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[IT뉴스]"AI 챗봇, 교수가 만들면 다르다"…교수가 설계했더니 학생들 분석 능력 '쑥쑥'

온카뱅크관리자

2025-08-01 23:07:39

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 (지디넷코리아=AI 에디터 )
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 생성형 AI가 교실에 들어오면서, 선생님들이 단순히 AI를 사용하는 사람에서 직접 AI를 만드는 사람으로 바뀌고 있다. 싱가포르 기술디자인대학교의 연구에 따르면, 교수가 직접 설계한 맞춤형 챗GPT 도구가 학생들의 생각하는 능력과 분석 능력을 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 이번 연구는 도시계획을 공부하는 대학원생 14명을 대상으로 한 학기 동안 진행되었으며, 4개의 특별히 제작된 챗봇을 활용해 교수가 주도하는 AI 교육의 효과를 과학적으로 분석했다.
 왜 교수가 직접 AI를 만들어야 할까?
 기존의 AI 교육 연구 대부분은 학생들이 이미 만들어진 AI 시스템을 그저 사용하는 방식에만 관심을 가졌다. 하지만 이번 연구는 교수가 자신의 수업 목표와 전문 지식에 맞춰 AI 도구를 직접 만들 때 훨씬 더 좋은 교육 효과를 얻을 수 있다는 점을 보여준다.
 연구진은 TPACK라는 교육 이론을 사용해서 세 가지 요소를 하나로 묶었다. 첫 번째는 가르칠 내용에 대한 지식, 두 번째는 어떻게 가르칠지에 대한 지식, 세 번째는 기술을 다루는 지식이다. 이 세 가지를 잘 조합하면 AI가 단순한 보조 도구가 아니라 진짜 학습 파트너가 될 수 있다는 것이다.
 특히 사람들을 인터뷰하고 현장을 관찰하는 연구 방법을 가르치는 분야에서는 해석하는 능력, 자신을 돌아보는 능력, 상황을 세심하게 파악하는 능력이 매우 중요하다. 하지만 지금까지 AI 활용 연구는 주로 숫자와 통계를 다루는 분야에만 집중되어 있었다. 이번 연구는 이런 빈틈을 메우며, 사람을 연구하는 방법에 맞는 AI 도구를 만들 수 있다는 가능성을 보여준다.
 특별 제작된 4개 챗GPT 챗봇으로 학습 효과 대폭 상승
 연구진은 오픈AI의 챗GPT-4를 바탕으로 연구 과정의 각 단계를 도와주는 4개의 전문 챗봇을 만들었다. 첫 번째 'QualiQuest Buddy'는 연구 질문을 다듬고, 연구 철학을 탐구하며, 연구자가 자신의 위치를 되돌아볼 수 있게 도와준다. 두 번째 '연구 인터뷰 시뮬레이터'는 가상의 인터뷰 상황을 만들어서 학생들이 여러 윤리적 문제와 질문 기법을 연습할 수 있게 한다.
 세 번째 '관찰 스테이션'은 현장에서 적은 메모를 분석하는 방법을 안내하며, 무엇을 봤는지와 그것을 어떻게 해석했는지를 명확히 구분하는 능력을 기른다. 네 번째 'DT X 도시연구'는 디자인 씽킹의 이중 다이아몬드 방법을 활용해 도시 문제를 해결하는 과정을 지원한다.
 이 챗봇들은 수업을 대신하는 것이 아니라, 수업이 끝난 후 학생들이 배운 내용을 더 깊이 이해하고 연습할 수 있게 도와주는 역할을 했다. 학생들은 각 챗봇과 대화하면서 바로바로 개인별 맞춤 피드백을 받을 수 있었고, 이는 기존 교육 방식으로는 불가능했던 새로운 학습 경험을 제공했다.
 학생들 "도움 많이 됐지만 너무 많은 정보에 압도"
 연구 결과를 보면, 학생들은 특별 제작된 챗GPT 챗봇을 통해 여러 좋은 경험을 했다. 가장 눈에 띄는 성과는 연구자로서 자신을 돌아보는 능력이 늘었다는 점이다. 한 학생은 "인터뷰 연습을 통해 내가 가진 생각이나 편견이 연구에 어떤 영향을 줄 수 있는지 알게 됐다"며 "이런 깨달음이 더 존중하고 열린 인터뷰를 만드는 데 도움이 될 것 같다"고 말했다.
 빠르고 개인별 맞춤 피드백도 학생들이 높이 평가한 부분이다. "즉시 개인에게 맞는 피드백을 받을 수 있어서 수업에서 배운 내용이 더 오래 기억에 남는다"며 "예전에는 피드백을 받을 때쯤이면 내가 뭘 했는지 까먹곤 했는데"라는 의견이 나왔다. 인터뷰 실력 향상도 뚜렷하게 나타났으며, 학생들은 AI 연습을 통해 답을 유도하는 질문을 피하고 상대방의 대답에 더 잘 반응하는 방법을 익혔다.
 하지만 문제점도 명확히 드러났다. 일부 학생들은 AI가 제공하는 많은 정보 때문에 머리가 복잡해졌다고 토로했다. "때로는 한 번에 너무 많은 정보가 나와서 어지럽다"고 말했다. 또한 AI가 너무 효율적이어서 자료를 깊이 들여다보는 경험을 놓칠 수 있다는 걱정도 나왔다. 한 학생은 "자료에 푹 빠져서 살펴보는 과정을 놓칠 수도 있을 것 같다"며 AI 사용의 부작용을 지적했다.
 미래 교육 혁신을 위한 3가지 중요한 발견
 이번 연구는 앞으로 교수가 주도하는 AI 교육을 위한 세 가지 중요한 발견을 제시한다. 첫째, AI는 사람의 도움과 함께할 때 학생들의 적극적인 학습을 돕는 강력한 도구가 될 수 있다. 학생들은 AI 도구를 통해 체계적인 연습 기회를 얻고, 계속해서 자신의 작업을 개선하며, 부담 없이 개인별 맞춤 피드백을 받을 수 있었다. 하지만 깊이 있는 생각과 참여를 위해서는 여전히 교수의 안내가 필요하다.
 둘째, 맞춤형 챗GPT는 사람과 AI가 함께 일하는 데서 생각을 도와주는 파트너 역할을 할 수 있다. 교육에 신중하게 도입될 때, AI는 반복해서 생각하고 고치기, 상황을 이해하는 대화, 연구 개념을 개인별로 탐구하는 것을 지원하는 활발한 학습 환경을 만든다. 이런 파트너십은 AI를 학생들의 발전하는 아이디어와 질문에 반응하는 생각 동반자로 만든다.
 셋째, 교수를 AI 설계의 주인으로 만드는 것이 중요하다. 교수의 깊은 전문 지식과 교육 목적이 특정 학습 결과에 맞고, 윤리적 가치를 담으며, 학생 중심의 탐구 학습을 지원하는 맞춤형 챗GPT 만들기를 가능하게 했다. 하지만 모든 교수가 AI 도구 설계에 필요한 자신감이나 훈련을 가지고 있지는 않다는 한계도 인정해야 한다.
 FAQ
 Q: 교수가 직접 AI 도구를 만드는 것이 기존에 있던 AI 도구를 쓰는 것과 뭐가 다른가요?
 A: 교수가 직접 만든 AI 도구는 특정 수업 목표와 내용에 맞춰져 있어서, 일반적인 AI 도구보다 교육 효과가 훨씬 좋습니다. 또한 교수의 전문 지식과 가르치는 방법이 들어가 있어서 학생들에게 더 의미 있는 학습 경험을 줄 수 있습니다.
 Q: AI를 활용한 연구 교육에서 학생들이 겪는 주요 어려움은 무엇인가요?
 A: 학생들은 주로 너무 많은 정보로 인한 혼란, AI에게 효과적으로 질문하는 어려움, AI에 너무 의존할 위험 등을 겪습니다. 또한 AI의 기계적인 답변으로 인한 감정적 거리감과 자료를 깊이 분석하는 데 필요한 몰입 경험의 부족도 문제로 지적됩니다.
 Q: 이런 맞춤형 AI 교육 도구를 다른 과목에도 쓸 수 있나요?
 A: 네, 이 연구에서 사용한 교수 주도 AI 설계 방법은 다양한 학문 분야에 적용할 수 있습니다. 중요한 것은 각 분야의 전문 지식과 교육 목표에 맞춰 AI 도구를 만들고, 학생들의 적극적인 학습을 돕는 방향으로 사용하는 것입니다.
 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 
 AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)
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