아이들은 여전히 학습 격차, 멘탈 문제로 고생하고 있습니다 교사 만족도는 바닥을 찍었습니다... 역대급 최저치입니다 선생님들 "유연하고 효율적인 근무 환경이 절실합니다" 교원노조는 요즘 존재감이 약합니다... 변화를 주도하지 못한다는 평가입니다 읽기 과학 기반 교육과정은 늘었지만, 교사 지원이 관건입니다 AI 교육, 흑인 교사들은 적극적이지만 다른 교사들의 반응은 엇갈립니다 팬데믹이 끝난 것 같지만, 교육계에는 여전히 그 그림자가 짙게 드리워져 있습니다. 최근 실시된 교사 설문조사 결과를 보면 그 모습이 여실히 드러납니다. 학생들은 코로나19로 인한 학습 결손과 정신건강 문제로 여전히 어려움을 겪고 있다고 합니다. 교사 10명 중 7명은 아이들의 학업 수준이 팬데믹 이전보다 뒤처졌다고 응답했고, 64%는 정신건강이 나빠졌다고 답했습니다. 팬데믹의 후유증이 학생들의 일상을 옥죄고 있는 셈입니다. 교사들의 처지도 만만치 않아 보입니다. 교직에 대한 만족도가 역대 최저 수준까지 추락했거든요. 응답자의 고작 16%만이 다른 이에게 교직을 추천하겠다고 했으니 말 다 한 것 같습니다. 업무량은 많고, 처우는 열악하고, 사회적 존경은 부족하고. 선생님들의 고충이 그대로 설문 결과에 묻어납니다. 그런데 흥미롭게도 흑인 등 소수인종 교사들은 좀 나은 모습을 보였습니다. 교직에 대한 만족도와 전망이 전체 평균을 웃돌더군요. 정확한 이유는 좀 더 연구가 필요할 것 같습니다. 업무 환경에 대한 선생님들의 요구도 눈여겨볼 대목입니다. 협력적이고 유연한 분위기, 일률적이지 않고 전략적인 인력 배치를 바라는 목소리가 높았습니다. 새 시대에 걸맞은 조직 문화로의 변화가 시급하다는 방증이 아닐까 싶습니다. 반면 교원노조에 대해서는 신뢰가 많이 떨어진 모습입니다. 임금이나 복지 개선 같은 기본적인 의제에서조차 노조가 기대에 미치지 못하고 있다는 평가가 지배적이었습니다. 더욱이 교직의 변화를 이끌어내는 데 노조가 주도적 역할을 못 하고 있다는 지적도 많았습니다. 구성원의 목소리에 더 귀 기울이고 변화를 위해 적극 나서야 할 때입니다. 교육 내용과 방식의 변화도 감지됩니다. 읽기 과학에 기반한 교재 도입이 확대되고 있다고 합니다. 다만 정작 중요한 건 교사들에 대한 연수와 지원인데, 이 부분이 부족하다는 의견이 많았습니다. 아무리 좋은 교재라도 선생님들이 효과적으로 활용할 수 있어야 의미가 있으니까요. 최근 교육계의 화두인 AI에 대해서도 교사들 사이에 온도 차가 있어 보입니다. 기대 반 우려 반인 분위기랄까요. 아직 생소한 기술인 만큼 관련 연수가 더 필요할 것 같습니다. 재미있는 건 흑인 등 소수인종 교사들은 AI 도입에 좀 더 적극적인 자세를 보였다는 사실입니다. 이번 설문조사 결과를 보면 포스트 코로나 시대를 맞은 미국 교육계의 과제가 산적해 있음을 알 수 있습니다. 팬데믹으로 인한 학력 저하 만회, 교사에 대한 존중 회복, 미래형 교육 환경 조성 등 결코 하루아침에 해결되기 어려운 숙제들입니다.

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. Microsoft와 Khan Academy는 기존의 대형 언어 모델과 차별화된 Small Language Model(SLM) Phi-3를 통해 비용 효율적이고 접근성 높은 AI 튜터링 도구 개발을 모색하고 있다. Phi-3는 자원이 제한된 기관에서도 쉽게 사용할 수 있으면서 대형 모델의 많은 기능을 제공한다. 양사는 Khan Academy의 방대한 교육 콘텐츠와 Phi-3 모델을 결합해 특히 수학 분야의 튜터링 역량을 고도화한다는 계획이다. OpenAI는 자사의 플래그십 모델인 GPT-4를 기반으로 대학을 위한 특화 버전 ChatGPT Edu를 출시했다. 대학 내에서 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 데이터 분석, 웹 검색, 문서 요약 등의 고급 기능과 강력한 보안 및 프라이버시 보호 장치를 갖추고 있다. 대학 구성원들은 ChatGPT Edu를 통해 맞춤형 GPT 모델을 구축하고 공유할 수 있다. 교육 분야 AI 경쟁이 가속화되면서 대형 테크 기업들은 저마다의 전략으로 차별화를 꾀하고 있다. Google은 방대한 연구 역량과 제품 및 유통망을 모두 갖춘 강점을 바탕으로 LearnLM 같은 교육 특화 모델 개발을 주도하고 있다. Microsoft는 Khan Academy와의 파트너십을 통해 SLM 기반의 경제적이고 접근성 높은 솔루션 개발에 공을 들이고 있다. OpenAI는 ChatGPT Edu로 고등교육 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 물론 교육용 AI 개발에는 여전히 풀어야 할 숙제가 많다. 무엇보다 AI의 교육적 역량 향상이 실제 학습 성과로 이어지는지 실증적으로 입증하는 것이 시급하다. 윤리적 문제나 디지털 격차 해소 방안에 대한 고민도 필요하다. 그럼에도 불구하고 교육계와 산업계, 학계가 협력해 AI 기술을 교육 혁신의 동력으로 삼으려는 노력은 높이 평가할 만하다. LearnLM, Phi-3, ChatGPT Edu로 대표되는 일련의 혁신 사례들은 AI가 교육의 미래를 어떻게 바꿔나갈 수 있을지 가늠하게 해준다. 원문: https://aieducation.substack.com/p/on-building-ai-models-for-education

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%). 긍정적 기대감으로는 정보 접근성 향상으로 학업과 업무가 수월해질 것, 창의성이 증대될 것 등이 언급됐다. 우려 사항으로는 일자리 감소, AI의 인류 지배, 지적재산권 침해, 허위정보 확산, 사생활 침해 등이 제기됐다. 또 다른 설문에서 13-17세 청소년들은 어른들에게 "세상이 변하고 있다", "우리가 미래"라며 "AI가 미래"라는 메시지를 전했다. 일부는 "AI가 섬뜩하다"며 우려를 표하기도 했지만, "AI가 어떻게 발전할지 기대된다"는 긍정적 의견도 있었다. 청소년들은 어른들이 AI에 관심을 갖고 사용법을 배워 자신들을 지도해주길 바랐다. AI를 학습 보조 수단으로 활용하는 한편, 숙제 대신 해주는 것은 경계했다. 어른들이 대답하기 어려운 질문도 AI에게 묻고, 때로는 위안과 교감을 나누기도 한다고 털어놨다. AI가 왕따의 수단이 되거나, 부모님께 거짓말하는 데 쓰이기도 한다고 인정했다. 이번 조사는 생성형 AI가 교육계와 산업계에 상당한 영향을 미칠 것임을 시사한다. 특히 소외계층 청소년의 건전한 AI 활용과 정신건강을 위한 정책과 프로그램 마련이 시급해 보인다. 동시에 AI가 초래할 잠재적 위험 요인에 선제적으로 대응하고, 장점은 극대화할 수 있도록 세대를 아우르는 사회적 논의가 필요할 것으로 보인다. 원문:https://www.commonsensemedia.org/research/teen-and-young-adult-perspectives-on-generative-ai-patterns-of-use-excitements-and-concerns