https://www.hani.co.kr/arti/opinion/because/1178138.html
한겨레기사 원문
AI 시대에는 질문 능력이 개인의 경쟁력이 되며, 교육 시스템은 답변 중심에서 질문 중심으로 변화해야 한다. AI 교과서는 학생들의 비판적 사고와 창의적 질문 능력을 향상시키는 데 초점을 맞춰야 하며, AI와의 협업을 통해 연구 능력을 키우는 방향으로 나아가야 한다.
최근 AI교과서에 관한 다툼과 논란
AI교과서 논란과 관련해서 정작 중요한 “AI 교과서가 갖춰야 할 본질적인 고민과 방향성”에 관한 고민은 들을 수가 없다. AI 시대가 요구하는 AI 기반의 교육과 평가에 대한 합의된 기준과 방향이 이러한 혼선을 야기하는 주요 이유 중 하나라고 생각한다. 분명한 사실은 챗GPT와 같은 뛰어난 성능의 AI 활용 능력을 교육하고, 또 평가할 수 있어야 한다는 것이다.
관련해 미국의 한 고등학교 시험에서 챗GPT 사용을 허용했고, 국내 일부 대학에서도 비슷한 움직임이 나타나고 있다. 문제는 그 평가 방식이다. 미국 고등학교의 경우 답변이 아닌 질문(Prompt)을 평가했다고 하는데, 이는 AI 교과서에서 다뤄야 할 핵심 개념 중 하나다. 따라서 AI 교과서뿐 아니라, 전혀 새로운 교육 시스템을 함께 토론해야 할 필요가 있다.
답변의 시대에서 질문의 시대로
AI는 이미 많은 영역에서 인간 전문가보다 훨씬 저렴한 비용으로 더 나은 답변을 제공하고 있다. 따라서 인간의 역할이 답변에서 질문으로 전환될 것임은 분명하다. 이러한 AI 시대에는 개인의 ‘질문 능력’을 교육하고 평가할 수 있어야 한다. 이 변화는 AI 교과서의 차원을 넘어, 기존 교육 패러다임의 근본적인 변화를 예고한다. 정해진 답이 있는 지식을 전달하는 교육 방식과 지식을 쌓는 공부 방식은 모두 바뀌어야 한다. 정답이 없는 미지의 영역에서 질문을 만들고, AI를 활용해 해결하는 능력이 개인의 경쟁력이 되는 세상이 오고 있다.
답변이 아닌 질문의 평가?
단순히 AI를 활용한 시험에서 답변을 평가하는 것은 질문자의 역량보다는 AI의 역량에 가까워질 수 있다. 주어진 질문을 통째로 AI에 입력하면 답변을 얻어낼 수 있기 때문이다. 이 경우 답변의 차이는 AI 모델 성능에 좌우된다. 따라서 질문을 위주로 평가하거나 질문과 답변을 한 세트로 평가해야 한다. 그러나 질문을 평가하는 방식은 기존 교육제도에서 낯선 영역이므로, AI 교과서가 이를 어떻게 담아낼지도 심도 있게 고민해야 한다.
프롬프트테크닉 평가의 한계
흔히 생각해볼 수 있는 질문 평가 방식으로 ‘프롬프트테크닉’이 있다. 이는 단일 모델에서 고품질 답변을 빠르게 끌어내는 구조화된 질문 기법이다. 하지만 AI 성능이 빠르게 향상되면서, 최신 모델은 사용자 질문을 스스로 보강해 질문이나 요청의 의도를 파악하는 기능이 더욱 개선되고 있다. 게다가 최근 공개된 오픈AI의 GPT-4o나 o1 모델은 사고 사슬(Chain of Thought) 체계를 통해 질문을 보완한 뒤 답변하며, 사용자의 기본 정보와 지침(Instruction), 이전의 질문을 기억해 답변 품질을 개선한다. 따라서 프롬프트테크닉을 평가하는 것은 제한적일 수밖에 없다.
정답 아닌 과제 중심의 평가
단순한 질문이 아니라, 주어진 문제 해결을 위한 과제 중심의 평가 방식이 필요하다. 일반적인 평가 문항은 정해진 답변을 기준으로 주어지지만, 실제 상황에서는 명확한 정답이 없는 경우가 더 많다. 그리고 AI는 그와 같은 정형화된 지식을 편리하게 제공한다. 따라서 문항의 유형 자체가 달라져야 한다.
특정 문항을 제시하기보다는 상황을 설정하고, 그 안에서 질문을 찾아내도록 하는 방식이다. 예컨대 “7일 치 식량만으로 고립된 겨울 산에서 구조를 기다려야 합니다. 가장 효율적인 최장의 생존 방식을 찾습니다.”처럼 적절한 상황 설정에서 과제 해결 요청 하는 방식이다.
정답이 없는 상황에서 효과적인 질문을 추론하고, AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 평가하는 것이다. 결국 AI 교과서도 이러한 새로운 평가관을 반영해야 한다.
AI와의 협업을 통한 질문 능력의 강화
최근 MIT 연구팀의 메타분석은 AI 시대의 교육 방향성에 중요한 시사점을 제공한다. 연구 결과, AI와 인간의 단순한 협업은 오히려 성과를 저해할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 AI를 무비판적으로 수용하거나 배제하는 접근이 부적절함을 보여준다.
특히 주목할 만한 점은 창작과 제작 영역에서 인간-AI 협업이 높은 시너지를 보였다는 것이다. 이는 앞서 논의한 '질문 중심의 교육'과 맥을 같이 한다. 즉, 단순 지식 전달이나 의사결정보다는 새로운 가치를 창출하는 과정에서 AI를 활용하는 것이 효과적이라는 의미다.
이러한 연구 결과는 AI 교육의 핵심이 단순한 AI 활용법이 아닌, 인간 고유의 질문 능력과 창의적 사고력을 강화하는 데 있음을 시사한다. 따라서 AI 교과서는 이러한 방향성을 반영하여, 학생들의 질문 능력과 비판적 사고력을 향상시키는 데 초점을 맞춰야 할 것이다.
공부 아닌 연구 능력의 향상
질문을 찾는 능력은 AI 시대에 개인의 역량을 크게 좌우한다. 이는 정해진 답을 암기하는 ‘공부’가 아니라, 미지의 영역에서 가설을 세우고 새로운 질문을 도출하는 과정이다. 이러한 방식은 대학원의 ‘연구’ 과정과 유사하며, 고도의 지적 탐구력과 집중력이 필요하다.
AI와의 상호작용을 통해 이런 능력을 발전시킬 수 있다. 예를 들어 학생들이 AI와 특정 주제에 대해 대화하며 더 심층적인 질문을 만들어내도록 유도할 수 있다. AI를 이해하는 정도에 따라 질문의 효율성이 달라지고, 이에 따라 답변도 크게 달라진다. 이는 과제 해결을 위해 AI를 효과적으로 활용하는 개인의 역량이 될 것이다.
비판적 사고와 평가 능력 AI리터러시
결국 AI 시대에 개인의 역량을 키우는 방법은 단순히 AI 사용법을 가르치는 것이 아니라, AI를 활용해 더 효율적인 결과를 이끌어내는 방식을 습득하는 것이다. 이것이 AI 시대에 개인이 갖춰야 할 경쟁력이 될 수 있다.
더불어 비판적 사고와 모델의 한계를 인식하며 선택하는 AI리터러시 능력도 필수적이다. 주어진 정보를 수동적으로 받아들이는 대신, 그 정보의 가치를 평가하고 새로운 관점에서 접근할 수 있는 역량을 길러야 한다. 이는 AI 시대의 핵심 역량이 될 것이다. 이러한 ‘잘 질문하는’ 개인의 능력은 단순한 지식 전달만으로는 교육하기 어렵다. AI 교과서가 이런 능력을 기르는 과정을 체계적으로 안내할 필요가 있다.
호모 쿼렌스(Homo Quaerence)와 AI 교과서 논란
인간이 질문하는 특성을 ‘호모 쿼렌스’(Homo Quaerence)라고 한다. 이들은 호기심이 많고 비판적 사고를 즐기며, 창의적이라는 특징을 지닌다. 물론 인간의 공통된 특성이긴 하지만, 개인마다 차이가 크다. 최근 논문에 따르면 동일한 AI 모델이라도 사용자에 따라 같은 성능을 발휘하지 않는다고 한다.
평소 질문을 즐기고 문제 해결에 대한 창의력과 집중력을 갖춘 개인이 이런 차이를 만든다. 이러한 역량을 어떻게 길러줄 것인지, 그리고 이를 AI 교과서에 어떻게 담아낼 것인지는 더욱 중요한 과제다. AI 교과서의 논란 이전에 먼저 연구되고 논의되어야 할 시급한 과제다. AI 교과서 갈등으로 촉발된 논란이 더욱 심도 있는 논의와 연구로 이어져, 결국 ‘AI 교과서는 무엇을 담아야 하고, 어떻게 활용해야 하는가’라는 근본적 질문에 대한 사회적·학문적 합의를 이루길 기대한다.
이선종 | 한국AI리터러시협회 운영위원·청주대 인공지능소프트웨어학과 겸임교수
https://www.hani.co.kr/arti/opinion/because/1178138.html
한겨레기사 원문
AI 시대에는 질문 능력이 개인의 경쟁력이 되며, 교육 시스템은 답변 중심에서 질문 중심으로 변화해야 한다. AI 교과서는 학생들의 비판적 사고와 창의적 질문 능력을 향상시키는 데 초점을 맞춰야 하며, AI와의 협업을 통해 연구 능력을 키우는 방향으로 나아가야 한다.
최근 AI교과서에 관한 다툼과 논란
AI교과서 논란과 관련해서 정작 중요한 “AI 교과서가 갖춰야 할 본질적인 고민과 방향성”에 관한 고민은 들을 수가 없다. AI 시대가 요구하는 AI 기반의 교육과 평가에 대한 합의된 기준과 방향이 이러한 혼선을 야기하는 주요 이유 중 하나라고 생각한다. 분명한 사실은 챗GPT와 같은 뛰어난 성능의 AI 활용 능력을 교육하고, 또 평가할 수 있어야 한다는 것이다.
관련해 미국의 한 고등학교 시험에서 챗GPT 사용을 허용했고, 국내 일부 대학에서도 비슷한 움직임이 나타나고 있다. 문제는 그 평가 방식이다. 미국 고등학교의 경우 답변이 아닌 질문(Prompt)을 평가했다고 하는데, 이는 AI 교과서에서 다뤄야 할 핵심 개념 중 하나다. 따라서 AI 교과서뿐 아니라, 전혀 새로운 교육 시스템을 함께 토론해야 할 필요가 있다.
답변의 시대에서 질문의 시대로
AI는 이미 많은 영역에서 인간 전문가보다 훨씬 저렴한 비용으로 더 나은 답변을 제공하고 있다. 따라서 인간의 역할이 답변에서 질문으로 전환될 것임은 분명하다. 이러한 AI 시대에는 개인의 ‘질문 능력’을 교육하고 평가할 수 있어야 한다. 이 변화는 AI 교과서의 차원을 넘어, 기존 교육 패러다임의 근본적인 변화를 예고한다. 정해진 답이 있는 지식을 전달하는 교육 방식과 지식을 쌓는 공부 방식은 모두 바뀌어야 한다. 정답이 없는 미지의 영역에서 질문을 만들고, AI를 활용해 해결하는 능력이 개인의 경쟁력이 되는 세상이 오고 있다.
답변이 아닌 질문의 평가?
단순히 AI를 활용한 시험에서 답변을 평가하는 것은 질문자의 역량보다는 AI의 역량에 가까워질 수 있다. 주어진 질문을 통째로 AI에 입력하면 답변을 얻어낼 수 있기 때문이다. 이 경우 답변의 차이는 AI 모델 성능에 좌우된다. 따라서 질문을 위주로 평가하거나 질문과 답변을 한 세트로 평가해야 한다. 그러나 질문을 평가하는 방식은 기존 교육제도에서 낯선 영역이므로, AI 교과서가 이를 어떻게 담아낼지도 심도 있게 고민해야 한다.
프롬프트테크닉 평가의 한계
흔히 생각해볼 수 있는 질문 평가 방식으로 ‘프롬프트테크닉’이 있다. 이는 단일 모델에서 고품질 답변을 빠르게 끌어내는 구조화된 질문 기법이다. 하지만 AI 성능이 빠르게 향상되면서, 최신 모델은 사용자 질문을 스스로 보강해 질문이나 요청의 의도를 파악하는 기능이 더욱 개선되고 있다. 게다가 최근 공개된 오픈AI의 GPT-4o나 o1 모델은 사고 사슬(Chain of Thought) 체계를 통해 질문을 보완한 뒤 답변하며, 사용자의 기본 정보와 지침(Instruction), 이전의 질문을 기억해 답변 품질을 개선한다. 따라서 프롬프트테크닉을 평가하는 것은 제한적일 수밖에 없다.
정답 아닌 과제 중심의 평가
단순한 질문이 아니라, 주어진 문제 해결을 위한 과제 중심의 평가 방식이 필요하다. 일반적인 평가 문항은 정해진 답변을 기준으로 주어지지만, 실제 상황에서는 명확한 정답이 없는 경우가 더 많다. 그리고 AI는 그와 같은 정형화된 지식을 편리하게 제공한다. 따라서 문항의 유형 자체가 달라져야 한다.
특정 문항을 제시하기보다는 상황을 설정하고, 그 안에서 질문을 찾아내도록 하는 방식이다. 예컨대 “7일 치 식량만으로 고립된 겨울 산에서 구조를 기다려야 합니다. 가장 효율적인 최장의 생존 방식을 찾습니다.”처럼 적절한 상황 설정에서 과제 해결 요청 하는 방식이다.
정답이 없는 상황에서 효과적인 질문을 추론하고, AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 평가하는 것이다. 결국 AI 교과서도 이러한 새로운 평가관을 반영해야 한다.
AI와의 협업을 통한 질문 능력의 강화
최근 MIT 연구팀의 메타분석은 AI 시대의 교육 방향성에 중요한 시사점을 제공한다. 연구 결과, AI와 인간의 단순한 협업은 오히려 성과를 저해할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 AI를 무비판적으로 수용하거나 배제하는 접근이 부적절함을 보여준다.
특히 주목할 만한 점은 창작과 제작 영역에서 인간-AI 협업이 높은 시너지를 보였다는 것이다. 이는 앞서 논의한 '질문 중심의 교육'과 맥을 같이 한다. 즉, 단순 지식 전달이나 의사결정보다는 새로운 가치를 창출하는 과정에서 AI를 활용하는 것이 효과적이라는 의미다.
이러한 연구 결과는 AI 교육의 핵심이 단순한 AI 활용법이 아닌, 인간 고유의 질문 능력과 창의적 사고력을 강화하는 데 있음을 시사한다. 따라서 AI 교과서는 이러한 방향성을 반영하여, 학생들의 질문 능력과 비판적 사고력을 향상시키는 데 초점을 맞춰야 할 것이다.
공부 아닌 연구 능력의 향상
질문을 찾는 능력은 AI 시대에 개인의 역량을 크게 좌우한다. 이는 정해진 답을 암기하는 ‘공부’가 아니라, 미지의 영역에서 가설을 세우고 새로운 질문을 도출하는 과정이다. 이러한 방식은 대학원의 ‘연구’ 과정과 유사하며, 고도의 지적 탐구력과 집중력이 필요하다.
AI와의 상호작용을 통해 이런 능력을 발전시킬 수 있다. 예를 들어 학생들이 AI와 특정 주제에 대해 대화하며 더 심층적인 질문을 만들어내도록 유도할 수 있다. AI를 이해하는 정도에 따라 질문의 효율성이 달라지고, 이에 따라 답변도 크게 달라진다. 이는 과제 해결을 위해 AI를 효과적으로 활용하는 개인의 역량이 될 것이다.
비판적 사고와 평가 능력 AI리터러시
결국 AI 시대에 개인의 역량을 키우는 방법은 단순히 AI 사용법을 가르치는 것이 아니라, AI를 활용해 더 효율적인 결과를 이끌어내는 방식을 습득하는 것이다. 이것이 AI 시대에 개인이 갖춰야 할 경쟁력이 될 수 있다.
더불어 비판적 사고와 모델의 한계를 인식하며 선택하는 AI리터러시 능력도 필수적이다. 주어진 정보를 수동적으로 받아들이는 대신, 그 정보의 가치를 평가하고 새로운 관점에서 접근할 수 있는 역량을 길러야 한다. 이는 AI 시대의 핵심 역량이 될 것이다. 이러한 ‘잘 질문하는’ 개인의 능력은 단순한 지식 전달만으로는 교육하기 어렵다. AI 교과서가 이런 능력을 기르는 과정을 체계적으로 안내할 필요가 있다.
호모 쿼렌스(Homo Quaerence)와 AI 교과서 논란
인간이 질문하는 특성을 ‘호모 쿼렌스’(Homo Quaerence)라고 한다. 이들은 호기심이 많고 비판적 사고를 즐기며, 창의적이라는 특징을 지닌다. 물론 인간의 공통된 특성이긴 하지만, 개인마다 차이가 크다. 최근 논문에 따르면 동일한 AI 모델이라도 사용자에 따라 같은 성능을 발휘하지 않는다고 한다.
평소 질문을 즐기고 문제 해결에 대한 창의력과 집중력을 갖춘 개인이 이런 차이를 만든다. 이러한 역량을 어떻게 길러줄 것인지, 그리고 이를 AI 교과서에 어떻게 담아낼 것인지는 더욱 중요한 과제다. AI 교과서의 논란 이전에 먼저 연구되고 논의되어야 할 시급한 과제다. AI 교과서 갈등으로 촉발된 논란이 더욱 심도 있는 논의와 연구로 이어져, 결국 ‘AI 교과서는 무엇을 담아야 하고, 어떻게 활용해야 하는가’라는 근본적 질문에 대한 사회적·학문적 합의를 이루길 기대한다.
이선종 | 한국AI리터러시협회 운영위원·청주대 인공지능소프트웨어학과 겸임교수