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미래교육, 교사 없는 ‘인공지능학습’ 도래2017-02-13,
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[출처] 프라임경제_정치사회_2017. 2. 13.

미래교육, 교사 없는 ‘인공지능학습’ 도래

휴대폰의 모태 격인 카폰. 1980년대에 등장한 카폰은 당시 자동차 값의 두 배 정도였습니다. 1990년대 무선호출기 일명 ‘삐삐’를 거쳐 지금의 스마트폰으로 오기까지 흐른 세월은 고작 10여년에 불과한데요. 급속한 발전은 세계경제와 생활 패러다임에도 큰 변화를 가져왔습니다. 이러한 흐름에 맞춰 퓨처로이드에서는 국내외 미래석학들의 조언과 그들이 내다본 근접한 미래를 탐구하는 시간을 마련했습니다.

통계에 의하면 향후 전 세계적으로 1800만 명의 교사 부족으로 23%의 아이들은 학교에 가지 못한다고 합니다. 지식에 대한 갈증을 충족시키기 위한 적절한 시기와 장소에 교사들이 부족해진다는 전망인데요. 때문에 전 세계에 인간 잠재력이 심각하게 제한되고 있습니다.

앞으로 수십 년 동안, 인간과 배워야 할 것 사이에 교사를 끼우면 미래의 교육 수요를 충족시킬 수 없기 때문에 결국 인간과 배워야할 것 사이에 교사 없이 진행돼야 한다는 결론에 도달하게 되는데요.

실제 교육은 이제 막 중요한 변혁기에 접어들고 있으며 인공지능기반의 교사 없는 교육시스템이 신속하게 무대 중심에 들어오고 있습니다.

인공지능이란 우리 인간의 뇌와 뉴런신경망을 모방해 언제가는 컴퓨터나 로봇들이 인간처럼 사고하고 행동하게 하는 것을 뜻합니다.

일례로 우리는 사진만으로 개와 고양이를 아주 쉽게 구분할 수 있지만 컴퓨터는 구분하지 못하죠. 이를 위해 ‘기계학습(Machine Learning, ML)’ 방법이 고안됐는데요.

많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술로서, 저장된 개사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 하는 원리입니다.

이러한 인공지능을 티처봇에 적용한다면 인공지능은 학생들을 가르칠 가장 빠른 방법을 찾을 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 인공지능은 모든 학생들의 관심사, 성향, 특이성, 선호하는 도구, 개인적인 기준점, 주의력 산만에도 참여와 학습태도를 유지시키는 방법을 학습하게 되죠.

그리고 인공지능은 다음과 같은 사항을 알게 될 것입니다. 기술 부족, 학습 속도를 높이는 방법, 차기 훈련 계획, 주제에 능숙하게 되는 시점 등을 말이죠.

이러한 학습 곡선을 통해 개인적 학습은 우리가 생각했던 것보다 훨씬 빨라 오늘날보다 4배, 6배, 10배 더 빨라지게 됩니다. 인공지능 학습 시스템은 불과 1·2개월 내에 4년제 대학 학위와 경쟁하게 되는 수준까지 도달하게 되죠.

끔찍할 정도로 빠른 인공지능의 학습에 대한 이해를 돕기 위해 공을 이용한 게임을 예로 들어 보겠습니다.

인공지능이 이 게임을 시작한 지 30분(100게임) 후에는 아직까지 학습 단계에 머물러 있지만 게임 시작 2시간 후에는 공이 상당히 빨리 움직이는데도 게임을 마스터하게 됩니다.

게임 시작 4시간 후 인공지능은 가장 효율적인 전략을 수립합니다. 양쪽 벽면에 터널을 뚫고 초인적인 정확성으로 공을 되돌려 보냈습니다. 이는 게임 설계자들도 이러한 일이 가능하다는 것을 알지 못했죠.

미래 학자들은 이렇게 말합니다. “새로운 시스템을 만들어 고속 인공지능학습을 정착시키면 과거의 모든 한계가 제거된다”고 말이죠.

중략

그러나 지난 10년간 우리는 초연결사회에 살면서 교사중심의 교육에서 학습중심의 교육으로 모델을 전환했습니다. 교육의 ‘장소’는 여전히 중요하지만 그 의미가 달라졌다는 것을 뜻합니다.

이는 교육 내용을 전달할 때마다 반드시 교사를 비롯한 전문가가 필요치 않게 됨을 말하는데요.

아직 인공지능학습시스템은 도입되지 않았지만, 인공지능학습시스템은 점차 우리 생활에 다가오고 있습니다. 앞으로 10년 후, 미래의 교육이 어떠한 변화를 맞이할지 주목됩니다.

추민선 기자

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