AI튜터 개별 지도…대학생 학습 효율 향상‧의욕도 증가했다

대학 등에서 어려운 강의를 수강할 때 언제든지 모르는 부분에 대한 질문에 적확한 답을 해주는 튜터가 있으면 좋겠다고 생각해본 적이 있는 이들도 있을 것이다. 하버드대학교 연구진이 실제 강의에 AI튜터를 도입한 결과, 학생들의 학습효율이 향상되고 의욕도 증가한 것으로 나타났다.

인간처럼 대화할 수 있으면서 대규모 데이터셋에서 얻은 지식을 축적한 생성AI는 교육을 대폭 진보시킬 가능성을 품고 있지만 그게 기존 교육과 비교해 얼마나 효과적인지는 잘 알려져 있지 않았다.

이에 하버드대학교 물리학 강사인 그레고리 케스틴과 물리학 선임강사 켈리 밀러는 실제로 하버드대학교 생명과학 전공자를 대상으로 한 물리과학2(Physical Sciences 2) 강의에서 AI튜터 효과를 조사하는 실험을 진행했다.

실험은 2023년 가을에 진행됐으며 연구 참여에 동의한 학생 194명을 두 그룹으로 나눠 각각 2주 연속으로 강의를 받게 했다. 첫 번째 주에는 한 그룹이 일반 교실에서 강사에 의한 액티브 러닝을 받고 다른 그룹은 케스틴 등이 개발한 AI튜터에 의한 강의를 자택에서 받았다. 다음 주에는 각각의 조건을 바꿔서 다시 강의를 받게 했다고 한다.

AI튜터 프레임워크는 오픈AI가 제공하는 GPT API 위에 구축됐으며 AI튜터 성격이나 피드백 질 등은 사전에 심사됐다. AI튜터에는 맥락이 풍부하고 세련된 프롬프트가 주어졌으며 이에 따라 학생 질문에 답했다. 또 연구팀은 전문지식을 활용해 AI튜터가 각 강의에서 따라야 할 지시사항을 작성해 숙련된 강사처럼 행동하도록 했다고 한다.

연구팀은 학생 숙련도를 측정하기 위해 사전테스트와 사후테스트를 사용해 각각의 강의 학습성과를 비교했다. 또 학생에게 각각의 강의에 얼마나 의욕적으로 임했는지, 얼마나 즐거웠는지, 얼마나 동기부여가 높았는지 등에 대해서도 질문했다.

분석 결과 AI튜터에 의한 강의를 받은 학생이 인간에 의한 강의를 받은 학생과 비교해 더 높은 학습 성과를 얻은 것으로 나타났다. 또 AI튜터를 이용한 학생은 교실에서 강의를 받은 학생보다 짧은 시간에 학습을 마쳤다고 보고됐다.

인간 강의를 받기 전후 이해도 점수, AI튜터 강의를 받은 후 이해도 점수를 비교해보면 베이스라인 평균점수인 2.75와 비교하면 인간 강의를 받은 경우 평균점수는 3.5, AI튜터 강의를 받은 경우 평균점수는 4.5로 AI튜터 강의가 2배 이상 학습성과가 높다는 결과가 나왔다.

또AI튜터 강의를 받은 학생이 과제에 임한 시간을 보면 AI튜터를 이용한 학생 대부분이 교실 강의시간 미만으로 학습을 마쳤다. AI튜터 강의를 받은 학생 중 60분 미만으로 학습을 마친 비율은 70%였으며 중앙값은 49분이었다.

더구나 AI튜터 강의를 받은 학생은 강의에 대한 의욕이나 동기부여 등에서도 인간 강의를 받은 학생보다 높은 점수를 보였다. 연구팀은 학생이 AI를 활용한 강의를 더 매력적으로 느낄 것이라고는 전혀 예상하지 못했다고 말했다. 또 이미 강의내용에 대해 충분한 지식을 가진 학생에게는 강의가 지루한 반면 지식이 없는 학생에게는 따라가기가 어렵다고 지적하며 AI튜터가 이런 학생별 차이를 보완하는 데 도움이 될 것이라고 주장했다.

연구팀은 이번 연구결과를 통해 AI를 활용해 기초적인 지식을 수업시간 외에 학습시킬 수 있다면 귀중한 수업시간을 고도의 문제해결능력·프로젝트형 학습·그룹워크 같은 고급 스킬 교육에 할애할 수 있다고 보고 있다.

연구팀은 AI는 학습을 비약적으로 향상시킬 가능성을 품고 있지만 주의를 게을리하면 학습을 저해할 가능성도 있다며 AI튜터는 학생을 대신해 생각하는 게 아니라 비판적 사고 육성을 지원해야 한다며 AI튜터는 대면수업을 대체하는 게 아니라 모든 학생이 더 나은 준비를 할 수 있도록 지원하는 것이어야 한다고 말했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.