Deep learning) 기반 미술 학습 지원도구 개발: 생성 모델링(Generative modeling)을 활용하여 04.01.11 교과연계 진로 탐색을 위한 인공지능 기반 고교 선택교과 및 대학 학과 추천 시스템 04.01.12 노벨엔지니어링을 활용한 초등학생 대상의 인공지능 교육프로그램 04.01.13 학습분석 기반 대학 신입생 대상 학습부진 위험학생 조기예측 모델 개발 및 군집별 특성 분석 04.01.14 인공지능기술 활용 대화형 영어 학습 앱을 적용한 초등영어 말하기 수업 분석: 학습자 몰입 및 수업에 대한 학생과 교사의 인식을 중심으로 04.01.15 초등학교 저학년 대상 인공지능 도구 활용 STEAM 교육 프로그램 개발 04.01.16 로봇 활용 인공지능 교육 프로그램 개발과 적용에 관한 연구 04.01.17 인공지능기술과 인공지능교사에 대한 인식 분석 : 초·중·고등학생의 관점에서 04.01.18 영어 상호작용 촉진을 위한 과업 기반 Ai 챗봇 활용 및 학생 발화 분석 04.01.19 유아 - 에듀테인먼트 휴머노이드 율동로봇 간의 상호작용 04.01.20 건청 자녀를 둔 청각장애 부모를 대상으로 한 이야기 상호작용 교육의 효과: AI 스피커를 활용한 사례 연구 04.01.21 인공지능 챗봇의 영어 교육적 활용 가능성과 한계 04.01.22 수업활동 기반 협력적 인공지능 수학교사 개발에 대한 고찰 04.01.23 머신 러닝을 활용한 과학 논변 구성 요소 코딩 자동화 가능성 탐색 연구 04.01.24 사회과에서 인공지능교육의 유형화와 현장 적용 탐색 04.01.25 챗봇 활용이 국내 영어 학습자의 어휘 습득에 미치는 영향 04.01.26 인공지능(AI)을 활용한 한국어 듣기 교육 자료 제작 연구 -음성합성기술(TTS) 활용을 중심으로- 04.01.27 영어 쓰기 능력 향상을 위한 AI 챗봇 활용 방안 탐색 04.01.28 피지컬컴퓨팅을 활용한 인공지능(Ai) 기반 메이커 교육 프로그램 개발 04.01.29 초등영어교육에서 음성대화형 챗봇 활용 방법론 탐색 및 효과 04.01.30 영어쓰기에서 AWE 프로그램 활용에 대한 대학생의 인식 및 태도 연구 04.01.31 4차 산업혁명 시대, AI와 초등체육교육의 초연결 04.01.32 AI 챗봇을 활용한 초등영어 과정중심 말하기 평가: 가능성과 한계 04.01.33 한국 다문화 교육에서의 챗봇 활용 가능성 탐구 - 챗봇용 다문화 교육 프로그램 개발 및 효과 분석 04.01.34 예비교사 대상 인공지능 활용 메이커 교육 사례 연구 04.01.35 원격교육 시대의 인공지능 활용 온라인 평가 04.01.36 머신러닝을 활용한 인성교육 평가방안 연구 04.01.37 게이미피케이션 기반 AI 챗봇 활용 수업이 초등학생의 영어 말하기 수행 및 정의적 영역에 미치는 영향 04.01.38 아두이노를 활용한 프로그래밍 교육이 고등학생의 창의적 문제해결력에 미치는 영향 04.01.39 노인을 위한 인공지능 스피커 영어단어 학습 연구 04.01.40 학습 지원 도구로서의 서술형 평가 그리고 인공지능의 활용: WA3I 프로젝트 사례 04.01.41 SW 교육 보조 도구로서의 AI 챗봇 활용 04.01.42 인공지능 스피커를 활용한 상호작용이 지적장애 학생의 의사소통의도와 화용론적 특성에 미치는 영향 04.01.43 인공지능 기반의 창의융합 디자인교육 프로그램 개발 04.01.44 초중고 교육을 위한 딥러닝 기반 암석 분류기 개발 04.01.45 온라인 학습에서 머신러닝을 활용한 초등 4학년 식물 분류 학습의 적용 사례 연구 04.02 국외 연구 04.02.01 Improving reading and comprehension in K-12 04.02.02 The impact of using machine translation on EFL students’ writing 04.02.03 A Multimodal Analysis of Making 04.02.04 SolutionChat: Real-time Moderator Support for Chat-based Structured Discussion 04.02.05 Alex: A Virtual Peer that Identifies Student Dialect 04.02.06 On the ability of virtual agents to decrease cognitive load: an experimental study 04.02.07 An artificial intelligence tutor: A supplementary tool for teaching and practicing braille 04.02.08 Machine learning–driven language assessment 04.02.09 Computer-assisted English learning system based on free conversation by topic 04.02.10 Attentive or Not? Toward a Machine Learning Approach to Assessing ... 04.02.11 Traditional Versus ASR-Based Pronunciation Instruction: An Empirical Study 04.02.12 Kwame: A Bilingual AI Teaching Assistant for Online SuaCode Courses 05. 인공지능의 교육적 활용 쟁점 05.01 인공지능은 교사가 될 수 있는가? 05.01.01 인공지능은 교사의 역할을 대체할 수 있는가? 05.01.02 인공지능이 대체할 수 없는 교사의 자질은 무엇인가? 05.02 인공지능의 교육적 판단을 신뢰할 수 있는가? 05.03 인공지능을 활용한 맞춤형 교육은 긍정적인 교육 효과가 있을까? 05.04 인공지능 기반 평가는 학습자에게 긍정적으로 인식될 수 있는가? 05.05 태도 목표 수업에서 인공지능이 활용될 수 있는가? 05.06 현재의 교육 환경은 인공지능 활용 교육에 적합한가? 05.07 인공지능을 교과로 만드는 것은 바람직한가? 05.08 인공지능은 초등교육에서 활용 가능한가? 참고문헌