출처 : https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-education-global/

어댑티브 러닝(적응학습)의 의미와 해외 사례를 소개한다. 게임을 통해 즐겁게 배우는 방법, 이 분야에서 전 세계를 리드하는 서비스 및 기업, 국가의 시책 사례를 다룬다.

AI(인공지능)는 매우 넓은 분야에서 활약하고 있다. ‘인간의 학습’ 분야도 예외는 아니다. 여기서는 교육 분야에서의 ‘어댑티브 러닝’이라 불리는 새로운 방식에 대해 소개한다.

어댑티브 러닝을 번역하면 ‘적응학습’인데, 학습하는 개인의 숙련도에 맞추는 빅데이터 및 AI 등의 기술을 사용하는 새로운 교육 방식이다.

지금까지는 교육반 전체의 학습 숙련도에 개인이 맞춰야 했으므로, 학습에 뒤처지거나 반대로 너무 앞서나가는 학생은 붕 뜨는 경우가 있었다.

어댑티브 러닝은 그러한 문제를 해소하고, 개인에게 특화된 교육을 제공한다. 더욱이 어댑티브 러닝 이외의 학습 방식과 조합함으로써 다양한 선진적인 기술의 혜택을(대부분 무료로, 인터넷만 연결되면 어디서든) 받을 수 있다.

최근 어댑티브 러닝에 참여하는 기업이 증가하고 있는데, 어댑티브 러닝이 더욱 발전해 있는 미국 등의 해외 사례를 소개하고자 한다.

게임하면서 수학을 즐겁게 배우는 미국의 스타트업 기업의 앱

아이들이 산수/수학을 배울 때 제일 먼저 걸림돌이 되는 부분이 바로 ‘분수’이다. 특히 수학에서는 이러한 ‘장애물’을 그대로 방치하면, 이후의 학습 속도가 크게 영향을 받게 된다. 미국의 스타트업 기업이 제공하는 서비스 ‘Motion Math’는 아이들의 수학 학습을 게임 등을 통해 즐겁게 극복하도록 한다.

‘게임을 통해 즐기다 보면 아이들이 공부하게 된다니, 그런 말도 안 되는 일이 어딨어?’라고 생각할 수도 있지만, 이 서비스를 만든 것은 스탠포드 대학에서 새로운 교육에 대해 연구하던 사람들이다.

그러므로 과학적으로 확실한 근거가 있는 것 같다. ‘신체와 연결된 지식 경험’ 즉 놀이를 통해 아이들의 학습이 진행된다.

‘Motion Math’는 아이들이 놀이를 한 데이터를 분석하고, 그 학습 진도에 맞춰 다음 학습(=놀이)을 제공한다. 학습자 본인뿐 아니라 부모나 선생님도 학생 한 명 한 명의 진도를 파악할 수 있다.

공부를 싫어하는 아이들이 오히려 스스로 즐겁게 공부한다면, 그보다 멋진 일은 없다.

전 세계에서 진행되는 어댑티브 러닝에 의한 학습 효율 향상

‘Motion Math’는 낮은 연령대의 아이를 대상으로 하는 학습에 특화된 서비스지만, 교육 전반을 폭넓게 취급하는 서비스도 물론 존재한다. 예를 들어 ‘Knewton’이 그 중 하나다.

‘Knewton’은 뉴욕에 본사를 두고 있는 전 세계적으로 전개하고 있는 어댑티브 러닝의 선진 기업으로서, 전 세계에 1,400만 명 이상이 이용하고 있다.

일본에도 지사가 있으며, 베넷세나 Z회 등도 ‘Knewton’의 서비스를 도입하고 있다. ‘Knewton’의 러닝 애널리틱스(학습 상황 분석) 기능은 ‘발전이 없는 학습자나 진도를 나갈 준비가 된 학습자의 정보를 파악하며, 적절한 타이밍에 개별적으로 지원’할 수 있어, 학습자 개인의 이해도에 맞는 학습 서비스를 제공한다.

이 기업은 ‘세계를 위해 학습을 맞춤화한다’는 사명을 가진, 그야말로 어댑티브 러닝에 특화된 기업/서비스이다.

또한 ‘출신지 등의 프로필에 근거해 개별화하는 시스템’이 있는 등, 매우 섬세한 맞춤화 기술을 갖고 있어, ‘도중 탈퇴율이 56% 감소’했다는 등의 성적이 있다.

한국도 어댑티브 러닝에 주목

일본의 이웃 나라 한국은 아이들의 교육에 열심을 가진 부모가 많은 것으로 유명하다.

그러한 한국에서도 어댑티브 러닝을 포함한 ICT 학습의 새로운 도입이 국가적으로 시행되고 있다. “일본보다 앞서 나가는 시도를 하고 있는 한국의 ‘교육 정보화’”라는 기사에 따르면, ‘맞춤 개별 학습’이라고 표현된 어댑티브 러닝에 한국 정부가 힘을 싣고 있다는 내용이 들어 있다.

“한국에서는 디지털 교과서, 사이버 학습을 축으로, (중략) 본인의 관심사, 수요, 흥미, 수준 등에 맞춰 스스로 학습을 선택할 수 있게 만드는 것을 이상으로 삼고 있다.”

‘디지털 교과서는 학생 한 명 한 명의 학습 결과를 분석하고, 학습 내용에 맞춰 맞춤화’한다. 한국에서 이만큼 새로운 교육 방침을 도입하게 된 배경에는, AI와 관련하여 종종 일컬어지는 ‘기존에는 사람이 하던 일이 ○○% 사라지게 된다’는 걱정이 있기 때문이다.

기존의 교육 구조 및 내용을 그대로 유지하면, 아이들이 어른이 됐을 때 직업을 가질 수 있을지 없을지 불안하다는 부모의 마음을 반영하고 있다.

AI로 인해 초래된 미래에 대한 불안함을, AI를 이용하는 교육 시스템을 통해 해결하려는 것이다. 어댑티브 러닝 등의 새로운 교육 방식은 모든 국가에서 도입하지 않을 수 없는 상황에 있다고 할 수 있다.

정리

전 세계적으로 교육 방식에 관한 새로운 흐름이 생겨나고 있다. 그러한 새로운 흐름의 기반이 되는 것이 바로 빅데이터와 AR/VR, 그리고 딥러닝과 기계학습을 바탕으로 하는 AI이다. 딥러닝도 머신러닝(기계학습)도 모두 컴퓨터를 학습시키는 방법인데, 어댑티브 러닝은 인간을 학습하는 방법이다.

AI의 학습 방법의 혁명이 인간의 학습 방법의 혁명을 가져다준다는 것도 어째선지 아이러니하고 흥미로운 일처럼 느껴진다.

아이이든 어른이든, 특화된 고도의 학습이든 일반적인 폭넓은 학습 분야든, 어댑티브 러닝은 어디서나 누구에게나 공평한 구조를 제공한다.

국가의 장벽이나 빈부의 격차로 인해 생겨난 교육을 받을 권리의 제한 역시, 어댑티브 러닝은 조금씩 해소해 나갈 것이다. AI가 학습해주기 때문에 인간은 편하게 있어도 되는 것일까, 아니면 인간이 더욱 학습을 해야 하는 걸까...

사람마다 의견은 제각각이다. 그 답을 알기 위해서라도 AI에 대해 배워야 한다는 것은 틀림없는 사실이다. 어쨌든 이 세계적인 규모의 교육 분야의 거대한 변혁의 흐름에 주목하고자 한다.