Jan 29, 2024 18 min read AI 활용법

AI 활용법 3장 - 무궁무진한 교육 AI

점점 변화하는 고전 교육

교육은 교육자와 학습자의 상호작용이 매우 중요한 산업입니다.

이러한 상호작용이 원활하게 이루어지도록 하기 위해 고전적인 성격이 강한 산업이었죠.

언어나 수학 등 학문적인 과목 중심의 교육 체계가 주를 이루었으며, 대부분의 교육 기관에서 일관적인 교육과정이 적용되었습니다. 또한, 대부분의 교육은 오프라인을 중심으로 흘러가고 있었습니다.

그러나 점차적으로 이러한 고전 교육에 대한 인식이 변화하기 시작하였고, 코로나 19 이후 변화가 정점을 찍게 되었습니다.

가장 큰 변화는 바로 비대면 교육에 대한 진입장벽 완화인데요, 대면 접촉이 불가해지면서 비대면으로 교육을 진행할 수 밖에 없게 되며 학습자 및 보호자는 비대면 교육에 대한 중요성을 점차 깨닫기 시작하였습니다.

증가하는 수요에 맞추어 많은 에듀테크 플랫폼 및 기업들이 생겨나기 시작하였고, 온라인 교육 시장이 급속도로 성장해나갔습니다.

모두가 비대면 교육에 어느 정도 익숙해진 지금, 사람들에게 더욱 손쉽고 편리한 교육을 제공하기 위해 많은 교육 기관 및 기업들은 AI를 서비스에 접목시키고 있습니다.

오늘은 교육 시장에서 어떤 AI가 활용되고 있는지, 그리고 Dalpha는 어떤 교육 관련 AI를 개발하였는지 설명 드리도록 하겠습니다.

내 학생을 위한 맞춤형 관리 시스템

최근 교육에서 가장 중요한 키워드 중 하나는 바로 ‘초개인화’입니다.

각 학습자는 선호하는 학습 스타일이나, 학습적 역량, 선호도 등이 매우 상이합니다.

그러나, 1:1 수업을 제외하고는 교육자 혹은 교육 기관의 물리적인 한계로 인해 개인별로 맞춤화된 형태의 교육을 제공하기 쉽지 않습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 최근 교육 산업에서 AI를 활용한 개인화가 떠오르고 있으며, 다양한 에듀테크 기업에서 AI를 실제로 도입하고 있습니다.

Dalpha 역시 초개인화를 위한 AI를 개발하였고, 하단에서 더욱 상세히 설명 드리도록 하겠습니다.

개인화 학습 큐레이션

모든 학생은 각자에게 알맞는 교육 커리큘럼이 존재하지만 어떤 학습 로드맵을 따라가야 하는지 명확히 알지 못합니다.

그러나, 이는 매우 반복적인 수작업일 뿐만 아니라 모든 개인 학습자의 성향 및 학습 수준 등을 판단하기는 쉽지 않습니다.

따라서, AI는 학습자의 행동 데이터를 토대로 난이도나 학습 수준, 시기 등에 맞추어 맞춤화된 교육 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. 예를 들면, 학습 수준이 높은 학생이 기본 개념 관련 콘텐츠를 학습했다면 더욱 심화된 버전의 콘텐츠를 추천하는 식을 들 수 있습니다.

일반적인 온라인 강의나 교육 자료 플랫폼에서 이를 가장 효과적으로 활용할 수 있으며, AI가 더욱 정확하고 맞춤화된 콘텐츠를 추천하여 학습자가 더욱 몰입도 있게 학습을 할 수 있도록 합니다.

학습자 집중도 모니터링

학습자에게 적합한 콘텐츠를 추천했다면, 이제 학습자가 실제로 교육 콘텐츠를 바탕으로 학습을 진행하게 됩니다.

그러나 온라인 교육의 가장 큰 문제 중 하나는 보호자가 학습자가 얼마나 잘 학습하고 있는지를 측정할 수 없다는 것입니다. 매번 보호자가 학습자의 옆에서 모니터링할 수도 없기 때문에 오히려 자유도가 높은 것이 학습 경험을 해치는 역효과를 낳게 됩니다.

이러한 문제로 인해 실제로 온라인으로 교육하는 것을 꺼려하는 보호자가 존재하며, 이러한 문제를 해결한다면 오프라인만큼이나 학습자의 집중도를 모니터링할 수 있습니다.

AI는 실시간으로 학습자의 얼굴을 분석하여 집중도를 모니터링할 수 있습니다. 학습자의 시선이나 표정 등을 분석하여 강의를 수강한 이후에 학습자의 집중도 그래프를 가시화합니다.

이를 통해, 보호자는 학습자가 얼마나 학습에 집중했는지를 모니터링할 수 있음과 동시에 간접적으로 해당 학생의 학습 리듬까지 파악할 수 있습니다.

학습 리포트 생성

교육에서 가장 중요한 것 중 하나는 ‘지속성’입니다.

학습을 통해 획득한 인사이트를 바탕으로 학습 경험을 더욱 고도화해 나가는 것이 핵심입니다.

그러나, 정성적인 교육자의 조언만으로는 학습자가 어떤 부분에서 강하고 약한지, 혹은 학습 추이가 어떻게 되는지를 트래킹하기에 한계가 존재합니다.

따라서, 그 동안 학습했던 데이터와 경험을 바탕으로 AI가 학습자에 대한 인사이트를 담은 리포트를 생성할 수 있습니다.

정답/오답 데이터, 학습 진행 상황 등을 바탕으로 특정 주제에 대한 이해도, 강/약점, 실시간 등급 변화 추이 등을 제공함으로써 학습자의 향후 학습 방향성을 수립하는 데에 도움을 줄 수 있습니다.

비록 교육자의 경험으로 누적된 인사이트를 완벽히 대체하는 데에는 한계가 존재하나, 교육자의 조언에 도움을 줄 수 있음은 믿어 의심치 않습니다.

반복적인 교육자 업무 자동화

교육자는 어떻게 하면 학습자에게 효과적인 교육을 제공할 수 있을지에 대한 고민을 끊임없이 이어 나가며 이는 교육자에게 있어 가장 중요한 가치에 해당합니다.

그러나, 이러한 교육 자체에 대한 고민만을 하기에는 물리적인 한계가 존재합니다. 답안지 채점이나 문제 제작 등 단순한 교육 행정 업무까지 교육자가 처리해야 하죠.

따라서, 이러한 수작업을 자동화할 수 있다면 교육자는 더욱 가치 있는 일에 집중할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 교육자가 일일이 수작업을 하며 발생할 수 있는 휴먼 에러를 줄일 수 있기도 합니다.

이러한 수작업 자동화는 점차적으로 온라인에서 활동하는 교육자와 그러한 교육자들과 함께 교육 서비스를 만들어 나가는 플랫폼들이 증가함에 따라 그 수요가 높아지고 있습니다.

하단의 AI들로 이러한 수요를 충족시킬 수 있습니다.

답안지 자동 채점

매번 수백 명의 답안지를 일일이 채점하는 것은 매우 번거로운 작업입니다.

객관식 답안지의 경우, OMR 기기를 통해 더욱 빠르게 채점을 할 수 있게 되었지만 주관식 답안지는 여전히 교육자가 일일이 채점을 해야 한다는 수작업이 존재합니다.

이러한 주관식 단답형 답안지를 OCR 기술을 통해 자동으로 채점할 수 있습니다. 기존 답안지를 바탕으로 학습자가 작성한 답안을 AI가 자동으로 비교하여 정/오답에 대한 판단을 내릴 수 있는 것이죠.

뿐만 아니라, 평균이나 중앙값 등의 대표값을 자동으로 산출함으로써 특정 시험이나 문제지에 대한 학습자들의 성적 분포도를 가시화할 수 있습니다.

에세이 자동 첨삭

앞서 언급한 주관식 답안지 자동 채점이 단답형 답안과 관련된 이야기였다면, 에세이 자동 첨삭 AI는 조금 더 긴 서술형 주관식 문항을 채점하게 됩니다.

학습자가 작성한 에세이를 AI가 분석하여 오타나 문법 등을 교정하고 어색한 문맥을 첨삭합니다. 또한, 해당 에세이에 대한 서면 피드백을 자동으로 작성할 수 있습니다. 이 학생은 주술 관계를 더욱 신경 써야 한다는 등의 피드백을 효율적으로 줄 수 있게 되는 것이죠.

예시 답안 에세이가 존재한다면 더욱 정확도 높은 AI 결과를 받아볼 수 있습니다.