지난 30년간 인터넷 덕분에 전 세계의 컴퓨터는 연결되고 그로 인해 사람들도 그전보다 더 많은 소통을 할 수 있게 되었고, 세상의 정보도 언제든 원할 때 만날 수 있게 되었다. 그런 진보된 기술은 학습 경험에도 큰 변화를 가져다 주었다. 특히 대화 방식으로 운영되는 생성형 AI는 인간의 역량을 증강시켜주는데 탁월한 성능을 보장해주기 때문에 기존 인터넷보다 더 큰 학습 경험의 드라마틱한 변화를 기대케하고 있다.
❏ 교육 시장의 변화 트렌드 지난 30년의 디지털 가속화 시대에 교육 영역에 기술이 깊숙하게 들어와 우리의 학습 경험을 바꾸었다. 컴퓨터와 인터넷 그리고 스마트폰이 우리의 학습 방식도 변화를 시킨 것이다. 이 변화는 크게 3가지로 요약될 수 있다.
첫째 마이크로 러닝이다. PC와 인터넷으로 이러닝은 교육 시장에 큰 혁명으로 선보였지만 이제는 노후화된 교육 방식이 되어 버렸다. 이러닝은 “일단 PC 앞에 앉아야만” 학습을 할 수 있다. 반면 스마트폰의 등장과 함께 모바일 라이프는 '언제 어디서나’ 인터넷 서비스를 사용할 수 있도록 해주었고 교육 역시 장소와 시간 불문하고 학습할 수 있게 되었다. 그렇게 모바일이 콘텐츠에 접근하는 채널로 자리 잡으면서 콘텐츠의 길이는 점점 짧아지고 있다. 2017년 미국 애틀랜타에서 열린 세계적인 HRD 컨퍼런스인 ATD의 키노트에서 토니 빙엄 ATD 회장은 모바일 교육 서비스의 변화를 말하는 ‘마이크로 러닝’을 키워드로 꼽았다. 마이크로 러닝은 작게 쪼개진 콘텐츠로 한 입 크기로 한 번에 습득할 수 있는 콘텐츠를 말한다. 보통 5~7분 분량으로 구성되어, ‘1 Concept - 1 Behavior - 1 Outcome’ 즉 하나의 개념으로 하나의 행동 변화를 촉진해서 하나의 성과물을 창출하는 것을 목표로 삼는다. 한마디로 짧게 구성되면서 각각의 콘텐츠가 완결성을 갖추어 언제 어디서나 필요한 지식에 접근할 수 있는 학습 서비스를 제공한다. 마이크로 러닝 덕분에 학습자는 개인화하고 유연한 학습 경험을 얻을 수 있다. 자신의 지식 수준과 역량에 따라 필요로 하는 지식을 촘촘하게 디자인된 짧은 콘텐츠에서 고르면 된다. 게다가 정형화된 코스로 학습할 필요가 없어 필요할 때 필요한 지식에 즉시 접근할 수 있어 적시 학습이 가능하다. 사실 기업 구성원에게 ‘일’과 괴리된 교육은 낭비이다. 구성원들이 주52시간 바쁜 업무 중에 짬을 내어 학습을 하려면 정말 필요하고 유용한 교육이 필요한 순간 즉시 제공되어야 한다. 마이크로 러닝은 이런 니즈에 적합하다. 학습자가 필요한 순간에 원하는 기기에서 접근할 수 있으며 짧은 시간 동안 궁금하거나 필요한 정보를 확인하고 업무에 적용할 수 있어 효율적인 학습시간의 운용이 가능하다.
두번째 플립러닝이다. 전통적인 오프라인 교육 방식은 학습자 개개인에게 최적화한 학습경험을 제공할 수 없다는 한계를 가진다. 일반적이고 획일화한 교육방식은 필연적으로 표준화에 매몰될 수 밖에 없다. 이 난제를 해결하기 위해 개인 맞춤형 학습이 강조되면서, 기존의 교육방식을 뒤집어보는 시도로 이어진 것이 플립러닝이다. 바로 교실 수업 전에 학습자들이 스스로 공부할 수 있는 강의 영상을 온라인으로 제공하고, 교실에서는 동료 학습자들과 함께 문제를 풀거나 더욱 심화한 학습활동을 하게 하는 것이다. 이는 미국 시골의 우드랜드파크 고등학교 과학교사가 교실에서부터 시작되었다. 강의 시간을 최소화하고 문제 기반의 학습, 그룹 토론, 실험, 프로젝트 작업 등에 집중했더니 교육효과가 크게 높아지더라는 사실을 발견하며 이를 토대로 <거꾸로 교실>을 출간하며 크게 부각되었다. 플립러닝은 학습자가 임의의 시간에 온라인 강의를 듣고, 이해하기 어려운 경우 다시 반복해서 들으면서 커리큘럼을 조정할 수 있다. 이 과정에서 궁금한 질문이나 아이디어는 오프라인 학습현장에서 토론하며 해결할 수 있다. 이같은 과정은 곧 학습자의 자기주도 학습을 강화시킨다. 사실 교육 효과를 극대화하는 가장 훌륭한 방법은 학습자가 스스로 동기부여가 되어 학습에 대한 의지를 가지고 공부를 하는 것이다. 공룡에 대해 가장 지식이 풍부할 때는 공룡을 연구하는 업무에 임할 때보다 공룡에 푹 빠진 5살 남자 아이일 때, 그런 아이를 가진 부모일 때라는 것이 자기 주도학습의 교육효과를 말해주는 대표 사례이다.
3번째는 소셜러닝이다. 소셜러닝은 동료간 상호작용을 통해 학습을 하는 것으로 특히 최근 ICT를 활용해 이 상호 소통이 극대화될 수 있어 교육효과 측면에서 기대가 크다. 저널리스트 버크민스터 풀러는 지식 두 배 곡선(Knowledge Doubling Curve)으로 인류의 지식이 두 배가 되는데 걸리는 시간이 폭증하고 있다고 설명했다. 인간의 지식이 두배로 늘어나는데 1945년에는 25년이 걸렸다면 오늘날에는 13개월, 2020년에는 12시간마다 2배씩 지식이 증가할 것이라고 한다. 이렇게 지식이 폭발적으로 증가해가고 있어 이 모든 것을 다 습득할 수는 없다.
(따로 배워서 얻는 것보다 현장 속에서 일하며 얻는 지식이 더 큼을 말해주는 학습 방식별 실질적 효과성을 보여줌)
그런만큼 현장에서 당장 직접적으로 필요로 하는 지식만을 취사 선택해서 따로 배우는 것이 아니라 관련 동료 전문가의 도움을 받아 습득하는 것이 바로 소셜러닝이다. 즉, 잘 짜인 커리큘럼과 제한된 전문 강사에 의한 정보 전달 방식이 아닌 현장에서 즉시 필요한 지식을 족집게 과외처럼 받는 것이 소셜러닝이다. 덕분에 학습자는 적절한 학습 지식을 적시에 제공받을 수 있다. 강사 역시 짜여진 각본대로 준비한 정형화된 포맷의 강연을 모든 학습자에게 일방적으로 제공하는 것이 아니라 각 학습자 개별적으로 필요로 하는 것을 맞춤형으로 제공한다. 그 과정에서 전문 강사가 아니라 주변 동료가 최적의 교육을 제공하는 교육자로서 적합하기도 하다.
❏ 기술 기반의 교육 경험을 바꾸는 에듀테크 이런 3가지의 학습 경험이 부상할 수 있었던 것은 기술 덕분이다. 그것을 Edutech라고 한다. 이렇게 기술 기반으로 교육 혁신을 꾀하는 Edutech를 사업화한 글로벌 기업이 MOOC, 코세라, 유데미 등이다. 이들 교육의 특징은 전통적인 교육이 학교에서 수업을 하듯이 집체교육이나 이러닝처럼 정해진 시간에 전문 강사를 통해 지식을 전달하는 것에 집중하기 보다는 사업 현장에서의 경험에서 배울 수 있는 기회를 더 강조하고 있다. 일상 업무에서 더 큰 배움이 있다는 것은 상식적인 것이고 이를 더 극대화할 수 있는 콘텐츠와 교육 방식, 기회를 제공하는 것이다. 이같은 새로운 경험을 제공하기 위해 기술을 적극 활용한다.
일례로, 평생학습 플랫폼 기업으로 대표적인 Edutech인 디그리드는 학습자들이 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 돕기 위해 학습에 사용되는 영상, 팟캐스트, 기사, 책, 전문 강사에 대한 데이터를 교육 플랫폼에 연결했다. 이를 통해 학습자가 업무를 수행하기 위해 도달해야 하는 전문성의 수준, 학습자 스스로가 개발하고자 하는 역량을 작성하고 관리할 수 있다. 이렇게 기록된 정보를 기반으로 학습자들의 목표와 관련성이 높은 콘텐츠를 적시에 선별해서 제공한다. 디그리드의 교육 목표는 “역량 개발을 위한 데이터 예측”이다. 단순하게 학습 프로그램만 제공하는 것이 아니라 학습자의 교육 목표와 그에 맞는 콘텐츠의 제공, 교육 성과와 업무 연관성 등을 연결시켜 역량 개발을 돕는다. 이를 위해 데이터를 수집해서 분석하고, 이를 통해 어떤 콘텐츠가 학습자의 역량 개발에 어떤 결과를 가져다 줄 것인지를 예측할 수 있는 것이다. 더 나아가 디그리드는 앞으로 인재 채용에서 어떤 영역에 집중해야 하는지까지 알려주는 시스템을 제공한다. 또한, 학습 이전에 준비된 인재를 채용할 수 있는 데이터 예측까지도 가능하다. 이같은 교육 운영을 위해 AI 기술도 적극 활용하고 있다.
또한, 유데미와 린다닷컴 등은 10분 내외의 짧은 콘텐츠를 기반으로 각 개인의 역량 수준과 지식 습득 목적에 맞게 코스를 맞춤형으로 구성해서 제공해준다. 여기에 적용된 기술을 어댑티브러닝이라고 한다. 어댑티브러닝은 교육 경험과 역량에 대한 정보들을 데이터로 기록해두고 이 정보를 기반으로 필요로 하는 지식을 맞춤형으로 제공하는 것이다. 이같은 데이터를 기록하고 활용하기 위해 LRS(Learning Record Store)와 xAPI(Experience API) 등이 필요하다. 이같은 기술을 기반으로 교육을 위한 AI가 만들어지면서 새로운 교육 경험을 제시할 수 있다. 국내에도 이미 새로운 지식 공유와 교육, 학습을 경험하게 해주는 다양한 교육 서비스들이 선보이고 있다. 이렇게 교육 혁신을 하는 사례들은 꼭 최첨단의 기술이 적용되지 않아도 새로운 교육 경험을 제공하면서 교육 성과를 높이고 있다. 일례로, 온오프믹스는 특정 주제에 대한 전문가들, 관심을 가진 사람들을 모아 강연 혹은 토의를 개최할 수 있는 모임 중계 플랫폼이고, 모두의 연구소는 특정 상품이나 서비스를 연구하면서 함께 프로토타이핑을 개발하는 개방형 연구 플랫폼이다. 
(에듀테크를 돕는 LMS, LRS, xAPI)
이들 교육 서비스는 특별한 기술을 이용하지 않았음에도 자기주도 학습과 자발적인 참여, 교육생들간에 개방적인 토의를 통한 토론학습을 지향한다. 특히 인터넷 서비스를 적극적으로 활용함으로써 온라인과 오프라인간 유기적 연계를 통한 교육 경험을 제공한다. 그렇기 때문에 궁극적으로 에듀테크 기업은 AI, Big Data, Cloud 등의 기술을 활용해 교육 경험을 개선해가고 있다. 갈수록 시장과 산업의 변화가 빠르고 기업의 혁신 속도도 빨라지고 있다. 변화된 시장 대응을 위해서는 새로운 역량을 필요로 한다. 기업도 개인도 변화를 주도하기 위해 새로운 지식을 필요로 한다. 앞으로 교육은 새로운 사업, 직업, 직장을 위해 늘 수시로, 평생 해야만 하는 생존의 필수가 될 것이다. 그런만큼 교육 시장에 부는 디지털트랜스포메이션은 우리의 평생교육에 마중물이 되어줄 것이다.
❏ 생성형 AI를 통한 제2의 교육 혁신 ChatGPT를 가능하게 한 AI 모델인 LLM은 학습자의 수준과 취약점을 분석해 개인별 맞춤형 학습 경로와 자료를 제공하는데 최적이다. 실시간으로 피드백을 줄 수 있고 질의 응답을 통해 인간 강사처럼 응답을 하고 자동 평가를 하는 등 학습 동기와 효율성을 높여준다. 강의안, 평가 척도표, 시험지 등 다양한 교육 자료의 생성도 AI 덕분에 신속하고 끝도없이 만들어낼 수 있어 교사의 업무 부담을 줄이고 창의적인 수업 설계에 도움을 준다. 이렇게 생성형 AI는 몰입형 학습 환경을 가능하게 하면서 제2의 교육 혁신을 이끌고 있다. 생성형 AI는 학습자의 수준과 필요에 맞춘 개인화된 학습 경로를 제공함으로써 기존의 획일적인 교육 방식을 탈피하고 있다. 실제, 중국의 Squirrel AI는 AI 기반의 적응형 학습 시스템을 통해 학생 개개인의 이해도와 학습 속도에 맞춘 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 10,000개 이상의 세분화된 지식 포인트를 활용하여 학생의 학습 격차를 정확히 파악하고 그에 맞는 학습 자료를 제공한다. 또한, 한국의 QANDA는 수학 문제를 사진으로 찍으면 즉시 풀이를 제공하는 AI 기반 학습 플랫폼으로 전 세계 90개국에서 8천만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. 최근에는 MathGPT라는 수학 특화 LLM을 개발하여 고등학교 수준의 수학 문제 해결 능력에서 세계 최고 수준의 성능을 기록하였다.
(궁금한 것을 질문하면 피드백을 주며 학습을 할 수 있는 QNADA)
생성형 AI는 교사의 역할을 보조하며 반복적인 업무를 자동화하여 교육의 질을 높이고 있다. 예를 들어, 브리즈번 가톨릭 교육청은 Microsoft와 협력하여 Catholic CoPilot이라는 AI 챗봇을 개발하였다. 이 챗봇은 교사들이 수업 계획, 과제 채점, 성적표 작성 등의 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하며 주당 약 10시간의 업무 시간을 절약해주고 있다. 또한, 미국의 Praxis AI는 Amazon Bedrock을 활용하여 교수진의 디지털 트윈을 생성하고 학생들이 언제든지 교수의 지도를 받을 수 있는 환경을 조성하고 있다. 이는 학생들의 학습 지원을 강화하고 교수진의 업무 부담을 줄이는 데 기여하고 있다.
또한, Duolingo는 AI를 활용하여 학습자의 수준과 학습 속도에 맞춘 개인화된 언어 학습 경로를 제공하고 있다. CEO인 Luis von Ahn은 AI가 전통적인 교육 방식을 혁신하고 학습을 더욱 확장 가능하고 개인화된 형태로 변화시킬 것이라고 전망하고 있다. 그렇게 생성형 AI는 기존 에듀테크를 넘어서 학습자 개개인에게 실시간 피드백과 맞춤형 학습 콘텐츠의 제공을 토대로 더욱 몰입형 학습을 가능하게 해주고 있다. 그렇다보니 이 기술 덕분에 학습자는 모두 개인 AI 교사를 통해 내 학습 수준과 진도에 맞는 최적의 교육 서비스를 받을 수 있게 될 것이다.
(Gemini 2.5 Flash로 생성)
단, 생성형 AI의 도입은 교육의 혁신을 가져오고 있지만 동시에 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 과도한 기술 의존 등 윤리적 문제도 제기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 교육 기관과 기술 기업은 투명하고 책임 있는 AI 사용을 위한 가이드라인을 마련하고 지속적인 모니터링과 개선을 추진해야 한다. 앞으로의 교육은 생성형 AI를 중심으로 더욱 개인화되고 효율적이며 몰입감 있는 방향으로 발전할 것이다. AI와 인간의 조화로운 협력을 통해 진정한 의미의 교육 혁신이 실현될 수 있을 것이다. | 
지난 30년간 인터넷 덕분에 전 세계의 컴퓨터는 연결되고 그로 인해 사람들도 그전보다 더 많은 소통을 할 수 있게 되었고, 세상의 정보도 언제든 원할 때 만날 수 있게 되었다. 그런 진보된 기술은 학습 경험에도 큰 변화를 가져다 주었다. 특히 대화 방식으로 운영되는 생성형 AI는 인간의 역량을 증강시켜주는데 탁월한 성능을 보장해주기 때문에 기존 인터넷보다 더 큰 학습 경험의 드라마틱한 변화를 기대케하고 있다.
❏ 교육 시장의 변화 트렌드
지난 30년의 디지털 가속화 시대에 교육 영역에 기술이 깊숙하게 들어와 우리의 학습 경험을 바꾸었다. 컴퓨터와 인터넷 그리고 스마트폰이 우리의 학습 방식도 변화를 시킨 것이다. 이 변화는 크게 3가지로 요약될 수 있다.
첫째 마이크로 러닝이다.
PC와 인터넷으로 이러닝은 교육 시장에 큰 혁명으로 선보였지만 이제는 노후화된 교육 방식이 되어 버렸다. 이러닝은 “일단 PC 앞에 앉아야만” 학습을 할 수 있다. 반면 스마트폰의 등장과 함께 모바일 라이프는 '언제 어디서나’ 인터넷 서비스를 사용할 수 있도록 해주었고 교육 역시 장소와 시간 불문하고 학습할 수 있게 되었다. 그렇게 모바일이 콘텐츠에 접근하는 채널로 자리 잡으면서 콘텐츠의 길이는 점점 짧아지고 있다. 2017년 미국 애틀랜타에서 열린 세계적인 HRD 컨퍼런스인 ATD의 키노트에서 토니 빙엄 ATD 회장은 모바일 교육 서비스의 변화를 말하는 ‘마이크로 러닝’을 키워드로 꼽았다. 마이크로 러닝은 작게 쪼개진 콘텐츠로 한 입 크기로 한 번에 습득할 수 있는 콘텐츠를 말한다.
보통 5~7분 분량으로 구성되어, ‘1 Concept - 1 Behavior - 1 Outcome’ 즉 하나의 개념으로 하나의 행동 변화를 촉진해서 하나의 성과물을 창출하는 것을 목표로 삼는다. 한마디로 짧게 구성되면서 각각의 콘텐츠가 완결성을 갖추어 언제 어디서나 필요한 지식에 접근할 수 있는 학습 서비스를 제공한다. 마이크로 러닝 덕분에 학습자는 개인화하고 유연한 학습 경험을 얻을 수 있다. 자신의 지식 수준과 역량에 따라 필요로 하는 지식을 촘촘하게 디자인된 짧은 콘텐츠에서 고르면 된다. 게다가 정형화된 코스로 학습할 필요가 없어 필요할 때 필요한 지식에 즉시 접근할 수 있어 적시 학습이 가능하다. 사실 기업 구성원에게 ‘일’과 괴리된 교육은 낭비이다. 구성원들이 주52시간 바쁜 업무 중에 짬을 내어 학습을 하려면 정말 필요하고 유용한 교육이 필요한 순간 즉시 제공되어야 한다. 마이크로 러닝은 이런 니즈에 적합하다. 학습자가 필요한 순간에 원하는 기기에서 접근할 수 있으며 짧은 시간 동안 궁금하거나 필요한 정보를 확인하고 업무에 적용할 수 있어 효율적인 학습시간의 운용이 가능하다.
두번째 플립러닝이다.
전통적인 오프라인 교육 방식은 학습자 개개인에게 최적화한 학습경험을 제공할 수 없다는 한계를 가진다. 일반적이고 획일화한 교육방식은 필연적으로 표준화에 매몰될 수 밖에 없다. 이 난제를 해결하기 위해 개인 맞춤형 학습이 강조되면서, 기존의 교육방식을 뒤집어보는 시도로 이어진 것이 플립러닝이다. 바로 교실 수업 전에 학습자들이 스스로 공부할 수 있는 강의 영상을 온라인으로 제공하고, 교실에서는 동료 학습자들과 함께 문제를 풀거나 더욱 심화한 학습활동을 하게 하는 것이다. 이는 미국 시골의 우드랜드파크 고등학교 과학교사가 교실에서부터 시작되었다. 강의 시간을 최소화하고 문제 기반의 학습, 그룹 토론, 실험, 프로젝트 작업 등에 집중했더니 교육효과가 크게 높아지더라는 사실을 발견하며 이를 토대로 <거꾸로 교실>을 출간하며 크게 부각되었다.
플립러닝은 학습자가 임의의 시간에 온라인 강의를 듣고, 이해하기 어려운 경우 다시 반복해서 들으면서 커리큘럼을 조정할 수 있다. 이 과정에서 궁금한 질문이나 아이디어는 오프라인 학습현장에서 토론하며 해결할 수 있다. 이같은 과정은 곧 학습자의 자기주도 학습을 강화시킨다. 사실 교육 효과를 극대화하는 가장 훌륭한 방법은 학습자가 스스로 동기부여가 되어 학습에 대한 의지를 가지고 공부를 하는 것이다. 공룡에 대해 가장 지식이 풍부할 때는 공룡을 연구하는 업무에 임할 때보다 공룡에 푹 빠진 5살 남자 아이일 때, 그런 아이를 가진 부모일 때라는 것이 자기 주도학습의 교육효과를 말해주는 대표 사례이다.
3번째는 소셜러닝이다.
소셜러닝은 동료간 상호작용을 통해 학습을 하는 것으로 특히 최근 ICT를 활용해 이 상호 소통이 극대화될 수 있어 교육효과 측면에서 기대가 크다. 저널리스트 버크민스터 풀러는 지식 두 배 곡선(Knowledge Doubling Curve)으로 인류의 지식이 두 배가 되는데 걸리는 시간이 폭증하고 있다고 설명했다. 인간의 지식이 두배로 늘어나는데 1945년에는 25년이 걸렸다면 오늘날에는 13개월, 2020년에는 12시간마다 2배씩 지식이 증가할 것이라고 한다. 이렇게 지식이 폭발적으로 증가해가고 있어 이 모든 것을 다 습득할 수는 없다.
그런만큼 현장에서 당장 직접적으로 필요로 하는 지식만을 취사 선택해서 따로 배우는 것이 아니라 관련 동료 전문가의 도움을 받아 습득하는 것이 바로 소셜러닝이다. 즉, 잘 짜인 커리큘럼과 제한된 전문 강사에 의한 정보 전달 방식이 아닌 현장에서 즉시 필요한 지식을 족집게 과외처럼 받는 것이 소셜러닝이다. 덕분에 학습자는 적절한 학습 지식을 적시에 제공받을 수 있다. 강사 역시 짜여진 각본대로 준비한 정형화된 포맷의 강연을 모든 학습자에게 일방적으로 제공하는 것이 아니라 각 학습자 개별적으로 필요로 하는 것을 맞춤형으로 제공한다. 그 과정에서 전문 강사가 아니라 주변 동료가 최적의 교육을 제공하는 교육자로서 적합하기도 하다.
❏ 기술 기반의 교육 경험을 바꾸는 에듀테크
이런 3가지의 학습 경험이 부상할 수 있었던 것은 기술 덕분이다. 그것을 Edutech라고 한다. 이렇게 기술 기반으로 교육 혁신을 꾀하는 Edutech를 사업화한 글로벌 기업이 MOOC, 코세라, 유데미 등이다.
이들 교육의 특징은 전통적인 교육이 학교에서 수업을 하듯이 집체교육이나 이러닝처럼 정해진 시간에 전문 강사를 통해 지식을 전달하는 것에 집중하기 보다는 사업 현장에서의 경험에서 배울 수 있는 기회를 더 강조하고 있다. 일상 업무에서 더 큰 배움이 있다는 것은 상식적인 것이고 이를 더 극대화할 수 있는 콘텐츠와 교육 방식, 기회를 제공하는 것이다. 이같은 새로운 경험을 제공하기 위해 기술을 적극 활용한다.
일례로, 평생학습 플랫폼 기업으로 대표적인 Edutech인 디그리드는 학습자들이 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 돕기 위해 학습에 사용되는 영상, 팟캐스트, 기사, 책, 전문 강사에 대한 데이터를 교육 플랫폼에 연결했다. 이를 통해 학습자가 업무를 수행하기 위해 도달해야 하는 전문성의 수준, 학습자 스스로가 개발하고자 하는 역량을 작성하고 관리할 수 있다. 이렇게 기록된 정보를 기반으로 학습자들의 목표와 관련성이 높은 콘텐츠를 적시에 선별해서 제공한다. 디그리드의 교육 목표는 “역량 개발을 위한 데이터 예측”이다. 단순하게 학습 프로그램만 제공하는 것이 아니라 학습자의 교육 목표와 그에 맞는 콘텐츠의 제공, 교육 성과와 업무 연관성 등을 연결시켜 역량 개발을 돕는다. 이를 위해 데이터를 수집해서 분석하고, 이를 통해 어떤 콘텐츠가 학습자의 역량 개발에 어떤 결과를 가져다 줄 것인지를 예측할 수 있는 것이다. 더 나아가 디그리드는 앞으로 인재 채용에서 어떤 영역에 집중해야 하는지까지 알려주는 시스템을 제공한다. 또한, 학습 이전에 준비된 인재를 채용할 수 있는 데이터 예측까지도 가능하다. 이같은 교육 운영을 위해 AI 기술도 적극 활용하고 있다.
또한, 유데미와 린다닷컴 등은 10분 내외의 짧은 콘텐츠를 기반으로 각 개인의 역량 수준과 지식 습득 목적에 맞게 코스를 맞춤형으로 구성해서 제공해준다. 여기에 적용된 기술을 어댑티브러닝이라고 한다. 어댑티브러닝은 교육 경험과 역량에 대한 정보들을 데이터로 기록해두고 이 정보를 기반으로 필요로 하는 지식을 맞춤형으로 제공하는 것이다. 이같은 데이터를 기록하고 활용하기 위해 LRS(Learning Record Store)와 xAPI(Experience API) 등이 필요하다. 이같은 기술을 기반으로 교육을 위한 AI가 만들어지면서 새로운 교육 경험을 제시할 수 있다. 국내에도 이미 새로운 지식 공유와 교육, 학습을 경험하게 해주는 다양한 교육 서비스들이 선보이고 있다. 이렇게 교육 혁신을 하는 사례들은 꼭 최첨단의 기술이 적용되지 않아도 새로운 교육 경험을 제공하면서 교육 성과를 높이고 있다. 일례로, 온오프믹스는 특정 주제에 대한 전문가들, 관심을 가진 사람들을 모아 강연 혹은 토의를 개최할 수 있는 모임 중계 플랫폼이고, 모두의 연구소는 특정 상품이나 서비스를 연구하면서 함께 프로토타이핑을 개발하는 개방형 연구 플랫폼이다.
(에듀테크를 돕는 LMS, LRS, xAPI)
이들 교육 서비스는 특별한 기술을 이용하지 않았음에도 자기주도 학습과 자발적인 참여, 교육생들간에 개방적인 토의를 통한 토론학습을 지향한다. 특히 인터넷 서비스를 적극적으로 활용함으로써 온라인과 오프라인간 유기적 연계를 통한 교육 경험을 제공한다. 그렇기 때문에 궁극적으로 에듀테크 기업은 AI, Big Data, Cloud 등의 기술을 활용해 교육 경험을 개선해가고 있다. 갈수록 시장과 산업의 변화가 빠르고 기업의 혁신 속도도 빨라지고 있다. 변화된 시장 대응을 위해서는 새로운 역량을 필요로 한다. 기업도 개인도 변화를 주도하기 위해 새로운 지식을 필요로 한다. 앞으로 교육은 새로운 사업, 직업, 직장을 위해 늘 수시로, 평생 해야만 하는 생존의 필수가 될 것이다. 그런만큼 교육 시장에 부는 디지털트랜스포메이션은 우리의 평생교육에 마중물이 되어줄 것이다.
❏ 생성형 AI를 통한 제2의 교육 혁신
ChatGPT를 가능하게 한 AI 모델인 LLM은 학습자의 수준과 취약점을 분석해 개인별 맞춤형 학습 경로와 자료를 제공하는데 최적이다. 실시간으로 피드백을 줄 수 있고 질의 응답을 통해 인간 강사처럼 응답을 하고 자동 평가를 하는 등 학습 동기와 효율성을 높여준다. 강의안, 평가 척도표, 시험지 등 다양한 교육 자료의 생성도 AI 덕분에 신속하고 끝도없이 만들어낼 수 있어 교사의 업무 부담을 줄이고 창의적인 수업 설계에 도움을 준다. 이렇게 생성형 AI는 몰입형 학습 환경을 가능하게 하면서 제2의 교육 혁신을 이끌고 있다.
생성형 AI는 학습자의 수준과 필요에 맞춘 개인화된 학습 경로를 제공함으로써 기존의 획일적인 교육 방식을 탈피하고 있다. 실제, 중국의 Squirrel AI는 AI 기반의 적응형 학습 시스템을 통해 학생 개개인의 이해도와 학습 속도에 맞춘 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 10,000개 이상의 세분화된 지식 포인트를 활용하여 학생의 학습 격차를 정확히 파악하고 그에 맞는 학습 자료를 제공한다. 또한, 한국의 QANDA는 수학 문제를 사진으로 찍으면 즉시 풀이를 제공하는 AI 기반 학습 플랫폼으로 전 세계 90개국에서 8천만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. 최근에는 MathGPT라는 수학 특화 LLM을 개발하여 고등학교 수준의 수학 문제 해결 능력에서 세계 최고 수준의 성능을 기록하였다.
(궁금한 것을 질문하면 피드백을 주며 학습을 할 수 있는 QNADA)
생성형 AI는 교사의 역할을 보조하며 반복적인 업무를 자동화하여 교육의 질을 높이고 있다. 예를 들어, 브리즈번 가톨릭 교육청은 Microsoft와 협력하여 Catholic CoPilot이라는 AI 챗봇을 개발하였다. 이 챗봇은 교사들이 수업 계획, 과제 채점, 성적표 작성 등의 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하며 주당 약 10시간의 업무 시간을 절약해주고 있다. 또한, 미국의 Praxis AI는 Amazon Bedrock을 활용하여 교수진의 디지털 트윈을 생성하고 학생들이 언제든지 교수의 지도를 받을 수 있는 환경을 조성하고 있다. 이는 학생들의 학습 지원을 강화하고 교수진의 업무 부담을 줄이는 데 기여하고 있다.
또한, Duolingo는 AI를 활용하여 학습자의 수준과 학습 속도에 맞춘 개인화된 언어 학습 경로를 제공하고 있다. CEO인 Luis von Ahn은 AI가 전통적인 교육 방식을 혁신하고 학습을 더욱 확장 가능하고 개인화된 형태로 변화시킬 것이라고 전망하고 있다. 그렇게 생성형 AI는 기존 에듀테크를 넘어서 학습자 개개인에게 실시간 피드백과 맞춤형 학습 콘텐츠의 제공을 토대로 더욱 몰입형 학습을 가능하게 해주고 있다. 그렇다보니 이 기술 덕분에 학습자는 모두 개인 AI 교사를 통해 내 학습 수준과 진도에 맞는 최적의 교육 서비스를 받을 수 있게 될 것이다.
(Gemini 2.5 Flash로 생성)
단, 생성형 AI의 도입은 교육의 혁신을 가져오고 있지만 동시에 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 과도한 기술 의존 등 윤리적 문제도 제기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 교육 기관과 기술 기업은 투명하고 책임 있는 AI 사용을 위한 가이드라인을 마련하고 지속적인 모니터링과 개선을 추진해야 한다. 앞으로의 교육은 생성형 AI를 중심으로 더욱 개인화되고 효율적이며 몰입감 있는 방향으로 발전할 것이다. AI와 인간의 조화로운 협력을 통해 진정한 의미의 교육 혁신이 실현될 수 있을 것이다.