AI 기술의 발전으로 교육 분야에서도 AI 활용이 급속도로 확대되고 있다. Google, Microsoft, OpenAI 등 대형 테크 기업들은 자사의 AI 모델을 교육에 최적화하기 위해 다양한 접근법을 시도하고 있다. 이 가운데 Google의 LearnLM, Microsoft와 Khan Academy의 Phi-3, OpenAI의 ChatGPT Edu가 최근 주목받고 있다. Google의 LearnLM은 동사의 Gemini 모델을 기반으로 교육에 특화된 대화형 튜터링 모델을 개발한 것이 특징이다. 연구진은 86페이지에 달하는 방대한 연구 논문을 통해 LearnLM의 개발 과정과 성과를 상세히 공개했다. 이들은 효과적인 교수법을 정의하고 측정하는 것이 쉽지 않다는 점을 인식하고, 능동적 학습 장려, 인지 부하 관리, 메타인지 심화, 동기부여와 호기심 자극, 학습자 맞춤형 적응 등 핵심적인 교수 전략을 파악했다. LearnLM은 단순한 프롬프팅이 아닌 파인튜닝을 통해 교육에 최적화된 모델로 진화했다. 연구진은 인간 튜터링 데이터, 생성형 AI 역할극 데이터, 수학 문제 대화 데이터, 교사들이 작성한 양질의 대화 데이터, 안전 데이터 등 다양한 데이터셋을 활용해 LearnLM을 단계적으로 파인튜닝했다. 이를 통해 LearnLM은 자연스러운 대화, 구조화되고 일관된 교수법, 단계별 문제 해결 설명, 고품질 교수 관행 등을 학습할 수 있었다. LearnLM의 성능은 정량적, 정성적, 자동화, 인간 평가 등 다각도로 평가되었다. 먼저 안전성과 편향성 측면에서 기존 벤치마크 테스트를 통과했으며, 인간 평가자들로부터 베이스 모델 대비 학습자 자신감 향상, 학생 참여 촉진, 능동적 학습 장려 등에서 높은 점수를 받았다. 자동화 평가에서도 LearnLM은 대부분의 교육적 태스크에서 베이스 모델을 능가하는 성능을 보여주었다. 그러나 LearnLM에는 한계점도 존재한다. 실제 교육 현장에서의 맥락 이해, 개인화된 지도, 비언어적 의사소통, 멀티모달 상호작용 등 인간 교사가 가진 장점을 온전히 구현하기에는 아직 부족한 면이 있다. 무엇보다 교육적 역량 향상이 실제 학습 성과로 직결되는지에 대해서는 추가적인 실증 연구가 필요해 보인다.

청소년과 청년의 생성형 AI 활용과 인식 조사 결과 절반 이상 사용 경험 있으나 일상적 활용은 제한적... 특히 흑인, 라틴계 청소년 주 단위 사용 비율 높아 정보 습득, 창의적 활동 등에 활용... 편견, 일자리 감소, 사생활 침해 등은 우려 사항 미래에 긍정적·부정적 영향 공존할 것으로 예상... 10대 "어른들이 AI에 관심 가져 달라" Common Sense Media가 Hopelab, 하버드대 Center for Digital Thriving과 함께 실시한 설문조사에 따르면, 14-22세 미국 청소년의 51%가 ChatGPT 등 생성형 AI를 사용해본 경험이 있는 것으로 나타났다. 그러나 거의 매일 사용한다고 응답한 비율은 4%에 불과해, 아직 일상적 활용 수준은 아닌 것으로 조사됐다. 전체의 8%는 생성형 AI에 대해 들어본 적이 없다고 답했다. 인종별로는 흑인과 라틴계 청소년의 주 단위 생성형 AI 사용 비율이 백인보다 2배가량 높았다(16%, 14% vs. 7%). 성별로는 남성이 여성보다 사용 경험이 더 많았다(53% vs. 48%). 생성형 AI 사용 목적으로는 정보 습득(53%)과 아이디어 발상(51%)이 가장 많이 꼽혔고, 학업(46%), 이미지 생성(31%), 음악 제작(16%), 업무(16%), 코딩(15%) 등이 뒤를 이었다. 흑인과 라틴계 청소년이 백인 청소년에 비해 대부분의 활동에서 생성형 AI 활용도가 더 높았다. 한편 생성형 AI를 사용하지 않는 이유로는 '도움이 될 것 같지 않아서'(34%), '부정행위나 표절과 연관돼 있어서'(24%), '사용법을 몰라서'(23%), '사생활 침해나 정보 유출이 우려돼서'(22%) 등이 제시됐다. LGBTQ+ 청소년은 이성애자/시스젠더 청소년에 비해 정보의 부정확성이나 편견(34% vs. 14%), 재미 부족(36% vs. 9%)을 이유로 더 많이 꼽았다. 향후 10년간 생성형 AI가 삶에 미칠 영향에 대해서는 41%가 긍정과 부정이 공존할 것이라고 내다봤다. 19%는 대체로 부정적, 16%는 대체로 긍정적일 것으로 예상했다. LGBTQ+ 청소년은 이성애자/시스젠더 청소년보다 부정적 영향을 예상하는 비율이 높았다(28% vs. 17%).

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