뉴칼라의 시대, 딥러닝-인공지능과 STEAM교육의 방향

 여러분, 2020년에 이미 캐나다의 인공지능기반 플랫폼 BlueDot이 코로나 19를 예견했다는 사실, 알고 계신가요? 인공지능은 딥러닝, 빅데이터, 클라우드 등의 이름으로 우리 생활의 많은 문제를 해결하는데 이용되고 있어요. 그렇다면 우리 학교와 가정에서는 어떻게 아이들에게 인공지능 교육을 해야 할까요?

 

 

1. 딥러닝은 매 순간 똑똑해지는 중

구글 알파고는 딥러닝 기술을 이용하여 , 인간이 하루 8시간 바둑을 두는 것의 35년 분량으로 바둑을 두며 똑똑해졌습니다. 그런데 이 딥러닝에서 중요한 것이 직관력을 발휘하는 전문가의 '통찰'이라고 합니다. 문제 상황을 통찰하고, 제시된 정보를 그에 맞는 배경 지식과 빠르게 통합해야 하는 것입니다. 이는 인간의 고유한 인지능력인 '유추'에 의해 가능합니다. 인간은 명시적 지식을 암묵적인 영역을 토대로 유연성 있게 추리하고, 유사성을 창의적으로 발견할 수 있는 인지적 유연성을 갖고 있기 때문입니다. 이런 전문가 사고(교육심리학 용어사전, 2000. 1. 10., 한국 교육심리학회)는 아직 인공지능이 모방하기엔 한계가 있다고 합니다. 

 

 

2. 블루칼라, 화이트칼라도 아닌 뉴칼라의 시대

 뉴칼라란, IBM의 CEO인 Ginni Rometty가 2017년 다보스 포럼에서 제안한 용어로, 새로운 것을 창조하고 연구하는 능력이 뛰어난 계급을 말합니다. 이들은 하드웨어뿐 아니라, 소프트웨어 활용 능력이 뛰어납니다. 이들이 생산한 제품, 콘텐츠는 온라인 플랫폼에서 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다. 이들에 대한 교육은 지금과 달라야 합니다. 이를 위하여 핀란드에서는 2020년부터, 학교의 모든 과목을 없앴습니다. 2020년 기준 16세 학생부터,  카페 운영하기 등의 프로젝트 중심으로 학생들을 특정 분야의 전문가로 성장시키려는 것입니다.  

  저는 여기에서 인공지능은 목적이 아닌, 창의성을 키우는 도구가 되어야 한다는 생각에 확신이 듭니다. 이미 초등학생이 쉽게 할 수 있는 스크래치, 엔트리와 같은 프로그래밍 도구는 정말 잘 설계되어 나와 있습니다. 문제는 이 도구들을 위해 무언가를 만들어내고, 설계하는 창의성인 것입니다. 창의성을 갖춘 사람이, 머신러닝을 설계하는 개발자와 소통할 수 있는 기본 소양만 있어도 충분합니다. 우리가 지나치게 코딩, 소프트웨어 교육에 매몰될 필요가 없는 것이 명확합니다. 오히려 코딩과 같은 도구적 사고는 역동적 지식에 포함되어, 그때그때 배워도 충분하다는 겁니다. 

 

 

3. STEAM은 여전히 중요한 소양

 STEAM에 통합된 인공지능 교육은 경험적 지식이라는 측면에서 큰 도움이 됩니다. 인공지능을 활용해서 문제를 해결해보는 경험은 학생들에게 평생 가는 감정을 불어넣어줍니다. 영어 단어 시험, 수학 문제 몇 개를 더 맞추느냐가 문제가 아닙니다. 이전까지의 전문성이란, 석사와 박사 등의 학위였습니다. 그러나 지금처럼 지식이 하룻밤 자고 나면 쓸모 없어지고, 새로이 생성되는 시대에서는 달라졌습니다. 역동적 지식을 누가 재빠르게 익힐 수 있느냐가 중요한 겁니다. 

 실제로 저도 원격수업을 시작하고 나서, 줌 관련해서 수많은 정보들을 인터넷 검색 등을 이용해 역동적으로 익히게 되었습니다. 그 지식을 습득하는 과정은 체계적인 교육과정으로 누군가가 미리 설정해 둔 것이 아닙니다. 철저하게 문제 발생-해결 방법의 Q&A에 제가 자문자답하는 과정에서 학습이 이루어진 겁니다. 

  이제는 우리가 교사용 지도서에서 지겹도록 보았던 '문제 해결 능력'에 대해 체감하는 성찰이 이루어져야 합니다. 왜 카카오나 구글이 무료로 안면 인식 결제 기능 등을 제공하고 있을까요? 빅데이터를 구축하기 위해서는 사람들의 많은 사용 경험이 필요합니다. 사람들이 무료 서비스이기 때문에 자발적으로 이에 응하여 데이터를 쌓아주고 있는 것입니다. 이 데이터를 이용해서, 사람들이 겪는 문제에 적절한 해결책을 찾는 것은 우리 아이들이 하게 될 일입니다. 

 

 

 

참고문헌:

박찬 외(2020). 우리 아이 AI. 다빈치 북스.