고등교육 교수진은 지금 어려운 고민을 안고 있습니다. 학생이 몇 초 만에 매끈한 글을 써낼 수 있는데, 어떻게 진짜 배움을 설계할 수 있을까요? 답은 도구를 금지하는 데 있지 않습니다. 무엇을 평가하려는지 다시 생각하는 데 있습니다. 최근 Panopto 웨비나에서 동영상이 그 균형을 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봤습니다. Derek Bruff 박사는 버지니아 대학교 교육 우수 센터(UVA Center for Teaching Excellence) 부소장이자 곧 출간될 Norton Guide to AI-Aware Teaching의 공동 저자입니다. 그가 Panopto 최고 고객 책임자 Ian Paice와 함께 교수진이 지금 사용하고 있는 여섯 가지 전략을 전했습니다. 두 사람이 전한 모든 전략에는 공통점이 있습니다. 동영상은 결과물만이 아니라 배우는 과정을 담아내고, 그 차이는 AI가 따라 할 수 없습니다.
다시 돌아온 구술 시험, 규모를 키워 주는 동영상
구술 시험은 고등교육에서 한동안 밀려나 있었습니다. 하지만 교수진은 구술 시험을 더 풍부한 평가 방식으로 다시 발견하고 있습니다. 연구에 따르면 학생은 구술 시험을 서면 시험보다 더 까다롭고 더 개인적으로 느끼고, 준비하는 방식도 달라집니다. 함께 모여 공부하고, 소리 내어 생각하고, 내용을 재현하는 대신 실제로 이해하는 데 더 집중합니다.
동영상 형식이면 어떤 규모에서도 실행할 수 있습니다. 짧게 녹화한 제출물은 분야를 가리지 않고 비동기 평가에 활용할 수 있고, 포트폴리오 자료로도 활용할 수 있습니다. 버지니아 대학교의 한 교육 정책 교수는 구술 과제가 AI를 막는 장치 이상이라는 것을 알아차렸습니다. 다른 사람과 정책을 이야기하는 일 자체가 다른 상황에서도 활용할 수 있는 역량이라는 점을 깨닫고, 그 점을 중심으로 과제를 다시 짰습니다. 음악 인지 수업에서는 학생이 만든 설명 동영상 하나하나가 수업 전체 개념 지도의 노드가 됐습니다. 방송 전공에서는 구술 평가가 전문 데모 릴이 됐습니다. 형식이 바뀌는 것도 중요하지만, 학생이 누구에게 말하는지도 중요합니다.
과제의 무게를 높이는 실제 청중
Bruff 박사는 많은 과제가 맥없이 끝나는 이유를 설명하는 유용한 틀을 제시합니다. 바로 수사학적 삼각형입니다. 전통적인 과제에서 학생은 그 주제를 이미 가장 잘 아는 사람에게 설명합니다. 실제로 무언가를 전달해야 할 필요 없이, 평가를 위한 수행만 남습니다. 청중을 그 주제를 잘 모르는 사람으로 바꾸면 무언가 달라집니다. 학생이 권위자가 되고, 비로소 할 말이 생깁니다.
동영상은 그 전환을 이루는 가장 직접적인 방법 중 하나입니다. Ian이 소개한 한 대중 연설 강좌에서는 학생이 실제 청중 앞에서 연설하는 모습을 편집 없이 촬영했습니다. 실제로 청중이 그 자리에 있었고, 그 녹화본이 자기 평가와 동료 피드백의 바탕이 됐습니다. 한 직업 훈련 기관에서는 기술 교육생이 실제 환경에서 실습 평가를 녹화했고, 강사가 실시간으로 지켜본 뒤 학생이 자기 영상을 다시 보며 부족한 부분을 스스로 찾았습니다. 청중을 바꾸면 발표에 따르는 책임도 달라집니다. AI를 둘러싼 대화를 바꾸면 행동이 달라집니다.
간단한 기록 습관으로 드러내는 학생의 AI 사용
학생의 절반 이상이 AI 사용이 금지돼 있어도 AI를 사용합니다. 아무도 그 이야기를 솔직히 꺼내 준 적이 없어서인 경우가 많습니다. TILT 프레임워크(Transparency in Learning and Teaching) 연구 결과는 일관됩니다. 교수진이 과제의 목적과 할 일, 평가 기준을 분명히 밝히면 학생은 더 진지하게 참여합니다. AI를 사용하는 상황에서는 이런 명확한 안내가 더욱 중요해집니다.
Bruff 박사가 소개한 한 가지 방법은 “AI 상담 양식”입니다. 학생이 AI를 어떻게 사용했는지, 무엇을 해내려 했는지, 무엇을 배웠는지 적습니다. AI 사용을 숨기지 않고 드러내며, 스스로 돌아보게 됩니다. Paice는 영국의 한 교육 기관에서 한 비슷한 실험을 소개했습니다. 학생의 작업 과정을 함께 들여다보니 교수진이 비생산적인 습관을 일찍 알아차렸고, 좋은 방식은 수업 안에서 저절로 퍼졌습니다. 학생이 자기 작업 방식을 기록하기 시작하면, 그 기록에서 무언가를 배우게 할 수 있습니다.
학습 과정을 스스로 돌아보게 하는 동영상
학생이 자기 과정을 기록하기 시작하면, 그 기록에서 무언가를 배우게 할 수 있습니다. 한 컴퓨터 과학 연구에서는 학생이 프로그래밍 과제를 화면 녹화했습니다. 한 번은 AI를 사용하고, 한 번은 사용하지 않았습니다. 그다음 녹화본을 다시 봤습니다. 학생들은 스스로도 놀랐습니다. 한 번도 본 적 없던 자기 사고의 패턴, 너무 빨리 도움을 찾던 순간, 헤매는 과정이 오히려 도움이 된 지점이 보였습니다.
Bruff 박사는 가장 좋은 AI 통합 과제에는 세 가지 역할이 있다고 봅니다. 분야 지식을 쌓고, AI를 다루는 감각을 키우고, 돌아볼 여유를 만드는 일입니다. 한 동료는 학생이 한 번도 해내지 못한 설득 과제를 하나 선택하게 하고, AI를 기획 파트너로 삼아 그 협업으로 무엇이 가능해졌는지 돌아보게 하는 과제를 설계했습니다. 도움이 됐는지만 묻지 않고, 어떤 도움을 받았고 어떤 대가를 치렀는지를 묻습니다. 과정을 돌아보는 일은 수업 밖에서도 통합니다. 교실 안에서는 같은 원칙이 다르게 적용됩니다.
고차원 사고에 쓸 시간을 지키는 거꾸로 교실
거꾸로 교실은 오래된 생각인데 요즘 들어 다시 와닿습니다. 동영상으로 정보는 수업 밖에서 전달하고, 더 어려운 일은 교실에서 합니다. 적용하고 질문하고 함께 의미를 파악하는 일은 학생과 강사가 서로 마주한 자리에서 해야 할 일이기 때문입니다.
버지니아 대학교의 한 영문학 교수는 수업 밖에서 하던 글쓰기를 모두 교실 안으로 옮겼습니다. 학생들은 Wi-Fi를 끄고 조명을 낮추고 워드 프로세서를 집중 모드로 바꾼 뒤 45분 동안 함께 글을 씁니다. 엄격해 보이지만, 두 학기 동안 모든 학생이 집에서 쓰기보다 이 방식이 좋다고 말했습니다. Ian Paice는 수업 전 동영상에 퀴즈를 넣고 Panopto 분석으로 학생이 어디에서 막히는지 찾아낸 생물학 교수의 사례를 소개했습니다. 깊이 생각하는 데 수업 시간을 남겨 두는 방식은 학생이 준비해 와야 통합니다. AI 도구를 설계할 때도 같은 관점이 필요합니다. H2를 문장형 대소문자로 바꿔 달라고 하셨습니다.
학생이 만들기 전에, 수업에 맞춘 AI 도구 만들기
대부분의 학생은 교수진이 AI 도구를 추천해 줄 때까지 기다리지 않고 스스로 찾아냅니다. 범용 챗봇은 질문에 완결된 답을 내놓도록 만들어졌지, 가르치도록 만들어지지 않았습니다. Bruff 박사의 “좋은 울타리가 좋은 챗봇을 만든다”는 말이 다른 길을 가리킵니다. 답을 건네는 대신 학생이 이해에 다가가도록 이끄는 도구, 강의 내용을 바탕으로 검색 엔진이 아니라 튜터처럼 움직이도록 설계한 도구입니다.
이 일을 잘하는 교수진은 도구를 쥐여 주는 데서 그치지 않고 경험을 설계합니다. 한 생화학 교수는 자기 강의 자료를 넣은 맞춤 튜터 봇을 만들어, 학생이 교수의 실제 수업 방식에 맞는 설명을 듣게 했습니다. 다른 팀은 봇이 학생과 어떻게 주고받을지 정하려고 1,200단어가 넘는 지침을 썼습니다. 그 설계에 들인 공이 바로 핵심입니다.
이 전략들이 통하는 이유는 초점을 학생이 무엇을 만들었는지에서 어떻게 생각하는지로 옮기기 때문입니다. 이 전략들의 공통점은 동영상입니다. 글로 낸 제출물로는 결코 드러나지 않던 과정을 보이게 하니까요. 교수진이 이처럼 드러난 학습 과정을 중심으로 과제를 설계하면 AI를 오용하기 어려워지는 데서 끝나지 않습니다. 배운 내용이 실제로 오래 남을 수 있는 조건을 만듭니다. Panopto 같은 도구가 교수진에게 그 전환을 어떤 규모에서도 실행할 기반을 줍니다.
