인공지능(AI), 사물인터넷(IoT, Internet of Things), 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등의 고도화된 지능정보기술이 발달함에 따라 촉발된 ‘4차 산업혁명’이 교육에 주는 시사점은 두 가지다. 새로운 사회 변화에의 적응, 즉 사회 수요에 적합한 경쟁력 있는 인재 양성의 문제와 이를 지원하기 위한 지능정보기술의 교육적 가능성 검토다.
특히 지능정보기술의 교육적 적용은 학습자의 관심과 흥미, 수준을 고려하지 못하는 현재의 교육 문제를 해결할 수 있는 동인으로 작용할 수 있다. 이미 그 가능성은 현실이 되고 관련 서비스가 개발, 적용되고 있으며 실질적인 교육적 성과를 가져오고 있다.
이에 따라 현재 확산되고 있는 지능정보기술을 활용한 학습자 맞춤서비스 도입 사례 분석을 통해 우리 교육이 추진해야 할 혁신 과제를 도출해 보고자 한다. 특히 학습 역량 및 수준을 고려한 모바일 기반의 학습콘텐츠 제공, 학습 활동 데이터 분석 및 개선을 지원하는 학습분석(Learning Analytics) 적용이라는 관점에서 각 서비스의 특징과 시사점을 살펴보자.
지능정보기술 적용 맞춤학습 서비스 사례
칸 아카데미 - 맞춤형 무료 온라인 교육서비스
칸 아카데미(Khan Academy, https://www.khanacademy.org)는 대규모 온라인 공개강좌(MOOC, Massive Open Online Courses)의 일종으로 살만 칸이 2008년 설립한 맞춤형 무료 온라인 교육서비스다. 이 서비스는 유치원부터 대학기초 수준까지 수학, 생물, 화학, 물리, 경제, 금융, 역사, 문법 등 다양한 교육과정을 제공하고 있으며, 학습자의 수준에 맞게 선택해 활용할 수 있다. 현재 36개국 이상의 언어로 제공하고 있으며 전 세계적으로 월 380만 명 이상이 방문하는 서비스다. 지난해 6월에는 한국어 서비스(https://ko.khanacademy.org)도 게시했다.
칸 아카데미가 주목받는 이유는 단순히 동영상 학습 콘텐츠를 무료로 제시한다는 차원을 넘어서 각 과정마다 과제와 테스트가 제공되고, 그 결과를 분석해 학생의 학습 수준 측정 및 맞춤형 코칭에 활용하고 있다는 점이다.
학생은 ‘자기주도 학습관리 시스템(Self-Motivated Learning Management System)’을 통해 자신의 현재 학습내용 및 진도 등을 확인할 수 있다. 뿐만 아니라 학생의 학습 동기를 유발, 유지시키기 위해 학습 포인트나 배지 제도를 통해 지속적인 학습 참여를 유도하고 있다. 개인 수준이 아니라 교사를 중심으로 한 학급 단위의 학습 참여도 가능하도록 설계돼 있다. 교사는 학급 단위의 개인별 학습 진도 파악을 통해 학습 코칭의 역할을 강화할 수 있어 학생의 개인학습뿐 아니라 학교 교육과정에 접목도 가능하다.
애리조나 주립대 - 기초학력 수행 지원 학습분석 서비스
애리조나주립대에서는 학생의 기초 수학 능력이 약화되고, 관련 전공 심화과목 이수에 어려움이 있다는 문제를 해결하기 위해 2011년 하반기부터 ‘대학 기초 수학’ 강좌를 클라우드 기반의 ‘학습분석’ 서비스인 ‘마이매스(MyMath)’ 온라인 서비스로 제공하고 있다.
이 서비스에서는 기초 수학 강좌에 대한 학생의 학습행동(점수, 속도, 정확성, 기록, 지체되는 부분, 점수를 잃는 부분 등)을 분석해 학생의 해당 항목별 이해 정도, 좋은 학습 방법 등을 파악하고, 분석된 데이터를 기반으로 학생별로 수준에 맞는 속도로 수업을 진행할 수 있도록 지원한다.
교수는 학생 개인의 성적 현황, 이해 정도 및 그룹별 이해 정도와 추세 등을 분석한 리포트를 실시간으로 확인하고 추가적인 도움이 필요한 학생에 보충 자료를 제공하는 역할을 수행한다. 이 서비스는 상용화된 사례 중에서 가장 진보한 적응형 학습분석(adaptive learning) 사례로 꼽힌다.
서비스 도입 이후 애리조나주립대는 기초 수학 과정 통과 학생 비율이 64%에서 75%로 증가하고, 중도 포기 학생 비율이 16%에서 7%로 감소했고 조기 수료 학생 비율이 한 명도 없었던 0%에서 45%로 증가했다는 성과를 공개했다.
미네르바 스쿨 - 온라인 실시간 강의와 학습관리 서비스 접목
미네르바 스쿨(MINERVA School)은 첨단 기술이 도입됐을 때 불필요한 시설과 조직 운영으로 인한 비효율성, 과도한 등록금, 사회 수요와 미스매칭 등의 문제를 가진 전통적인 대학 체제가 어떻게 바뀔 수 있는지 보여주는 혁신 사례다.
미네르바 스쿨은 물리적인 강의실이 없다. 교수와 학생의 강의는 온라인으로 이뤄진다. 그런데 기존 온라인 강의와는 다르게 실시간 영상 강의 방식으로 진행된다. 수업 정원은 20명 내외로 제한되고, 토론 및 과제 중심의 강의가 이뤄진다. 수업은 온라인 강의로 이뤄지지만 학생들은 7개국을 돌면서 기숙사 생활을 하며 공동체 경험을 하는 점이 이채롭다.
미네르바 스쿨의 강의 방식은 콘텐츠를 전달하는 전통적 온라인 강의와 달리 교수가 지속적으로 학생들에게 질문을 하고 토론을 유도하는 방식으로 진행된다. 이때 화면에는 학생의 수업 참여도가 의견 개진 회수 등의 데이터 분석을 통해 색깔로 표시(빨간색은 참여도가 높음, 초록은 참여도가 낮음)돼 학생 스스로 또는 교수가 학생의 수업 참여를 유도하는 데이터로 활용하고 있다.
수업 중 발표되는 모든 정보는 녹화돼 객관적인 학생 평가와 상담에 활용되며, 학생 의견을 포함한 모든 데이터는 학생 그룹을 구성하는 기초 자료로 활용하게 된다. 이와 같이 미네르바 스쿨은 온라인 수업 활동에서 발생되는 모든 데이터를 수집하고, 분석해 수업 개선 및 촉진에 활용함으로써 기존의 전통적인 강의실 수업의 한계를 극복하는 혁신적인 수업 방식을 채택하고 있다.
지능형 맞춤학습 서비스 체제 구축해야
앞서 살펴본 세 가지의 서비스의 추진 배경에는 현재 교육 문제에 대한 깊이 있는 고뇌와 성찰이 있다. 양질의 학습 콘텐츠를 누구나 무료로 활용할 수 있도록 개방된 칸 아카데미는 교육 기회의 확대이며, 애리조나주립대의 ‘마이매스’ 서비스는 기본적인 학습 능력 향상을 지원하기 위한 시스템이다. 미네르바 스쿨은 보다 혁신적인 모습으로 전통적 학교의 모습인 정해진 교실, 정해진 공간에서의 학습에 대한 고정 관념을 깨뜨린 사례다.
이런 혁신을 가능하게 한 것은 기술의 발달이다. 정보의 접근성을 보장해 주는 모바일 서비스의 확산과 무엇보다 학생의 학습활동을 데이터로 수집하고 분석해 학습 개선이나 촉진을 위한 자료로 활용하는 교육 분야의 빅데이터 분석 기술인 학습분석 발달이 기반이 됐다. 이에 더해 인공지능 기술은 아직 보편적으로 적용되지 않고 있으나, 인간의 사고 능력을 기계가 가지게 되면 기계가 능숙하고 뛰어난 개인교사(Tutoring)의 역할도 하게 될 것이다.
이런 기술의 발달을 교사의 역할을 대체한다거나 인간의 정체성 해체 등의 부정적 단면으로만 인식하지 않는 지혜가 필요하다. 기술이 발달하더라도 인간과 인간의 관계에서 오는 감정 교류는 여전히 교사와 학교의 변하지 않는 역할로 남게 될 것이기 때문이다. 오히려 현재의 다인수 학급에서 개인별 수준 차이를 고려하지 못했던 부분을 기술과의 융합을 통해 해결하고, 공동체적 경험을 확대하는 학교의 역할 변화를 모색해야 한다.
학습분석을 통해 제공하는 객관적 데이터를 교사의 교수 활동에 활용하는 교사 역할 강화에 대한 전향적인 인식 전환도 요구된다. 현재 4차 산업혁명에 대응하기 위한 미래교육의 주요한 과제는 이런 인식의 전환을 기반으로 교육과정의 연계성과 체계성을 데이터베이스화하는 디지털학습자원의 구축, 온·오프라인을 넘나드는 혼합학습(blended learning) 기반의 교수·학습 실천, 학습분석 결과에 기초한 학습 개선과 촉진 등을 독려하기 위한 국가 차원의 지능형 맞춤학습 서비스 체제 구축일 것이다.
