글로벌 디지털교육 동향

[세계은행] 칠판에서 챗봇으로: 생성형 AI 활용을 통해 얻은 7가지 교훈
- 2024.09.15
[원문제목] | From chalkboards to chatbots in Nigeria: 7 lessons to pioneer generative AI for education |
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[자료출처] | WORLD BANK BLOGS [https://blogs.worldbank.org/en/education/From-chalkboards-to-chatbots-in-Nigeria?_gl=1*1g6bjd9*_gcl_au*MTg4OTM1MzMuMTcyNjIwMzg4OA] |
[주제분류] | 중등교육, 협동학습, 언어교육, 인공지능 활용 교육 |
[키워드] | 생성형 AI, 디지털 리터러시, 대형 언어 모델 |
[그림출처: 원문자료]
WORLD BANK BLOGS (2024. 09.18.)
- 1984년 교육 심리학자 벤저민 블룸(Benjamin S. Bloom)에 의해 1:1 학습이 전통적인 교실 환경에서의 학습보다 우수한 성과를 보인다는 것이 입증된 상황임. 그럼에도 불구하고 비용적 측면에서 어려움으로 실현이 어려웠음
- 40년이 지난 시점에서 생성형 인공지능의 빠른 발전으로 많은 국가에서 1:1 학습 이상의 교육에 도달할 기회를 맞이함. 오늘날의 대형 언어 모델(LLM)은 학생들과 친근하게 상호작용하며 그들의 학습 필요에 맞춰 조정할 수 있음
- 나이지리아에서는 최근 무료 생성형 AI 도구를 활용하여 교육 결과를 향상시키기 위한 선구적인 노력을 하고 있음
- 2024년 6월부터 7월 동안 800명의 1학년 고등학생들이 컴퓨터실에서 주 2회 생성형 AI를 활용한 방과 후 영어 수업에 참여함
- 각 세션은 교사가 학습 주제 소개를 시작으로 학생들이 Microsoft Copilot(ChatGPT 기반의 생성형 AI 도구)을 통해 문법 및 작문 과제를 마스터하는 방식으로 진행됨
- 교사들은 학생들이 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는데 도움을 주고, 각 세션의 시작에 제안된 프롬프트를 제공함. 학생들이 AI와 상호작용하는 동안 교사들은 학생들과 멘토링을 통해 추가적인 프롬프트를 제공함
교육에서 생성형 AI 활용을 통해 얻은 7가지 교훈
- 학생의 필요와 성장을 최우선으로 고려: 학생들의 참여 학습에 중점을 두고, 학생들이 기술을 효과적으로 개발하도록 도움. 파일럿 프로그램에 참여한 학생들이 생성형 AI를 활용한 수업에 높은 참여도를 보여줌. 교사들 또한 학생들이 독창적이고 생산적인 방식으로 학습 도구를 활용하는 모습을 발견함. 이에 따라 학생들이 디지털 리터러시와 비판적 사고와 같은 중요한 역량을 개발을 최우선으로 해야함을 알게 됨
- 영감을 받은 교사: 교사들은 AI의 잠재력을 인식하고 학생들의 학습을 증진시키는데 도움이 된다는 것을 알게 됨. 교사들은 자발적으로 비공식 그룹을 형성하여 서로 모범 사례를 공유하게 됨. 교사들은 AI를 자신의 역할에 가치를 더하는 기술로 보기 시작함
- 몰입 최적화: 프로그램이 6주 동안 진행되었으나, 더 긴 기간이 더 효과적일 수 있었을 것으로 판단함. 첫 주 동안 학생들은 이메일 설정, Microsoft Copilot 계정 생성, 컴퓨터 사용법을 배우는 데 집중했으며, 많은 학생들이 한 번도 컴퓨터를 사용해 본 적이 없어 어려움이 있었음. 그래서 프로그램 기간을 연장함으로 학생들의 실제 학습 요구에 집중할 수 있을 것으로 봄
- 필수 인프라 육성: 기술이 아무리 발전하더라도 학교는 필수적인 전기 및 연결성을 필요함을 알게 됨. 잦은 정전과 인터넷 장애는 학생들이 대형언어모델(LLM)과 상호작용하는 데 방해가 되었음. 교실의 원활한 수업을 유지하기 위해 백업 전력 및 연결이 중요한 요소임
- 참여자에게 관련 자료 제공: 프로그램의 일환으로 세션을 안내하기 위한 ‘툴킷’을 활용하였음. 이를 활용여 학생들이 생산적으로 참여할 수 있도록 유도하는 프롬프트를 제시함. 이로 대형언어모델(LLM)이 튜터 역할을 하고 학생들의 수준에 맞춰 조정할 수 있게 됨. 이 프롬프트 엔지니어링 덕분에 대형언어모델(LLM)의 응답이 학생들에게 더 유용해졌고, 지역 맥락과 환경에 관련된 예시를 통해 세션이 더 구조화되고 효과적으로 진행하게 되었음
- 구현 강화: 어떤 프로그램이든 디자인과 시행 간의 격차는 클 수 있음. 이를 해결하기 위해 소규모 모니터링 팀이 각 세션을 면밀히 감독하며 주요 통찰력을 수집하고 피드백을 제공하여 프로그램이 원활하게 진행될 수 있도록 함
- AI 위험 감소: AI의 효과적인 수업 혁신을 즐기면서, 교사들은 AI의 과도한 의존, 허위 사실 생성(거짓 응답을 사실로 제시하는 것), 오용과 같은 주요 위험을 강조함. 학생들이 이러한 새로운 학습 방식을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있도록 주의를 기울임
- 생성형 AI 활용 프로그램을 통해 얻은 7가지 교훈은 자원이 제한된 환경에서의 교육에 AI의 미래에 대한 귀중한 통찰력을 제공함. 이러한 접근 방식의 교육의 확장에 대한 성공 여부는 교사의 적극적인 참여, 인프라 지원, 지속적인 모니터링 및 평가에 달려 있음