AI와 과학 교육

새 시대의 과학 학습 혁명
AI 기술이 과학 교육에 미친 영향을 탐구하고 AI가 과학적 사고와 교육에 어떻게 융합될 수 있는지 다룬다. 인간만의 영역으로 여겨졌던 과학을 AI가 어떻게 이해하고 실천하는지, AI가 과학 교육에 어떻게 적용될 수 있는지 제시한다. AI는 과학적 모델링과 데이터 분석에서부터 교육학적 비전의 실현에 이르기까지 다양한 방면에서 과학 교육을 혁신하고 있다. 특히 AI의 발전은 학생들에게 더 개인화된 학습 경험을 제공하고 과학적 소양의 교육 방식을 새롭게 정의하는 데 기여하고 있다.
이 책은 AI 기술의 발전에 따라 과학 교육의 미래가 어떻게 변화할 수 있을지 예측하며 교육적 접근을 바탕으로 AI가 과학 평가와 교수 학습에 미친 영향을 구체적으로 다룬다. 또한 AI가 과학 교육에 도입되는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제와 교육 현장에서의 적용 방법을 논의한다. 멀티모달 AI, 대규모 언어 모델, 생성형 AI 등 최신 기술들이 과학 교육에 미치는 영향을 각 장에서 다루며, AI 시대의 과학 교육이 나아가야 할 방향을 제시한다. 이 책은 과학 교육 현장에 AI를 효과적으로 접목시키려는 교사뿐 아니라 AI와 교육의 융합에 관심이 있는 연구자들에게 유익한 통찰을 제공한다.

AI가 과학 교육에 미친 영향을 탐구하고 AI가 과학적 사고와 교육에 어떻게 융합될 수 있는지 설명한다. AI는 과학 모델링, 데이터 분석, 개인화된 학습 경험을 제공하며, 과학 교육의 미래를 혁신적으로 변화시킨다. 최신 AI 기술들이 과학 평가와 교수 학습에 미친 영향을 다루고 AI 시대의 과학 교육 방향을 제시한다.

이경건
싱가포르 난양이공대학교 국립교육원의 자연과학 및 과학교육과 조교수다. 서울대학교에서 화학교육(이학사) 및 컴퓨터공학(공학사)을 전공하고 동 대학원에서 과학교육학으로 교육학 박사학위를 취득했다. 이후 미국 조지아대학교(University of Georgia)의 스템교육을 위한 AI 센터(AI4STEM Education Center)에서 박사 후 연구원으로 근무했다. 한국교육학회 및 대한화학회에서 각각 박사학위논문상을, 한국과학교육학회에서 신진연구상을 수상했다. 50여 편의 논문을 SCI, SSCI, A&HCI, SCOPUS, KCI 등재학술지에 게재했다.

인간만의 전유물이 아닌 과학

01 과학적 소양과 AI
02 과학과 AI
03 교육과 AI
04 AI 기반 과학 평가
05 AI 기반 과학 교수 학습
06 멀티모달 AI와 과학 교육
07 대규모 언어 모델과 과학 교육
08 생성형 AI와 과학 교육
09 인간-AI 협력과 과학 교육
10 학습과 교육

곧, 과학 교육의 기저에 흐르는 위기감은 더 이상 제1세계의 대표로서의 미국에만 유관한 것이 아니다. 차라리 20세기에는 냉전 시기 제1세계와 제2세계의 가시적인 이분적 대립 구도하에서 위기의식이 발생했다면, 21세기 과학 교육의 위기의식은 모든 나라에서 AI로 인한 미래적 불확실성과 함께 피어나고 있다. 하지만 교육 담론에서 상정되는 세계가 있는 그대로의 세계라기보다는 담론 형성의 주체들에 의해 틀지어진(framed) 세계라는 점에서, 우리는 과연 AI 및 그것과 함께 다가오는 미래를 어떻게 이해하여야 할지 질문해 보아야 한다.
－01_“과학적 소양과 AI” 중에서

경제협력개발기구(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)는 ‘21세기’ 교육을 핵심 역량 중심으로 재편하는 데 큰 역할을 해 왔다. 특히 근래의 ‘OECD 교육과 기능의 미래 2030: OECD 학습 나침반 2030(OECD Future of Education and Skills 2030: OECD Learning Compass 2030)’은 글로벌 교육의 중장기 비전을 그려냈다. 미래를 살아갈 학생들이 아직 만들어지지 않은 직업들을 가지고, 아직 상상할 수 없는 사회적 문제들을 해결하고, 아직 발명되지 않은 테크놀로지들을 사용함으로써, 상호 연결된 세상에서 번영하며 궁극적으로는 집단적 잘 삶(well-being)을 영위할 수 있도록 해야 한다는 것이다.
－03_“교육과 AI” 중에서

기존에는 시각 질문 응답이 컴퓨터 비전 분야의 전문가들만이 사용 가능한 어려운 테크닉이었으므로 교육학자들에 의해 활용된 사례가 매우 드물었다. 그런데 이제는 누구나 이미지를 업로드하면서 그에 관해 채팅으로 질문하는 것만으로 이를 사용할 수 있게 되었다는 것이다. 예컨대, 시각 질문 응답 기법은 실험실 자원 및 환경 평가하기에 사용될 수 있었다. 지피티ᐨ4V는 실험실과 그곳에서 실험을 수행 중인 사람에 대한 이미지와 함께, 사진에서 무엇을 관찰하였는지, 실험실 자원과 환경을 어떻게 평가할 수 있을지, 또한 잘 준수되고 있거나 그렇지 않은 실험 안전 수칙이 무엇인지에 관한 질문을 사용자로부터 받았다. 그 결과 지피티ᐨ4V는 화학 물질이 담긴 병이나 파이펫, pH 측정기, 실험복, 노트북 등을 발견하였다.
－06_“멀티모달 AI와 과학 교육” 중에서

여기서, 인간과 AI를 지능적 행위자로 보는 이론적 접근이 인간의 기계화 또는 기계의 인간화를 의미하는 것이 아님에 유의하여야 한다. 뉴얼이 정의한 지능적 행위자는 그것이 인간인지 기계인지, 더 극적으로 표현하자면 그것이 천사나 외계인이라 할지라도 이에 관심을 두지 않는다. 오직 그것이 보이는 행동이 지능적인지를 판정하는 일이 중요할 뿐이다. 그러므로 지능적 행위자의 개념은 섣부른 유물론이나 신비주의적 애니미즘의 양 극단의 함정을 피하는 하나의 길이 될 수 있다.
－09_“인간-AI 협력과 과학 교육” 중에서