[교육행정 및 교육경영] chatGPT의 교육적 활용

이번주 수업시간에는 Chat GPT와 같은 생성형 AI의 교육적 활용 가능성 및 잠재적 위험성에 대해 논의해봤다. 나는 테크놀로지 덕후라서 Chat GPT의 출시부터 관심있게 지켜봤고, 평소에도 교양 수업 내용 중 궁금한 부분에 대해 질문하고, 언어 학습을 위해 Chat GPT를 자주 활용하고 있다. 또한, 이번 학기 중에 교내 학습법 특강과 ‘충남 대왕초 정선구 선생님의 생성형 AI api 활용 수업 활동 사례 특강’을 통해 Chat GPT 활용법에 대해 배울 정도로 이 주제에 큰 관심을 갖고 있었다. 그래서 특히 이번주 수업은 교사가 K-12 교육 분야에서 Chat GPT를 실제로 활용할 수 있을지, 만약 그렇다면 어떻게 활용할 수 있으며 장기적으로 생각했을 때 AI 활용의 부작용을 줄이고 효과적인 수업 운영을 위해 교사는 어떤 점에 집중해야 할지 고민하며 발표를 들었다.

Chat GPT (또는 생성형 AI)의 가능성과 문제점

Chat GPT와 같은 생성형 AI의 활용은 학생들에게 언제 어디서나 피드백을 제공할 수 있다는 점에서 장·단점을 동시에 갖고 있다. 학생들이 이해될 때까지 맞춤형으로, 또 친절하게 설명해주는 것은 분명 개별화 교육에 있어 커다란 장점으로 다가온다. 하지만 학생들이 항상 도움을 받을 수 있는 것이 모든 상황에서 긍정적인 것은 아니다. 오히려 학생들이 생성형 AI의 결과물을 비판적인 사고 없이 그대로 받아들일 경우에는 학생 스스로가 지식을 구성할 수 없다는 퇴보한 지식관을 가질 수 있을 뿐만 아니라 수업 중 교사의 지시에 집중하지 않을 수도 있다.  또한, Chat GPT에 과도하게 의존할 경우, 기술 발전에 따라 교육 현장 내 교사의 입지는 축소될 가능성도 존재 한다. 다음은 Chat GPT의 교육적 활용 가능성과 문제점에 대한 표이다.

가능성	문제점
언제 어디서나, 학생이 이해될 때까지 풍부한 예시와 비유를 들어주며 맞춤형 학습 지원 가능	오히려 수업 집중을 방해하는 요소로 작용할 수 있음.
다양한 상황을 가정하여 대화를 연습하는 등 외국어 학습에 활용 가능. 예시1.  My GPTs 기능으로 교과서 본문을 훈련시킨 맞춤 GPT를 통해 본문을 대화 형식으로 재구성하여 학생과 상호작용할 수 있도록 함. 예시 2. 음성 대화 기능을 활용하여 회화 연습 지원 가능.	환각 현상으로 학생들에게 오개념을 심어줄 수 있음.
PBL과 같은 학습자중심수업의 수월성을 높일 수 있음. 특히, PBL의 경우에는 지식이 충분하지 않은 학습자에게는 너무 길고 어려운 과업이라고 느낄 수 있다는 단점이 존재했음. 하지만 Chat GPT가 프로젝트 내내 MKO로서 역할할 수 있기에 수업 중 PBL 활용이 더욱 쉬워질 것이라 기대됨.	대화 내용을 실시간으로 모니터링하기 어려움. 따라서 학생과 생성형 AI 간의 상호작용 중 오류 발생 시 교사의 빠른 개입 및 대처가 어려움.  (교사가 chatGPT api 활용하여 자체제작 웹서비스나 플랫폼을 운영하지 않는 경우)
일상생활에서 영감을 받을 때마다 바로 바로 학습 자료 초안을 제작하는 식으로 활용할 수 있음. 학습 제작 시간을 단축시킬 수 있을 것이라 기대됨.	기계와의 의사소통 시간 증가로 인간과의 의사소통이 줄어들 수 있음. 이는 의사소통역량과 성품 개발에 부정적인 영향을 미칠 수 있음.
프로그래밍 지식이 없어도 GPT-4의 코드분석 기능으로 학생이 제출한 설문 내용에 대한 텍스트 마이닝, 클러스터링 작업을 수행하여 빠르게 피드백을 반영할 수 있게 됨.	현 상황에서 생성형 AI 개발은 많은 자본이 요구되기에 진입 장벽이 매우 높다.따라서 사용자는 Open AI나 Google 같은 특정 거대 기업이나 플랫폼에 의존하게 됨.
API 활용을 통해 뤼튼 트레이닝과 같은 서비스로 학생들의 논증적 글쓰기 연습을 단계별로 지원할 수 있게 됨. https://training.wrtn.ai	학생들이 지식을 구성하기보다 받아들이기만 할 수 있음.
교사의 행정업무 부담 감소에 도움을 줄 수 있음.	교사가 ChatGPT의 보조도구가 될 가능성도 있음.
학생들의 디지털 리터러시 역량 개발에 도움이 될 수 있음.	생성형 AI 도구에 사용자가 입력하는 내용은 다시 AI의 훈련에 활용될 수 있음. 개인정보 보호 측면에서 부정적임.

위의 표를 보면 생성형 AI가 교육 현장의 개별화 교육 측면에서 가능성도 분명 많지만, 문제점도 그만큼 많다는 것을 알 수 있다. 그렇다면 학교 현장에서 생성형 AI 활용을 전면 금지시켜야 할까? 나는 예비교사로서 이에 대해 회의적인 입장이다. 왜냐하면 표절 검사 서비스 등의 생성형 AI 탐지 기능이 불완전하기 때문에 학교 차원에서 금지한다고 해서 학생들의 생성형 AI 활용을 근본적으로 막을 수 있는 방법이 없다. 오히려 학교 차원에서 생성형 AI를 적절히 활용하고, 어떻게 하면 학생 본인에게 도움이 되는 방식으로 생성형 AI를 활용할 수 있는지를 직접 교육하는 방식이 학교 차원에서 학생들의 생성형 AI 활용법을 관리할 수 있는 방향이다. 그렇다면, 생성형 AI의 허용 패러다임을 수용한 학교 현장에서 생성형 AI 활용의 부작용을 줄이기 위해 교사, 학교, 그리고 정부는 어떤 노력을 해야할까? 우선, 학생들이 생성형 AI의 창작 결과물을 비판적으로 검토할 수 있도록 비판적 사고를 키우고, 이와  함께 의사소통 역량을 키우기 위해서 토론이나 프로젝트 학습과 같은 학습자 간 상호작용 중심의 수업을 활용하거나 신문 기사 등의 대중매체 비판하기와 같은 미디어 리터러시 교육의 요소가 교과 수업 중에 반영되어야 한다. 다음으로, 수업 중 과정중심평가를 통해 과제의 결과물보다는 수행 과정에 집중하는 것도 학생들의 생성형 AI 과의존을 대응할 수 있는 방법 중 하나이다. 이에 더해,  생성형 AI와 같은 기술 발전에 적극적으로 대응할 수 있도록 교사들은 전문적 학습 공동체 활동을 통해 효과적인 학습을 위한 윤리적인 기술 활용 방법과 가까운 미래에 인간 교사의 역할에 대해 동료교사들과 끊임없이 논의해야 한다. 마지막으로, 정부는 다음과 같은 방안을 고려해야 한다. 먼저, 장기적인 관점에서 생성형 AI를 만드는 거대 기업에 대한 의존도를 낮추고, 교육 현장에서 활용할 수 있도록 유료화나 광고 걱정이 없는, 그리고 적절한 경계 및 제한 설정이 가능한 생성형 AI 개발에 적극적으로 참여하고, 교사의 필요에 맞게 맞춤설정 가능한 LMS 플랫폼을 마련해야 한다. 다음으로, 정부는 AI 교과서 등의 도입 정책에 있어 신중한 접근이 필요하다. 물론, AI 교과서는 학습 데이터의 수집을 통해 비침습적이고 일상적인 장학이 가능하게 하며, 교육의 질 관리 측면에서 유용할 수 있다. 또한, 이런 기술들이 신규 교사를 임용하는 것보다 적은 비용으로 교사들의 업무량을 완화하면서 개별화 교육에 유용한 기술이라 생각할 수도 있다. 하지만 이 기술이 교사의 수업 활동에 대한 감시 체계 또는 교사를 쉽게 대체할 수 있다는 관점에서 도입되어서는 안된다. 코로나19로 인해 비대면 상황을 경험하면서, 우리들은 사람과 사람의 상호작용, 그리고 사회적 실재감이 교육에 있어 얼마나 중요한지 인지하게 되었다는 점을 잊어서는 안된다. 우리는 정보를 암기, 이해하기 위해 학교를 가는 것이 아니다. 학교는 인간 간의 사회적인 상호작용을 배울 수 있는 공간이다. 이 점을 잊지 말자. 또한, 정부는 일괄적으로 또 빠르게 신기술을 도입하는 데 관심을 두기 보다는 이 기술이 교사들에게 얼마나 자율성을 부여해줄 수 있을지, 교사들의 업무 부담을 어떻게 줄여줄 수 있을지, 학생들의 학습에 어떤 긍정적인 효과가 있을지 숙고의 과정을 거친 후 도입을 결정해야 한다.

인간 교사의 역할과 인공지능 보조 교사의 역할

	인간 교사	인공지능 교사
수업 시간	- 고차적인 사고능력을 활용하며, 협업 역량을 키워줄 수 있는 토론 / 탐구 활동 / PBL에 집중할 수 있음.   - 학생들을 조로 나누고, 조별로 보다 세밀한 피드백 제공 가능.	학생들의 학습 데이터 수집을 통해 학습에 있어 어려움을 겪는 학생 발견 및 인간 교사에게 지원 요청 (학습 위기 관리 및 대처)  활동 안내 사항을 사전 숙지하여 학생들에게 개별적으로 안내하고, 관련 질문을 해결해줌. (수업 중 활동 안내에 할애하는 시간 감소)  학생이 필요할 때 즉각적으로 피드백을 제공해주어 PBL 수업의 참여도를 올릴 수 있음. (PBL 수업의 단점 보완)  전년도 수업 Q&A 내역을 바탕으로 자주 묻는 질문에 대해서는 AI가 답변 (현재 클라썸 AI 조교 기능)
행정 업무	- 학생들을 위한 교육과정 / 교육 프로그램 기획에 집중	- 반복적인 행정업무 자동화 가능  - 행정 실무사님들께 맡기기 곤란한 (학생 관련 정보나 맥락을 이해해야 하는) 행정 업무도 쉽게 해결 가능
자기 연찬 / 수업 연구	평소 수업 아이디어를 포착하여 인공지능 교사와 함께 구체화하며 교수 설계  학생들의 성취도와 AI가 정리한 학생 설문 분석 내용을 바탕으로 학생들의 피드백을 바탕으로 빠르게 수업 개선 가능.	학습 과정에서 발생하는 데이터의 광범위한 수집  서술형이 혼합된 학생 설문의 경우에도 텍스트 마이닝을 통해 빠른 시간 안에 교사에게 데이터 기반 수업 분석 인사이트 제공  평소 학생들의 학습 상황과 맥락을 고려한 채로 인간 교사의 아이디어, 방향성에 맞는 구체적인 교수학습계획안 초안 작성, 교재 시안 제안을 통해 교수 설계 시간의 획기적인 단축
학생 상담	인공지능 교사와의 평소 대화 내용을 기반으로 학생에 대해 더 많은 정보를 얻고, 이를 바탕으로 한 세심한 상담 가능  생활지도 및 학생 개별 정서 지원, 학급 자치 활성화 에 더 많은 시간을 쏟을 수 있음	- 매일 아침마다 학생들의 감정 상태 확인을 위한 체크인 설문으로 학생의 기분 추이 파악 및 인간 교사의 관심이 필요한 학생 안내

 

그렇다면 인공지능 시대 속 인간 교사의 역할은?

• 학생들의 관심사를 확장시켜 줄 수 있도록 수업 시간 중 다양한 주제를 다루려고 노력하자. 현재 인공지능 및 콘텐츠 추천 알고리즘은 학생의 관심사에 깊이를 더해줄 순 있을지 몰라도 관심사를 확장하는 데에는 한계가 있다.
• 공동체 역량, 협업 역량에 집중하자. 학급 자치, 학습공동체의 활성화에 집중하여 교실 내 학생 간 상호작용(특히 이질집단 간 교류)을 늘리자.
• 고차원적인 사고 능력 배양에 집중하자. 인공지능이 기초적인 정보의 암기와 이해에 도움을 줄 수 있다면, 인간 교사는 더욱 더 고차원적인 사고 능력을 키워줄 수 있는 수업, 과업 기획에 집중해야 한다. 특히, 이 과정에서 학생 간의 의사소통 역량을 키울 수 있도록 협동 학습을 적극적으로 활용하자. 그것이 학교의 존재 이유 중 하나다.
• 데이터 기반 의사 결정 및 자기장학, 동료장학의 활성화: (인공지능 교사를 통해 얻은) 데이터 및 인사이트를 바탕으로 학생의 피드백을 반영한 수업 개선에 집중하자.
• 개별 학생에 대한 세심하고 정기적인 피드백과 정서적 지원에 집중하자.
• 교육 현장에서 마주하는 문제 상황을 발견하고, 이를 해결하기 위한 프로그램 기획 및 교수 설계(총체적인 학습 경험 디자인)에 집중하자.