psychoiogy today (2024.09.04.)

• • 진화하는 교육 환경에서 AI는 학생의 학습 방식과 교육자의 교수법을 계속해서 재정의하고 있음. 최근 연구 '학습의 혁신: 심리학 입문을 위한 튜터로써 검색 증강 생성 시스템의 효율성 평가(2024)'는 AI 튜터가 학습 결과에 미치는 영향을 탐구하여 AI 교육에 대한 중요한 고려 사항을 제시함

교육 분야 내 AI의 진화

• • 교육 분야에서의 AI 활용은 거의 한 세기 전부터 시작되었음. 초기 도구는 학생들이 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있도록 설계되었으며, 이러한 목표는 현재까지도 AI 교육의 핵심임
  • 최근 AI 기능은 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 급격히 성장하였으며, 놀라울 정도로 인간과 유사한 방식으로 사용자와 상호 작용함으로써 교육 기술에서 큰 도약을 이룸

AI 튜터 활용 연구의 결과

• • 이번 연구는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 활용에 중점을 두고 있음. 이는 내부 지식 기반에 외부 데이터를 결합해 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하는 보다 발전된 형태의 인공지능임
  • 연구진은 학생들이 작문 과제를 수행하는 데 AI 사용이 학습에 미치는 영향을 파악하고자 심리학 학부 학생들에게 세 가지 조건을 제시하였음. RAG 기반 AI 튜터의 도움을 받거나, 수정되지 않은 GPT-4Turbo를 사용하거나, AI 도움 없이 작문 과제를 완수하도록 함
  • 그 결과, AI를 사용하는 학생들이 이후 퀴즈에서 더 낮은 점수를 받을 것이라는 초기 가설과는 달리 어떤 것이든지 AI를 사용한 학생들은 AI를 사용하지 않은 학생들보다 평균적으로 더 높은 점수를 받음
  • 이는 AI를 효과적으로 사용하면 학습을 방해하기보다는 오히려 학습 효과를 향상시킬 수 있음을 시사함

AI 튜터의 잠재력

• • 학습 성과는 학생들이 기울인 노력이 가장 중요하지만, AI가 잘 훈련된 콘텐츠의 영역에서는 학습을 지원하는 AI 튜터의 잠재력 또한 강조됨
  • 그러나 RAG 기반 시스템과 수정하지 않은 GPT-4Turbo 사이에 큰 차이가 없다는 점은 특정 작업에서 더 복잡한 AI 시스템이 필요한지에 대한 의문을 제기함
  • 기존 LLM에서 잘 표현되는 콘텐츠 영역의 경우, 무료로 제공되는 도구가 전문화된 시스템만큼 효과적일 수 있음

AI 활용의 고려 사항

• • AI가 교육에 널리 보급됨에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 특히 AI 시스템 내 학생 데이터를 사용하고 저장하는 방식과 관련된 윤리적 고려가 중요해짐. 또한, 고가의 독점적인 AI 시스템만 효과적일 경우 교육 불평등을 악화시킬 수 있다는 접근성 문제도 있음
  • 그러나 오픈 소스 모델이 고가의 독점 모델만큼 효과적일 수 있다는 가능성은 AI 의 공평한 접근에 대한 희망을 제시함
  • 또 다른 중요한 고려 사항은 AI가 전통적인 교사 역할에 미치는 영향임. AI는 유용한 자원을 제공할 수 있지만, 인간 교사를 대체하는 것이 아닌 보완적 역할을 해야 함
  • 인간 교육자가 학생의 학습 경험에 가져다주는 개인적인 유대감과 미묘한 이해는 AI가 완전히 복제할 수 없음

교육자 및 교육기관을 위한 주요 시사점

• • AI를 대체물이 아닌 보완물로 활용할 것: AI를 통해 학습 효과를 향상시킬 수 있지만, 기존의 교수법을 대체하는 것이 아니라 지원하는 용도로 사용해야 함
  • 학생의 노력을 장려할 것: AI 도구의 효과는 학생들이 학습에 쏟는 노력과 밀접한 관련이 있음. 교육자는 AI 도구에 대한 학생들의 적극적인 참여를 장려해야 함
  • 정보의 정확성에 집중할 것: AI가 정확한 정보를 제공하는지 확인하고 필요한 경우 사람의 감독을 통해 보완해야 함
  • 접근성을 고려할 것: 모든 학생이 접근할 수 있는 AI 도구를 사용하여 첨단 기술을 이용할 수 있는 학생과 그렇지 않은 학생 간의 격차가 벌어지지 않도록 노력해야 함
  • 윤리적 문제에 유의할 것: 데이터 프라이버시, 보안 등 AI를 사용할 때의 광범위한 윤리적 영향에 유의해야 함