언어 장벽 깨고 과목 특화 LLM도…교육까지 바꾸는 AI

해외 유수 대학의 강의. 꼭 들어보고 싶은 내용을 세계적인 석학이 전달하지만 언어의 한계는 늘 장벽으로 작용한다. 코로나19 이후 뿌리내린 온라인 수업은 어떨까. 강의자 입장에서도 해소하고 싶은 불편함이 많다. 반복되는 출석체크 업무나 강의를 틀어만 놓고 제대로 공부하지 않는 학생 관리는 늘 어려움이 존재한다.

인공지능(AI)이 이러한 교육 현장을 바꾸고 있다. 언어 장벽을 깨고 학생의 상황을 더 면밀히 파악해 학습 역량을 높이는 데 도움을 준다. 생성AI를 통해 질의응답을 진행하고, 강의 커리큘럼까지 짜는 현재의 AI 기술은 교육 패러다임을 크게 변화시키는 모습이다.

최근 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC) 플랫폼인 코세라(Coursera)는 강의를 수강자 국가의 언어로 번역하고 교육 코스를 짜는 등 AI를 접목한 새 기능들을 발표했다. MOOC는 해외 유수 교육기관의 강의를 접할 수 있어 각광받는 플랫폼이다. 일부 기관에서는 MOOC 강좌 수료증을 내면 채용이나 승진에 가산점을 줄 정도다.

하지만 언어의 장벽은 늘 지적되던 문제였다. 대부분 영어 강의인 탓에 비영어권 국가 학생들은 강의를 볼 수는 있으면서도 제대로 이해하지 못하는 문제가 있었다. 아무리 수준 높은 강의라도 현실에 부딪혀 제대로 배울 수 없는 경우가 많았다.

코세라는 AI를 활용해 언어 번역을 제공하기로 했다. 추후에는 수강자의 모국어로 입모양까지 맞춰 말하는 실시간 통역 기능까지 붙인다.  또한 챗GPT를 활용해 예제를 풀어보거나 해당 강의에 대한 피드백, 질문을 던질 수 있는 ‘코치(Coach)’와 생성AI가 강의 커리큘럼을 짜는 ‘빌더(Builder)’ 기능도 추가했다.

우리나라의 스타트업 엘리스그룹은 학습 데이터를 분석하고 체계적인 관리를 돕는 솔루션 엘리스LXP를 발판으로 성장했다. AI 대시보드를 통해 이탈 가능성이 높은 학생을 예측해 내고 진도 관리를 하는 등 선생님의 역할을 AI가 보조하는 형태다. 지난해에는 교육 내용에 실시간 질의응답이 가능한 생성AI 챗봇 ‘AI헬피’도 적용했다.

코세라나 엘리스그룹의 이 같은 방식뿐만 아니라 실제 교육 시장 전반에는 AI 기술 접목이 늘어나는 추세다. 시장조사기관 글로벌마켓인사이트(GMI)에 따르면 AI를 접목한 세계 교육 시장 규모는 2023년 40억달러에서 매년 10%씩 성장해 2023년 300억달러 수준으로 커질 전망이다.

GMI는 교육 분야에서 AI가 채점이나 수업 계획과 같은 일상적인 작업을 자동화하고, 이를 통해 교육자는 오프라인 토론이나 학생 지원 등에 집중할 수 있다고 분석했다. 또 AI를 통해 학생의 질문을 보다 효과적으로 해결하고, 교육 콘텐츠 분석을 위한 자연어 처리 기술이 특히 발전할 것으로 내다봤다.

실제 우리나라 기업은 올해 특정 과목에 특화한 거대언어모델(LLM) 개발에 성공했다. 수학 학습 플랫폼 ‘콴다’의 운영사 매스프레소, KT, 업스테이지는 올해 초 수학 도메인에 특화한 LLM ‘매스(Math)GPT’를 공동 개발했다. LLM 전문기업 업스테이지는 콴다가 보유한 수학 전문 데이터를 학습시켜 특화 LLM을 만들었고, 이는 콴다 플랫폼에 문제 풀이를 돕는 AI 튜터 인터페이스로 구현될 예정이다.

매스GPT 모델은 단순히 질의를 넣고 요약이나 답변을 받는 AI챗봇 방식을 넘어 교육 전반에 과목 특화 LLM이 쓰이는 사례가 될 수 있다. 업스테이지 관계자는 “LLM이 텍스트를 읽어 맥락을 파악하고 추론해 답변을 내는 과정은 과목 문제를 푸는 학습의 과정과 흡사하다”며 교육 환경 전반에 과목 도메인 특화 LLM이 뿌리내릴 것으로 기대했다.

다만 넓은 쓰임새에도 교육 현장에 AI가 제대로 활용되려면 넘어야 할 산이 많다. 교육부 의뢰로 이화여대 미래교육연구소가 지난해 7월 교사 300명·학생 600명·학부모 800명 대상 생성AI 활용 실태를 조사한 결과 학생 79.2%가 생성AI를 사용한다고 답했다.

사용 후 생성AI에 대한 만족도를 4점 만점으로 평가한 결과, 학생들은 사용의 편리함에 3.48점으로 가장 높은 점수를 줬다. 답변 내용의 흥미로움은 3.37점으로 뒤를 이었다. 반면 내용이 믿을 만한지 여부에는 2.84점으로 상대적으로 낮은 점수를 줬다. 생성AI가 편리하기는 하지만 아직도 정확도에 대한 우려가 존재한다는 뜻이다.

김대종 세종대 경영학부 교수는 생성AI를 제대로 ‘응용’하는 것이 관건이라고 분석했다. 김 교수는 “학생과 교수 모두 생성AI를 널리 활용하고 있다”면서도 “학습의 보조 도구로써 활용하는 것이 바람직하다”고 말했다.

예를 들어 이공계 학생의 경우 컴퓨터 코드를 짜는 데 활용하거나 경영대 학생이라면 통계를 검색하는 정도로는 좋지만, 이후에는 학생들이 직접 고민하고 익혀야 자신의 것이 된다는 의견이다.

그는 ”교육현장을 비롯한 산업 전반에 AI 적용은 더 빨라지는 추세다. 이미 AI를 제대로 적용하지 못한 기업과 기관은 도태되고 있다”면서 ”교육 분야라면 (브랜딩을 위한) 무분별한 AI 적용보다는 실질적인 교육 효과를 높이는 방향의 AI 개발이 계속돼야 할 것”이라고 진단했다.

글. 바이라인네트워크
<이진호 기자>jhlee26@byline.network

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