생성형 AI와 함께하는 교육 현장의 미래
｜글. 이혜선 (국립암센터 암지식정보센터 박사후연구원)｜
학교 현장에 생성형 인공지능을
도입하는 것은 여전히 조심스럽다.
미국 노스캐롤라이나주
공공교육부서에서 발표한
‘공립학교를 위한 생성형 AI
적용의 권장 및 고려 사항’의
주요 내용을 살펴보고
교육 현장에 생성형 인공지능을
도입할 때 이점과
고려해야 할 사항 등을
함께 생각해본다.
2022년 11월 생성형 인공지능 챗GPT의 출시는 누구나 인공지능을 사용할 수 있는 새로운 시대의 서막을 열었다. 이전까지의 인공지능 기술이 프로그래밍 언어로 구성한 코드(code)를 그대로 출력하는 느낌이었다면, 챗GPT는 일상생활에서 사용하는 자연어로 질문(입력)했을 때 자연어로 만들어진 답변(출력)을 받을 수 있다. 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)은 아직 학문적으로 분명하게 정의되지는 못하였으나, 챗GPT처럼 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, 코드 등을 만들어내는 인공지능을 광범위하게 아우르고 있다. 생성형 인공지능은 교육부의 <2024년 주요정책 추진계획>에 ‘디지털 충격’이라는 표현과 함께 등장할 만큼 큰 관심을 받고 있으며, 특히 교육 혁신으로 이어질 디지털 기술의 선두 주자로 평가받고 있다. 2024년 1월, 미국 노스캐롤라이나주의 공공교육부서(North Carolina Department of Public Instruction, NC DPI)는 ‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려 사항’을 발표했다. 이 지침은 교육 현장에 생성형 인공지능을 도입함으로써 기대할 수 있는 이점, 학교급별 권장 사항, 생성형 인공지능 적용 시 고려해야 할 사항 등을 자세히 소개한다. 생성형 AI와 함께하는 교육 현장의 미래를 한 걸음 먼저 내다보기 위해 미국 노스캐롤라이나주 ‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려 사항’의 주요 내용을 살펴본다.
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생성형 AI, 금지하는 것만으로는
해결할 수 없다.
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‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려 사항’은 인공지능을 이용하지 못하도록 하는 과거의 결정이 새로운 도구의 잠재적인 문제와 교육적 영향을 자세히 알아볼 시간을 확보하기 위한 선택이었다고 설명한다. 일방적인 차단 결정은 오히려 학생들 사이의 새로운 격차를 불러올 수 있으므로, 앞으로는 학생들이 생성형 AI로 경쟁력을 확보하고 다가오는 미래를 준비할 수 있도록 지원해야 한다는 것이다. 예를 들면, 학교에서 생성형 AI 사용을 금지하더라도 일부 학생들은 자신이 가진 디지털 기기로 생성형 AI에 접근할 수 있다. 반면 학교 혹은 지역사회에서 제공하는 자원에 의존하는 학생들은 생성형 AI에 접근하는 기회를 얻기 어려워질 수 있다. 학생들이 정규 교육 이후 마주하게 될 사회는 생성형 AI와 같은 인공지능 사용 역량을 기대하고 있기 때문에, 지침에서는 생성형 AI에 대하여 배우고 익히는 동등한 기회를 학교에서 보장해야 한다고 강조한다.
아래의 그림은 미국 노스캐롤라이나주 공공교육부서의 지침에서 지향하는 생성형 인공지능의 적용 방향을 보여준다. 이들은 생성형 인공지능을 교육의 동반자(partner)로 표현하며 자전거에 비유하는데, 먼저 생성형 인공지능을 완전히 배제한 교육은 일부 학생들에게 어떠한 지원도 없이 산악 자전거를 타는 것 같은 어려움을 초래할 수 있다. 반면, 생성형 인공지능에 지나치게 의존하는 교육은 오토바이와 같아서, 굉장히 빠르게 나아갈 수 있으나 방향을 예측하기 어렵고 때로는 위험할 수 도 있다. 마지막으로 학습의 동반자로서 생성형 인공지능의 사용은 전기자전거에 비유된다. 인간은 모든 것을 통제할 수 있으나 기술의 도움으로 수고로움을 덜고, 이전보다 더 생산적인 학습 과정을 경험할 수 있다.
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생성형 AI를
어떻게, 어디까지 써야 할까?
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‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려사항’에서는 교사, 학생, 학부모, 이사회 등 학교의 주요 이해관계자들이 생성형 AI와 생성형 AI관련 지침을 이해하는 것이 중요하다고 강조한다. 특히 교사에게는 교육 현장에 생성형 AI를 적용할 수 있는 전문 역량을 함양하도록 지원하고, 학부모 혹은 보호자에게는 교내 행사에서 생성형 AI와 관련된 학교의 지침을 공유함으로써 공감대를 형성할 수 있다. 학생에게는 생성형 AI의 사용 자체를 통제하거나 제한하기보다 생성형 AI 사용 과정에서 발생한 편견이나 부정확한 내용에 관하여 이야기를 나눠보고 학교 지침이나 교실 규칙에 반영할 수 있다. 미국 노스캐롤라이나주 공공교육부서는 학교의 생성형 AI 지침에 반영할 수 있는 몇 가지 질문을 제시하기도 했다. 이러한 질문을 기반으로 만들어질 생성형 AI 관련 학교 지침에는 ① 생성형 AI의 적절한 사용 (예: 교사의 승인 아래 생성형 AI의 도움을 받을 수 있는 과제 및 평가 유형과 생성형 AI의 도움 없이 완료해야 하는 과제 및 평가 유형의 식별, 부적절한 사용 사례), ② 생성형 AI 추적 및 인용 (예: 교육 현장에서 생성형 AI의 사용을 추적하고 인용하는 방법에 대한 지침, 생성형 AI 사용에 따른 공개 진술서와 인용 예시), ③ 개인정보 보호 및 보안 (예: 학생, 교사, 학교의 개인식별정보에 포함되는 내용의 명확한 정의, 개인식별정보를 생성형 AI에 포함하거나 사용할 수 없음을 명시, 가족 교육권 및 개인정보보호 관련 내용)을 포함해야 한다.
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학생 중심 교육에서
인공지능의 이용 범위
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‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려사항’은 교육 현장의 적절한 인공지능 사용과 부적절한 인공지능 사용을 구분하기도 한다. 인공지능을 활용하여 특정 주제에 대한 여러 아이디어를 끌어내거나(브레인스토밍, brainstorming), 수업 혹은 과제 주제를 쉽게 이해할 수 있는 설명문으로 만들어내거나, 개선할 수 있는 부분에 대한 평가 혹은 의견을 요청하는 것은 적절한 인공지능 사용에 해당한다. 반면 생성형 인공지능을 교사의 허락없이 혹은 허락한 범위 외에 사용하거나, 과제 혹은 시험의 모든 내용을 생성형 인공지능으로 만들어서 제출하거나, 생성형 인공지능으로 만들어낸 내용을 검토 혹은 확인하지 않거나, 생성형 인공지능 적용 여부와 과정을 투명하게 공개하지 않거나 인용하지 않으면 부적절한 사용에 해당한다.
이 외에도 ‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의권장 및 고려 사항’은 학생들의 인공지능 이용 범위를 네 개의 영역으로 구분하여 제시한다. 이러한 내용은 생성형 인공지능을 교육 현장에 적용하는 과정에서 교육 목표, 수업 내용, 과제 규칙, 평가방법 등을 결정하는 지표로 삼을 수 있다.
‘학생 중심 교육을 위한 인공지능 이용 범위 구분’ 번역본[1] (출처: 미국 노스캐롤라이나주의 공공교육부서(NC DPI))
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AI 리터러시 (AI Literacy)를 위해
학교급별 차별화한 접근 필요
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지침은 인공지능 교육 분야 비영리 민간단체인 ‘티치AI(TeachAI)’의 정의를 빌려, AI 리터러시를 “인공지능의 원리, 개념, 적용은 물론 인공지능을 사용하는 방법(예: 한계, 의미, 윤리적 고려 사항)을 포함하여 인공지능이 작동하는 방식과 관련된 지식, 기술, 태도”로 설명한다. 또한 AI 리터러시는 ‘21세기의 디지털 리터러시’이며, 미국에서는 AI 리터러시를 디지털 리터러시의 구성 요소로 포함하기 위한 정책들이 만들어지기 시작했음을 강조한다. 학습자가 인공지능에 대해 배우고 AI 리터러시 역량을 함양하도록 지원하는 것도 생성형 AI의 교육 현장 적용에서 중요하게 다뤄져야 하는 영역임을 시사한다. 학습자의 AI 리터러시 역량에 관하여, ‘공립학교를 위한 생성형 AI 적용의 권장 및 고려 사항’에서는 초·중·고 학교급별로 적용해볼 수 있는 차별화된 접근 방법을 소개하기도 했다.
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기술의 방향은
언제나 인간이 결정해왔다
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새로운 미디어나 기술의 상용화는 대부분 걱정을 불러일으키며 시작되는 것 같다. 활자 인쇄술, 팟캐스트, UCC, 스마트폰, SNS, 지금의 생성형 인공지능까지 특정 기술 혹은 미디어를 많은 사람이 사용할 수 있게 되었을 때 우리는 부정적인 영향이나 발생 가능한 피해를 먼저 언급하곤 했다. 하지만 인간의 역사 속에서 기술의 방향을 결정하는 건 언제나 인간이었다. 자동차를 거칠게 몰며 사고를 낼 수도 있지만, 자동차라는 모빌리티(mobility)기술의 도움을 받아 이전에 가보지 못했던 새로운 곳을 탐험하며 사고와 경험을 확장하는 계기로 만들 수도 있다. 스마트폰으로 다양한 정보를 찾고 더 많은 사람과 긍정적으로 교류할 수도 있지만, 스마트폰은 사이버 범죄 혹은 온라인에서 만난 타인에게 치명적인 상처를 입히는 도구로 전락하기도 한다. 새롭게 등장한 기술을 어떤 목적으로 사용하고 어떤 방향으로 발전시켜 나갈 것인지 결정하는 건 결국 인간의 몫이다. 생성형 인공지능 상용화의 서막을 연 지금, 생성형 인공지능이 교육현장에 올바르게 적용될 수 있도록 준비하고 대비하는 것이야말로 인공지능은 할 수 없는 ‘인간 고유의 영역’이 아닐까.
[1] [공개 진술서] 세부 내용의 번역에는 GPT-4를 사용하였다. 사용 단계는 2단계(AI Enhanced)로, 각 문장을 하나씩 번역하는 수고로움을 덜고 작업의 효율성을 높이기 위해 생성형 인공지능을 적용했다. 생성형 인공지능을 통해 번역된 내용은 인간인 필자의 감독과 평가를 거쳤고, 필자는 생성형 인공지능으로 번역된 내용 가운데 잘못 표현된 부분이 없는지 비판적으로 검토했다.