[폴인인사이트] 코로나 이후 교육의 미래는? '에듀테크'가 가져온 3가지 큰 변화

중앙일보

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폴인인사이트

“세계경제포럼(WEF) 등에서 직업의 미래를 전망하는 보고서에 따르면, 교사 직업이 가장 나중에 기계에 대체될 것이라고 합니다. 그만큼 교사의 코칭 역할이 더 중요하고 강해질 것입니다. .과거의 교육자는 가르치는 역할이 중심이었다면, 미래의 교육자는 커뮤니티 매니저의 역할이 커질 거라고 봅니다. ”

_홍정민 (휴넷 에듀테크연구소 소장)

■ 나의 내일을 위한 지식플랫폼, 폴인의 추천

오프라인 교육 시장은 점점 디지털로 전환되고 있습니다. 미국의 경우, 2009년에는 오프라인 시장이 전체 교육 시장의 77%였으나 현재는 32% 밖에 안 됩니다. 중간에 플립러닝이 있었고요. 그 시장을 마이크로 러닝, 이러닝, 버추얼 클래스룸 등 다변화된 에듀테크 콘텐츠가 채우고 있습니다. 코로나19의 영향으로 이 변화는 더욱 빨라질 것입니다. 향후 기술의 발전은 교육 시장에 어떤 영향을 미칠까요.

이 스토리는 애프터 코로나 비즈니스 전략 컨퍼런스에서 오고 간 이야기를 정리한 〈코로나 이후, 다음 유니콘은 콘텐츠 업계에서 나온다〉의 3화 중 일부입니다.

코로나 이후, 교육의 미래는 어디에 있는가?

미국의 IT 컨설팅 회사 가트너가 2017년에 발표한 리포트에서는 앞으로 주목해야 할 세 가지 메가트렌드를 언급합니다.

● 어디에나 있는 인공지능(AI Everywhere)

● 명백한 몰입 경험(Transparently Immersive Experiences)

● 디지털 플랫폼(Digital Platforms)

세 가지 트렌드는 에듀테크의 특징이기도 합니다. 이 시간에는 인공지능(AI·Artificial Intelligence), 몰입 경험, 디지털 플랫폼의 세 가지 키워드를 통해 현재의 에듀테크는 어디까지 왔으며, 미래에는 어떻게 변화할 것인지 말씀드리겠습니다. 에듀테크 트렌드를 살펴봄으로써 향후 콘텐츠 시장에서 온오프라인의 연결성과 개인 맞춤형 콘텐츠 기획, 이를 위한 테크적용 가능성에 대한 인사이트를 얻으시길 바랍니다.

지난 4월 28일 열린 폴인 온라인 컨퍼런스 〈코로나19, 다음 10년이 지금 결정된다〉 콘텐츠 세션에 참여한 홍정민 휴넷 연구소장은 에듀테크에서 발견한 세 가지 트렌트로 AI, 디지털, 몰입을 꼽았다. ⓒ 폴인

1. AI : 비싸서 엄두 못 내는 일대일 과외, 로봇이 대신한다

하버드 교육대학원 교수 토드 로즈(Todd Rose)가 쓴 〈평균의 종말〉에는 ‘평균적 인간’이란 개념의 모순을 말하는 사례가 등장합니다. 1950년, 미국 공군은 1926년 기준으로 표준화된 조종석을 개선하기 위해 당시 조종사 4063명의 100여 가지 신체 영역을 전수 조사해, 평균치를 냈습니다. 그런데 정작 신체 영역이 평균치인 조종사는 단 한 명도 없었다고 해요.

지금 우리의 교육은 1926년 미국의 공군 조종석과 상황이 똑같습니다. 아이들을 똑같은 교실에 놓고 표준교육과정에 그대로 밀어 넣고 있죠. 아이들 중 과연 몇 명이 만족할까요? 이 문제에 관한 연구도 하나 소개할게요.

미국의 교육 심리학자 벤저민 블룸(Benjamin Bloom)은 1968년 완전학습모형(Mastery Learning, 또는 숙달 학습)*을 제안하며 ‘2시그마 문제(2 Sigma Problem)’를 말했습니다. 그는 30명 규모의 학급에서 강의식 수업을 할 때와 일대일 수업을 할 때의 성취도를 비교했습니다. 그 결과, 일대일 수업을 받은 학생의 학업 성취도가 강의식 수업을 받은 학생의 학업 성취도보다 평균 표준편차가 두 배만큼 높았다(2시그마)고 합니다. 개인 교습을 받은 학생의 평균 수준은 전통적인 방식으로 수업을 받은 학생의 상위 2% 수준과 같았다는 이야기입니다.

* 학습에 필요한 시간과 학습에 사용한 시간을 결정하는 변인을 조정해 완전 학습에 이를 수 있다고 보는 수업 모형.

일대일 맞춤 수업의 교육 효과가 높다는 건 모두가 아는 사실입니다. 그러나 비용, 시간, 공간 등의 한계가 있습니다. 어떻게 하면 일대일 학습과 동일한 효과를 낼 수 있을까요? 블룸은 이를 ‘2시그마의 문제’라고 부르며 교육계가 해결해야 할 과제라고 했습니다. 그리고 시간이 흘러 이 문제를 극복하고자 하는 시도가 나왔습니다. 바로 AI 기술이 접목된 지금의 에듀테크입니다.

대화, 학습, 수업 준비는 물론 예측까지 가능한 AI 로봇

AI를 접목한 에듀테크 기업의 사례들을 살펴보겠습니다.

● 휴머노이드 로봇 ‘페퍼(Pepper)’

소프트뱅크가 인수한 프랑스 기업 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)에서 만든 휴머노이드 로봇입니다. 머릿속에는 IBM의 왓슨이 들어가 있고, 몸체는 소프트뱅크에서 만들었습니다. 상대의 감정을 봐 가며 기분 좋은 거짓말까지 할 수 있는 수준입니다. 원래 가정용 로봇으로 만들어졌는데 일본이나 유럽에서는 접객 용도로 주로 쓰이고 있고요, 한국에는 2017년 10월부터 금융, 서점, 의료, 유통 등 다양한 분야에 도입되고 있습니다.

● 온라인 대학 조교 ‘질 왓슨’
미국의 명문 공대 조지아텍(Georgia Tech)에 다니는 ‘질 왓슨(Jill Watson)’은 2016년 초 AI 관련 온라인 교과 과정의 조교를 맡았습니다. 질 왓슨은 고엘 교수가 IBM의 왓슨 컴퓨터를 활용해 오랫동안 연구한 결과물입니다. 정작 학생들은 질 왓슨이 박사 과정을 준비 중인 20대 백인 여성일 것이라고 예측했대요. 이 인공지능 튜터의 효과가 좋아서 조지아텍은 2016년 5월, 앞으로 사람 조교를 줄이고 인공지능 조교를 늘려가겠다고 발표했습니다.

● AI 영어 학습 앱 ‘듀오링고’와 ‘산타토익’
듀오링고는 영어를 기반으로 한 67개 언어를 학습할 수 있고요. 내 수준에 맞춰 읽고 듣고 쓰고 말하기 학습을 진행합니다. 산타토익은 20~40개 문제만 풀면 학습자의 취약점을 분석해서 그 부분만 반복해 문제를 풀거나 영상을 통해 학습하게 합니다. 그래서 연구나 성취도 평가에서 월등하게 높은 성적을 내고 있습니다.

● 페이스북이 만든 AI 챗봇 ‘너디파이 봇((Nerdify Bot)’
신상품을 실시간으로 소개하는 프로덕트 헌트에서 선정하는 골든 키티 어워즈(Golden Kitty Awards)에서 2016년 올해의 봇으로 꼽히기도 했고요. 수학과 과학 중심으로 채팅 형식으로 물어보면 거의 완벽에 가깝게 알려준다고 합니다. 현재 미국을 중심으로 베트남에도 진출 중입니다.

● 인공지능 소셜 로봇 ‘뮤지오’

국내 AI 커뮤니케이션 기업인 아카에이아이(AKA)의 ‘뮤지오(Musio)’는 자체 개발한 AI 엔진 ‘뮤즈’를 탑재한 로봇입니다. 딥러닝 알고리듬을 바탕으로 학습자의 시선 처리, 대화 문맥 및 상황을 인지하고 대화 내용을 기억할 수 있어 자연스러운 소통이 가능합니다. 홍대에 R&D 센터가 있고, 일본 소프트뱅크와 파트너십을 맺은 이래 일본에서도 꾸준히 성과를 내고 있습니다.

● 일본의 프렙 스쿨(prep school) ‘쿠베나’
쿠베나에서는 학생들이 AI를 기반으로 스스로 공부합니다. 학생들에게 AI가 탑재된 모바일 패드를 주고, 무조건 패드 위에 문제를 풀게 합니다. 그러면 이 풀이 과정 그대로 AI가 파악하는 거죠. 일본의 중학교 1학년 교과 과정을 강의식으로 하면 통상적으로 200시간이 걸리는데, 쿠베나의 서비스는 32시간 만에 끝낸다고 합니다. 학습자를 이해시키고 외우게 하는 건 AI가 맡고, 사람 선생님은 코칭을 맡는 것이 특징입니다.

● 예측 가능한 학습관리시스템 ‘뉴턴’
2017년 세계 최대 인재개발단체인 인적자원개발협회(ATD) 컨퍼런스에서 예시로 등장한 학습관리시스템(Learning Management System, LMS)*은 ‘예측’이 가능하다고 합니다. “찰리 스미스라는 직원이 직장 내 괴롭힘 방지 조항을 90일 내에 어길 확률이 85%”라는 식으로요.

영국의 LMS 회사인 뉴턴(Knewton)은 학습 관리 기능을 넘어, 예측이 가능한 시스템을 추구합니다. 선생님에게 시험을 앞둔 학급 평균이 몇 점인지, 그 평균을 높이려면 어느 학생들에게 몇 시간만큼, 무엇에 집중하라고 코칭하면 되는지 등을 알려주죠. 마치 〈아이언맨〉의 인공지능 비서 ‘자비스’처럼요.

* 하나 이상의 학습자의 하나 이상의 학습 과정을 관리하는 데 사용되는 소프트웨어 패키지. LMS는 일반적으로 학습자가 자신을 인증하고, 과정을 등록 및 수강하고, 평가를 수행할 수 있는 웹 기반 시스템이다.

지금까지 AI를 활용한 에듀테크 사례들을 살펴봤습니다. 이 차트는 AI의 전반적인 작동원리를 설명하고 있습니다.

인공지능 로봇 교사 등장을 위한 3가지 영역

이렇게 일대일 맞춤형 학습을 통해 습득한 빅데이터(커뮤니티 활동, 성적 기록, 진단 내역, 학습 기록, 로그 기록, 피드백 정보 등)를, 자체 설계된 알고리듬을 통해 기계가 학습하고, 그 결과물이 교육용 로봇으로 진화 중이라고 이해하면 되겠습니다.

2. 디지털 플랫폼 : 누구든 학생이 되고, 교사가 될 수 있다

과거 콘텐츠를 통해 솔루션을 제공하던 교육 서비스의 역할이 요즘은 플랫폼으로 많이 넘어가고 있습니다. 플랫폼형 교육 서비스는 왜 중요할까요? 미래학자들은 이미 몇 년 전에 올해 2020년이면 73일마다 지식의 양이 2배씩 증가할 것이라고 예측했습니다. 구글의 CEO를 역임한 에릭 슈미트는 “구글이 2003년까지 모은 데이터양이 2010년에는 이틀 만에 저장되고 있으며, 그 속도는 점점 빨라지고 있다”*고 했습니다. 이 순간에도 지식의 양과 속도는 급속히 증가하는 거죠.

* 2010년 미국 캘리포니아 타호호수에서 개최된 테크노믹스컨퍼런스(Technomics Conference)에서의 발언.

전형적인 교육 현장은 여전히 이런 상황에 뒤처지는 것이 현실입니다. 가령 미국 유학을 갔다 온 교수님, 사범대를 졸업한 선생님이 동일한 커리큘럼으로 30~40년 동안 강의를 하고 있으니까요. 교사 한 명 한 명이 갖는 영향력이 클 수밖에 없습니다. 반면 지금의 초연결 시대에는 누구나 학생이 되고 교사가 될 수 있는 플랫폼이 많이 등장했습니다. 가상의 상황을 예시로 들어보죠.

● 상황: 브라질에 있는 농부에게 커피 재배법을 배우고 싶다.
●과거: 커피나무가 적절히 자라는 계절과 날씨에 맞춰 항공, 기차, 버스 등을 이용해 브라질로 간다. 농부를 찾아가 재배법을 배운다. 다시 한국으로 돌아온다.
●현재: 인터넷으로 브라질의 커피 농부를 찾는다. 페이스북으로 친구를 맺고, 커피 재배법을 요청한다. 핀테크 기술을 이용해 교육 비용을 송금한다. 커피 농부가 입금을 확인하고 해당 영상을 유튜브에 올린다. 한국에 있는 나는 유튜브에서는 해당 영상을 한글로 번역해 학습한다.

“아이들이 스스로 학습 환경을 만들 수 있는 여건만 제공한다면, 누구나 스스로 배울 수 있다.” 교육학 분야의 석학인 수가타 미트라 교수의 말입니다. 그는 1999년부터 2001년까지 인도 외딴 마을의 벽에 구멍을 내고 그곳에 컴퓨터를 넣으면 어떤 일이 벌어지는지, ‘벽 속의 구멍(Hole in the Wall)’이라는 실험을 했습니다. 1차, 2차, 3차에 걸쳐 실험하면서 그는 아이들이 스스로 컴퓨터를 학습하고, 대학교 생물학 전공 서적을 두었더니 다들 뉴런과 시냅스를 이야기하는 걸 듣고 깜짝 놀랍니다. 서로가 서로를 가르치며 스스로 학습한 거죠.

‘교학상장(敎學相長)’이라는 말이 있죠. 배움과 가르침이 양방향으로 작용하기 때문에 학생은 선생님을 만나 성장하고, 선생님도 학생을 만나 확장한다는 뜻입니다. 자세히 보면, 수시로 질문하고 서로 토론하는 아이들과 달리 어른들은 좀처럼 이야기를 하지 않습니다. 혼자서 인상 쓰고 있죠.(웃음) 그동안 학교의 표준교육과정을 통해 주입식으로 진행된 교육이 플랫폼의 맞춤형 교육 서비스로 진화 중인 이유이기도 합니다. (후략)