AI 시대, 사교육 방향이 근본적으로 수정되어야 할 이유
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2024년은 교육계에 의미 있는 변화의 시기입니다. ChatGPT가 출시된 지 1년이 지나며 AI가 우리의 일상이 되었고, 대기업들의 구조조정 소식은 "안정적인 일자리"의 개념마저 바꾸고 있습니다. 그러나 여전히 우리의 교육현장, 특히 사교육 시장은 기존의 입시 위주 패러다임에서 크게 벗어나지 못하고 있습니다.
현재 사교육의 한계
1. 구시대적 학습 방식의 지속
최근 한 학부모님의 사례가 인상적이었습니다. 중학생 자녀를 둔 이 학부모님은 매달 영어학원비로 45만원, 수학학원비로 38만원을 지출하면서도, 월 20달러의 ChatGPT Plus 구독은 "사치"라고 생각했습니다. AI 도구를 활용한 영어 학습이나 수학 문제 해결 연습은 "부정행위"로 간주하면서, 기계적인 문제 풀이와 암기 위주의 학습은 당연시했습니다.
2. 잘못된 방향의 디지털 교육
또 다른 예로, 코딩 교육을 실시하는 많은 학원들의 커리큘럼을 살펴보면 문제점이 더욱 분명해집니다. 대부분이 단순한 프로그래밍 문법 교육에 치중하고 있으며, 정작 AI 시대에 필수적인 문제 해결 능력이나 알고리즘적 사고는 제대로 다루지 않고 있습니다.
***
AI 시대가 요구하는 핵심 역량은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째는 AI 활용 역량입니다. 현재 삼성전자나 현대자동차와 같은 대기업들은 신입사원 채용 시 단순한 업무 처리 능력보다는 AI와의 협업 능력을 중요하게 평가하고 있습니다. 실제로 한 대기업의 마케팅 부서 신입사원은 ChatGPT로 기획안의 초안을 빠르게 작성한 후 자신의 전문성을 더해 완성도 높은 결과물을 만들어내고 있으며, 개발 부서의 신입사원은 GitHub Copilot을 활용해 코딩 생산성을 크게 향상시켰습니다. 디자인팀에서는 DALL-E와 Midjourney 같은 AI 도구로 초기 컨셉 작업의 효율을 높이는 등 다양한 분야에서 AI 협업이 이뤄지고 있습니다.
둘째는 글로벌 커뮤니케이션 능력입니다. AI 번역 도구의 발전으로 단순한 번역 능력은 더 이상 경쟁력이 되지 않습니다. 대신 글로벌 프로젝트를 수행할 수 있는 실질적인 협업 능력, 다양한 문화적 맥락을 이해하고 적절히 대응하는 능력, 그리고 AI 번역의 한계를 인지하고 이를 보완할 수 있는 실제적인 의사소통 능력이 중요해졌습니다.
셋째는 창의적 문제 해결 능력입니다. AI는 기존 데이터를 기반으로 작동하기 때문에, 완전히 새로운 것을 창조하는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 따라서 서로 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 해결책을 도출하는 능력, 기존의 해결책을 새로운 문제에 창의적으로 적용하는 능력, 그리고 AI가 제시한 해결책을 비판적으로 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필수적입니다.
이러한 핵심 역량을 개발하기 위해서는 단계별 교육이 필요합니다. 초등학교 단계에서는 AI 리터러시 기초 교육을 통해 AI 그림 그리기부터 시작하여 점차 텍스트 기반 AI 활용으로 발전시키고, AI와의 상호작용을 통해 논리적 사고를 훈련합니다. 또한 AI 튜터와의 대화를 통한 자연스러운 영어 학습과 글로벌 또래들과의 교류, AI 도구를 활용한 스토리텔링과 간단한 게임 기획 등 창의적 프로젝트를 수행합니다.
중학교 단계에서는 더욱 실전적인 AI 활용과 프로젝트 수행이 중요해집니다. 다양한 AI 도구의 특성을 이해하고 이를 리서치와 콘텐츠 제작에 활용하며, 국제 학생들과의 협업 프로젝트를 수행하면서 AI 번역 도구를 활용한 실시간 커뮤니케이션을 경험합니다. 또한 기초 통계와 데이터 분석, AI 도구를 활용한 데이터 시각화 등 데이터 기반의 의사결정 능력을 훈련합니다.
고등학교 단계에서는 실무적 역량 개발과 포트폴리오 구축에 초점을 맞춥니다. 관심 분야에서 AI를 활용한 심층 연구를 수행하고 그 결과를 프레젠테이션하며, 지역사회 문제 해결이나 스타트업 아이디어 개발 같은 실전 프로젝트를 수행합니다. 더불어 국제 컨퍼런스 참가나 해외 인턴십 준비를 통해 글로벌 커뮤니케이션 능력을 실전에서 연마합니다.
이러한 교육적 변화를 위해서는 학부모의 적극적인 준비도 필요합니다. ChatGPT, Claude 등 기본적인 AI 도구부터 AI 아트, 음성 AI 등 다양한 도구를 직접 경험하고, AI 관련 온라인 강좌를 수강하며, 자녀와 함께 AI 프로젝트를 시도해볼 수 있습니다. 또한 기존의 사교육비를 AI 도구 구독이나 글로벌 교육 플랫폼 활용, 실전 프로젝트 수행 등에 재분배하는 것을 고려해야 합니다. 나아가 단순한 성적 평가를 넘어 문제 해결 포트폴리오, 협업 프로젝트 경험, AI 활용 능력과 디지털 리터러시 등을 종합적으로 평가하는 새로운 기준을 수립해야 할 것입니다.
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대충 눈치 채셨겠지만 위의 글은 제가 적당히 프롬프트를 주고 AI로 쓴 글입니다.
(<- 정확히는 "LLM의 하나인 Claude 3.5 Sonnet 모델"에 의해 생성된 글"입니다.)
그런데 사실 제가 당초에 쓰려고 했던 내용은 거진 다 들어가 있구요, 곱씹어 봐도 딱히 잘못된 내용은 없는 것 같습니다.
(서두에 Chat GPT 출시 시기에 대한 부분은 당연히 오류지만요.)
아무튼, 이상의 내용을 통해서 제가 말하고 싶었던 것은 이런 커뮤니티 게시판 글을 하나 쓰더라도 이제는 초안을 AI에 맡기고 수정만 하는 것이 당연해지는 시대가 가까워오고 있다는 거였습니다. 아니면 내용을 다쓰고 맨 마지막에 사람이 쓴 내용만 한,두문단 추가하거나...
저는 사교육은 대한민국에서 없어지지 않을 거라고 믿으며 없어질 필요도 없다고 생각합니다. 그러나 그 전략이 통째로 수정되어야 할 필요는 있다고 생각합니다. 사교육과 공교육의 물리적 경계는 물리적 실체가 없이 존재하는 LLM 앞에서 녹아 없어질 거라고 봅니다. (AI를 학원가서 배운다? 뭔가 어색하죠.) AI라는 것은 이제는 업무방식의 문제에서 시작해서, 생활방식의 문제로, 사고방식의 문제로, 존재방식의 문제로까지 끝없이 나아갈 거라고 저는 생각합니다. 작금의 상황은 "기계와 사람의 관계"가 근본적으로 전환되는 시작점이라는 생각이 늘상 들거든요.
물론 아직은 저 개인적인 경험으로는 글 잘쓰기로 유명한 Claude의 경우에도 사람이 쓴거랑 차이가 꽤 나는듯 합니다.
그러나 과연 앞으로도 그럴까요? 이제 겨우 시작인데.
(실제로 저 같은 경우 Claude, Perplexity를 조합하고 여기에 다른 AI 서비스를 보태서 업무 프로세스의 일부를 자동화하는 재미에 빠져있습니다. 비록 문과 출신의 오피스 사무직 노동자이지만요.)
아이들 머리가 커갈수록, AI를 사용하고 AI와 상호작용을 밥먹듯 숨쉬듯 자연스럽게 하면서 십년 이상을 자란 아이와 그렇지 않았던 아이가 직장을 구할 나이가 되었을 때 마주할 기회의 폭은 비교가 불가할지도 모르겠습니다. 혹은... 제가 방금 말한 "직장을 구할 나이"라는 개념조차도 전혀 다른 의미로 변해있겠지요. 만약에 빌 게이츠나 존 카멕, 스티브 잡스가 지금 시대의 중학생이었다면, 그들이 퍼스널 컴퓨터의 태동기가 아니라 기술적 특이점의 태동기를 살아가는 어린 세대라면, 그들이 가져왔을법한 산업적, 사회적 혁신의 폭발력은 실제 역사에서보다 훨씬 더 컸지 않을까요? (물론 지금도 지구상 어디에선가 지금 시대의 빌 게이츠, 존 카멕, 스티브 잡스가 무럭무럭 자라고 있을겁니다. 바라기로는 그중 한두명이라도 한국이었으면 좋겠네요.)
그렇기 때문에,
부모로서 저는 제 자녀들에게 "국영수 학원을 보내주지 못하는 것"에 대해서는 조금도 미안함을 느끼지 않겠지만, "AI도구로 할 수 있는 무궁무진한 경험들을 잘 도와주지 못하는 것"에 대해서는 분명 미안함을 느낍니다. 그래서 지금도 쏟아져 나오는 여러 AI도구들을 유료로 써보는 구독료에 대해서는 하나도 아깝지 않답니다. 내가 써보고 좋은줄 알아야 자녀들에게도 권하게 될테니까요.
현재 사교육의 한계
1. 구시대적 학습 방식의 지속
최근 한 학부모님의 사례가 인상적이었습니다. 중학생 자녀를 둔 이 학부모님은 매달 영어학원비로 45만원, 수학학원비로 38만원을 지출하면서도, 월 20달러의 ChatGPT Plus 구독은 "사치"라고 생각했습니다. AI 도구를 활용한 영어 학습이나 수학 문제 해결 연습은 "부정행위"로 간주하면서, 기계적인 문제 풀이와 암기 위주의 학습은 당연시했습니다.
2. 잘못된 방향의 디지털 교육
또 다른 예로, 코딩 교육을 실시하는 많은 학원들의 커리큘럼을 살펴보면 문제점이 더욱 분명해집니다. 대부분이 단순한 프로그래밍 문법 교육에 치중하고 있으며, 정작 AI 시대에 필수적인 문제 해결 능력이나 알고리즘적 사고는 제대로 다루지 않고 있습니다.
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AI 시대가 요구하는 핵심 역량은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째는 AI 활용 역량입니다. 현재 삼성전자나 현대자동차와 같은 대기업들은 신입사원 채용 시 단순한 업무 처리 능력보다는 AI와의 협업 능력을 중요하게 평가하고 있습니다. 실제로 한 대기업의 마케팅 부서 신입사원은 ChatGPT로 기획안의 초안을 빠르게 작성한 후 자신의 전문성을 더해 완성도 높은 결과물을 만들어내고 있으며, 개발 부서의 신입사원은 GitHub Copilot을 활용해 코딩 생산성을 크게 향상시켰습니다. 디자인팀에서는 DALL-E와 Midjourney 같은 AI 도구로 초기 컨셉 작업의 효율을 높이는 등 다양한 분야에서 AI 협업이 이뤄지고 있습니다.
둘째는 글로벌 커뮤니케이션 능력입니다. AI 번역 도구의 발전으로 단순한 번역 능력은 더 이상 경쟁력이 되지 않습니다. 대신 글로벌 프로젝트를 수행할 수 있는 실질적인 협업 능력, 다양한 문화적 맥락을 이해하고 적절히 대응하는 능력, 그리고 AI 번역의 한계를 인지하고 이를 보완할 수 있는 실제적인 의사소통 능력이 중요해졌습니다.
셋째는 창의적 문제 해결 능력입니다. AI는 기존 데이터를 기반으로 작동하기 때문에, 완전히 새로운 것을 창조하는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 따라서 서로 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 해결책을 도출하는 능력, 기존의 해결책을 새로운 문제에 창의적으로 적용하는 능력, 그리고 AI가 제시한 해결책을 비판적으로 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필수적입니다.
이러한 핵심 역량을 개발하기 위해서는 단계별 교육이 필요합니다. 초등학교 단계에서는 AI 리터러시 기초 교육을 통해 AI 그림 그리기부터 시작하여 점차 텍스트 기반 AI 활용으로 발전시키고, AI와의 상호작용을 통해 논리적 사고를 훈련합니다. 또한 AI 튜터와의 대화를 통한 자연스러운 영어 학습과 글로벌 또래들과의 교류, AI 도구를 활용한 스토리텔링과 간단한 게임 기획 등 창의적 프로젝트를 수행합니다.
중학교 단계에서는 더욱 실전적인 AI 활용과 프로젝트 수행이 중요해집니다. 다양한 AI 도구의 특성을 이해하고 이를 리서치와 콘텐츠 제작에 활용하며, 국제 학생들과의 협업 프로젝트를 수행하면서 AI 번역 도구를 활용한 실시간 커뮤니케이션을 경험합니다. 또한 기초 통계와 데이터 분석, AI 도구를 활용한 데이터 시각화 등 데이터 기반의 의사결정 능력을 훈련합니다.
고등학교 단계에서는 실무적 역량 개발과 포트폴리오 구축에 초점을 맞춥니다. 관심 분야에서 AI를 활용한 심층 연구를 수행하고 그 결과를 프레젠테이션하며, 지역사회 문제 해결이나 스타트업 아이디어 개발 같은 실전 프로젝트를 수행합니다. 더불어 국제 컨퍼런스 참가나 해외 인턴십 준비를 통해 글로벌 커뮤니케이션 능력을 실전에서 연마합니다.
이러한 교육적 변화를 위해서는 학부모의 적극적인 준비도 필요합니다. ChatGPT, Claude 등 기본적인 AI 도구부터 AI 아트, 음성 AI 등 다양한 도구를 직접 경험하고, AI 관련 온라인 강좌를 수강하며, 자녀와 함께 AI 프로젝트를 시도해볼 수 있습니다. 또한 기존의 사교육비를 AI 도구 구독이나 글로벌 교육 플랫폼 활용, 실전 프로젝트 수행 등에 재분배하는 것을 고려해야 합니다. 나아가 단순한 성적 평가를 넘어 문제 해결 포트폴리오, 협업 프로젝트 경험, AI 활용 능력과 디지털 리터러시 등을 종합적으로 평가하는 새로운 기준을 수립해야 할 것입니다.
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대충 눈치 채셨겠지만 위의 글은 제가 적당히 프롬프트를 주고 AI로 쓴 글입니다.
(<- 정확히는 "LLM의 하나인 Claude 3.5 Sonnet 모델"에 의해 생성된 글"입니다.)
그런데 사실 제가 당초에 쓰려고 했던 내용은 거진 다 들어가 있구요, 곱씹어 봐도 딱히 잘못된 내용은 없는 것 같습니다.
(서두에 Chat GPT 출시 시기에 대한 부분은 당연히 오류지만요.)
아무튼, 이상의 내용을 통해서 제가 말하고 싶었던 것은 이런 커뮤니티 게시판 글을 하나 쓰더라도 이제는 초안을 AI에 맡기고 수정만 하는 것이 당연해지는 시대가 가까워오고 있다는 거였습니다. 아니면 내용을 다쓰고 맨 마지막에 사람이 쓴 내용만 한,두문단 추가하거나...
저는 사교육은 대한민국에서 없어지지 않을 거라고 믿으며 없어질 필요도 없다고 생각합니다. 그러나 그 전략이 통째로 수정되어야 할 필요는 있다고 생각합니다. 사교육과 공교육의 물리적 경계는 물리적 실체가 없이 존재하는 LLM 앞에서 녹아 없어질 거라고 봅니다. (AI를 학원가서 배운다? 뭔가 어색하죠.) AI라는 것은 이제는 업무방식의 문제에서 시작해서, 생활방식의 문제로, 사고방식의 문제로, 존재방식의 문제로까지 끝없이 나아갈 거라고 저는 생각합니다. 작금의 상황은 "기계와 사람의 관계"가 근본적으로 전환되는 시작점이라는 생각이 늘상 들거든요.
물론 아직은 저 개인적인 경험으로는 글 잘쓰기로 유명한 Claude의 경우에도 사람이 쓴거랑 차이가 꽤 나는듯 합니다.
그러나 과연 앞으로도 그럴까요? 이제 겨우 시작인데.
(실제로 저 같은 경우 Claude, Perplexity를 조합하고 여기에 다른 AI 서비스를 보태서 업무 프로세스의 일부를 자동화하는 재미에 빠져있습니다. 비록 문과 출신의 오피스 사무직 노동자이지만요.)
아이들 머리가 커갈수록, AI를 사용하고 AI와 상호작용을 밥먹듯 숨쉬듯 자연스럽게 하면서 십년 이상을 자란 아이와 그렇지 않았던 아이가 직장을 구할 나이가 되었을 때 마주할 기회의 폭은 비교가 불가할지도 모르겠습니다. 혹은... 제가 방금 말한 "직장을 구할 나이"라는 개념조차도 전혀 다른 의미로 변해있겠지요. 만약에 빌 게이츠나 존 카멕, 스티브 잡스가 지금 시대의 중학생이었다면, 그들이 퍼스널 컴퓨터의 태동기가 아니라 기술적 특이점의 태동기를 살아가는 어린 세대라면, 그들이 가져왔을법한 산업적, 사회적 혁신의 폭발력은 실제 역사에서보다 훨씬 더 컸지 않을까요? (물론 지금도 지구상 어디에선가 지금 시대의 빌 게이츠, 존 카멕, 스티브 잡스가 무럭무럭 자라고 있을겁니다. 바라기로는 그중 한두명이라도 한국이었으면 좋겠네요.)
그렇기 때문에,
부모로서 저는 제 자녀들에게 "국영수 학원을 보내주지 못하는 것"에 대해서는 조금도 미안함을 느끼지 않겠지만, "AI도구로 할 수 있는 무궁무진한 경험들을 잘 도와주지 못하는 것"에 대해서는 분명 미안함을 느낍니다. 그래서 지금도 쏟아져 나오는 여러 AI도구들을 유료로 써보는 구독료에 대해서는 하나도 아깝지 않답니다. 내가 써보고 좋은줄 알아야 자녀들에게도 권하게 될테니까요.
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