[목 차]

AI 시대, 교육공학자의 질문

 

01 교육공학의 눈으로 본 AI

02 교육 테크놀로지의 진화와 AI

03 매체 논쟁과 AI

04 AI와 학습 패러다임의 전환

05 AI와 교수 혁신

06 AI 기반 교수설계

07 좋은 수업과 AI 윤리의 관계

08 교육에서 AI 윤리 원칙과 실천

09 윤리 기반 AI 교육 생태계의 가능성

10 포스트 휴머니즘과 AI 교육의 미래

 

[본 문]

교육공학이 AI 시대에 다루는 질문은 크게 네 갈래로 나뉜다. 모두 이 책에서 차례로 살펴볼 주제이기도 하다. 첫째는 학습을 설계하는 일이 AI 이후 어떻게 달라지는가다. AI는 수업을 준비하는 과정에서 요구를 분석하고, 자료의 초안을 만들고, 평가 문항을 제안한다. 이른바 AI 기반 교수설계다. 그런데 기술이 점점 발달하면서 AI는 단순 도구가 아니라 공동 설계자로 평가받기도 한다. AI를 단순한 도구로 볼지 학습의 협력자로 볼지에 따라, 수업 설계의 방향도 달라진다. 둘째는 AI를 어떤 매체로 볼 것인가다. 커뮤니케이션 이론에서 매체는 단순히 메시지를 전달하는 수단이었고, 중요한 것은 그 안에 담긴 내용이라고 보았다. 교과서나 동영상이 그러하듯, 매체는 정해진 내용을 전달할 뿐이라고 여겨졌다. 그러나 AI는 기존 매체와는 속성이 다르다. 정해진 내용을 일방적으로 전하는 것이 아니라, 학습자의 말에 반응하고 상호작용한다. AI의 등장 이후 ‘매체’를 단순히 내용을 담는 수단으로만 볼 수 없게 된 것이다.

－01_“교육공학의 눈으로 본 AI” 중에서

 

매체 논쟁에서 클라크와 코즈마는 매체가 학습에 영향을 주는가에 집중하며 논쟁을 벌였지만, 이제 강력해진 AI 기술 앞에서 우리는 ‘이 매체와 어떻게 함께 사고하고 그것을 필요에 따라 어떻게 통제할 것이냐’를 물을 필요가 있다. AI 기술의 가능성을 최대한 활용하되, 지나친 의존과 남용으로 인간의 발달 가능성이 침해되지 않도록, 매체와의 관계를 주체적으로 형성해 나가야 할 것이다.

－03_“매체 논쟁과 AI” 중에서

 

이러한 단위 수업 설계에 AI가 들어오면, 교사가 혼자서는 하기 어렵던 일들이 가능해진다. 먼저 수업 전 준비가 한결 수월해진다. 학습 목표에 맞는 수업 주제를 선별하고, 수업 자료와 평가 문항의 초안을 만드는 일을 AI가 빠르게 도와주기 때문이다. 수업 중에도 마찬가지다. 교사 한 사람이 모든 학생을 동시에 살피기는 어렵지만, AI는 학습자 개개인의 질문에 즉각 반응하며 피드백을 제공한다. 또한 학습자별 학습 현황을 실시간 대시보드로 보여 주어, 교사가 누구에게 언제 개입해야 할지를 판단하도록 돕는다. 수업이 끝난 뒤에는 학습 결과를 분석해 학습자마다 보충이 필요한 부분을 진단하고, 그에 맞는 복습 과제나 다음 차시 자료를 제안하는 데 활용할 수 있다.

－06_“AI 기반 교수설계” 중에서

 

요컨대, AI-EFLS는 AI 스피어 환경에서의 AI 활용의 윤리적 판단 지점을 구조적으로 제시하고, 개인의 윤리적 판단에 영향을 미치는 요인과 메커니즘을 제안한 프레임워크다. 이는 윤리적 실천에 대한 결정이 단일한 요인이 아니라 매우 복합적이고 다양한 요인들에 영향을 받으며, 순환적으로 이어진다는 것을 보여 준다. 이러한 개념 모형은 AI 활용의 윤리적 실천에 대한 요인들을 제시하고 그 관계성을 제안함으로써, 향후 윤리적 AI 활용 교육 생태계를 위한 측정 가능한 지표 개발 등으로 확장할 수 있는 가능성을 제시한다. 결국 인공지능(artificial intelligence)이 교육에서 ‘지능적(intelligent)’ 도구로 기능할 수 있는지는, 기술 자체가 아니라 교육 주체의 판단과 실천에 달려 있다는 것을 이 프레임워크가 보여 주고 있다.

－09_“윤리 기반 AI 교육 생태계의 가능성” 중에서