교육 분야에서 AI 가 필요한 이유는 무엇입니까?

학교에서 교육 공학(에듀테크)을 사용하는 것이 점점 더 주류로 자리 잡고 있습니다. 마찬가지로, 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 기계가 수행하도록 지원하는 기술인 AI 를 사용하는 것이 일상생활에서 점점 더 대세가 되고 있습니다. 에듀테크와 AI 를 결합하는 것은 학생, 교사, 직원, 관리자에게 이점을 제공할 수 있는 자연스러운 단계입니다.

AI 는 교육 분야에서 다양한 형태를 띨 수 있습니다. 최근에는 자연스럽게 표현된 질문에 응답하여 콘텐츠를 생성하고 작업을 완료하는 생성형 AI(genAI) 도구를 향한 관심이 커지고 있습니다. 이러한 시스템은 콘텐츠를 맞춤화하고, 거의 실시간으로 피드백을 제공하며, 코칭 및 기술 개발을 안내할 수 있습니다.

지능형 AI 기술을 학교에 통합하면 반복되거나 시간이 오래 걸리는 업무를 자동화하여 교사, 직원, 관리자가 학생의 성공을 지원하는 데 더 오래 집중할 수 있습니다.

수치로 확인하기

최근 여러 기관에서 실시한 교육 분야에서의 AI 연구에 따르면 다음과 같은 결과가 나타났습니다.

• 교육자의 65% 는 학습자의 성과를 향상하기 위해 AI 를 배포하기를 원합니다.¹
• 현재 업무의 20~40% 를 기술에 아웃소싱할 수 있습니다.²
• AI 를 사용하여 업무를 자동화하면 교사가 주당 13시간을 확보할 수 있습니다.²
• 교육자의 48%는 AI 기술이 학생의 학습 경험에 긍정적인 영향을 미쳤다고 말합니다.³
• 교사와 학생의 42%는 AI 가 더 공평한 시스템을 만든다고 말합니다.³
• 학생의 73%는 AI 를 통해 공부 속도가 더 빨라졌다고 답했으며, 67%는 AI 를 통해 더 공부 효율이 더 올라갔다고 답했습니다.³

교육 분야에서의 AI 이점

교육 분야에서의 AI 는 시간 절약과 효율성을 극대화하고, 학교 및 데이터 보안을 개선하고, 데이터 기반 인사이트를 제시하고, 학습을 개선하는 중요 도구를 제공하는 등 다양한 이점을 제공합니다. 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 관리 효율성: AI 는 일상적인 업무를 자동화하여 효율성을 개선하고 교사, 관리자, 직원이 참여도가 더 높은 활동에 시간을 할애하도록 지원합니다. 예를 들어, AI 는 교사가 성적 평가, 에세이 채점, 출석 확인을 도울 수 있습니다. 또한, 이벤트 및 일정에 대한 맞춤형 메시지 전송을 자동화하거나 자료 계획을 지원합니다.
• 데이터 기반 인사이트: 학생 및 학급 시험, 과제 수행 등의 데이터를 AI 로 분석하면 교사와 관리자에게 고유한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 사용하여 커리큘럼을 개선하고, 맞춤형 학습 경험을 위해 교수법을 조정하고, 기술 개발을 이끌고, 개인 지도 기회를 파악하고, 학생의 학습을 안내 및 관리하는 새로운 방법을 제시할 수 있습니다. 학생 진도 관련 피드백은 콘텐츠 개발에 대한 학군 지침에도 반영될 수 있습니다.
• 운영 및 안전 개선: 학교 또는 학군 규모의 캠퍼스 운영에서 AI 를 활용하면 이점을 얻게 됩니다. 예를 들어, AI 기반 디지털 시스템은 시설 또는 기술 문제를 사전에 또는 거의 실시간으로 감지할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술과 연결형 센서는 스마트 도어, 낙상 감지, 스마트 게이트 액세스 등의 사용을 통해 물리적 보안을 강화할 수 있습니다. 이러한 기능은 캠퍼스 전반의 효율성을 향상하고 안전 및 보안 수준을 높여 줍니다.
• 사이버 보안 보호 강화: 사이버 위협은 계속 진화하고 있으며, 주요 표적은 교육 부문입니다. 예를 들어, 2023년에는 모든 수준의 교육 기관을 대상으로 한 알려진 랜섬웨어 공격이 105% 증가했습니다.⁴ AI 지원 보안 기술은 교육 IT 팀이 현재 보안 솔루션을 사전 예방적으로 보강하여 사이버 공격으로부터 학생, 교직원, 데이터, 운영을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

교육 분야에서의 AI 사용 사례

일반적으로 교육 환경에는 3가지 유형의 AI 가 적용되어 학생, 관리자, 캠퍼스를 위한 사용 사례를 제공합니다.

1. 보고 AI 는 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 보고서를 자동으로 생성합니다. AI 보고의 주요 이점 3가지는 속도, 정확성, 패턴 식별입니다. 교육 보고에서 AI 는 학생 출석 확인, 성적 보고, 자료 최적화에 도움이 될 수 있습니다.
2. 반응형 AI 는 수집된 대량의 데이터를 기반으로 간단한 작업을 수행합니다. 이는 가장 단순한 형태의 AI 로, 기억을 형성하거나 과거 경험을 활용하여 새로운 결과를 생성하는 능력이 없습니다. 관리 자동화 및 학생 평가에 사용할 수 있습니다.
3. 예측형 AI 는 통계 알고리즘을 사용하며, 과거 이벤트 또는 수집된 데이터의 패턴을 식별하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 교육 분야에서는 맞춤형 학습이나 중도 퇴학 위험이 있는 학생을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

사용 사례

교육 분야에 AI 를 적용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

• 학생 참여: 교육 분야에서의 AI 는 언어 학습을 지원하여 잠재적인 이해의 격차를 해소할 수 있습니다. 학생은 맞춤형 AI 지원 응용 프로그램을 통해 시험을 준비할 수 있습니다. 온라인 토론 게시판과 게임화된 커리큘럼을 통해 동급생 및 가상 교류로부터 배울 수도 있습니다.
• 출석 확인: 관리자와 사무직원은 AI 를 사용하여 학생의 출석을 추적하거나, 출석 인정 또는 미인정 결석을 기록하거나, 지각을 학부모에게 알릴 수 있습니다.
• 교실 관리: AI 지원 시스템은 학생 활동, 특히 맞춤형 학습 계획, 조별 실습, 워크샵 또는 하이브리드 학습 경험을 교사가 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 교사는 학생의 진도를 더 쉽게 확인하고, 필요에 따라 정서·인지 학습과 행동 관리를 지원하는 데 더 긴 시간을 할애할 수 있습니다.
• 에세이 채점: 교사는 AI 시스템을 통해 학생의 에세이를 1차로 검토하여 문법, 문장 구조, 표절 여부를 확인할 수 있습니다. AI 는 학생이 주어진 과제를 정확하게 이해했으며 작문 지침을 올바르게 따랐는지를 판단하는 데 도움이 됩니다.
• 학생 및 학급 이해도: 교사는 시험 방식에 따라 시험에서 학생 점수를 자동으로 결정하는 옵션이 있습니다. AI 지원 시스템은 강사가 과제와 시험에 대한 개인 및 공동 점수를 토대로 특정 과목의 일반적인 이해도를 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 수업 계획 수립, 수업 중 자료 제시 방법, 개인의 지식 격차에 따른 맞춤형 학습 계획 수립 뿐만 아니라 학습 성과를 향상하기 위한 커리큘럼 변경에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
• 실시간에 가까운 노트: AI 시스템은 강의를 녹음하고 음성 텍스트 변환 기술을 사용하여 시각 또는 청각 장애가 있는 학생에게 도움이 됩니다. 학생이 분주하게 필기하느라 수업에 집중하기 어려운 경우, AI 는 오디오 녹음과 동기화된 대본을 생성하여 학생이 특정 시점으로 돌아가서 교사가 말한 내용을 듣거나 읽을 수 있습니다. 이는 또한 교사가 수업 요약 및 노트를 제공하는 데 드는 시간을 절약하게 합니다.
• 의사소통: 학생 교육을 지원하려면 생태계가 뒷받침되어야 합니다. 학부모, 교사, 관리자를 더 효율적으로 연결하면 학습 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이벤트 일정 관리부터 우려 사항 보고, 학생의 성취도 인정, 프레젠테이션, AI 지원 메시지 전송 및 화상 회의 기능에 이르기까지 모든 이해관계자 간의 의사소통을 촉진할 수 있습니다.
• 지능형 캠퍼스: AI 시스템은 캠퍼스 환경을 모니터링하고 관리자, 방문객, 직원에게 귀중한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 는 현장 및 디지털 수업 출석에 대한 학생 지표를 수집할 수 있습니다. 또한, 보행자와 차량 흐름을 모니터링하여 사용 패턴을 확인하고, 캠퍼스 내 잠재적 안전 위험을 식별하며, 스마트 주차, 길 찾기, 인파 관리를 지원하는 데 사용할 수 있습니다. AI 지원 로봇은 유지 보수 및 시설 관리에 도움이 되도록 다양한 방법으로 활용됩니다.

교육 분야에서의 AI 에 따르는 과제

모든 기술을 도입할 때와 마찬가지로, 오늘날의 선구적인 교육자와 관리자에게는 교육 분야에서 AI 를 언제, 어디서, 어떻게 사용할지 이해하는 것이 우선순위가 되어야 합니다.

교육 분야에서의 AI 를 위한 기반으로써, 투명성, 책임성, 포용성, 거버넌스를 이행하도록 책임 있는 AI 를 사용하여 사회적 신뢰, 비판적 사고, 깊은 추론을 지원하겠다는 약속이 있어야 합니다. 그럼에도, 학교에서의 모든 AI 이니셔티브에 대해 고려해야 할 시나리오가 있습니다.

• 학생의 악용: 학생이 부정행위를 할 위험으로 인해 윤리적 문제가 발생하고, 학생이 필요한 내용과 기술을 학습하는 능력이 저하됩니다. 또한, 학생이 본인의 장치 또는 비밀번호 자격 증명을 바꾸거나 분실할 경우, 이는 보안 위험으로 이어질 수 있습니다.
• 알고리즘 편향: AI 시스템은 훈련된 데이터를 통해 학습합니다. 이 데이터에 성별, 민족, 사회·경제적 계층 등의 편향이 포함되어 있다면, AI 시스템은 이를 학습하고 영속시킬 수 있습니다.
• 공평한 접근: AI 도구와 인터넷에 접근할 수 없는 학생도 있으며, 모든 학생에게 접근 기회가 주어지지 않는다면 디지털 격차가 커질 위험이 있습니다.
• 학생 참여 감소: AI 도구를 사용하는 데 더 오랜 시간을 할애하는 학생은 교육자 및 다른 학생과의 교류에 더 적게 참여할 위험이 있습니다.
• 교사 번아웃 증후군: 교사 장치는 오늘날 교실에서 교육, 관리 업무, 의사소통에 가장 빈번하게 사용되는 도구입니다. 동시에 교사의 번아웃 증후군으로 인해 이직률과 인력 부족 현상이 증가하고 있습니다. AI 강화 도구를 제공하면 교사 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 시스템 구현: 오늘날의 기술을 위해 기존 인프라와 장치를 업그레이드하고 향후 교육 요구사항에 맞춰 미래를 대비하려면, 직원에게 AI 를 효과적으로 사용하는 방법을 교육하는 등 시간과 리소스를 투자해야 합니다.

이러한 위험의 대부분은 새롭지 않지만, AI 를 책임감 있게 사용함으로써 고려되어야 합니다.

교육 분야에서의 AI 미래

직업의 특성이 크게 변화하고 있습니다. 2027년까지 은행 창구 직원, 우편 서비스 직원, 계산원, 매표원 등 전 세계적으로 약 8,300만 개의 직무 역할이 고용 환경 변화에 따라 사라질 것으로 예상됩니다.⁵ 이와 동시에 AI 및 머신 러닝 전문가, 지속 가능성 전문가, 비즈니스 인텔리전스 분석가 등의 역할에서 약 6,900만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예상됩니다.⁵

미래 업무 환경 기술

학생이 미래의 업무 환경에 대비하기 위해 필요한 기술에는 분석적이고 창의적인 사고, 회복력, 유연성, 민첩성 등이 있습니다. 이러한 능력은 인지 기술, 사람들과의 협업, 자기 효능감, 기술력, 경영 감각 등의 범주로 나뉩니다. 이에 대응하여 교육도 바뀌어야 합니다.

오늘날 학생은 문제 해결 능력, 사회·정서 역량, 효과적으로 협업하는 능력, 기술 설계 및 프로그래밍 능력을 갖추어야 성공할 수 있습니다. 이러한 지식이 실제로 적용되는 예시로는 콘텐츠 제작(비디오 제작 포함), 데이터 시각화, 어디서나 작업하는 환경에 대한 적응력 등이 있습니다.

미래 기술 요구사항

향후 몇 년 동안 교육 분야에서의 AI 강화 시스템이 빠르게 발전하면서 새로운 차원의 협업, 생산성, 창의성을 실현하고 AI 를 더 효율적이고 효과적으로 실행하는 기능을 지원하는 미래 대비 장치에 대한 필요성이 증가할 것입니다. 교육 분야에서의 전통적인 4년 갱신 주기를 고려하면 이는 특히 중요합니다.

보안도 계속해서 최우선 순위가 될 것입니다. 교육 기관은 복잡한 보안 환경의 과제를 견딜 수 있는 보안 전략을 개발하여 학생, 교사, 직원 장치와 네트워크 인프라에서 사용자 및 데이터 프라이버시를 보호해야 합니다.

오늘날 교육 기관은 AI 의 이점을 활용할 수 있습니다. 지금 AI 를 통합하는 조치를 취하면 미래에 새로운 가능성과 사용 사례를 더 쉽게 포착할 수 있는 기반이 마련될 것입니다.