Snorkl

주요 성과: Snorkl이 2025년 NewSchools가 투자한 80개 이상의 교육 벤처 중 하나로 선정 전략적 투자: 학습을 개인화하고 교육자에게 권한을 부여하는 책임 있는 AI 사용에 초점을 맞춘 2,300만 달러 투자의 일부 치열한 경쟁: 전국 1,600개 지원 중 선정(전년 대비 45% 증가) 핵심 기능: 학생들이 문제 해결 과정을 음성으로 설명하면 AI가 즉시 피드백 제공 월요일 아침입니다. 당신은 30명의 학생들에게 수학 문제를 냈고, 지금 그들의 답안지를 채점하고 있습니다. 답이 맞는지 틀린지는 금방 확인할 수 있습니다. 하지만 정작 중요한 질문에는 답할 수 없습니다. "이 학생은 왜 이렇게 풀었을까?" "어디서부터 막힌 걸까?" "개념은 이해했는데 실수만 한 건가, 아니면 근본적으로 이해를 못 한 건가?" 30명 모두와 일대일 면담을 할 시간은 없습니다. 그래서 당신은 정답자에게는 "잘했어요", 오답자에게는 "다시 해봐"라고 쓰고 다음 수업 준비로 넘어갑니다. 그리고 속으로 생각합니다. "내가 진짜 하고 싶은 건 이게 아닌데..." 미국 교육계가 2,300만 달러를 쏟은 곳 미국의 대표적인 교육 투자기관 NewSchools Venture Fund가 2025년 투자 대상을 발표했습니다. 전국에서 1,600개의 지원서가 몰려들었습니다. 전년 대비 45%나 증가한 수치입니다. 이 치열한 경쟁에서 최종 선정된 것은 80개 이상의 기업과 학교. 그리고 총 투자금은 2,300만 달러. NewSchools는 세 가지 명확한 방향을 제시했습니다. 첫째, 진로와 직접 연결되는 조기 대학 및 직업 기반 학습. 둘째, 학습을 개인화하고 교육자를 지원하는 책임 있는 AI 활용. 셋째, 학생들이 진정으로 소속감을 느끼고 함께 책임지는 학교 문화. Snorkl, 80개 중 하나가 되다 이 세 가지 방향 중 두 번째, 즉 "책임 있는 AI 활용" 분야에 Snorkl이 선정됐습니다. Snorkl은 학생들이 자신의 추론을 녹음하고 공유하면, AI가 즉각적인 피드백을 제공해 깊이 있는 학습을 이끌어내는 도구입니다. 작동 방식은 이렇습니다. 학생들은 자신의 목소리를 녹음하고 디지털 화이트보드에서 시각적으로 사고를 표현합니다. 문제를 풀면서 마이크에 대고 자신이 무엇을 하고 있는지, 왜 이렇게 푸는지 말로 설명하는 것입니다. 그러면 AI가 두 가지를 평가합니다. 실제 답을 채점할 뿐만 아니라, 더 중요하게는 그것을 어떻게 해결했는지에 대한 설명에 반응합니다. 학생들은 자신의 설명에 대해 AI로부터 즉각적인 피드백을 받습니다 - 그들의 독특한 접근법을 인정하고 더 깊이 생각하도록 유도합니다. 답만 찾는 시대는 끝났다 이것은 학생들이 답을 찾기 위해 Google이나 AI를 사용하는 것을 실제로 더 어렵게 만듭니다. 그들은 어떻게 그 답에 도달했는지 스스로 소리 내어 설명해야 하며, 이는 깊은 수준에서 그들의 이해력에 도전합니다. 답을 아는 것과 과정을 이해하는 것은 다릅니다. 답을 맞췄지만 과정을 명확하게 보여주지 않는 학생은 여전히 낮은 점수를 받습니다. 이것은 단순히 답에 도달하는 것이 아니라 이해와 숙달에 관한 것이기 때문입니다. 반대로 학생이 답을 틀려도 요청받은 것의 기본을 이해할 수 있습니다 - 그래서 틀려도 긍정적인 반응을 얻을 수 있으며, 이는 자신감 있게 진전하는 데 도움이 됩니다. 교사들의 진짜 반응 "Snorkl이 수학 시간의 분위기를 바꿨어요. 아이들이 완전히 맞지 않아도 당황하지 않고 기꺼이 도전합니다." "정말 좋아요! 즉각적인 피드백이 너무 강력해서, 아이들이 제가 요청하지도 않았는데 다시 제출하려고 돌아옵니다."

"학생들이 답을 맞혔는지 틀렸는지만 보여주는 건 충분하지 않았어요." 고등학교 수학 교사 Jon Leven은 10년간 교실에서 똑같은 문제와 씨름했습니다. 학생들은 풍부한 사고력을 가지고 있었지만, 대부분의 교육 도구들은 그저 정답란에 최종 답만 입력하게 했죠. 맞으면 초록색, 틀리면 빨간색. 그게 전부였습니다 "학생들이 어떻게 생각하는지, 어디서 창의적으로 접근하는지, 어떤 부분에서 막히는지... 그 모든 과정이 사라져버렸어요." Jon은 자신의 학창 시절을 떠올렸습니다. 수학 성적은 좋았지만 늘 지루하고 단절된 느낌이었던 수업들. 대학에서 만난 훌륭한 교수들 덕분에 수학에 대한 진짜 사랑을 발견하고 교사가 되기로 결심했지만, 막상 교실에 서니 똑같은 문제가 보였습니다. "학생들의 목소리를 담고, 창의성을 발휘할 수 있으면서도, 동시에 교육과정의 실질적인 습득으로 이어지는 수업을 만드는 게... 정말 어려웠어요." 250번의 대화가 만든 전환점 라스베가스와 미니애폴리스에서 10년을 가르친 후, Jon은 Teach for America 동기였던 Jeff와 재회했습니다. 당시 소프트웨어 엔지니어가 된 Jeff는 흥미로운 아이디어를 제안했고, 두 사람은 1년간 250명의 교사들과 한 시간씩 인터뷰를 진행했습니다. 교사들의 반응은 명확했습니다. 학생들이 자신의 생각을 설명하고 작업 과정을 보여주는 것에는 열광했지만, 또래 학생들끼리 피드백을 주고받는 것에는 회의적이었습니다. 어려움을 겪는 학생의 영상을 친구가 보고 제대로 도와줄 수 있을까? 바로 그때 AI 도구들이 급부상하기 시작했습니다. 우연이었지만, 완벽한 타이밍이었죠. 챗봇이 아닌, 진짜 사고 과정을 담는 도구 2021년 이후 쏟아진 많은 학생용 AI 도구들은 대부분 챗봇이나 텍스트 기반이었습니다. 하지만 Snorkel은 다른 접근을 택했습니다. 학생들은 디지털 화이트보드에서 타이핑하고, 그림을 그리고, 주석을 달면서 자신의 생각을 시각적으로 표현합니다. 그리고 가장 중요한 부분 - 녹음 버튼을 누르고 자신의 생각을 말로 설명합니다. "학생들이 말하기 시작하면 메타인지가 활성화됩니다. 학업 어휘력도 향상되고요. 수학이나 과학 문제에서 자신의 사고를 정당화해야 하는 것 자체가 강력한 학습 경험이에요." 흥미롭게도, 비디오는 없습니다. 천장 선풍기나 꺼진 카메라 화면 대신, 학생들은 자신의 작업에 집중할 수 있습니다. 얼굴이 보이지 않으니 심리적 안전감은 높아지고, 더 기꺼이 위험을 감수하고 시도합니다. AI는 학생의 시각적 답변과 음성 설명을 모두 분석해 즉각적인 피드백과 점수를 제공합니다. 잘한 부분은 축하하고, 개선이 필요한 부분에는 질문을 던집니다. 그리고 가장 중요한 것 - 학생들은 다시 시도할 수 있습니다. "선생님이 다시 해보라고 하지 않았는데도 학생들이 스스로..." 지난해 Snorkl에서 부여된 모든 과제의 평균 시도 횟수는 2.1회였습니다. 학생들은 각 활동을 평균 두 번 이상 시도했다는 뜻입니다. "많은 교사들이 말해요. '다시 해보라고 요청하지도 않았는데 학생들이 그냥 했어요'라고요." 한 6학년 교사는 Snorkel이 교실 문화 자체를 바꿨다고 말했습니다. 큰 소리로 설명하는 연습을 많이 하다 보니, 학생들이 반 친구들 앞에서 발표하는 것도 더 자신있어 했다는 것입니다.

3줄 요약 텍사스 프로스퍼 학군은 7주 만에 85,000건의 학생 응답을 수집하며 AI 피드백 도구 스노클로 교실을 혁신했다. 학생들이 자신의 사고 과정을 말하거나 쓰면 AI가 즉각 피드백을 제공해 오개념을 바로잡고 메타인지를 강화한다. 난독증·영어학습자·신경다양성 학생들에게 특히 효과적이며, 교사는 실시간 데이터로 수업 전략을 조정할 수 있다. 워크시트 가방을 들고 퇴근하던 시대는 끝났다 지도를 라벨링하는 워크시트 수십 장을 색연필과 함께 집으로 가져가던 때를 기억하는가? 교육 전문가 홀리 클락은 그 시절을 떠올리며 이렇게 말한다. "이제 우리는 그럴 필요가 없습니다." 텍사스 프로스퍼 학군(Prosper ISD)에서는 더 극적인 변화가 일어나고 있다. 학기 시작 7주 만에 학생들이 85,000번 이상 자신의 학습 과정을 설명했고, AI는 그때마다 맞춤형 피드백을 제공했다. 이것은 하향식 정책이 아니라 교사들이 자발적으로 열광한 결과다. 무엇이 이들을 움직였을까? 스노클이란 무엇인가: 학생 사고의 가시화 도구 스노클(Snorkl)은 학생이 학습 내용을 음성으로 설명하거나 화이트보드에 작성하면, AI가 즉각 피드백을 제공하는 플랫폼이다. 작동 방식은 간단하다. 기본 프로세스: 교사가 질문이나 프롬프트를 배정하면, 학생은 자신의 사고 과정을 녹음하거나 작성한다. AI는 제출과 동시에 피드백을 생성해 학생이 스스로 오개념을 발견하고 수정하도록 돕는다. 교사는 전체 학생의 응답 패턴을 대시보드에서 확인하며 다음 수업을 설계한다. 홀리 클락이 플립그리드(Flipgrid)의 열렬한 팬이었던 이유도 여기 있다. "스노클은 제 꿈의 시나리오입니다. 학생들이 사고하는 모든 비디오를 볼 필요 없이, AI가 즉각 피드백을 주고 저는 인사이트만 확인하면 됩니다." 4가지 활동 유형: 화이트보드 + 녹음: 학생이 화이트보드에 작성하고 설명 화이트보드만: 시각적 작업 중심 오디오만: 구술 응답 작문 응답: 텍스트 입력 프로스퍼의 중등 교육기술 코치 미셸 메이플은 "활동 만들기가 복잡하지 않아요. 단 4가지 옵션뿐이라 교사들이 쉽게 시작합니다"라고 설명한다. 실제 교실에서의 변화: 수학에서 인테리어 디자인까지 수학: 둘레 문제를 넘어 추론까지

🔥 3줄 핵심 요약 26,029번의 응답으로 세계 1위 스노클 활용 사례 공개 AI 피드백으로 개별 맞춤 지도와 과정중심평가를 동시에 해결 3중 피드백 시스템(AI+교사+동료)으로 짧은 시간에 학습 완성도 극대화 😰 이런 고민, 혹시 나만의 것일까? "수업 시간은 줄었는데 진도는 그대로... 개별 피드백은 언제 주지?" "과정중심평가 해야 하는데 30명 일일이 케어하기 현실적으로 불가능해" "아이들 수준차이가 너무 커서 맞춤형 지도가 절실한데..." 고등학교 수학교사로서 이런 절망적인 상황을 매일 마주했습니다. 특히 수학 수업시간이 4시간에서 3시간으로 줄어들면서 "진도 빼는 수업" 말고는 아무것도 할 수 없는 현실에 좌절했죠. 💡 그런데 이 도구 하나로 모든 게 바뀌었습니다 최근 한국에서 열린 스노클 웨비나에서 놀라운 사례를 접했습니다. 효명고등학교 이현준 선생님이 세계에서 가장 많이 스노클을 활용한 교사로 인정받으며, 실제로 26,029번의 학생 응답을 받아낸 이야기였습니다. "제가 노력해서가 아니라 학생들이 너무 좋아해서 따라와 준 덕분이에요" 이 한 마디에서 스노클의 진짜 힘을 느꼈습니다. 🤖 스노클이란? AI 기반 피드백 도구의 작동 원리 1. 스노클의 핵심 메커니즘 과제 제출 → AI 즉시 분석 → 맞춤 피드백 → 수정 후 재제출 이 과정을 무제한 반복하며 과제 완성도를 높여나감 2. 3중 피드백 시스템의 위력 3. 실시간 모니터링 대시보드 교사는 학생들의 실시간 진행상황을 한눈에 파악 가능 누가 완료했는지, 어디서 막혔는지 즉시 확인 개별 학생의 시도 횟수와 발전 과정 추적

핵심 포인트 • 맞춤형 활동 제작: 화이트보드에 조작 가능한 객체 추가, AI 피드백 기준 설정 • 세부 설정 옵션: 점수/정답 표시 끄기, 피드백 언어 변경, 익명 모드 활용 • 학생 작업 관리: 여러 시도 기록 확인, 실시간 피드백 수정, 클래스 인사이트 분석 • 글쓰기 도구: 텍스트 기반 활동 제작, 서식 지정 과제, 언어 교정 연습 • Snorkl 코치: AI 대화형 학습 지원, 단계별 힌트 제공, 생산적 어려움 유지 Snorkl 심화 활용 상세 가이드 ▢ 1단계: 활동 설계 - 사고력 확장하기 기존 물리 문제의 한계 운동에너지 계산 문제를 단순히 "KE = 1/2mv² 공식에 대입하여 답을 구하시오"로 끝내면 계산 능력만 확인할 뿐입니다. Snorkl을 활용한 확장된 질문 설계 같은 문제에 다음 질문들을 추가합니다: "주어진 측정값들 중 운동에너지 계산에 필요하지 않은 것은 무엇이며, 그 이유를 설명하시오" "블록의 질량이 2배가 된다면 운동에너지는 어떻게 변할지 예측하고 근거를 제시하시오" "이 상황에서 에너지 보존 법칙이 어떻게 적용되는지 설명하시오" 이렇게 하면 전체 학급 30명 학생 모두에게 개별적으로 상세한 개념 설명을 들을 수 있고, 각자의 이해도에 맞는 피드백을 즉시 제공할 수 있습니다. ▢ 2단계: 화이트보드 상호작용 객체 만들기 움직일 수 있는 학습 도구 설정 화이트보드에 자 이미지를 업로드합니다 해당 이미지를 선택한 후 "조작 가능" 체크박스를 클릭합니다 학생들이 답변을 녹화하는 동안 자를 화면에서 직접 움직여 측정할 수 있습니다 실제 활용 예시 수학: 각도기를 움직일 수 있게 만들어 각도 측정 과정 시연 과학: 실험 도구들을 움직여가며 실험 절차 설명 언어: 단어 카드를 드래그하여 문장 구성하기

📋 핵심 요약 정리 • Snorkl이란? - 학생들의 사고 과정을 음성과 화면으로 기록하여 즉시 AI 피드백을 제공하는 교육 플랫폼 • 대상 학년 - 유치원부터 고등학교까지 (K-12) 모든 학년 • 지원 과목 - 수학, 과학, 사회, 영어, 스페인어 등 모든 과목 • 핵심 기능 - 학생 음성 녹음 + 화면 녹화 → AI 분석 → 즉시 개인화된 피드백 제공 • 접근 방법 - 웹브라우저, 태블릿, 크롬북에서 snorkel.app으로 접속 • 계정 - 교사용 무료 계정 제공 🎯 계정 생성과 첫 만남 📚 활동 준비와 제작 흐름 🏫 학급 관리와 배정 프로세스 🎓 학생 활동과 녹음 과정 🤖 AI 분석과 즉시 피드백 🔄 학습 개선과 재도전 📊 교사 모니터링과 분석 💡 음성 녹음과 교실 활용 학생 30명이 동시에 녹음해도 AI 음성 분리 기술로 개별 분석이 가능하며, 헤드폰은 선택사항입니다. 대부분의 학생들이 피드백을 받은 즉시 재도전하는 모습을 보이며, 이는 음성이 첨부된 자신의 작업에 대한 강한 주인의식 때문입니다. 🌐 다양한 활동 유형과 적용 읽기 유창성은 음성 전용 모드로 발음과 억양을 분석하고, 쓰기 활동은 문법 교정부터 긴 에세이까지 지원하며, 세계 언어 수업에서는 구술 연습에 특화된 피드백을 제공합니다. 모든 활동은 단순한 정답 확인을 넘어 학생의 사고 과정과 설명 능력 향상에 초점을 맞춥니다.

📋 핵심 요약 • Snorkl이란: 학생들이 자신의 사고를 설명하고 기록하면 AI가 즉각적인 개인화 피드백을 제공하는 교육 도구 • 주요 기능: 음성 녹음, 화면 캡처, 시각적 도구(그리기, 하이라이트, 텍스트 입력) 통합 • 적용 분야: 수학, 과학, 영어, 세계 언어, 사회, 읽기 유창성 등 모든 교과목 • 교사 혜택: 실시간 학습 진도 모니터링, 자동 채점, 클래스 전체 인사이트 제공 • 학생 혜택: 즉시 피드백, 반복 학습 기회, 학술 어휘 사용 연습 🔄 Snorkl 활용 워크플로우 1단계: 교사의 활동 준비 2단계: 콘텐츠 업로드 및 설정 3단계: 학생 활동 진행 4단계: 교사의 모니터링 및 평가 5단계: 협업 및 공유 📚 구체적 활용 사례별 상세 가이드 🔬 과학 수업 예시: 물의 순환 설정 과정: 기존 워크시트를 클립보드로 복사 Whiteboard Recording 활동 생성 이미지를 화이트보드에 붙여넣기 AI가 자동으로 다음 요소들을 인식: 증발(Evaporation): 위쪽 화살표 응결(Condensation): 하늘의 구름 형성 강수(Precipitation): 구름에서 내리는 화살표 유출(Runoff), 침투(Infiltration), 지하수(Groundwater)

📋 주요 내용 요약 • 발표자: Megan Mitchell (ABC Unified School District 6학년 교사, 15년 경력) • 핵심 주제: Snorkl AI 플랫폼을 수학 수업에 활용한 실제 사례와 효과 • 학습 목표: 음성, 그리기, 다국어 지원을 통한 학습 장벽 제거 학생 음성과 수학적 추론 연결을 통한 학습 지원 수학적 사고 표현을 통한 학생 자신감과 자기효능감 향상 • 핵심 성과: 32명 학생 모두가 3점(우수) 또는 4점(탁월) 달성 • 특별 사례: 한 학생이 12번의 시도를 통해 1점에서 4점으로 향상 • 교육적 가치: UDL(보편적 학습 설계) 원칙과 수학적 실천 표준에 부합 🔄 교육 현장의 변화 과정 ❌ 기존 교실의 문제점 ✅ Snorkl 도입 후 변화 📈 학습 발전 단계: 12번의 도전 스토리 👤 학생 배경 초기 상태: "수학을 좋아하지 않고, 수학도 나를 좋아하지 않는다" 문제: 수학에 대한 강한 부정적 인식 🎯 발전 과정 1단계: 첫 번째 시도 (1점) 2단계: 8번째 시도 (향상된 이해) 3단계: 12번째 시도 (4점 만점) 🤖 AI 코칭 시스템의 작동 원리 📝 피드백 방식

타임라인 00:00 발표자는 휴가 테마 복장으로 등장하며 '월드 스노클 데이'의 작년 행사와 유사점을 언급한다. 00:34 발표자가 화면 공유를 준비하며, 참석자들이 Snorkl 프리미엄 계정의 만료 문제를 겪을 경우 1월까지 연장될 것임을 알린다. 01:35 발표자 소개 및 목표 설정 01:35 발표자는 월드 스노클 데이에 참여하고 'AI로 모든 학습자 레벨 업' 세션을 진행하게 된 것에 대한 기쁨을 표현한다. 02:48 발표자 에릭은 오하이오주 북동부의 에듀테크 코치로서 33년간 교육자로 일했음을 밝히고, controlaltachieve.com 웹사이트를 소개한다. 03:30 웹사이트의 AI 관련 탭에는 교육 세션, 녹화 영상, 블로그 게시물, Snorkl과 같은 도구에 대한 정보가 풍부하게 포함되어 있음을 강조한다. 04:09 개인적인 정보로 할아버지임을 밝히고 보드 게임, 십자말풀이 등 취미를 언급하며 추가 소통을 위한 연락 방법을 공유한다. 05:11 발표자의 '괴짜' 성향과 비디오 게임의 영향 05:11 발표자는 자신을 '괴짜'라고 소개하며, 보드 게임 디자인, 컴퓨터 캠프 경험, 과학 경진대회 참여 등 어릴 적부터의 기술 사랑을 예시로 든다. 06:58 공상 과학과 판타지(닥터 후, 스팀펑크, 사슬 갑옷)에 대한 관심을 언급하며 자신의 '괴짜' 면모를 더욱 강조한다. 07:47 가장 중요한 '괴짜' 면모는 비디오 게임에 대한 사랑이라고 밝히며, 아타리 2600부터 즐긴 게임들의 공통점인 '레벨업'에 주목한다. 09:30 특히 '월드 오브 워크래프트'를 언급하며 레벨업의 중요성과 그 과정에서 얻는 능력 향상(스탯 증가, 새로운 기술, 새로운 장소 탐험)을 설명한다. 10:50 교육에서의 레벨업 개념과 AI의 역할 10:50 레벨업 개념을 교육에 적용하여, 학생들의 능력을 향상시키고 새로운 기회를 제공하는 것이 교육의 목표임을 강조한다. 11:29 벤자민 블룸의 학생 성취도 연구를 인용하여, 일반적인 수업에서는 평균 성취도를 보이지만, '완전 학습'을 통해 성취도를 높일 수 있음을 설명한다. 13:11 개인 교습이 학생 성취도를 크게 높일 수 있으나 현실적인 제약이 있음을 지적하며, AI가 이러한 개인 교습의 가능성을 현실로 만들 수 있다고 주장한다. 14:08 AI가 인간 개인 교사를 완전히 대체하는 것은 아니지만, 학생들에게 개인 맞춤형 과외와 24시간 지원을 제공하여 모든 학습자의 성취도를 높일 수 있다고 설명한다. 14:44 AI가 교육자에게도 유용하지만, 궁극적인 목표는 AI를 통해 학생들이 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 것임을 강조한다. 15:42 Snorkl을 활용한 학생 레벨업 방법: 피드백, 개인 맞춤형 학습, 접근성 15:47 Snorkl을 사용하여 학생들의 레벨을 높일 수 있는 세 가지 주요 방법으로 피드백, 개인 맞춤형 학습, 접근성을 제시한다. 16:23 피드백의 현재 한계(지연, 총괄적, 부족, 개인 맞춤화 어려움, 제한적 방식)를 설명하며 '레벨 1' 상태임을 지적한다. 17:30 Snorkl이 '레벨 2'로 피드백을 향상시킬 수 있는 방법으로 즉각적이고 형성적인 피드백, 안내 제공, 개인 맞춤화, 멀티모달 처리(텍스트, 이미지, 음성)를 설명한다. 17:50 Snorkl이 교사가 만든 질문에 대해 학생들이 음성, 글쓰기, 그림 그리기 등 다양한 방식으로 응답할 수 있도록 지원하며, AI가 이를 처리하여 즉각적인 피드백을 제공한다고 설명한다. 19:35 Snorkl 코치를 활용하여 학생들이 숙제를 직접 해주는 것이 아니라 학습 과정을 안내하고, 어려움을 겪는 부분을 도와줄 수 있다고 설명한다. 23:12 개인 맞춤형 학습 측면에서 AI 도구를 언제든지 활용하여 방대한 지식을 바탕으로 각 학생에게 맞춤화된 지원을 제공하고, 안전한 학습 공간을 제공한다고 설명한다. 23:45 접근성 측면에서는 멀티미디어(이미지, 오디오, 음성)를 실시간으로 처리하여 모든 학습자의 요구를 충족시킬 수 있음을 강조한다. 24:55 AI의 역할: 교사 대체가 아닌 보완 24:55 AI가 교사의 직업을 대체하는 것이 아니라, 교사가 직업을 더 잘 수행하도록 돕기 위함이라고 단호히 말한다. 25:21 AI의 역할을 '터미네이터'가 아닌 '아이언맨'에 비유하며, 교사는 AI에 의해 보완되는 토니 스타크와 같다고 설명한다. 26:09 AI 시대에는 교사가 학습 경험 설계, 콘텐츠 맞춤화, 촉진 및 코칭, 데이터 활용, 소그룹 활동, 그리고 궁극적으로 학생들과의 인간적인 연결 강화에 더 집중할 수 있다고 강조한다. 27:14 결론 및 감사 인사 27:14 Snorkl과 같은 AI 도구가 교사를 지원하고, 학생들이 성장하며, 교사들이 학생들과 더 잘 소통하고 영감을 줄 수 있도록 돕는다고 결론 내린다. 27:57 AI가 모든 학생들의 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 것에 대한 격려적인 아이디어를 공유하며, 이 여정의 한 부분이 되어준 Snorkl에 감사하다는 인사를 전한다. 28:20 발표자의 유머와 음향 효과에 대한 감사를 표하며, 월드 스노클 데이 행사에 참여해 준 모든 이들에게 감사 인사를 전한다. 28:44 Snorkl이 전 세계 교사들과의 소통을 통해 커뮤니티를 구축하고, AI를 활용하여 학생들의 수준을 높이는 데 기여한 점에 대해 감사를 다시 한번 표한다. LiveWiki, 유튜브 속 핵심 내용을 10초 만에! https://chromewebstore.google.com/detail/livewiki-%EC%9C%A0%ED%8A%9C%EB%B8%8C-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EC%9A%94%EC%95%BD/gaaicdedebppdnadcdddckdmccfejjli?hl=ko 📋 핵심 요약 • 발표자: Eric Curts - 오하이오 교육기술 코치, 33년 교육 경력 • 주제: AI(Snorkl)를 활용한 모든 학습자의 레벨업 방법론 • 핵심 메시지: AI는 교사를 대체하는 것이 아니라 교사를 지원하여 개인화된 학습을 제공하는 도구 🎮 레벨업 학습 철학 배경: Eric의 게이머 정체성을 통한 교육 접근 비디오 게임의 레벨업 시스템 → 학생 학습 발전 과정과 유사 Atari 2600부터 World of Warcraft까지의 게임 경험 레벨업 시 획득하는 요소들: 새로운 능력, 선택권 확대, 접근 가능 영역 증가 📊 Benjamin Bloom의 2시그마 문제와 AI 솔루션 1980년대 Benjamin Bloom의 연구: 일반 수업: 평균적 성취도 분포 완전학습: 1시그마(표준편차) 향상 가능 개인교습: 2시그마 향상 가능하지만 현실적으로 불가능 AI의 등장: 개인교습에 준하는 24/7 지원 시스템 구현 가능 🚀 Snorkl을 통한 3가지 레벨업 전략 1️⃣ 피드백 레벨업 Level 1 (현재 상황): 지연된 피드백

타임라인 00:00 연사는 작년 월드 스노클 데이에 참석했던 김을 다시 만나게 되어 기쁘다고 말하며 환영을 표합니다. 00:12 스노클이 ASU GSV 쇼와 ISTE에서 부스를 열고 성장한 것에 대해 기쁨을 표현합니다. 이는 교사와 학생들을 위한 제품 구축에 있어 긍정적인 발전으로 여겨집니다. 00:49 김은 지난 한 해 동안 전국의 훌륭한 교사, 교육자, 리더들과 협력하여 스노클이 빠르게 성장한 것에 대해 감사를 표합니다. 02:06 EduProtocols 및 Snorkl의 기능과 이점 02:06 EduProtocols와 Snorkl에 대해 논의할 예정이며, Snorkl이 EduProtocols를 어떻게 통합하는지에 대한 배경이 제공됩니다. Freyer, Word Up Wednesday, Little Parts, Sketch and Tell, Thick Slides 등 다양한 프로토콜이 Snorkl에 내장되어 있습니다. 02:38 수학 기능이 곧 추가될 예정이며, 특히 자기 수정 수학 문제가 포함될 예정이라고 언급합니다. 03:00 Word Up Wednesday(현재 Word Up)는 Frayer Model을 변형한 것으로, 학생들이 어휘 단어를 가지고 정의, 동의어, 반의어, 이미지 등을 찾으며 함께 작업하는 직소 방식을 사용합니다. 04:20 Word Up은 학습을 게임화하고, 어휘를 더 많이 알고 다양한 표현을 익히며, 팀 협업과 의사소통을 장려하는 실용적인 방법이라고 강조합니다. 05:02 Snorkl에서 Word Up을 개별적으로 또는 그룹으로 연습할 수 있는 여러 방법이 있습니다. 05:41 Word Up의 스마트 스타트 버전 예시가 제시되며, 학생들이 구글 정의를 붙여넣고 자신의 말로 다시 작성하며, 동의어, 반의어, 이미지/밈을 추가하는 과정이 설명됩니다. 07:57 Word Up Wednesday의 목표는 단어에 대한 다중 표현을 통해 심층 학습과 비판적 사고를 촉진하고, 학습을 사회화하여 학생들이 대화에 참여하도록 돕는 것입니다. 이는 UDL(보편적 학습 설계)을 충족시키고 교실 활동을 더욱 엄격하게 만듭니다. 09:32 Snorkl 사용법 시연 및 문제 해결 09:32 GIF 업로드 기능은 아직 작동하지 않지만, 향후 추가될 예정임을 언급합니다. 09:46 Snorkl에 로그인하면 미리 구성된 템플릿을 얻을 수 있으며, 교사는 학생들에게 특정 단어를 할당할 수 있습니다. 10:33 Snorkl 라이브러리에 EduProtocols 섹션이 있으며, Word Up을 포함한 템플릿이 기준과 주제에 맞춰 사용자 정의될 수 있다고 설명합니다. 11:02 Word Up 활동의 시연이 시작되며, 참여 코드를 통해 학생들이 활동에 참여할 수 있도록 안내합니다. 11:48 김의 Snorkl이 로딩되지 않는 기술적인 문제가 발생하며, 브라우저 캐시를 지우는 등의 해결책이 논의됩니다. 12:22 이미지를 Snorkl에 넣는 방법(복사/붙여넣기)을 설명합니다. 13:21 '우선순위' 단어를 이용한 Word Up 활동 지침(구글 정의 붙여넣기, 자신의 말로 다시 쓰기, 동의어/반의어 추가, 이미지/밈 사용)을 제공합니다. 13:56 Snorkl 사용 시 완벽하게 만들려고 걱정하지 말고, Snorkl이 피드백을 통해 개선점을 알려줄 것이라고 조언합니다. 14:23 학생들이 '음성 및 화면 녹화' 기능을 통해 과제를 제출하며, 이는 특히 ELL 학생들과 영재 학생들에게 도움이 된다고 강조합니다. 14:50 Snorkl의 피드백이 맞춤화되고 긍정적이며, 마치 '영국 할머니 목소리'처럼 느껴진다고 비유합니다. 15:18 학생들이 Snorkl 활동을 마치 자신의 팟캐스트처럼 즐기며 말하는 것에 대한 일화를 공유하고, 녹음 전 준비의 중요성을 강조합니다. 17:03 이미지 업로드가 어렵다는 질문에 대해 간단한 복사/붙여넣기 방법을 다시 설명합니다. 17:37 '게스트 액세스' 기능을 통해 학생들이 로그인 없이 활동에 참여할 수 있다고 설명합니다. 18:01 오디오 녹음을 위해 짧은 침묵 시간을 가지며, 아직 작업 중인 참가자들을 독려합니다. 19:42 참가자 칼라의 Word Up 예시를 검토하며, Snorkl AI가 잘못된 답변에 대해 긍정적인 학습 경험으로 피드백을 제공하는 방식에 주목합니다. 21:03 화면 녹화만으로도 좋은 점수를 받을 수 있음을 보여주며, 교사가 루브릭에서 음성 부분을 필수로 설정할 수 있다고 설명합니다. 21:49 Snorkl의 실시간 피드백이 학생들에게 즉각적인 수정 기회를 제공하여 학습 효과를 높이는 점을 강조합니다. 23:13 수학 문제에서 학생들이 답만 제출하고 과정을 설명하지 않았을 때 Snorkl AI가 피드백을 통해 사고 과정을 모델링하도록 유도하는 사례를 공유합니다. 23:46 Snorkl이 모든 학생이 동시에 말할 수 있는 기회를 제공하며, AI가 배경 소음에도 불구하고 한 학생의 목소리를 정확하게 캡처하는 기능이 놀랍다고 설명합니다. 24:44 EduProtocols의 원리 및 Snorkl과의 시너지 효과 24:44 EduProtocols는 교실에서 검증된 거의 100가지 수업 프레임을 제공하며, 핫도그 비유를 통해 필수 요소는 간단하지만 다양한 변형이 가능하다고 설명합니다. 25:35 핫도그 인포그래픽을 예시로 들어 EduProtocols가 어떻게 다양한 활동으로 변형될 수 있는지 보여줍니다. 이는 학생들이 읽기, 쓰기, 비판적 사고를 포함한 기술을 배우는 데 도움이 됩니다. 26:05 EduProtocols는 참여도를 높이고 비판적 사고를 지원하는 반복 가능한 루틴이며, 교사의 노력을 최소화하고 학생들이 즐거움을 추구하며 고통을 피하게 합니다. 채점과 계획 부담을 줄여 내용에 집중할 수 있도록 돕습니다. 26:43 스마트 스타트나 브레인 락 워드와 같이 학생들이 좋아하는 활동으로 시작하여 반복 학습을 통해 루틴을 익히게 하는 것이 중요하다고 설명합니다. 27:08 뇌 과학의 일환으로 'ipsitive 학습 주기'를 언급하며, 사람들이 피드백을 받고 다시 시도하고 싶어 하는 경향을 설명합니다. 이는 Candy Crush와 같은 게임에서도 볼 수 있는 현상입니다. 27:54 에빙하우스 효과(망각 곡선)를 설명하며, 한 번만 학습할 때보다 여러 번 분산 반복 학습을 할 때 기억 유지율이 현저히 높아진다고 강조합니다. 28:34 학습은 선형적이지 않고 '일하고 배우고'를 반복하며, Snorkl이 이 과정에 완벽하게 부합한다고 설명합니다. 자기 비교 효과와 에빙하우스 효과가 실시간으로 작용하여 학생들이 여러 번 반복하며 몰입하도록 돕습니다. 29:48 EduProtocols의 효과는 Hattie의 연구로 뒷받침되며, 연습, 분산 반복, 피드백의 효과 크기가 높다고 언급합니다. 반면 강의는 효과 크기가 낮다고 지적합니다. 30:17 학습의 네 가지 주요 방법(반복 학습, 검색 연습, 상호 교수법, 재귀)을 설명하며, 에어 필터 교체 경험을 예시로 들어 실제 학습 과정에 어떻게 적용되는지 보여줍니다. 31:58 EduProtocols를 Snorkl과 함께 사용하면 아이들에게 마법 같은 일이 일어나도록 할 수 있다고 강조합니다. 32:26 EduProtocols를 사용한 교실의 성공 사례(텍사스 역사 교사의 학생 성적 향상, Amber 교사의 단시간 내 학생 쓰기 능력 향상)를 제시합니다. 33:21 사이버 샌드위치와 같은 활동에서 Snorkl의 즉각적인 피드백이 모든 것을 변화시킨다고 설명합니다. 33:36 Annotate and Tell (주석 달고 말하기) 소개 및 시연 33:36 학생들이 주석 다는 것을 싫어하고 교사들이 채점하기 어렵다는 문제를 제기하며, Annotate and Tell이 이 문제에 대한 해결책이라고 설명합니다. 34:14 존에게 Annotate and Tell 활동을 시연하도록 안내하며, 활동 생성, 텍스트 붙여넣기, 지침 입력 과정을 보여줍니다. 34:52 이 활동에서는 화이트보드만 녹화하고 오디오는 신경 쓰지 않아도 된다고 설명합니다. 36:19 AI가 이미지와 화이트보드의 모든 것을 보고 교사의 지침에 따라 루브릭을 생성하는 기능에 대해 놀라움을 표현합니다. 36:52 과제를 반별이 아닌 책별 또는 과목별로 할당하는 기술 팁을 제공하여 Snorkl 관리를 효율화하는 방법을 제시합니다. 37:11 크록스 역사에 대한 지문을 읽고 주요 아이디어를 강조 표시하고 몇 문장으로 요약하는 Annotate and Tell 활동을 시연합니다. 38:08 Snorkl 활동을 생성하는 데 2분밖에 걸리지 않았으며, 기존 활동을 복제하여 텍스트 블록만 변경하면 된다고 강조합니다. 38:27 Snorkl은 학생들이 거의 실시간으로 의미 있는 내용을 강조 표시하는 것을 알려주는 도구를 제공하며, 교사가 구체적인 지침을 제공하여 차별화된 학습을 가능하게 합니다. 39:54 교사가 과제의 정답 여부를 끄고 점수와 피드백에만 집중할 수 있으며, 고품질 결과물만 볼 수 있도록 설정할 수 있다고 설명합니다. 40:33 수업을 시간별이 아닌 주제별로 분류하는 것이 Snorkl 사용에 더 효율적이라고 재차 강조합니다. 41:16 참가자 오드라의 Annotate and Tell 예시를 검토하며, Snorkl AI가 학생의 요약에 대한 피드백을 어떻게 제공하는지 보여줍니다. 41:56 템플릿을 사용하지 않은 이유(시간 절약)를 설명하고, 교사가 Snorkl에서 주석 색상을 사용하여 학생들에게 지시를 차별화할 수 있다고 언급합니다. 42:33 Annotate and Tell의 핵심은 준비 작업이 적고 Snorkl의 실시간 피드백으로 시간을 절약할 수 있다는 점입니다. 43:35 ShamWow 광고와 같은 TV 콘텐츠의 자막을 활용하여 annotate and tell 활동을 만들 수 있다고 제안합니다. 44:12 Annotate and Tell의 변형으로, 학생들이 먼저 뒷받침하는 사실을 찾고 파트너나 Snorkl과 이야기하여 주요 아이디어를 형성하는 과정을 설명합니다. 엉뚱한 아이스크림 맛의 예를 들어 흥미를 유발합니다. 45:15 Snorkl에서 학생들이 보라색 버튼을 누르기 전에 서로 이야기하여 주요 아이디어를 형성하는 과정에서 대화의 중요성을 강조합니다. 46:15 EduProtocols 및 Snorkl 향후 계획 및 지원 46:15 Snorkl 라이브러리에 EduProtocols 템플릿이 추가될 예정이며, 현재 8가지 주요 프로토콜이 내장되어 있다고 언급합니다. 47:30 올해 출시될 EduProtocols 책(디자인 매뉴얼, Educate to Regulate, AI 리터러시, 과학 에디션)을 소개합니다. 48:02 EduProtocols 커뮤니티 페이스북 그룹을 통해 22,000명 이상의 회원들이 질문하고 답변을 얻을 수 있으며, 가장 긍정적인 온라인 커뮤니티라고 자부합니다. 48:37 평생 무료 기술 지원을 제공하며, 질문이나 도움이 필요하면 언제든지 연락하라고 안내합니다. 48:52 새크라멘토에서 열릴 Vibe Shift 행사를 소개하며, 이 행사가 '솔루션 우선'이며 '아이디어에 질린' 사람들을 위한 것이라고 설명합니다. 49:26 새로운 교사들을 위한 무료 행사 '새 교사 런치패드'가 9월 6일에 열릴 예정임을 알립니다. 50:20 Snorkl의 확장된 기능 및 교육적 이점 50:20 Snorkl은 화이트보드 녹화 외에도 시각적 반응, 오디오 전용, 쓰기 활동 등 다양한 녹화 경험을 제공한다고 설명합니다. 51:07 Snorkl의 주요 장점은 즉각적인 피드백과 학생 음성을 통합하여 영어 학습자들에게 특히 강력하다는 점입니다. 51:29 고등학생들이 수업 시간에 평균적으로 일주일에 6번만 말한다는 통계를 인용하며, Snorkl이 이러한 상황을 변화시켜 학생들이 더 많이 말하고 사고를 표현할 수 있도록 돕는다고 강조합니다. 52:24 Megan Mitchell 교사의 사례를 통해 학생들이 처음에는 음성 기능에 망설였지만, 두 달 만에 모든 학생들이 Snorkl과 수업 시간 모두에서 더 편안하게 이야기하게 되었다는 점을 공유합니다. 53:00 학생들이 피드백에 대해 이의를 제기할 수 있는 방법과 교사가 피드백을 재정의하고 점수를 변경할 수 있는 기능을 시연합니다. 이는 Snorkl이 교사에게 유연성을 제공함을 보여줍니다. 54:42 학생이 피드백에 동의하지 않을 경우, '댓글 입력' 상자를 통해 교사와 채팅할 수 있으며, 프로 버전에는 Snorkl 코치 기능이 있어 추가적인 지원을 제공합니다. 55:14 Snorkl 코치 기능은 AI를 학생 경험에 더 빨리 투입하여 추가 지원을 제공하며, 교사가 켜거나 끌 수 있습니다. 이는 형성 평가와 탐구 학습에 모두 적합합니다. 56:02 교사는 Snorkl 활동 중에도 방을 순찰하며 학생들을 관찰하고 지원해야 한다고 강조하며, 이는 '설정하고 잊어버리는' 도구가 아니라고 설명합니다. Snorkl은 여전히 인간적인 가르침과 학습을 지원하면서 교사가 더 높은 수준의 대화에 집중할 수 있도록 돕습니다. 56:39 6월 초에 Snorkl 코치 대규모 업그레이드를 통해 AI가 생각을 알려주는 것에 더욱 강력하게 저항하도록 개선되었다고 언급합니다. 57:10 마무리 및 감사 인사 57:10 연사들은 참석자들에게 감사를 표하고, 새 학년도에 도움을 줄 수 있게 되어 기쁘다고 말합니다. 57:25 연사들의 이메일 주소를 공유하며 직접 연락할 수 있도록 안내합니다. 57:57 Snorkl이 교실 수업에 획기적인 변화를 가져다주는 것에 대해 존에게 다시 한번 감사를 표합니다. 58:04 월드 스노클 데이를 축하하며 행사를 마무리합니다. 요약 • EduProtocols: 반복 가능한 수업 구조로 교사 준비시간 단축, 학생 참여도 증가 • Snorkl: AI 기반 음성+화면 분석으로 즉시 개별 피드백 제공 • Word Up: 어휘 학습을 협력 게임으로 전환하는 프로토콜 • Annotate and Tell: 텍스트 분석과 요약을 실시간 피드백과 결합 • 과학적 근거: Ebbinghaus 효과(4회 반복 시 70% 기억 유지) + Hattie 연구(피드백 0.73 효과크기) 반복 학습의 과학적 근거 Ebbinghaus 망각곡선 1회 학습: 낮은 기억 유지율 4회 반복: 70% 이상 장기 기억 형성 간격을 둔 반복이 핵심 John Hattie 효과크기 연구 연습(Practice): 0.79 간격 반복: 0.71 피드백: 0.73 강의: -0.26 (부정적 효과) 4가지 학습 메커니즘 반복: 동일 활동 여러 번 수행 인출 연습: 기억에서 정보 끌어내기 상호 교수: 학생이 학생에게 가르치기 재귀: 학습 패턴을 새 상황에 적용