맞춤형 교육 첫번째 이야기
2023-03-11쑥갓선생
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맞춤형 교육은 꽤 오래전부터 교육분야에서 다뤄오고 있었던 오래된 주제중에 하나입니다. 주제의 당위성은 워낙 명료해서 굳이 필요성과 효과성을 따질 필요가 없을 정도입니다. 문제는 방법론이죠. 인공지능 시대를 맞이하고 있는 현재 시점에서 이것을 다시 다뤄야 하는 이유는 방법론에 대한 다양한 이야기들이 존재하기 때문입니다.

이러한 다양한 방법론들은 교육의 목표나 교육내용의 성격 그리고 학습자의 태도 등에 따라 달라질 수 있습니다. 지식 자체를 이해시키기 위한 교육과 태도를 변화시키는 교육은 애초부터 접근이 다릅니다. 또한 수학, 과학을 가르치는 방법을 철학을 이해시키는데는 활용을 하기가 어렵습니다. 무엇보다 목숨걸고 특정 목표를 위해 공부하는 친구와 아무런 동기부여가 되어 있지 않은 학생을 같은 교실에서 한꺼번에 가르치는 것은 비효율적일 수 밖에 없죠.

그래서 맞춤형 교육은 교육학 이론서에 현장으로 나오는 순간부터 그 의미와 해석 그리고 그것을 적용하는 방법이 천차만별이 될 수 밖에 없는 것입니다. 하지만 최근 인공지능의 빠른 진화로 인해 좋든 싫든 맞춤형 교육에 대해 정리가 필요한 상황을 맞고 있는데요. 오늘은 지극히 개인적인 입장에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 방법론에 대해서 이야기를 한번 해보려고 합니다.

그동안 학계나 업계에 계신 분들이 여러 방식으로 맞춤형 교육에 대해서 이야기를 해왔습니다. 저 또한 그런 사람중에 하나인데 제가 주로 접근했던 방법은 1EDTECH(IMS Global), ADL, IEEE 등 표준화 혹은 ADL의 TLA(Total Learning Architecture) 같은 아키텍처적인 접근이었습니다. 그동안 여러 채널을 통해 많은 이야기를 해왔지만 이런 방식의 이야기는 내용이 워낙 어렵기도하고 워낙 재미가 없는 이야기라 접근이 쉽지 않았던 것 같습니다.

이 때문에 이런 모든 변수를 수용하기는 어렵더라도 대체적으로 대중이 공감할 만한 일종의 메타포가 필요하다는 생각이 들었습니다. 그렇지 않으면 맞춤형 교육의 모호성때문에 이야기할때 마다 너무 많은 전제를 두고 이야기를 해야하니까요.

그래서 생각해 본 것이 바로 네비게이션입니다.

맞춤형 교육을 이 네비게이션의 원리에 맞춰보면 복잡한 산식이 좀 더 단순화될 수 있을 것 같다는 생각을 해본 것입니다. 아시다시피 네비게이션은 이미 우리 일상에 들어온지 꽤 오래된 어플리케이션중 하나입니다. 대부분의 사람들에게 친숙하기도 하지만 이제 네비게이션 없이는 운전을 하기가 힘들 정도니까요. 네비게이션의 인터페이스는 비교적 단순합니다. 도착지만 알려주면 네비게이션 서비스가 스스로 정보를 취합해서 운전자에게 가장 적합한 길을 안내해주니까요.

맞춤형 교육 서비스도 학습자에게 학습목표에 도달할 수 있도록 가장 적합한 길을 찾아준다는 의미에서 보면 네비게이션의 기능과 크게 다르지 않습니다. 때문에 네비게이션의 개념을 맞춤형 교육서비스에 그대로 대입할 수만 있다면 맞춤형 교육을 실현하는 것이 충분히 가능하지 않을까 상상을 해보는 것도 무리는 아닐 것 같습니다. 물론 하나의 목표점를 찾아가는 운전과는 달리 개인이 달성하고자하는 목표가 운전과 같을리가 없다는 것은 분명합니다. 교육은 교통보다 더 많은 복잡한 변수가 영향을 주고 있고 교육 과정에 있는 다양한 이해관계자들과의 상호작용까지 생각하면 이런 메타포가 너무 많이 단순화하고 있는 걸수도 있으니까요.

본격적으로 이야기를 해보기 전에 잠깐 제가 이 분야에 관심을 가지게 된 계기를 소개하려고 합니다. 맞춤형 교육에 대한 관심이 시작된 시점은 2020년 정도로 거슬러 올라갑니다. 육군교육사령부에서 주도한 “인공지능 빅데이터 기반 교육훈련 지능화 방안” 연구과제에 전문가로 활동하면서 관련된 논문들을 접하고 내용을 하나씩 정리한 것이 계기가 되었던 것 같습니다. 공교롭게도 같은 시절, 지금 회자되고 있는 chatGPT 서비스의 엔진격인 GPT-3가 발표되던 시기와 겹치면서 인공지능, 맞춤형교육, ITS 등에 대한 생각들이 많아지게 된 것입니다.

아래 글은 그쯤(2020년도)에 과제를 정리하면서 썼던 글입니다. 2년도 넘은 이 글을 다시 소환하는 이유는 여기에 나오는 데이터 표준적인 접근이 맞춤형 교육의 네비게이션 메타포와 맞닿아 있기 때문입니다.

교육분야에서 인공지능 활용의 가능성
인공지능과 교육을 결합하고자 시도했던 역사를 제대로 살펴보기 위해서는 꽤 오래전으로 거슬러 올라가야 한다. 1965년도에 플라톤의 이름을 따서 만든 PLATO(Programmed Logic for Automatic Teaching Operation)라는 소프트웨어가 그 기원이라고 할 수 있다. 물론 인공지능을 현대적 의미로 해석한다면 엄밀한 의미에서 인공지능이라 할 수 없는 수준이지만 중요한 것은 PLATO가 교육분야에서 인공지능과 결합했을때 우리가 기대하고 있던 것을 정확하게 반영하고 있다는 사실이다.  PLATO의 기능은 꽤 단순했는데 주어진 질문에 대한 각 답변에
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