인공지능(AI)의 급속한 발전은 교육 분야에 새로운 패러다임을 가져왔습니다. AI 기반의 교육 콘텐츠와 플랫폼은 개별 학습자의 수준과 필요에 맞춰 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 교육의 질을 혁신적으로 높일 수 있는 잠재력을 지니고 있죠. 당연히 이 분야에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있습니다.
다음은 AI 교육 콘텐츠 및 플랫폼 개발의 일부 사례들입니다.
Quizlet의 AI 기반 교육 콘텐츠 개발
Quizlet은 OpenAI의 '챗GPT'를 기반으로 한 AI튜터인 'Q-Chat'을 공개했습니다. Q-Chat은 18세 이상의 미국 사용자들을 대상으로 베타버전이 제공될 예정이며, 퀴즐렛의 대규모 교육 콘텐츠 라이브러리와 결합하여 학생들에게 가상 튜터 경험을 제공합니다.
퀴즐렛의 교육 콘텐츠 라이브러리에는 수십억 개의 질문과 정답이 포함되어 있는데요, 학생들은 Q-Chat을 통해 AI와 대화하면서 다양한 퀴즈를 풀고, 답변하며, 지식을 심화시킬 수 있습니다. 이 AI 기술은 어휘 학습 및 검정과 같은 다양한 학습 시나리오에서 학생들의 학습을 지원하기 위해 개발되었습니다.
퀴즐렛은 이미 2020년부터 OpenAI와 협력하며 GPT-3를 활용하여 어휘 학습과 테스트 등의 다양한 사례에 AI 기술을 적용해 왔고, 이러한 AI 적용은 2017년부터 시작되었습니다. Quizlet의 AI 기술 사용은 미국 내에서도 높은 평가를 받고 있으며, Quizlet은 학생들의 경험을 개인화하고 학습 과정을 향상시키는 AI의 잠재력을 오랫동안 인식하고 활용해 왔습니다 [3].
Quizlet의 AI 기술은 학생들이 지식을 연습하고 숙달하는 데 있어 더 많은 방법을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 기술의 도입은 교육의 질을 높이고, 학생들이 개인의 수준과 필요에 따른 맞춤형 학습 경험을 제공함으로써 최신 교육 트렌드와 혁신에 부합하고 있는 것으로 보입니다.
AI-Helper
AI-Helper는 머신러닝 플랫폼을 활용해 AI 교육 프로그램을 개발한 사례입니다. 이 프로그램은 대구교육대학교에서 개발되었으며, 학생들에게 머신러닝과 AI에 관한 실질적인 학습 경험을 제공하고 있습니다. 학생들의 학습 수준과 필요에 맞게 맞춤형 학습 경로를 제공하여 개별화된 학습을 지원하기도 하고, 이를 통해 학생들은 자신의 강점과 약점을 파악하고 개선할 수 있습니다. 또한 학생들의 학습 진행 상황을 모니터링하고 교사나 학부모에게 학생들의 학습 상태를 시각적으로 제공함으로써 개별적인 지원을 제공할 수 있습니다. 이 플랫폼은 학생들에게 다양한 머신러닝 알고리즘을 실험하고 실습할 수 있는 기회를 제공하여, 이론과 실제의 연계를 강화하고자 하는 목표를 가지고 있습니다.
교과교육 지능형 학습 콘텐츠 사례
교과 과목에 AI를 접목한 다양한 지능형 학습 콘텐츠가 개발되어 학생들에게 제공되고 있습니다. 예를 들어, Khan Academy는 수학, 과학, 역사, 경제 등의 주제에 대한 온라인 교육 자료를 제공합니다. AI 기술을 활용하여 학생들의 학습 패턴을 분석하고 개인 맞춤형 학습 경로를 제시하고, 학생들은 자신의 학습 수준과 관심사에 맞춰 학습할 수 있으며, 학습에 대한 피드백과 권장 사항을 제공받을 수 있습니다. Duolingo는 외국어 학습을 위한 인기 있는 앱입니다. AI 기술을 활용하여 학습자의 학습 상태를 실시간으로 모니터링하고, 맞춤형 학습 경로를 제공합니다. 학습자는 자신의 학습 목표와 능력에 맞춰 학습할 수 있으며, 게임화된 학습 환경을 통해 즐겁게 학습할 수 있습니다. CogBooks는 대학 수업용 온라인 교재를 제공하는 플랫폼으로, AI 기술을 활용하여 학생들의 학습 데이터를 분석하고 개별 맞춤형 학습 경로를 제공합니다. 학생들은 자신의 학습 수준과 학습 스타일에 맞춰 학습할 수 있으며, 학습 과정에서 실시간 피드백을 받을 수 있습니다.
Google AI Education
Google은 AI 교육을 위한 다양한 자원을 제공하고 있습니다. TensorFlow와 같은 오픈 소스 프로젝트를 통해 학습 리소스와 실습 환경을 제공하고 있으며, AI 교육을 위한 콘텐츠와 강의도 제공합니다. Google AI Education은 TensorFlow를 활용한 다양한 모델과 튜토리얼을 제공합니다. 사용자들은 실제로 코드를 작성하고 실행하여 머신러닝 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다. 또한 TensorFlow Playground는 웹 기반의 시각적인 환경에서 머신러닝 모델을 실험하고 이해할 수 있는 도구입니다. 사용자들은 브라우저상에서 다양한 예제를 시뮬레이션하여 머신러닝의 기본 개념을 익힐 수 있습니다. Google은 머신러닝 경진대회를 주최하고 있으며, 이를 통해 전 세계의 개발자들이 협업하여 다양한 문제를 해결하는 기회를 제공합니다. 이와 같은 경진대회는 머신러닝 기술을 실전에서 적용하고 발전시키는 데 도움이 됩니다. AI Experiments도 있는데, 이는 AI 기술을 활용한 창의적인 실험을 공유하는 플랫폼입니다. 사용자들은 이를 통해 다양한 AI 기술의 가능성을 탐색하고 새로운 아이디어를 얻을 수 있습니다.
결론
이상과 같이 AI와 각종 신기술이 접목된 교육 콘텐츠 및 플랫폼 개발 사례들은 교육 현장에 혁신을 일으킴과 동시에 학습자 개개인에게 최적화된 교육 기회를 제공하고자 합니다. AI 기반 교육 솔루션은 앞으로 교육 업계에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.