中, 초등학교에 AI 도입 적극 추진하는 이유는?

중국에서는 정부 주도로 교육기관에 대한 AI 도입이 적극적으로 추진되고 있다. 중국 정부는 2021년 전국에서 의무교육 기준을 충족했다고 발표했으며 전 국민에게 교육을 보급하는 단계에서 교육 질을 높이는 단계로 전환하고 있다. 그 중에서도 2021년부터 2025년까지 추진한 제14차 5개년 계획은 농촌 지역 학교 인프라 확충을 우선 과제로 삼았으며 디지털 칠판 등 스마트 하드웨어를 교실에 도입하는 내용을 포함해 거의 모든 학교에 인터넷 연결을 제공하기 위해 막대한 자원이 투입된 것으로 나타났다.

한편 특정 엘리트 학교로 인구가 집중되면서 농촌 지역이 공동화되고 있는 점, 고등학교 진학률 자체가 낮아 전체 인구 60% 정도에 그친다는 점 등 과제도 산적해 있다. 농촌 지역 가정 다수는 자녀를 대학에 진학시키기를 희망한다. 대학에 진학하면 높은 소득은 물론 더 나은 의료 제도와 사회적 지위를 얻을 수 있기 때문. 이런 희망이 실현될 수 있다고 여겨지면 국민 다수가 정부의 교육 정책에 관심을 갖게 된다. 정부는 모든 사람이 대학 교육을 받을 수 있는 제도를 구축할 생각은 없지만 부모에게 자녀가 제대로 살아가고 있다고 느끼게 할 필요가 있다는 지적이다. 이를 위해 필요한 게 교육기관에 대한 일정 수준 투자라는 것.

이런 인센티브로 인해 정부는 AI 도입에 적극적이다. 일부에서는 AI 도입에 반발하는 목소리도 있지만 정부 입장에서는 교육 질 향상과 교육 자원 부족을 보완하기 위해 AI 활용이 불가피한 상황이다. 마찬가지로 미국에서도 일부 AI가 교사 업무를 대행하는 사례가 있지만 AI에 수업료를 지불하는 것에 납득하지 못하는 학부모도 있는 것으로 전해졌다.

중국에서의 AI 활용 사례로는 교원 업무 경감, 농촌 지역 환경 개선, 학생 생체 정보 분석, 장애 학생 지원 등이 꼽힌다.

중국은 학생 1인당 교사 수가 적어 학급 규모가 매우 큰 경우가 많다. 정부는 초등학교 표준 학급 규모를 45명으로 정하고 있지만 56명 이상인 초대형 학급도 여전히 일반적인 것으로 나타났다. 이런 과밀 학급은 농촌 지역에서 두드러지며 만성적인 교사 부족과 도시 학교에 의한 뛰어나고 경험 많은 교사 유출 문제에 시달리고 있다.

이런 상황에 대한 대응으로 AI를 활용한 채점 대행 등이 이뤄지고 있으며 미술 작품 평가 등은 AI에 맡기는 사례도 있는 것으로 전해졌다. 또 빅데이터 기술을 활용해 아동을 분석해 개인 맞춤형 교육 계획을 수립하거나 감정적으로 불안정한 학생에게 정신적 케어를 제공하는 사례도 있다. 장애 학생 지원에도 AI가 활용된다. 예를 들어 음성 읽기 기능이나 삽화가 포함된 책을 생성하는 AI 기능이 응용되고 있다.

이런 지원이 중국 아동에게 일정한 이익을 가져오고 있는 것으로 나타났지만 중국의 AI 교육 실험은 심각한 과제에도 직면해 있다는 지적이다. 하나는 AI 교육 도구 제약. 많은 도구가 상업적으로 개발되고 있으며 기업은 고도로 맞춤화 가능한 도구에 대한 투자에 신중한 태도를 보이고 있다. 인프라, 교사의 질, 교육 과정 편차가 크기 때문에 농촌 지역 학교를 하나로 묶어 동일한 도구를 도입하기는 어렵다. 또 상용 소프트웨어 가격 역시 도입 장벽으로 작용할 수 있다.

더불어 많은 도구가 농촌 지역 인프라 제약을 전제로 설계되지 않았다는 문제도 있다. 정부 기준에 따르면 학생 15명당 컴퓨터 1대가 필요하지만 2024년 조사에 따르면 농촌 지역에서는 여전히 850만 대가 부족한 것으로 나타났다. 가정에서 AI 숙제 도구를 이용하려면 디바이스가 필요하지만 농촌 지역에서는 스마트폰 보급률은 높음에도 부모가 매일 장시간 자녀에게 기기를 빌려주거나 전용 단말기를 구매하는 건 어려운 상황이다.

설령 학생이 디바이스를 보유했더라도 소프트웨어 문제는 해결되지 않는다. AI 교육 과정은 주로 엘리트 학교 교재를 기반으로 구축되어 있으며 양질의 교육 접근성을 통해 격차를 해소하는 걸 목표로 하고 있다. 하지만 농촌 지역 내 초등 교육 수준은 여전히 낮은 상태이며 더 어린 연령대부터 AI를 도입해야 할 필요성까지 제기되고 있다.

보도에 따르면 중국 내 AI 교육 실험은 아직 초기 단계에 있으며 분권적인 실행 방식으로 인해 지역별 성과에는 큰 편차가 발생할 것으로 예상된다. 최선의 시나리오는 각 지역이 성공과 실패로부터 학습하고 해당 지식을 제도화해 자원이 부족한 학교를 지원하는 것. 이미 농촌 지역 아동은 불리한 위치에 있으며 지방 정부가 겉보기 좋은 시스템이 아니라 실제 학습을 지원하는 AI 도구를 우선시할 필요가 있다는 지적이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.