AI는 학생 동기 부여 문제를 해결할 수 없습니다

2023년, 칸 아카데미의 설립자인 살 칸은 인공지능이 교육 역사상 가장 큰 긍정적인 혁명을 가져올 것이라고 약속했습니다. 지구상의 모든 학생을 위해 24시간 내내 모든 과목에 대해 개인 교사를 제공하는 것이었습니다. 그러나 불과 1년 후 칸은 자신의 회사의 교육용 챗봇인 Khanmigo의 출시는 대부분의 학생들에게 "무의미한 행사"였다고 인정했습니다. 몇 달 만에 4만 명에서 거의 백만 명에 이르는 학생들이 액세스했지만, 사실 거의 아무도 실제로 사용하지는 않습니다. 그리고 여기에 반전이 숨어 있습니다. AI는 맞춤형 연습 문제, 개인화된 설명, 훌륭한 애니메이션을 제공할 수 있지만 학습 의욕을 부여할 수는 없습니다. 아무리 정교한 알고리즘이라도 학생이 그 의미를 이해하지 못한다면 노력하도록 만들 수는 없습니다. 칸 아카데미의 학습 책임자인 Kristen DiCerbo는 다음과 같이 단언합니다. “학습은 정신적 노력이 필요하며, 종종 재미가 없습니다. 어떻게 하면 아이들이 학습에 도전하고 싶어질까요?” 인공 지능은 이러한 동기 부여의 공백을 메울 수 없습니다. 문제는 접근이 아니라 욕구입니다. 핵심 데이터: 미국 학생의 3분의 1만이 실제로 학교에 참여하고 있으며, 이 비율은 모든 새로운 디지털 도구에도 불구하고 수년 동안 변하지 않았습니다. 그리고 이러한 소수의 의욕적인 학생들 중에서도, Khanmigo와 같은 플랫폼을 실제로 충분히 활용하여 그 이점을 보는 학생은 5%에 불과합니다. 이는 로렌스 홀트가 "5%의 법칙"이라고 부르는 것입니다. 대부분은 거의 또는 전혀 사용하지 않으며, 이미 앞서 나가고 있는 사람들은 더 빠르게 나아갑니다. 위험이란? 기술이 격차를 좁히는 대신 더 벌리는 것입니다. Sal Khan 본인도 AI에 대한 수년간의 열정 끝에, 이제 진정한 지렛대는 사람에 대한 투자라고 인정합니다. 왜냐하면 결국 교육은 사회적 현상인 것이기 때문입니다. 하버드 대학의 론 퍼거슨은 수천 개의 수업을 연구했습니다. 학생들 사이에 협력과 토론을 조성하는 방법을 아는 교사들이야말로 학생들에게 진정한 동기를 부여하는 교사들입니다. 학생들은 토론하고, 서로에게 도전하고, 동료들도 어려움을 겪는 것을 볼 때 더 많은 것을 배웁니다. 헬스클럽과 동일한 논리입니다. 운동을 싫어하는 사람들은 혼자보다 그룹으로 운동할 때 더 많은 운동을 합니다. 그러나 역설이 있습니다. 최고의 교사들은 동기를 부여하기 위해 그룹의 역학을 활용하는 방법을 알고 있지만, 그런 교사는 적고 양성하기 어렵습니다. 그리고 공립학교는 종종 교사를 자격과 이론적 지식에 근거하여만 선택하며, 호기심을 자극하거나 수업을 이끌어가는 능력은 고려하지 않습니다. 퍼거슨은 학생들이 열심히 공부하고 높은 목표를 세우도록 이끄는 교사들은 두 가지 특징을 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 몰입감을 높여주며, 가장 어려운 과목도 생동감 있게 전달할 수 있습니다. 또한 모든 학생에게 자신의 성공이 정말 중요하다고 느끼게 합니다. 이것은 타고난 재능이 아닙니다. 경험, 피드백, 그리고 더 나은 동료를 관찰함으로써 배울 수 있습니다. 하버드 대학의 롤랜드 프라이어(Roland Fryer)는 코칭과 동료 관찰이 이론 수업보다 교사의 성장을 더 많이 돕는다고 확인합니다. 그리고 전직 교사이자 현재는 연구자인 Mary Burns는 팬데믹 기간 동안 그룹의 가치를 과소평가할 때 어떤 일이 일어나는지 보았음을 상기합니다. 학습 손실은 심리적 상처이기도 했습니다. 고립된 많은 아이들이 단순히 노력하는 것을 그만두었습니다. 기술 논쟁에서 빠지는 측면은, 결국 아이들이 AI를 위해 학습하는 것이 아니라 사람들을 위해 학습한다는 것입니다. 교사에게 좋은 인상을 주기 위해, 친구들과 협력하거나 경쟁하기 위해 말입니다. MIT의 저스틴 라이히(Justin Reich)는 이를 명확하게 말합니다. “그들은 기계가 아니라 사람에 관심이 있습니다.” 그리고 아무도 봇을 동기 부여의 원천으로 만들 수 있는 방법을 찾지 못한다면 봇을 더 똑똑하게 만들거나 확장 가능하게 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 알고리즘만으로 학교를 바꿀 수 있다고 생각한다면 잘못된 길에 있는 것입니다. 인공지능은 동기 부여 문제를 해결할 수 없습니다. 동기 부여는 인간 관계에서 비롯되기 때문입니다. 이 이야기가 학교에 대한 당신의 시각을 바꾸어 주었다면, Lara Notes에서 I'm In으로 표시할 수 있습니다. 이 아이디어가 이제 당신과 정말 관련이 있다는 것을 알릴 수 있습니다. 그리고 누군가와 이 이야기를 나누게 된다면, Shared Offline으로 태그할 수 있습니다. 이는 인상 깊은 대화를 저장하는 방법으로, 이를 통해 대화 내용을 잃어버리지 않을 수 있습니다. 이 이야기는 The Atlantic에서 가져온 것으로, 원본 기사에 비해 1분 정도 시간을 절약할 수 있습니다.