[데이터넷] 금방 끝날 줄 알았던 코로나19 대유행 상황은 어느덧 1년을 훌쩍 넘어가며 우리 삶에 많은 변화를 가져왔다. 특히 감염 위험을 최소화하기 위해 온라인 화상 교육이 보편화 되는 등 디지털 전환 속도가 상대적으로 느렸던 교육산업 또한 빠른 변화가 진행되고 있다.
교육산업이 대면 학습을 오랫동안 고수해온 가장 큰 이유는 ‘맞춤학습’에 있다. 실시간 대면수업은 교사가 학생의 학습 태도와 학습 성향, 이해도를 즉각적으로 평가할 수 있고 그에 맞춰 수업을 탄력적으로 진행할 수 있어 비대면학습보다 학습능률이 높다고 평가됐다.
그러나 코로나 시대를 직면하면서 비대면학습은 피할 수 없는 선택이 됐으며, 오히려 능동적이고 적극적으로 교육 혁신의 기회가 될 수 있다.
개인 맞춤형 프로그램 제공
언택트 시대 흐름에 맞춰가며, 대면 수업보다 더 높은 성과를 얻기 위해 더욱 우리가 집중해야 할 것은 다음의 두 가지로 요약할 수 있다.
첫 번째로 학생의 성향을 파악한 교육, 즉 학생의 데이터를 기반으로 한 ‘초개인화 맞춤학습’이다. 교육산업에는 아직 아날로그 데이터를 포함해 여러 데이터가 혼재된 상태로 존재한다.
데이터 거버넌스와 디지털 트랜스포메이션을 통해 품질 높은 데이터를 확보하면 초개인화 맞춤학습을 제공할 수 있다. 이를 통해 인터넷 강의나 화상 강의처럼 일방향적이고 상호 작용이 불가능한 수업이 아닌, 학생 개개인의 학습 성과에 따라 맞춤 진도를 편성할 수 있고, 학습 프로그램을 제공할 수 있다.
두 번째는 인공지능(AI) 개발과 이를 위한 목적 설정이 필요하다. 초개인화 맞춤학습은 기본적으로 추천을 위한 알고리즘이 활용된다. 유튜브, 넷플릭스에서 제공하는 개인 맞춤형 콘텐츠 추천과 유사하다.
하지만 교육산업에선 단순한 흥미 위주의 추천과는 다른 새로운 접근이 필요하다. 학년별, 과목별로 단원과 난이도가 다르고 이를 위한 학습 계통도가 존재한다. 학생의 정확한 현재 수준을 파악하고 효과적인 이해를 위한 노선을 제시해야 한다.
비즈니스 프로세스·도메인 지식 이관까지
이렇듯 교육 분야의 인공지능을 적용하기 위해서는 교육이 직면한 문제점과 특성을 정확하게 파악하고, 비즈니스 프로세스와 도메인 지식을 인공지능 모델에 정확하게 이관할 수 있어야 한다.
코로나 종식 이후에도 교육 분야의 디지털 전환 초점은 개인으로 맞춰질 수밖에 없다. 개인의 학습 역량에 맞춘 교육 서비스 수요는 날로 높아갈 것이고, 공교육이 이런 시대적 흐름을 마냥 외면할 수도 없다.
시대적 흐름을 교육 혁신의 계기로 삼아야 한다. 현재 축적된 데이터 기반으로 초개인화 맞춤학습을 학교 현장에도 적용할 수 있도록 디지털 전환을 더욱 가속화해야 할 것이다.
