AX 시대, 대학교육의 길을 묻다⑧AI 튜터 시대, 대학 플립러닝은 어떻게 달라져야 하나[정제영 칼럼]
대본
- 지민기존의 대학 수업은 교수가 앞에서 지식을 설명하면 학생은 듣기만 하고, 이해하는 과정은 수업 후에 스스로 해결해야 하는 구조였어요.
- 상현맞아요, 하지만 이제는 수업의 순서를 뒤집는 플립러닝이 확산되면서 교실 밖에서 미리 개념을 익히고 교실에서는 토론이나 협력을 하는 방식으로 바뀌었죠.
- 지민그런데 정제영 한국교육학술정보원 원장의 칼럼을 보면, 이 플립러닝에도 한계가 있었다고 지적해요.
- 상현어떤 한계인가요? 사전 학습을 제대로 안 하는 학생이 생기는 문제인가요?
- 지민이수율의 차이도 문제지만, 더 근본적인 건 학습 성과의 편차예요. 20분짜리 영상은 모든 학생에게 똑같은 속도로만 설명하니까, 잘하는 학생에겐 지루하고 부족한 학생에겐 불친절할 수밖에 없거든요.
- 상현영상이 학생이 어디서 막히는지 물어봐 주지는 못하니까요. 그래서 그 대안으로 인공지능 튜터가 등장하는 거군요?
- 지민네, 적응형 학습 시스템을 활용하는 플립러닝 2.0을 제안하고 있어요. 여기서 적응형 학습은 학생의 오류 성격이나 힌트 수용 속도를 분석해 최적의 난이도를 주는 방식이에요.
- 상현마치 학생의 수준에 맞춰 문제를 내주는 개인 과외 선생님 같은 역할이네요.
- 지민정확해요. 다만 이때 인공지능은 단순히 답만 알려주는 범용 생성형 인공지능이 아니라, 질문과 힌트로 사고를 이끄는 소크라테스식 교육용 인공지능여야 한다고 강조해요.
- 상현인공지능이 기초 개념 학습을 도와주면, 교수님은 교실에서 학생들과 더 깊이 있는 활동을 할 수 있겠네요.
- 지민맞아요. 확보된 시간에 동료와 토론하거나 프로젝트를 수행하며 강의실을 정보를 받는 곳이 아닌, 생산적인 고민이 일어나는 공간으로 만드는 거죠.
- 상현그럼 교수의 역할도 지식 전달자에서 탐구의 촉진자로 바뀌어야겠군요.
- 지민그렇죠. 학생의 오개념을 예측해 질문을 설계하는 등 준비의 무게는 오히려 더 늘어날 수 있어요.
- 상현결국 인공지능 튜터가 사전 학습을 맡아준다면, 대학은 왜 여전히 같은 시간, 같은 공간에 모여야 하는지에 대한 답을 찾아야겠네요.
- 지민네, 함께 모여야만 가능한 창의적 학습이 무엇인지 증명해야 한다는 것이 핵심이에요.
- 상현기술이 도입되면서 대학의 존재 이유와 수업의 본질이 다시 정의되는 과정이라고 볼 수 있겠어요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.