AI 시대의 창의력과 미래 역량 교육
고등학생이 AI를 활용해 커뮤니티 벽화를 설계하거나 대학 1학년생이 디지털 스토리텔링 프로젝트를 위해 대륙을 초월한 동료들과 공동 작업할 때, 학습의 경계가 변화하고 있음이 분명해집니다. 교실은 더 이상 정보를 흡수하는 공간이 아닙니다. 학생들이 기술을 활용해 현실 세계의 문제를 해결하는 창의적인 스튜디오로 변모하고 있습니다.
최근 EdSurge 호스트 Carl Hooker가 Adobe 후원으로 진행된 2부작 웨비나 시리즈를 진행했습니다. 이 시리즈에서는 전문가 패널들이 초중고교와 고등교육에서 창의력, 인공 지능, 학업 성취의 교차점을 탐구했습니다. 발표자로는 Melissa Vito(샌안토니오 텍사스대학교 학술 혁신 담당 부총장), Laura Slover(ETS와 Carnegie Foundation의 공동 이니셔티브인 Skills for the Future 전무이사), Justin Hodgson(인디애나대학교 블루밍턴 부교수), Adeel Khan(MagicSchool AI 창립자 겸 CEO),Brian Johnsrud(Adobe 글로벌 교육 학습 및 지원 부문 책임자)가 참여했습니다.
이 시리즈는 창의력과 AI가 학업 성취와 취업 준비도에 어떤 영향을 미치는지에 대한 Adobe의 최근 연구에서 일부 영감을 받아 이러한 리더들이 오늘날의 학습 환경에서 혁신의 역할을 어떻게 바라보고 재구상하고 있는지를 조명했습니다.
EdSurge: 학생들의 미래에 가장 중요한 역량은 무엇이며, 교육기관들은 어떻게 대응하고 있나요?
Slover: 우리는 초중고 교육 시스템을 거치는 모든 학생이 지속 가능한 핵심 역량을 개발하기를 원합니다. 이러한 역량은 고등교육과 직장에서의 성공뿐만 아니라 웰빙과 커뮤니티에 대한 긍정적인 기여에도 중요합니다.
Carnegie와 ETS 연구에 따르면, 가장 중요한 지속 가능한 역량은 공동 작업, 소통, 창의력, 비판적 사고, 호기심, 디지털 및 AI 활용 능력, 성장 마인드셋, 리더십, 인내, 자기 조절, 시민 참여입니다.
AI가 오늘날 교실에서 교육자의 역할을 어떻게 변화시키고 있나요?
Hodgson: AI가 대화에 포함되는 방식에 대해서는 여전히 약간의 저항이 있습니다. 하지만 대부분의 교수진은 자신들의 역할이 변화해야 한다는 것을 이해하기 시작했습니다. 여기에는 평가 방식뿐만 아니라 AI 기반 멘토가 되는 것이 포함됩니다.
두려움에 기반한 반응에서 벗어나 더 신중한 참여로 나아가고 있습니다. 초기의 반응은 AI가 부정행위로 이어질 것이라는 것이었습니다. 하지만 현재는 AI가 무엇을 가능하게 하는지에 대한 더 전략적 사고가 나타나고 있습니다.
교육자들은 실제 수업 현장에서 창의성과 AI를 어떻게 함께 활용하고 있나요?
Vito: UTSA에서는 일찍 뛰어들었습니다. 몇 가지 핵심 가치부터 시작했는데, 그 중 하나는 호기심을 갖고 실험하는 것이었습니다. 교수진이 학습할 기회를 만들기를 원했고, 우리 모두 함께 배우고 있었습니다. 지금은 변화의 속도가 매우 빠르며, 우리는 이를 인식해야 합니다. 우리 교수진은 놀라웠습니다.
학생들은 초기에 AI를 익명의 훌륭한 튜터라고 묘사했습니다. 특히 질문하고, 사고를 다듬고, 학습하는 데 활용한 1세대 대학생들에게 큰 가치가 있었습니다.
Johnsrud: 학생들이 실제로 창의력을 연습하고 창의적 사고를 개발하는 빈도에 대한 기존 연구를 보면 겸허해집니다.
대부분의 창의적 산업에서는 실제로 더 많은 창의성이 나타나는 것으로 보고되고 있습니다. 특히 창의적 사고의 구성 요소로 세분화하면 다양한 방식으로 문제를 이해하고, 여러 해결책을 브레인스토밍하고, 문제 해결을 위한 다양한 접근법을 디자인하고, 그러한 해결책에 대해 소통하는 다양한 방법을 탐구하는 것입니다.
바로 이 부분이 AI가 우리에게 도움을 줄 수 있는 분야입니다.
아래의 두 온디맨드 웨비나를 시청해 보세요.
AI는 교육자들이 개인 맞춤형 학습을 제공하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있을까요?
Khan: AI는 교육자들이 학습 자료를 만들 때 시간을 절약해주지만, 더 중요한 것은 학생들이 알고 있는 것, 현재의 학업 상태, 그리고 삶과 지역사회의 맥락에 따라 자료를 세밀하게 사용자 정의할 수 있다는 점입니다.
교육자가 학생들을 진정으로 이해할 때 학습은 훨씬 더 풍성해집니다. 그리고 이러한 이해를 바탕으로 AI 도구를 활용한다면 개인의 필요에 더 잘 맞는 수업을 제공할 수 있습니다.
결국 교육자가 하는 가장 중요한 일은 학생들과의 관계를 구축하는 것입니다. 저는 AI를 이러한 관계를 놀라울 정도로 가속화하는 도구로 봅니다.
오늘날의 교실에서 AI 활용 능력이란 어떤 모습일까요?
결국 교육자가 하는 가장 중요한 일은 학생들과의 관계를 구축하는 것입니다. 저는 AI를 이러한 관계를 놀라울 정도로 가속화하는 도구로 봅니다.
Adeel Khan
Johnsrud: AI 활용 능력에 관해서는, 현재의 상황이 제가 초중고교 도서관학을 가르쳤던 미디어 활용 능력 초기와 비슷하다고 생각합니다. 목표는 단순히 도구를 선택하는 것이 아니라 학생들이 비판적 소비자가 되도록 가르치는 것이었습니다. AI도 마찬가지입니다. 학생들이 AI 콘텐츠를 소비하기 전에 ‘영양 성분표를 읽는’ 방법을 가르쳐야 합니다. 누가 모델을 구축했나요? 어떻게 설계되었나요? 무엇을 잘하고, 어떤 부분이 부족한가요? 결과를 신뢰할지 어떻게 결정할까요?
Khan: 대부분의 아이들은 자신도 모르는 사이에 AI를 사용하고 있습니다. 생성형 AI는 약 2년밖에 되지 않았지만, 이미 휴대폰이나 인기 있는 도구를 통해 아이들의 세계에 의미 있게 통합되어 있습니다.
많은 경우, 학생들이 처음 접하는 AI 경험은 채팅형 AI 친구와 같은 형태인데, 이는 실제로 매우 우려스러운 부분입니다. 생성형 AI와의 첫 상호작용이 자신을 ‘친구’라고 주장하는 시스템인 경우가 많기 때문입니다.
저희는 학생들이 신뢰할 수 있는 성인으로부터 학교에서 생성형 AI에 대해 배워야 한다고 강하게 믿습니다. 그래야 모델이 어떻게 훈련되는지, 생성형 AI가 무엇이고, 응답이 어떻게 생성되는지, 그리고 무엇에 사용해야 하고 사용하지 말아야 하는지에 대해 비판적인 대화를 나눌 수 있습니다. AI는 여러분의 ‘친구’가 아닙니다.
창의력과 미래 역량을 평가하는 데 학교가 직면한 과제는 무엇이며, 이를 바꾸려는 시도는 어떻게 진행되고 있나요?
AI가 수업을 듣고 통과할 수 있다면, AI가 문제가 아닐 수도 있습니다. 만약 여러분이 하는 일을 기계가 대신할 수 있다면, 무엇을 평가하고 있는지 다시 생각해봐야 합니다. 우리가 평가할 것은 결과물이 아니라 과정입니다. 학습이 실제로 어떻게 이루어지고 있는지, 또는 학생들이 문제를 해결해 나가는 능력을 어떻게 평가할 수 있을까요?
Justin Hodgson
Slover: 문제는 학교가 대수학 I, 영어 10, 생물학과 같은 과목 중심으로 구성되어 있다는 점입니다. 이런 과목들은 중요한 과정이며 많은 역량이 포함되어 있습니다. 하지만 현재의 성적표와 평가 방식으로는 학생들이 수학이나 영어 같은 과목의 점수는 알 수 있지만, 공동 작업, 소통, 비판적 사고력은 확인할 수 없습니다.
이런 역량은 명시적으로 식별되거나 측정되거나 보고되지 않습니다. 우리가 하고 있는 작업은 이 문제를 해결하기 위해 의도적으로 설계되었습니다. 평가 기준을 바꾸고 수학과 영어만이 중요한 것이 아니라는 점을 분명히 하려는 것이죠. 아울러 중요한 지속 가능한 역량들도 존재합니다.
Hodgson: AI가 수업을 듣고 통과할 수 있다면, AI가 문제가 아닐 수도 있습니다. 만약 여러분이 하는 일을 기계가 대신할 수 있다면, 무엇을 평가하고 있는지 다시 생각해봐야 합니다. 우리가 평가할 것은 결과물이 아니라 과정입니다. 학습이 실제로 어떻게 이루어지고 있는지, 또는 학생들이 문제를 해결해 나가는 능력을 어떻게 평가할 수 있을까요?
우리는 표준화된 성과, 기대치, 체크리스트와 그에 따른 모든 성적으로 인해 특정한 교육 방식에 익숙해져 왔습니다. 그 결과 콘텐츠 중심적이고 전달 위주의 시스템이 되었습니다.
하지만 궁극적으로 학문을 정의하는 것은 그 안에서 알고, 행하고, 만들어가는 방식입니다. 이런 방법론, 교육학, 실습을 통해 작업을 만들어낼 수 있는 능력, 바로 그것이 핵심입니다.
