미국의 인공지능(AI) 융합교육 현황과 시사점

인공지능(Artificial Intelligence, 이하 ‘AI’)이란 학습 및 추론 능력과 같은 인간의 지적 능력을 컴퓨터 시스템 등을 통해 인공적으로 구현한 것으로, 오늘날 우리는 삶의 많은 부분에서 AI를 활용하고 있다. 특히 AI 활용이 급격히 확대되는 시대에서 삶의 대부분을 보낸 오늘날의 어린이 및 청소년은 AI 환경에 매우 친숙하다. 일상 속에서 AI 기술을 활용한 온라인 채팅 또는 검색 기능을 사용하고, AI 알고리즘을 활용한 온라인 스트리밍(streaming) 서비스를 이용한다. 이뿐만 아니라 산업 전반에도 AI 기술 적용이 더욱 확대되고 있어서 앞으로의 삶에서도 AI 기술에 대한 지식과 활용 능력은 필수 역량으로 여겨질 것이다.

그렇다면 교육 현장에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 사실 그간 AI가 산업 전반에 폭넓게 적용되어 온 것에 비해 교육 현장에의 적용은 더디게 진행된 것이 사실이다. 교사와 학생 간의 상호작용은 AI 기술이 대체하기 어려운 영역이라는 인식과 더불어, AI 사용에 수반되는 윤리적 과제 역시 끊임없이 제기되어 왔기 때문이다. 그러나 최근 교육 현장에서도 AI를 활용하려는 움직임이 가시화되고 있다. 초중등학교 교육과정에서 AI 교육을 포함하는 사례가 증가하고 있다. 실제로 우리나라 교육부는 초등학교 고학년부터 중학교 학생으로 하여금 AI 교육을 필수로 이수하도록 할 계획에 있다. 지난 해 3월에는 AI를 전문적으로 가르치는 특성화교육을 도입하기 위하여 ‘2020년도 인공지능 융합 교육과정 운영고등학교’를 전국적으로 34개교를 선정하여 발표하기도 하였다. 이러한 노력은 교육 내용으로서의 AI 교육을 확대하는 데 초점을 둔다.

그렇다면 미국의 AI 관련 교육 현황은 어떠할까? 아래에서 자세히 설명하겠지만, 교수학습 지원 기술로서의 AI 활용에 대한 논의와 교육 내용으로서의 AI에 대한 논의가 모두 활발히 진행되고 있다. 본 기획기사에서는 AI의 교육적 활용에 대한 논의와 사례를 살펴보고, 그 특징과 시사점을 도출하고자 한다. 특히 대학에서의 AI 교육은 연구개발의 한 축으로서 초중등교육에서의 AI 활용과는 다소 차이가 있으므로 초중등교육에서의 AI 활용을 중점적으로 살펴보고자 한다.

1. AI의 교육적 활용에 관한 논의

AI의 교육적 활용에 대한 논의는 크게 두 가지 영역으로 구분될 수 있다. 하나는 교육 내용으로서 AI 교육을 학생에게 제공하는 것에 관한 것이고, 다른 하나는 교수학습 활동을 지원하는 방법으로 AI 기술을 활용하는 것에 관한 것이다. 이 두 가지 논의는 서로 관련성이 있지만 세부적으로 구분되는 영역이다.

가. 교육 내용으로서의 AI

먼저, AI는 그 자체로 중요한 교육의 대상이 된다. 오늘날 학생들은 일상에서 AI 기술을 이미 사용하고 있을 뿐 아니라, 향후 취업하여 직무를 수행하게 될 산업 분야 전반에서도 이미 AI 기술이 폭넓게 적용되고 있기 때문이다. 따라서 AI 기술에 관한 지식은 지금은 물론 미래사회에서도 필요한 최소한의 지식으로 여겨지고 있다고 할 수 있다. 이에 미국 내에서는 고등교육에서 뿐만 아니라 초중등교육 단계에서부터 AI 관련 지식과 활용 능력을 교육해야 한다는 목소리가 높다. 이러한 논의는 그간 주로 전문가 단체와 민간 기업 및 대학의 주도로 이루어져 왔다. 대표적으로 인공지능발전협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence, ‘AAAI’)와 컴퓨터과학교사협회(Computer Science Teachers Association, ‘CSTA’)는 AI 교육을 위한 유초중등(K-12) 국가교육과정을 마련하는 프로젝트를 진행 중이다. 그리고 매사추세츠 공과대학(Massachusetts Institute of Technology, ‘MIT’), 스탠포드 대학, 카네기 멜런 대학(Carnegie Mellon University, ‘CMU’) 등은 인공지능 분야에서 연구 개발을 선도하면서 동시에 학생 대상 AI 교육 프로그램을 제공하기 위한 연구 프로젝트를 다수 수행하고 있다.

최근에는 관련 정책 결정자와 교육 당국 역시 AI 교육에 대한 관심을 기울이고 있다. 일례로 최근 연방 하원의회에서는 AI 교육 확대를 골자로 하는 결의안이 통과되었다. 그간 초중등교육 연구자들은 정책 결정자들이 계속해서 발전하는 AI 기술의 교육적 활용에 대한 논의에 적극적으로 참여할 것을 요구해왔다. 이에 2020년 12월 8일, 그 첫 번째 행보로서 연방 하원의회는 AI의 교육적 활용 확대를 포함한 AI 국가 전략에 관한 초당적인 결의안을 채택하였다. 해당 결의안은 대체로 AI 관련 인력 개발, 연구 개발 및 윤리에 관한 내용을 강조하고 있으며, 교육과 관련해서는 다음과 같은 전략 내용을 포함하고 있다(Rauf, 2020).

- 과학기술공학 분야(STEM) 담당 교육자 수 확대를 위한 교사 교육 프로그램을 마련할 것

- 과학 및 공학 교과 수업에 AI 윤리(AI ethics)에 관한 내용을 포함하도록 하는 새로운 보조금 프로그램을 마련할 것

- 산업 분야에서 통용될 수 있는 AI 관련 자격 훈련 프로그램을 마련할 것

- AI 인력의 다양성을 증진할 수 있도록 기술교육 프로그램에 소외계층 학생을 더 많이 참여시킬 것

한편 이 결의안은 초중등교육에서 AI 관련 내용을 다루는 것이 AI 기술의 평등하고, 윤리적이며, 효과적인 활용을 증진할 수 있을 것이라고 말하고 있다. 그리고 이를 통해 AI 기술이 가진 약점과 잠재적인 위험성을 완화할 수 있을 것이라며 AI 관련 교육을 강조하였다. 이 결의안은 AI 기술 활용에 대한 연방정부의 의지를 보여주는 상징적 의미를 지닌다는 점에서 의의가 있다(Rauf, 2020).

나. 교수학습 지원 기술로서의 AI

AI는 교육 내용으로서뿐 아니라 교수학습을 지원하는 기술로써도 활용된다. 이러한 측면에서 가장 핵심적인 것은 AI 기술을 통해 학생 개별 특성을 고려한 개별화된 학습(personalized learning) 기회를 제공할 수 있다는 점이다. 스탠퍼드 대학(Stanford University)이 2030년의 AI 활용을 전망한 ‘인공지능과 2030의 삶(Artificial Intelligence and Life in 2030)’ 보고서(2016)는 교육 분야에서의 AI 활용 사례와 전망을 밝히고 있다. 해당 보고서에 따르면 유초중등교육과 대학교육 간에 정도의 차이는 있지만 미국에서는 2000년대 초반 이후 교육 분야에도 AI가 폭넓게 적용되기 시작하였다. 이미 많은 교육자와 교육 연구자가 교실에서의 AI 활용을 지지하거나 연구하고 있으며, 특히 개별 학생의 수준 및 환경에 맞춰 적절한 학습 모듈(module)을 제공하는 개별화(personalization) 측면에서 AI 활용이 확대되고 있다.

다만 교육에서 매우 중요한 인간 간의 상호작용을 AI 기술과 어떻게 효과적으로 접목하느냐는 큰 과제로 남아있다. 학생 교육에 있어서 대면 상호작용은 매우 중요한 요소이므로 교실 환경에서의 모든 상호작용을 로봇이 대체하지는 못할 것이라는 전망이 우세하다. 그럼에도 AI 기술이 대면 교육을 효과적으로 보완할 수 있다는 실증적 연구 결과가 더욱 확보되고 관련 연구비가 확대된다면 향후 교육 분야에서의 AI 활용은 지속해서 확대될 것으로 전망된다. 특히 가상학습 환경에서는 그 적용이 더욱 가속화될 것으로 보인다(Stanford University, 2016).

2. AI의 교육적 활용 사례

가. 교육 내용으로서의 AI 활용 사례

AI4K12의 AI 교육과정

위에서 언급한 바와 같이 AI 기술에 대한 지식과 활용 능력은 현재 그리고 미래 사회의 필수적인 역량으로 여겨진다. 이러한 관점에서 AAAI와 CSTA는 ‘AI4K12’로 명명된 연구프로젝트를 공동 지원함으로써 유초중등 학생 전체에 제공할 수 있는 국가수준의 AI 교육과정을 개발하고 있다. AI4K12는 ‘유초중등교육을 위한 AI(AI for K-12)’를 의미한다. CMU 컴퓨터과학 학부의 데이비드 투레츠키(David S. Touretzky) 교수와 플로리다 대학(University of Florida) 컴퓨터/정보과학/공학 학부의 크리스티나 가드너-맥컨(Christina Gardner-McCune) 교수 등이 프로젝트를 주도하고 있다(Touretzky et al., 2019).

기본적으로 AI4K12가 개발 중인 AI 교육과정은 유초중등학생을 대상으로 하며 CSTA가 개발한 컴퓨터과학 국가교육과정을 참고로 하고 있다. 교육과정은 크게 유치원~2학년, 3~5학년, 6~8학년 그리고 9~12학년 대상의 네 가지 집단을 대상으로 개발되고 있으며, 4차 산업사회의 일원으로서 반드시 알아야 하는 AI 관련 지식과 수행할 수 있어야 하는 AI 활용 능력에 대한 내용을 포함한다. 동시에 해당 교육과정을 구현하는 교사를 위한 교육자료를 개발하고 AI 교육자료 개발자 간의 논의를 활성화할 수 있는 커뮤니티도 운영하고 있다(Touretzky et al., 2019).

[그림 1] AI4K12의 AI 교육과정 모델(Touretzky et al., 2019, p. 14)

위 [그림 1]은 AI4K12가 개발 중인 AI 교육과정 모델을 도식화한 것으로 5개의 대주제로 구성되어 있다. 첫 번째 주제는 ‘인지(perception)’에 관한 것으로 컴퓨터가 센서를 통해 세상을 인지하고 필요한 정보를 추출하는 원리를 다룬다. 두 번째 주제는 ‘지식표현과 추론(representation and reasoning)’에 관한 것으로 AI의 핵심 기술 영역이다. 컴퓨터가 지식 정보를 표현하는 방법, 그리고 기존의 지식을 사용하여 알고리즘을 통해 새로운 지식을 추론하는 원리를 다룬다. 세 번째 주제는 ‘학습(learning)’ 영역으로 컴퓨터가 기존 데이터를 통해 학습하는 원리를 다루며 대표적으로 머신러닝(machine learning) 등의 내용을 다룬다. 컴퓨터가 기존 정보를 사용하여 특정 알고리즘을 통해 자동적으로 학습하고 새로운 정보를 생산해내는 과정에서 학습은 매우 중요한 요소이다. 네 번째 주제는 ‘자연 상호작용(natural interaction)’ 영역이다. AI가 인간과 상호작용하기 위해 필요한 기술(인간의 언어 이해, 표정 및 감정 인지 등)에 대한 내용을 다룬다. 마지막으로 다섯 번째 주제는 ‘사회적 영향(societal impact)’에 관한 것이다. AI 기술은 사회에 긍정적 영향을 줄 수도 있고 동시에 부정적 영향을 미칠 수도 있으므로, AI의 사용자인 학생에게 AI가 사회에 미치는 다양한 영향과 AI의 사회적 가치에 대해 교육하는 것은 매우 중요하다.

MIT Media Lab의 AI+Ethics

MIT 소재 연구소인 미디어랩(Media Lab)은 AI 기술의 윤리적 활용을 강조하는 중학생 대상 교육프로그램을 개발하여 제공하고 있다. 해당 프로그램은 펜실베이니아(Pennsylvania) 주 피츠버그(Pittsburgh) 시 외곽에 위치한 몬투어 공립학교들(Montour Public Schools)에서 시범 적용된 바 있다. 당시 학교들은 3일 간 미디어 아트(media arts) 수업 시간을 활용하여 ‘AI+Ethics 교육과정’을 시범 운영하였다. 몬투어 중학교는 이 외에도 AI 연구팀과의 협업을 통해 다양한 AI 시범교육을 운영하였다. AI4K12를 이끄는 데이비드 투레츠키 교수와의 협력 하에 ‘자율기능 로보틱스’에 관한 6주간의 선택 교과를 제공하기도 하였으며, 10주간의 ‘AI 음악 수업’을 제공하기도 하였다(Ark, 2020).

나. 교수학습 지원 기술로서의 AI 활용 사례

지능형 학습체제(Intelligent Tutoring System)

위에서 언급한 것처럼 교수학습 지원 기술로서 AI는 개별화 학습 모듈을 제공하는 데에 주로 활용된다. 지능형 학습체제(Intelligent Tutoring System, 이하 ‘ITS’)의 개발은 그 대표적 예이다. ITS는 개별 학생의 특성 분석을 통해 최적화된 학습 모듈을 제공하는 시스템을 의미하는데, 학생의 학습 발달 특성을 인지하고, 그 특성에 맞춰 학습 모듈을 융통성 있게 적용할 수 있다. 수학, 언어 및 기타 교과에서 ITS를 활용하여 개별 학생을 상호적인 기계 교사(interactive machine tutors)와 연결하여 개별화된 교육 프로그램을 제공한 사례가 있다. 이를 통해 교사는 특히 온라인 교육 분야에서 개별 학생에 맞춤화된 최적의 학습 모듈을 제공할 수 있으며, 동시에 대규모의 학급을 운영하는 것이 가능하다(Stanford University, 2016).

학습분석(Learning analytics)

교수학습 지원 기술로서의 AI 활용의 또 다른 예는 학습분석 기술의 활용이다. 이는 학습자에 대한 방대한 정보를 습득함으로써 학생이 주로 실수하는 지점이 어디인지, 현재 학습 진행 상황을 토대로 판단했을 때 낙제 위험이 있는 학생은 누구인지 등을 파악하고 개별 학생 상황에 맞춰 실시한 피드백을 제공할 수 있다. 특히 온라인 학습 환경에서는 학습자의 모든 학습 행동과 환경에 관한 데이터가 저장되기 때문에 학습자에 대한 대규모 데이터를 확보하기가 용이하고 학습분석 기술이 더욱 발달할 수 있다. 개별 학생에 대한 정보뿐만 아니라 온라인을 통해 운영되는 개방형 교육 프로그램에 대한 정보 역시 확보할 수 있기 때문에 학습분석 기술의 확장성은 무궁무진하다고 할 수 있다(Stanford University, 2016).

Carnegie Learning의 MATHia

실제적인 사례를 살펴보면 CMU 소재 학습 연구소인 Carnegie Learning은 AI 기술을 활용한 학습 프로그램을 개발하여 제공하고 있다. 구체적으로 AI 기술을 활용하여 학생들에게 수학, 외국어, 언어, 응용과학 분야 등에 대한 온라인 교육 플랫폼을 제공하는 것인데, 대표적으로 수학 교과를 위한 MATHia 프로그램이 있다. 이는 중학교(6~8학년)와 고등학고(9~12학년) 대상으로 하는 프로그램으로 각각 구분되며, 학생 특성을 고려한 1:1 맞춤 코칭이 가능하다. 또한 학생들은 온라인 플랫폼을 이용하여 해당 프로그램을 사용할 수 있는데, AI 기술을 통해 학생 특성을 분석하고 그에 맞는 평가와 실시간 피드백, 다음 단계로의 조언 등을 제시해준다.

3. 특징과 시사점

이상 AI의 교육적 활용에 대한 논의와 사례를 살펴보았다. 그 특징을 요약하자면, 첫째, AI의 교육적 활용에 대한 논의는 크게 교육 내용으로서의 AI와 교수학습 지원 기술로서의 AI 활용이라는 두 가지 측면으로 구분되며, 두 영역 모두 논의가 활발히 진행 중이다. 교육 내용으로서 AI를 활용하고 있는 대표적 사례로는 AI4K12가 개발 중인 AI 교육과정 사례를 들 수 있다. 교수학습 지원 기술로서의 AI는 개별화 학습 기회를 제공하는 데에 주로 사용된다.

둘째, 미국에서 AI의 교육적 활용은 주로 전문가 단체와 대학 등이 중심이 되어 추진해왔다. MIT, CMU, 스탠포드 대학 등은 AI 관련 연구 개발을 주도해왔을 뿐 아니라 최근에는 초중등교육에서의 AI 활용을 적극 지원하고 있다. AAAI와 CSTA와 같은 전문가 단체는 특히 초중등학교에서의 AI 교육을 위한 실질적인 교육 자료를 개발 및 보급하는 데 기여하고 있다.

셋째, 그리고 이러한 흐름에 응답하듯 최근에는 연방 하원의회에서 AI의 교육적 활용 내용을 포함한 AI 국가 전략 결의안이 통과되기도 하였다. 즉, 그동안 민간 전문가를 중심으로 AI 교육 내용과 기술이 성장해왔는데, 최근에는 연방정부 차원에서도 이를 확대하기 위한 의지를 보이고 있다. 특히 연방정부는 지속적인 AI 연구 개발 지원과 AI의 윤리적 활용을 위한 교육 및 전문 인력 확보를 강조하고 있다. 연구 개발 지원, 윤리적 활용, 전문 인력 확보의 세 영역은 앞으로 교육 영역에서 AI 활용을 확대하는 데에도 근간이 되는 매우 중요한 요소라고 할 수 있다.

마지막으로 AI 교육에 대한 논의에서 공통적으로 강조되는 것은 AI의 윤리적 활용에 대한 교육이다. 관련 기관들은 AI 기술의 사용자인 학생이 AI의 강점과 약점, 그리고 잠재적인 위험 요소에 대해 충분히 이해하고, 이를 윤리적으로 활용하는 방안을 조기에 학습하는 것이 매우 중요함을 강조한다. 이는 특히 초중등학교에서의 AI 교육을 체계화 및 확대하고자 하는 우리나라에도 의미 있는 시사점을 준다고 할 수 있다.

참고 자료

∙ Ark, T. V. (2020, February 12). How to teach artificial intelligence. Forbes.
https://www.forbes.com/sites/tomvanderark/2020/02/12/how-to-teach-artificial-intelligence/?sh=54bd86845eac

∙ Rauf, D. S. (2020, December 19). House passes artificial intelligence national strategy that includes education to-do list. Education Week Market Brief.
https://marketbrief.edweek.org/marketplace-k-12/house-passes-artificial-intelligence-national-strategy-includes-education-list/

∙ Stanford University (2016, September). Artificial intelligence and life in 2030.
https://ai100.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj9861/f/ai_100_report_0831fnl.pdf

∙ Touretzky, D. S., Gardner-McCune, C., Martin, F., & Seehorn, D. (2019). K-12 guidelines for artificial intelligence: What students should know. Presentation material for the International Society for Technology in Education [ISTE] Conference.
https://github.com/touretzkyds/ai4k12/wiki

※ 기획기사는 참고 문헌을 바탕으로 작성되며, 교육정책네트워크, 한국교육개발원의 공식 입장과 다를 수 있습니다.