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수포자부터 자폐 아이들까지.. 인공지능(AI) 교사들의 무한도전

수포자부터 자폐 아이들까지.. 인공지능(AI) 교사들의 무한도전
문제를 못푼다고 화를 내지도 않고, 수학을 어려워 하는 학생을 절대 포기하지 않는 수학 선생님을 소개해 드리겠습니다.
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수포자부터 자폐 아이들까지.. 인공지능(AI) 교사들의 무한도전

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  • 디지털화, 교육

 

문제를 못푼다고 화를 내지도 않고, 수학을 어려워 하는 학생을 절대 포기하지 않는 수학 선생님을 소개해 드리겠습니다.

 

수학교사 에이미(Amy)는 학생들이 수학에 대한 부담없이 마음껏(?) 공부할 수 있도록 도와주는 인공지능 로봇입니다. 걸어다니는 기능은 없지만, 학생들의 문제풀이 과정을 보고 풀이과정의 오류를 짚어낸 뒤 취약한 부분에 대한 설명을 해주는데요. 현재 에이미의 프로토타입은 뉴질랜드 전역의 10 개 고등학교에서 시범적으로 운영되는 중이라고 합니다.

 

 

AI 교사는 수학뿐 아니라 다양한 과목에 적용되고 있습니다. 국내 스타트업 뤼이드(Riiid!)가 출시한 1:1 인공지능 튜터 ‘산타’는 학생이 어떤 문제를 틀리고 어떤 오답을 고를지 미리 파악할 뿐 아니라 이를 기반으로 꼭 풀어봐야할 문제를 제공한다고 합니다. 동일한 시간을 공부하더라도, 필요한 문제만 더 풀어볼 수 있으니 확실히 더 효율적으로 학습할 수 있겠죠?

 

                                  

 

교육에 부는 AI 바람

 

알파고가 바둑기사로 탄생하기 위해 역사적으로 기록에 남을만한 바둑게임을 따라하며 훈련했다고 합니다. 어느정도 숙달되고 나면, 다른 알파고와 무수히 많은 대국을 치르면서 강화학습으로 경기력을 향상시켰다고 하는데요. 

 

교육에 적용되는 AI도 이와 크게 다르지 않습니다. 먼저 뛰어난 스승에게 기본기를 배우고 실전에서 경험을 쌓으면서 머신러닝을 통해 스스로 발전하는 시스템이죠. 

 

에이미의 경우 교육분야 세계적인 석학들의 연구를 적용하여, 단순히 수학적인 스킬 뿐 아니라 학생들이 도전과 실수에서 배우는 과정과 문제를 극복하기 위해 필요한 힘을 함께 기를 수 있도록 설계됐고, 효과적인 피드백 제공 방법, 동기부여 방법 등 여러가지 요소가 고려됐다고 합니다. 그리고, 실전에서 수많은 학생들과 교류하며, 학생들이 자주 틀리는 문제와 오류에 대한 효과적인 피드백 전달 방법 등 나날이 교수법을 발전시키고 있는 것이죠. 

 

AI, 교사에게 위협될까?

 

AI가 이처럼 교육분야에도 활발히 진출을 하고 있기 때문에, 혹시 기존의 교사들이 대체되는 것은 아닌지 불안해지는 것이 사실입니다.

 

이런 질문에 대해 에이미를 개발한 오스노바(Osnova)사의 CEO, 라파엘 놀든은 “AI와 인간은 공생관계에 있으며, 인공지능의 광범위한 교육 경험을 바탕으로 학생들에게 개별화되고 최적화된 교육기법을 제공할 수 있을 것”이라며 “채점이나 보고서와 같은 시간이 걸리는 일들을 처리하는 동안, 교사들은 공감, 동기부여 등과 같은 ‘인간이 더 잘할 수 있는’ 일을 하게 될 것”이라고 말했습니다.  

 

 

AI는 교육이 부족하거나 맞춤화된 교육이 필요한 곳에 보다 효과적으로 적용될 수 있습니다. 

 

미국 달라스 소재의 로보카인드(RoboKind) 사의 로봇 마일로(Milo)는 Robots4Autism 프로그램을 사용하여 자폐증 어린이가 감정을 조정하고, 사회 상황에 적절하게 행동하는데 도움을 줍니다. 로보파인드는 마일로는 자폐아이들을 위한 전통적인 학습효과 (약3%)에 비해 월등히 높은, 70%의 학습효과를 보여준다고 보고하고 있습니다. 

 

미국 텍사스 주 KIPP 초등학교의 케이티 힐(Katie Hill) 교장은 학생의 커리큘럼에 마일로를 도입한 뒤 자폐증 학생들 간의 다툼이 없어지고, 자기 절제력이 향상됐으며, 사회적 상호작용에서도 상당한 개선을 보여주는 등 즉각적인 효과를 확인 했다고 밝혔습니다. 

 

IT산업뿐 아니라 금융, 의료, 교육 등 우리 생활에 밀접해지고 있는 AI. 시스코도 보다 지능화되고 효과적인 솔루션을 위해 인공지능을 보안, 네트워크, 서비스 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다. 

 

이런 변화의 흐름을 거스르기보다 ‘사람이 할 수 있는 일을 더 잘하기 위해서 어떻게 AI의 도움을 받을 것인지’에 대한 물음이 더 필요한 때가 아닌가 싶습니다.

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