LLM과 교육

초거대 언어 모델이 만드는 교육의 변화
초거대 언어 모델(LLM)이 교육 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지 다룬다. 저자의 에듀테크 기업에서의 경험을 바탕으로 LLM의 개념과 교육적 활용 방안을 깊이 탐구한다. LLM은 기존의 언어 모델과 차별화된 거대한 데이터 기반을 통해 사람처럼 자연스러운 대화를 할 수 있으며, 이는 교육에서 개인 맞춤형 학습과 자기주도 학습을 실현하는 데 중요한 역할을 한다.
이 책은 LLM의 기본 개념부터 시작해 교육 분야에서 LLM이 어떤 역량을 향상시킬 수 있는지, 교사와 학생이 어떻게 이를 활용할 수 있는지 설명한다. 또한 LLM을 활용한 수업 설계와 다양한 교수-학습 활동을 제시하며 국어와 영어 교육에서의 구체적인 활용 예를 통해 LLM이 언어 학습을 혁신할 수 있음을 보여 준다. 이 책은 LLM의 발전 가능성에 대해 낙관적이면서도 현재의 제약과 우려를 현실적으로 다루며 교육적 해로움 없이 LLM을 효과적으로 사용할 수 있는 방향을 모색한다.

초거대 언어 모델이 교육에 미치는 영향과 활용 방안을 다룬다. LLM이 개인 맞춤형 학습, 자기주도 학습을 실현하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 설명하며 교사와 학생이 이를 활용하는 방법을 제시한다. 국어와 영어 교육에서 LLM의 구체적 활용 예를 소개하고 교육적 해로움 없이 LLM을 사용하는 방향을 모색한다.

현주은
현재 KT EduAX 플랫폼 사업팀에 근무하며 교육 플랫폼에 AI를 적용하는 개발 사업을 수행 중이다. 대표적인 경력 사항으로 아이스크림에듀 AI 연구소에서 AI 서비스 개발 총괄을 맡아 LLM 기반 서비스, AI 튜터, AI 생활기록부, AI 맞춤 학습 플랫폼 등을 개발하였으며, 그 이전에는 인공지능 전문기업 마음AI에서 AI 기반 영어 말하기 앱 개발, 인공지능 교육 프로그램 기획을 수행하였다. 학력 사항으로 중앙대학교 사범대학을 졸업하고 동 대학원 영어교육학 박사 학위를 취득하였으며 인지언어학 기반의 영어 교육, 교수 학습 설계, 학습 동기 관련 연구를 수행했다. 최근에는 실무 개발 경험을 기반으로 교육 공학 관련 연구에 관심을 가지며 학습 분석, AI 기반 학습 관련 논문을 편찬했다.

LLM의 등장과 교육

01 범용적 LLM과 교육 특화 LLM
02 LLM을 활용하며 향상되는 역량
03 LLM과 개인 맞춤 학습
04 LLM과 자기주도 학습
05 LLM 기반 AI 튜터(챗봇)
06 LLM을 활용한 교수 학습 활동
07 LLM과 국어 교육
08 LLM과 영어 교육
09 LLM과 평가
10 LLM 활용의 유의점

챗지피티의 사용을 떠올려 보면 사람이 챗지피티에게 질문하고 챗지피티는 답변을 한다. 기존의 검색용 사용성을 가지고 있는 것이다. 대화형 서비스가 가지는 특징을 충분히 활용하지 못하는 단순한 사용성이라 생각한다. 교육 분야에서는 단순히 검색용으로 활용되기보다 대화형 서비스에 조금 더 강점을 살리는 것이 필요할 것이다. 이렇듯 교육 분야에서 LLM을 적극적으로 활용하기 위해서는 교육적 목적에 맞는 형식의 언어, 내용으로 학습이 된 교육 특화 LLM이 필요하다.
－01_“범용적 LLM과 교육 특화 LLM” 중에서

학습 분석 데이터가 잘 수집되었다면 이 데이터를 기반으로 학습자에게 필요한 학습 정보와 피드백을 언어로 전달하는 것이 LLM의 역할이다. 누구에게나 똑같은 말을 하는 LLM이 아니라 나에 대한 이야기를 하는 개인 맞춤 LLM의 역할을 하는 셈이다. 예를 들어 학습자 A가 “수학 잘하고 싶어”라는 말을 했을 때 개인 맞춤 LLM은 수학 점수, 수학 학습 이력, 흥미도 등의 정보를 기반으로 학습자 A에게 맞는 정보를 전달할 수 있을 것이다. 수학 점수가 낮고 학습 이력도 없는 학습자와 수학 점수가 높고 학습 이력, 흥미도 모두 높은 학습자에게 주어지는 학습법은 다를 것이기 때문이다.
－03_“LLM과 개인 맞춤 학습” 중에서

교사가 PBL 수업 활동지를 만들 때 LLM을 활용할 수 있다. 프로젝트 주제, 즉 해결할 문제를 정하는 데 LLM의 도움을 받을 수 있다. 특히 수업 진도와 관련된 내용으로 연계 주제를 정하고 싶을 때 관련한 아이디어를 챗지피티에 물어볼 수 있다. 또한 그 과제를 해결하기 위한 방식, 예시, 실제 사례 등을 찾아 활동지를 구성할 수 있다. 다만, 챗지피티는 최신 정보에 대해 학습되어 있지 않고, 정확하지 않은 가짜 정보를 생산할 가능성이 크기 때문에 최종 수정과 사용의 선택은 교사의 검토를 거쳐야 한다.
－06_“LLM을 활용한 교수 학습 활동” 중에서

‘퀴즈릭스’라는 클라우드 기반 문제집 출판 서비스는 2024년 현재 GPT를 연동하여 문항 생성 서비스를 베타로 제공하고 있다. 하지만 아직 범용적 LLM은 교과 내용을 다루는 문항을 생성하는 데 한계가 있다. 그렇기 때문에 콘텐츠 제작 분야와 마찬가지로 문항의 초안을 작성하고 교사나 검수자의 검수를 거쳐 학생들이 사용하게 한다. 특히 영향도가 높은 평가의 경우 LLM이 생성한 문항을 활용하는 데 더욱 신중해야 한다. 하지만 그렇다고 LLM의 문항 생성을 부정적으로만 볼 필요는 없다. 사람이 직접 문항을 출제할 때도 내신, 대학 수학 능력 시험 등 영향도가 높은 시험이라면 여러 평가자들의 검토를 거치게 된다. 이와 같은 선상에서 LLM이 생성한 문항을 여러 사람의 검토를 거치는 것은 자연스러운 과정으로 받아들일 수 있을 것이다.
－09_“LLM과 평가” 중에서