고등 교육 기관의 교수진은 현재 진정한 긴장감에 직면해 있습니다. 학생들이 몇 초 만에 세련된 글을 작성할 수 있는 상황에서 어떻게 진정한 학습을 위한 교육 설계를 할 수 있을까요? 해답은 이러한 도구를 금지하는 것이 아니라, 실제로 무엇을 평가하려는지 다시 생각해 보는 것입니다. 최근 Panopto 웨비나에서는 비디오가 이러한 균형을 찾는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보았습니다. 버지니아 대학교 교육 우수 센터(UVA Center for Teaching Excellence)의 부소장이자 곧 출간될 『노턴 AI 인식 교육 가이드(Norton Guide to AI-Aware Teaching)』 의 공동 저자인 데릭 브 러프 박사가 이언 페이스 와 함께 이 주제에 대해 논의했습니다. Panopto 최고 고객 책임자가 교수진이 현재 활용하고 있는 6가지 전략을 공유했습니다. 그들이 공유한 모든 전략의 핵심은 비디오가 단순히 결과물만이 아닌 학습 과정을 담아낸다는 점이며, 바로 이 점이 AI가 모방할 수 없는 부분이라는 것입니다.
구술 시험이 다시 돌아왔습니다. 그리고 비디오 기술을 통해 더욱 다양한 방식으로 구술 시험을 진행할 수 있게 되었습니다.
구술 시험은 고등 교육에서 오랫동안 외면받아 왔지만, 교수진들은 이를 더욱 풍부한 평가 방식으로 재조명하고 있습니다. 연구에 따르면 학생들은 구술 시험이 서면 시험보다 더 까다롭고 개인적이라고 느끼며, 시험 준비 방식에도 변화가 나타납니다. 예를 들어, 그룹 스터디를 더 많이 하고, 생각을 소리 내어 말하는 연습을 더 많이 하며, 단순히 내용을 암기하는 것보다 진정으로 이해하는 데 더 집중하는 경향이 있습니다.
비디오 형식 덕분에 어떤 규모에서든 실용적입니다. 짧게 녹화된 제출물은 다양한 분야에서 비동기적으로 활용될 수 있으며 포트폴리오 자료로도 활용될 수 있습니다. 버지니아 대학교의 한 교육 정책 교수는 구두 평가가 단순히 AI에 대한 방어 수단 이상의 의미를 지닌다는 것을 깨달았습니다. 다른 사람들과 정책에 대해 이야기하는 것 자체가 다른 분야에도 적용 가능한 기술이라는 것을 깨닫고, 그 점을 중심으로 과제를 재구성했습니다. 음악 인지 수업에서는 학생들이 제작한 설명 영상이 수업 전체의 개념 지도에서 하나의 노드가 되었습니다. 방송 분야에서는 구두 평가가 전문가의 데모 영상으로 활용되었습니다. 형식의 변화도 중요하지만, 학생들이 누구와 이야기하는지도 중요합니다.
학생 작품의 중요성을 높이기 위해 실제 관객에게 작품을 보여주도록 하세요.
브루프 박사는 많은 과제가 실패하는 이유를 설명하는 유용한 틀, 즉 수사학적 삼각형을 제시합니다. 전통적인 과제에서 학생은 이미 해당 주제에 대해 가장 잘 아는 사람에게 무언가를 설명합니다. 진정한 소통의 필요성은 없고, 단지 평가를 위한 수행일 뿐입니다. 하지만 청중을 해당 주제에 대해 진정으로 덜 아는 사람으로 바꾸면 상황이 달라집니다. 학생들은 권위자가 되고, 진정으로 할 말이 생깁니다.
영상은 이러한 변화를 가져오는 가장 직접적인 방법 중 하나입니다. 이안이 설명한 것처럼, 한 공개 연설 강좌에서 학생들은 실제 청중 앞에서 연설하는 모습을 편집 없이 그대로 촬영했고, 이 녹화 영상은 자기 평가와 동료 피드백의 기반이 되었습니다. 직업 훈련 기관에서는 기술 교육생들이 실제 환경에서 실습 평가를 녹화하고, 강사들이 실시간으로 시청한 후, 스스로 영상을 검토하여 부족한 부분을 파악했습니다. 청중을 바꾸면 문제의 핵심이 달라집니다. 인공지능에 대한 담론을 바꾸면 행동도 바뀝니다.
간단한 문서화 방식을 통해 학생들의 AI 활용 현황을 가시화하세요.
학생들의 절반 이상이 AI 사용이 금지된 상황에서도 AI를 사용하는데, 이는 단순히 아무도 AI에 대해 공개적으로 이야기해 준 적이 없기 때문인 경우가 많습니다. TILT(Transparency in Learning and Teaching) 프레임워크 연구 결과는 일관적입니다. 교수진이 과제의 목적, 과제 내용, 평가 기준을 명확하게 제시할 때 학생들의 참여도가 높아진다는 것입니다. 특히 AI가 활용되는 경우에는 이러한 명확성이 더욱 중요합니다.
브러프 박사가 공유한 한 가지 접근법은 "AI 상담 양식"을 활용하는 것입니다. 학생들은 AI를 어떻게 사용했는지, 무엇을 달성하려고 했는지, 그리고 무엇을 배웠는지 기록합니다. 이렇게 하면 AI 사용이 숨겨지는 것이 아니라 드러나고 성찰의 장이 됩니다. 페이스는 영국 대학에서 진행한 유사한 실험을 설명했습니다. 학생들의 작업 과정을 공유함으로써 교수진은 비효율적인 습관을 조기에 파악할 수 있었고, 좋은 접근 방식은 자연스럽게 학급 전체로 퍼져나갔다고 합니다. 학생들이 자신의 작업 방식을 기록하기 시작하면, 그 기록에서 무엇을 배웠는지 질문할 수 있습니다.
학생들이 자신의 학습 과정을 되돌아볼 수 있도록 동영상을 활용하세요.
학생들이 자신의 과정을 기록하기 시작하면, 그 과정에서 무엇을 배우도록 유도할 수 있습니다. 한 컴퓨터 과학 연구에서는 학생들이 프로그래밍 작업을 화면 녹화했는데, 한 번은 AI를 사용했고, 다른 한 번은 사용하지 않았습니다. 그런 다음 녹화된 영상을 다시 시청했습니다. 그 결과, 학생들은 이전에는 미처 발견하지 못했던 사고 패턴, 너무 빨리 도움을 구했던 순간들, 그리고 어려움을 겪는 과정이 오히려 유익했던 점들을 발견하고 놀랐습니다.
브루프 박사는 최고의 AI 통합 과제는 세 가지를 충족해야 한다고 말합니다. 첫째, 전문 지식 구축, 둘째, AI 활용 능력 개발, 셋째, 성찰의 기회 제공입니다. 한 동료는 학생들이 이전에 해본 적 없는 설득 과제를 선택하고, AI를 기획 파트너로 활용하여 협업을 통해 무엇을 달성했는지, 즉 도움이 되었는지 여부뿐 아니라 어떻게, 그리고 어떤 대가를 치렀는지에 대해 성찰하는 과제를 설계했습니다. 과정 성찰은 수업 시간 밖에서도 효과적입니다. 교실 안에서도 같은 원칙이 다른 방식으로 적용됩니다.
고차원적 사고를 위한 시간을 확보하려면 수업 방식을 바꿔보세요.
플립드 클래스룸 은 오래된 개념이지만 최근 들어 더욱 중요하게 여겨지고 있습니다. 영상 자료를 활용한 정보 전달은 수업 외 공간으로 옮기고, 응용, 질문, 개념 이해와 같은 실질적인 활동은 학생들이 서로 소통하고 강사와 함께하는 교실에서 진행하는 방식입니다.
버지니아 대학교의 한 영문학 교수는 수업 외 글쓰기 과제를 모두 교실 안에서 진행했습니다. 학생들은 와이파이를 끄고, 조명을 어둡게 하고, 워드 프로세서를 집중 모드로 설정한 후 45분 동안 함께 글을 씁니다. 엄격해 보이지만, 두 학기 동안 모든 학생들이 집에서 글을 쓰는 것보다 교실에서 쓰는 것을 더 선호한다고 말했습니다. 이안 페이스는 수업 전 영상과 퀴즈를 교실에 포함시킨 생물학 교수의 사례를 소개했습니다. Panopto 학생들이 어려움을 겪는 부분을 파악하기 위한 분석입니다. 심도 있는 사고를 위한 수업 시간은 학생들이 준비된 상태로 수업에 참여할 때만 효과가 있으며, 이러한 설계 방식은 AI 도구에도 동일하게 적용됩니다. H2를 문장 형식으로 업데이트하라는 말씀이셨습니다.
학생들이 직접 AI 도구를 만들기 전에, 여러분의 수업에 맞춰 맞춤형 AI 도구를 구축해 보세요.
대부분의 학생들은 교수진이 AI 도구를 추천해 줄 때까지 기다리지 않고 스스로 찾아 사용합니다. 또한 일반적인 챗봇은 질문에 대한 완벽한 답변을 제공하도록 설계되었지, 가르치도록 설계된 것은 아닙니다. 브러프 박사의 "좋은 울타리가 좋은 챗봇을 만든다"라는 말은 그 대안을 제시합니다. 즉, 정답을 제공하는 것이 아니라 학생들이 이해하도록 안내하고, 수업 내용에 기반을 두고, 검색 엔진이 아닌 튜터처럼 작동하도록 설계된 도구 말입니다.
이러한 방식을 잘 활용하는 교수진은 단순히 도구를 제공하는 데 그치지 않고, 하나의 경험을 설계합니다. 한 생화학 교수는 자신의 강의 자료를 담은 맞춤형 튜터 봇을 제작하여 학생들이 그가 실제로 가르치는 방식과 일치하는 설명을 들을 수 있도록 했습니다. 또 다른 연구팀은 봇이 학생들과 상호작용하는 방식을 구체화하기 위해 1,200단어가 넘는 지침을 작성했습니다. 이처럼 세심한 설계가 바로 핵심입니다.
이러한 전략들이 효과적인 이유는 학생이 무엇을 만들어내는가에서 어떻게 생각하는가로 초점을 옮기기 때문입니다. 비디오는 이 모든 것을 연결하는 핵심 요소입니다. 글로는 결코 보여줄 수 없는 사고 과정을 시각적으로 드러내주기 때문입니다. 교수진이 이러한 가시성을 바탕으로 과제를 설계하면, 인공지능의 오용을 막는 것뿐만 아니라 실질적인 학습 효과를 가져오는 환경을 조성할 수 있습니다. Panopto 와 같은 도구는 교수진에게 규모에 관계없이 이러한 변화를 실현할 수 있는 기반을 제공합니다.
