글_ 김두연 건양대 PRIME창의융합대학장
미래 핵심 역량과 지능정보 기술
2010년 노키아, 마이크로소프트, 소니, 닌텐도, 코닥, GM 등 초일류 글로벌 기업이 추락하거나 위기를 맞이했고, 애플, 구글, 유튜브, 페이스북 등 혁신적인 새로운 기업이 등장하는 큰 변화를 겪었다. 산업화 사회에서 4차 산업혁명 시대라 일컫는 지능정보사회로 진화해가면서 인공지능이 인간의 지적 노동까지 대신할 것으로 기대되는 등 또 한 번 사회 전반의 대변혁이 예상된다. 알파고, 왓슨 등 인공지능 관련 최근 기사만 보더라도 이러한 변화가 얼마나 빠르게 닥칠 것인지 짐작할 수 있다. 교육 분야도 예외가 아니다. 빅데이터, 인공지능에 기반을 둔 지능형 교육서비스의 전망을 살펴보기로 한다.
지능정보사회는 복잡성, 불확실성이 확대되고 새로운 문제가 끊임없이 대두되는 특징이 있다. 이러한 미래사회를 대비하기 위해서는 단순 지식·기술 습득이 아닌 스스로 문제를 진단하고 해결할 수 있는 문제해결력·창의성·융합적 사고력을 키워야 한다. 산업사회 인력양성 모델과 입시 위주의 고등학교 교육으로는 이러한 미래 핵심역량을 키우기에 한계가 있다.
교육 효과 측면에서 ‘개인교습’이 최적의 교육 모델로 알려졌으나 현행 교실학습 교육체계에서는 개인지도 형태의 학습을 기대하기 어려웠다. 하지만 최근 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드, 알고리즘 등 지능정보기술을 활용한 ‘개인 맞춤형 교육서비스’가 등장하면서 교육의 새로운 혁신이 시작된 셈이다.
빅데이터 기반 교육 서비스 도입의 당위성
빅데이터와 인공지능 기술은 학생들이 어떤 과정을 거쳐 개념을 이해하고 응용하는지에 대해 교사와 학생의 상호작용을 관찰하여 최적의 학습모델을 찾아낼 수 있다. 이미 선진국들은 빅데이터 활용을 앞세워 미래사회가 요구하는 창의융합형 인재를 가장 효율적인 방법으로 양성하고 있다. 앞으로 교육 혁신의 변화를 이끌 인자는 ‘교육 빅데이터’이다. 교육 빅데이터는 ‘학습자, 교수자, 행정가 등의 온라인과 오프라인 교육 활동에 의해서 생산되는 학교, 교육청, 국가 단위의 각종 데이터’로 정의할 수 있다. 국가와 교육청 단위 데이터는 교육정책과 교육과정에 대한 의사결정 기준으로 활용될 수 있다. 학교 단위 데이터는 학업성취 미달 학생 지도와 교육 방법 및 내용을 개선하는 준거로 활용될 수 있다. 또, 학생·학부모는 개별 학습 및 자기 진단의 준거로 활용할 수 있다. 이것이 빅데이터 기반의 지능형 교육 시스템이 필요한 이유이다.
앨빈 토플러는 저서 『부의 미래』에서 교육 분야를 가장 느리게 변화하는 분야 중 하나라고 강조했다. 그러나 사회 패러다임(지능정보사회), 고용구조(일자리 감소), 미래 인재 요건(창의력, 문제해결력)의 변화로 인해 지난 100년간 똑같이 교실에 앉아 선생님을 바라보며 일방적 수업을 받던 학교가 드디어 변화의 급변점에 이르렀다는 분석이다.
지금까지 정보기술(IT)이 교육의 하드웨어적 측면에서 변화를 이끌어왔다면, 미래 지능정보기술은 교육 주체들 간 관계와 교육 시스템, 교육 환경, 학교 제도 자체에 이르기까지 근본적인 변화를 불러일으킬 것으로 전망된다. 이를테면 지능정보기술은 미래 교육을 ‘개별화’, ‘체험화(실감형 콘텐츠)’, ‘로봇화(인공지능 조교)’ 형태로 진화시킬 것이다. 여기서 ‘개별화’는 다양한 학습 행동 데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 교육 실현을 의미한다.
교수·학습 분야에서 빅데이터는 개별 학습자나 학습 집단의
구체적인 학습활동 과정에 집중하여 학습자 행동 예측,
지능형 콘텐츠 제공 등 개별 맞춤형 학습지원에 의미가 있다.
나이스(NEIS) 능가하는 지능형 교육플랫폼 도입해야
그러나 현재 교육 시스템에서는 학습자 데이터를 수집하기 어려운 구조이다. 교육 혁신의 핵심 인자인 교육 빅데이터를 축적하는 데 몇 가지 문제점과 해결방안을 제시하고자 한다.
첫째, 교육 방법이 한 방향 중심이어서 학습자의 학습 태도, 인식, 행동 등 다양한 학습 데이터 확보에 한계가 있다. 학습 과정, 학습 담화, 소셜 학습 데이터가 왕성하게 생산되고 축적되려면 상호작용이 활발한 교육 모델을 만들어 시행해야 한다.
둘째, 일부 학교에서 디지털교과서에 의한 학습이 이루어지고 있으나 교수자의 에듀테크 수용력이 떨어져 학습 데이터 확보에 어려움이 있다. 교수자가 능동적으로 모바일 단말기, LMS(Learning Management System), 다양한 온라인 학습지원 도구를 사용할 때 유의미한 학습 데이터가 쌓이게 된다. 교수자의 지속적인 에듀테크 수용역량 개발이 필요하다.
셋째, 현재 온라인 학습 서비스의 대부분은 단편적이거나 공교육 울타리 밖의 학습 시스템을 사용하기 때문에 대부분 학생들의 학습 행동 데이터도 교육 제도권 밖에 머물고 있다. 학생의 학습활동 데이터를 수집·분석하여 개인별 맞춤형 학습 처방을 제공하는 국가 차원의 온·오프라인 통합 ‘지능형 교육플랫폼’ 또는 ‘지능형 학습분석 플랫폼’ 구축이 시급한 이유이다.
교수·학습 분야에서 빅데이터는 개별 학습자나 학습 집단의 구체적인 학습활동 과정에 집중하여 학습자 행동 예측, 지능형 콘텐츠 제공 등 개별 맞춤형 학습지원에 의미가 있다. 능동적인 교육 빅데이터 활용은 교육계가 데이터 중심 패러다임으로 전환되는 것을 의미한다. 다가올 미래를 예측하고, 이에 대응할 수 있는 인재를 육성하는 것은 국가의 가장 큰 책무이다. 하루빨리 빅데이터에 기반한 학생 중심의 교육을 통해 미래 핵심역량을 갖춘 유능한 인재가 양성되길 기대한다.
참고문헌
JRC, Research Evidence on the use of Learning Analytics, 2016
UNESCO. Learning Analytics Policy Brief, 2012
교육부, 2019 교육부 업무보고 자료, 2018.12
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정윤혁, 빅데이터와 교육분석 (Education Analytics). 미디어와 교육, 5(1), 44-49, 2015
한국정보화진흥원, 미래 사회에 지능을 더하다(교육분야), 2017.8
