AI 선생님, 학생마다 다르게 가르치는 법

AI 교사가 학생마다 다른 말투와 깊이로 설명할 수 있다면 어떨까? 한 연구가 이를 현실로 만들 수 있는 방법을 제시했다.

같은 질문, 다른 답변

AI 조교가 대학 수업에서 학생 질문에 답하는 일이 늘고 있습니다. 사람 교사는 한 번에 한 학생에게 집중해야 하지만, AI는 동시에 수백 명의 질문에 답할 수 있기 때문입니다. 그런데 큰 걸림돌이 있었습니다. AI의 답변이 모든 학생에게 똑같이 나온다는 점입니다. 어떤 학생은 설명이 너무 길고 난해하다고 느끼고, 또 어떤 학생은 반대로 너무 짧고 표면적이라고 느낄 수 있습니다.

이 문제를 풀기 위해 연구진은 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기법에 주목했습니다. AI는 지시문이 담긴 텍스트를 받고 답을 만들어냅니다. 지시문을 어떻게 쓰느냐에 따라 답변의 스타일이 크게 달라집니다. 그래서 연구진은 학생마다 알맞은 지시문을 설계해 주는 방법을 만들었습니다. AI 모델 자체를 고치는 값비싼 재학습을 하지 않아도 됩니다.

예를 들어 한 학생이 광합성이 무엇인지 물어본다고 가정해 봅시다. 일반 AI는 책에 있는 그대로의 설명을 들려줍니다. 하지만 맞춤형 AI는 그 학생이 실생활 예시를 좋아하고 초보자라는 정보를 먼저 확인합니다. 그래서 '나무가 태양 에너지를 이용해 스스로 밥을 짓는 과정'처럼 더 친근한 비유로 대답을 시작합니다.

96가지 학생 유형, 6가지 기준

연구진은 먼저 학생을 나누는 여섯 가지 축을 정했습니다. 첫째는 스스로 실력을 판단하는 정도입니다. 둘째는 추상적인 개념을 좋아하는지, 구체적인 사례를 좋아하는지입니다. 셋째는 답변의 길이 선호입니다. 넷째는 정보를 눈으로 보는 이미지로 받아들이는 편인지, 귀로 듣는 언어로 받아들이는 편인지입니다. 다섯째는 새로운 정보를 볼 때 직감으로 전체를 파악하는 것을 좋아하는지, 단계를 따라 논리로 이해하는지입니다. 여섯째는 현재 학생의 전반적인 이해 수준입니다.

이 여섯 축이 조합되면 96개의 서로 다른 학생 유형이 나옵니다. 예를 들어 '자신감이 높고 추상적 개념을 좋아하며 답변을 길게 원하는' 학생이 있는가 하면, '자신감이 낮고 구체적 예시를 좋아하며 짧은 답을 원하는' 학생도 있습니다. 한 명 한 명을 완전히 다르게 보는 것은 아니지만, 대략 96가지 색깔로 그릴 수 있는 맞춤 교육이 가능해집니다.

질문의 난이도도 함께 읽는다

학생의 특성만큼 중요한 것은 질문의 수준입니다. 연구진은 '블룸의 분류법'을 이용해 질문의 깊이를 여섯 단계로 나누었습니다. 사실을 기억하는 질문인지, 개념을 이해하는 질문인지, 배운 것을 새 상황에 적용하는 질문인지, 원리를 분석하는 질문인지, 비판하고 평가하는 질문인지, 그리고 창의적으로 새로운 것을 만드는 질문인지 구분하는 것입니다.

가령 “전쟁은 언제 일어났나요?”와 “그 전쟁의 원인은 무엇이었나요?”는 똑같은 과목의 질문이라도 필요한 답변의 깊이가 다릅니다. AI는 질문을 받을 때마다 이 난이도를 즉시 측정해, 상위 단계의 질문에는 더 깊이 있는 설명을 제공합니다. 이 과정은 실시간으로 처리되기 때문에 학생이 대화를 주고받는 동안 바로 적용됩니다.

사람 평가와 자동 평가에서 모두 긍정적

연구진은 이 방식의 효과를 두 가지 방법으로 검증했습니다. 하나는 자연어 처리 지표를 사용한 자동 평가였습니다. AI가 만든 문장이 문법적으로 자연스러운지, 원하는 내용을 정확히 포함하는지 기계가 보는 것입니다. 다른 하나는 실제 사람 5명을 대상으로 한 평가였습니다. 결과는 두 방식 모두에서 맞춤형 AI가 일반 AI보다 더 높은 점수를 얻었습니다.

다만 실제 평가에 참여한 사람이 5명뿐이라는 점은 한계로 남습니다. 앞으로 더 다양한 과목과 많은 학생을 대상으로 검증해야 더 확실한 결론을 얻을 수 있습니다. 그래도 이번 연구는 'AI의 몸을 다시 만들지 않고도 지시문 설계만으로 개인화를 끌어낼 수 있다'는 가능성을 보여줍니다.

이 기술이 가져올 변화

만약 이 기술이 실용화된다면, 온라인 강좌를 듣는 수만 명의 학생이 모두 저마다 다른 선생님을 가진 듯한 경험을 할 수 있습니다. 문제를 푸는 속도에 맞춰 설명이 달라지고, 어려운 개념을 잡을 때는 더 쉬운 비유가 던져집니다. 이런 개인 맞춤형 학습 지원은 기존에는 비용과 인력 때문에 소수의 학생에게만 제공되었습니다. AI 조교 앞에서는 그 비용 장벽이 크게 낮아질 수 있습니다.

📖 원문 보기: arXiv 원문

본 요약은 AI로 작성되었습니다. arXiv 논문을 바탕으로 재구성되었습니다.