생성AI 기술은 고등 교육에서 새로운 학습 환경을 제공하며 학생들이 교수의 전문 지식에 더 쉽게 접근할 수 있도록 돕고 있다. 낙관주의자들이 예상했던 '모두를 위한 개인 AI 튜터'의 세계가 많은 대학생들에게 현실이 되고 있다.
특히 컴퓨터 공학 분야에서 AI 튜터의 성과가 두드러지며, 이 도구들은 코딩 보조로서 학습의 질을 높이고 있는 것으로 나타났다. 하버드 대학교의 컴퓨터 과학 50(CS50) 강의에서는 AI 기반의 'CS50 Duck'이라는 챗봇이 원격 학습 학생들에게 코드 검토와 질문 응답을 제공한다.
이에 따라 전통적인 대면 수업보다 두 배 이상 빠른 학습 성과를 낸 학생들도 발견됐다. 오픈AI의 교육 부문 부사장 리아 벨스키는 "AI 튜터링이 초기 단계지만 가능성을 보여주고 있다"고 평가하며, AI가 학생들의 실무 역량 강화에도 기여할 것이라 기대하고 있다.
하지만 인문학, 사회과학 등의 비이공계 분야에서는 생성형 AI의 표절 가능성에 대한 우려가 존재한다. 연구에 따르면 챗GPT가 표절 사례를 늘리지는 않았지만, 교수들이 표절을 적발하기 더 어렵게 만든 것은 사실이다. 이에 대해 일부 인문학 교수들은 챗GPT의 등장으로 수업의 의미가 퇴색되었다는 회의를 표현하고 있다. 챗GPT의 부정행위 유도 가능성은 여전히 논란거리로 남아 있다.
AI 튜터는 학생들에게 심리적 장벽 없이 질문할 수 있는 환경을 제공한다. 일부 학생들은 "AI 봇이 자존심이나 판단 없이 질문에 응답하는 것이 좋다"는 피드백을 주기도 했다. 현재 AI는 코딩과 과학 분야에서 두각을 나타내고 있으나, 인문학에서는 표절 우려를 극복하는 것이 관건이다.
향후 AI 튜터가 교육의 질을 높이고, 학문 분야에 따라 적절히 활용되어 진정한 교육 보조 역할을 할 수 있을지 주목된다.
대형 기업들의 AI 투자와 스타트업의 어려움
생성 AI 기술의 지배력이 스타트업과 투자자들에게 더 어려운 환경을 조성하고 있으며, 많은 스타트업들이 자금난에 처하게 됐다. 피치북에 따르면 신생 VC 펀딩은 자금 조달에 어려움을 겪고 있고, 투자자들은 투자 유형에 대한 기준을 높이고 있어 전반적인 거래가 줄어드는 요인이 되고 있다.
대형 기업들은 올해 AI 및 머신러닝 분야에서 가장 큰 투자를 단행했다. AI 로봇 회사인 피규어(Figure)는 지난 2월에 마이크로소프트, 엔비디아, 인텔 캐피털 등으로부터 6억 7500만 달러 규모의 시리즈 B 펀딩을 마무리했다. AI 칩 제조업체 그록(Groq)은 8월 초에 블랙록이 주도한 6억 4000만 달러 규모의 시리즈 D를 통해 자금을 조달했고, 아마존은 3월에 대형 언어 모델 개발자인 앤트로픽(Anthropic)에 대한 40억 달러 규모의 투자를 완료했다. AI가 투자 시장에서 가장 '핫'한 주제이기는 하지만, 시장이 신중하게 접근하면서 AI 스타트업의 자금 조달을 더욱 어렵게 만들고 있다고 피치북은 분석했다.
AI와 교육의 미래
AI 기반 학습 도구의 도입은 고등 교육의 패러다임을 변화시킬 잠재력이 있는 것으로 평가된다. AI 에이전트의 킬러앱이 '교육'이 될 가능성이 높다. 실제 AI 에이전트는 실습과 실무 역량이 중요한 분야에서 큰 성과를 보이고 있다. 이러한 도구들은 교수와 학생 간의 접근성을 높이고, 학생들이 언제든지 자유롭게 질문할 수 있는 환경을 제공하여 학습 효율을 크게 증대시키고 있기 때문이다.
특히, 컴퓨터 공학과 같은 기술 중심 분야에서는 학생들이 보다 효과적이고 빠르게 학습할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 이는 향후 교육의 방향이 AI와 인간 강사의 협업을 중심으로 발전할 수 있음을 시사한다.
학생들이 자존심이나 평가에 대한 두려움 없이 자유롭게 질문할 수 있다는 점은 학습 초기에 기초 개념을 탄탄히 다지는 데 큰 도움이 된다. AI는 학생 개개인의 학습 스타일에 맞춘 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 가능성도 열어주었다. 이는 교육의 개별화와 맞춤화를 촉진하는 중요한 요소로 작용한다.
예를 들어, 컴퓨터 공학 분야에서 AI 튜터는 학생의 코딩 스타일과 오류 패턴을 분석하여 개인화된 학습 경로를 제시할 수 있다.
AI 기반 학습 도구는 학생들에게 실시간 피드백을 제공해 학습 과정을 더욱 효율적으로 만드는 장점이 있다. 의학 분야에서 AI 시뮬레이션 도구는 학생들이 가상 환자를 진단하고 치료하는 과정에서 즉각적인 피드백을 제공하여 실무 역량을 향상시킬 수 있다.
앞으로 AI와 인간 강사의 협업은 향후 교육의 중심축이 될 것으로 보인다. 이런 협업 모델은 AI의 데이터 처리 능력과 인간 교수자의 경험과 통찰력을 결합하여 더욱 효과적인 학습 환경을 조성할 수 있다.
AI 기반 학습 도구가 대학 교육 혁신을 이끌 가능성은 매우 크다. 특히, AI는 데이터 분석을 통해 학습자의 성과와 학습 패턴을 지속적으로 모니터링하고 이에 맞춰 학습 과정을 최적화할 수 있다. 이런 변화는 교육자들이 학생 개개인에게 보다 깊이 있는 피드백을 제공할 수 있는 환경을 만들어주고, 학습자의 이해도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.
더불어 AI는 대규모 데이터 분석을 통해 학습 프로그램과 커리큘럼을 개선하는 데 필요한 인사이트를 제공해, 교육 기관이 변화하는 산업 요구에 맞추어 교육 과정을 빠르게 적응시킬 수 있도록 도울 수 있다.
AI 기반 학습 도구의 확산은 대학 교육의 질적 변화를 촉진하며, 향후 교육의 경쟁력을 높이는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 한 대학의 컴퓨터 과학 학과에서는 AI 튜터를 도입한 후 학생들의 프로그래밍 과제 완성도가 30% 향상되었고, 수업 참여율도 25% 증가했다고 밝혔다. AI 기반 학습 도구가 고등 교육의 질을 높이고 학생들의 성취도를 향상시키는 데 실질적인 영향을 미치고 있음을 보여주는 좋은 사례다.
저작권자 ⓒ 한국코칭신문, 무단 전재 및 재배포 금지