인공지능(AI) 시스템의 기술적 혁신이 몰고 온 영어 교육의 큰 변화

지난 영어교육의 역사를 살펴보면, ICT 기술의 발달이 교수학습법적인 관점에서 많은 변화를 이끌어 온 것이 사실이다. 이는 비단 이론적인 맥락 뿐 아니라 실질적인 부분에서 필수불가결한 대 변혁을 주도해 오고 있다. 입버릇처럼 말하던 E-LEARNING의 빈도보다 AI LEARNING이 영어교육에서도 더 많이 진 것 같다. 이에 영어교육자들의 관심 뿐 아니라 지식과 이해의 폭이 넓어져야 할 터인데, 그 대상은 바로 인공지능 기술이다. 기술의 깊은 내면과 다면적인 부분을 이해 하지 못하면 교육에 적용하는데 한계가 있고, 무늬만 인공지능기반 교육을 실행하게 될 것이기 때문이다. 오늘 칼럼은 이런 맥락에서 인공지능 학습 시스템을 가능케 한 기술과 그 기술이 반영된 실례를 살펴 보고자 한다. 

기술적 관점에서 인공지능(AI) 시스템은 고급 기계 학습(ML) 모델과 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 활용하여 방대한 데이터 세트를 처리하고 복잡한 패턴을 인식하며 학습 프로세스를 알리는 예측을 생성한다. 이러한 AI 기반 도구의 핵심에는 시스템이 정교한 수준에서 언어 데이터를 처리하고, 언어의 뉘앙스를 포착하며, 사용자 입력에 동적으로 적응할 수 있도록 하는 신경망과 같은 딥 러닝 모델이 자리 잡고 있다. 특히 NLP는 언어 구조, 의미 및 맥락을 전례 없는 미묘한 방식으로 분석하는 BERT(변환기의 양방향 인코더 표현) 및 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델로 예시되는 정교한 아키텍처를 사용한다. 이러한 모델은 단순히 구문적 정확성에 그치지 않고, 영어에 대한 보다 깊고 상황에 맞는 이해를 촉진하기 때문에 언어 교육에 필수적이다.

예를 들어, 변환기 기반 언어 모델은 영어 학습 응용 프로그램에서 문법을 확인하는 것뿐만 아니라 단어 선택, 어조 및 문체 적합성의 미묘한 맥락을 평가하는 데도 도움을 준다. 영어 학습에서 Grammarly와 같은 애플리케이션은 이러한 고급 NLP 기술을 사용하여 즉각적이고 상황에 맞는 피드백을 제공하며, 기본 문법 검사를 넘어 용법, 형식 수준, 문체 일관성까지 처리한다. 이 기능을 통해 학생들은 문장이 문법적으로 올바른지 판단하는 것뿐만 아니라 자연스럽고 문맥상 적절한지 이해하면서 보다 미묘한 방식으로 학습할 수 있다. 예를 들어, Grammarly는 정확성을 높이거나 어조에 대한 조언을 제공하기 위해 대체 문구를 제안하여 사용자가 다양한 레지스터에 걸쳐 영어 작문을 다듬을 수 있도록 돕는다. 이는 영어의 형식적 형식과 대화 형식을 모두 배우는 비원어민에게 필수적이다. 

또한, Carnegie Learning의 MATHia 플랫폼과 같은 AI 기반 적응형 학습 플랫폼은 교육 경험을 개인화하는 데 있어 기계 학습의 힘을 보여준다. 주로 수학용으로 설계되었지만 MATHia와 같은 플랫폼은 BKT(Bayesian Knowledge Tracing) 및 심층 지식 추적 기술을 사용하여 학생의 이해도를 동적으로 평가하므로 언어 교육에도 적용될 수 있다. 유사한 적응형 알고리즘을 구현함으로써 영어 학습 플랫폼은 학생의 이해도 수준을 실시간으로 측정하고, 학생이 어려움을 겪는 영역에 초점을 맞추도록 커리큘럼을 조정할 수 있다. 예를 들어, AI 기반 언어 플랫폼이 학생이 동사 시제 사용에 지속적으로 어려움을 겪고 있음을 감지하면 자동으로 시제에 초점을 맞춘 추가 연습을 제공하여 학습 궤적을 개인화할 수 있다.

이러한 적응형 시스템의 중요한 구성 요소는 플랫폼이 피드백을 기반으로 자체 교육 방법을 개선할 수 있도록 하는 강화 학습이다. 예를 들어, 듀오링고(Duolingo)는 강화 학습을 사용하여 질문 난이도를 실시간으로 조정한다. 이는 학습자의 성과에 따라 난이도를 높이거나 낮추어 "근접 발달 영역"(Vygotsky, 1978)으로 알려진 최적의 학습 영역 내에 유지한다. 정답률과 응답에 소요되는 시간을 분석함으로써 시스템은 학생의 현재 이해도를 파악하고 향후 연습의 복잡성을 맞춤화할 수 있다. 이러한 실시간 조정을 통해 학습 경험은 도전적이고 도움이 되며, 효과적인 기술 습득을 위한 이상적인 조합이 된다.

또한 NLP 기반 AI 애플리케이션은 문자언어 평가를 넘어 유틸리티를 확장하고 있다. 최근 음성 인식 기술의 발전으로 음성 정확도에 대한 피드백을 제공하는 플랭(Plang AI)와 같은 AI 기반 발음 훈련 도구가 가능해졌다. 플랭은 축적된 음성 샘플로 훈련된 딥 러닝 모델(deep learnjng model)을 사용하여 억양(foreign accent)과 일반적인 음성 오류(spoken error)를 인식하고 맞춤형 교정을 제공한다. 이 기능은 전통적으로 대면 교육으로 제한되었던 발음에 대한 교정 피드백을 학생들이 실시간으로 받을 수 있게 하여 비원어민을 위한 영어 교육에 특히 유용하다.

또한, 음성 또는 문자 언어의 감정을 측정하는 고급 NLP 기능인 감정 분석은 교사가 온라인 학습 환경에서 학생의 참여와 감정 상태를 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, NLP 시스템이 학생 반응에서 반복적인 좌절 표현을 감지하면 교육자 및 관리자에게 경고를 보내거나 콘텐츠를 조정하여 인지 부하를 줄이고 학습자를 다시 참여시킬 수 있다. 아직 실험적이긴 하지만 이 기능은 인지적 요구뿐만 아니라 감정적 요구에도 적응하여 학습에 대한 전체적인 접근 방식을 제공하는 감정적으로 반응하는 AI 교사를 생성할 수 있는 가능성을 지닌다.

앞으로 AI는 더욱 정교한 모델과 도구를 통해 영어 교육에서 그 역할을 확장할 가능성이 높다. 텍스트, 이미지 및 오디오를 해석하고 생성할 수 있는 OpenAI의 GPT-4O와 같은 다중 모드(multi modal) AI 시스템의 발전으로 영어 교육 플랫폼은 실시간 대화형 시뮬레이션을 통합할 수 있을 것이다. 구어체와 문어체 영어를 모두 이해하고 응답하며, 학생들을 실제와 같은 대화에 참여시키고 오류가 발생하면 즉시 교정할 수 있는 가상 언어 파트너를 상상해 보자 생각만 해도 흥분되지만 동시에 이 엄청난 변화에 우리가 어떻게 대응해야 할지 걱정도 앞서는 것이 사실이다.

요약하자면, 영어 교육에 딥 러닝, 강화 학습, 감정 분석과 같은 고급 AI 기술을 통합하면 적응형 피드백부터 개인화된 발음 교정 및 참여 모니터링에 이르기까지 다양한 이점을 제공한다. 기술이 발전함에 따라 학습의 인지적 측면과 정서적 측면을 모두 다루는 AI의 역량은 전 세계 학생들을 위해 더욱 효과적이고 반응이 빠르며 몰입도가 높은 교육 환경을 조성할 것이다. 이러한 변화는 언어 학습의 접근 방식에 혁신을 가져오고, 궁극적으로 글로벌 사회에서의 의사소통 능력을 향상시키는 데 기여할 것이다. 

- 칼럼 : 이주연 Product Owner  (주식회사 플랭 ai )

[대한민국교육신문]