COLUMN

AI 기술이 사회 전반에 큰 영향을 미치고 있는 현재, 교육과 학습 환경에서도 AI 기술의 도입과 이로 인한 큰 변화를 앞두고 있다. 교육에서의 AI 활용은 기대와 우려가 공존하고 있는데 많은 경우, AI 기술에 대한 과장된 광고나 과도한 기대에서 비롯된다. 현재의 AI 기술은 학습자의 지식 상태와 인지적 역량에 대한 진단, 맞춤형 학습 콘텐츠 전달과 추천에 특화되어 있다. 반면, 학습자의 학습동기 고취나 정서적인 관리 등 인간 교수자의 전통적인 역할을 수행하기에는 무리가 있다. 그런데 이렇게 여러 논란이 있음에도 불구하고 AI 기술은 교수자와 학습자 모두에게 효과적인 교수학습이 가능하도록 편의성을 제공하고, 궁극적으로는 개인 맞춤형 학습이라는 목표를 달성하는 방향으로 진화 발전할 것으로 예상된다.글 싣는 순서1. AI는 교육과 학습 환경도 변화시킬까?2. 개인 맞춤형 학습을 위한 AI 학습시스템의 발전 과정3. 교육 환경과 학습자를 이해하기 위한 다양한 학습분석 방법4. 생성형 AI의 부상과 맞춤형 학습시스템5. AI 맞춤형 학습시스템을 이용한 기업교육과 평생교육---새로운 기술이 등장하면 대중은 열광하고, 자본은 모여든다. 그러나 때때로 기술에 대한 기대는 풍선처럼 실체에 비해 한없이 과장되고 포장되며 그러다가 시간이 지나면 허망하게 거품이 터지고 만다. 물론 그런 기술 중 일부는 고난의 시기를 거치고 살아남아 사회 전반에 보급되고, 한 시대를 이끌어 간다. 가트너의 신기술 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)이 보여주는 전형적인 스토리다. AI는 이런 극적인 스토리를 벌써 세 번째 반복하고 있는 유별난 존재다. 물론 시즌이 진행될수록 기술의 실체는 탄탄해지고, 현실적인 쓰임새도 늘어가고 있어, 이번에야말로 해피엔딩으로 끝날 가능성이 커 보이긴 하지만, 어떤 반전이 기다리고 있을지는 알 수 없다.미국의 인공지능 연구소 오픈AI가 개발한 챗GPT의 등장 이후 AI 기술에 대해서는 더 이상 의심하지 않는 분위기가 자리 잡은 것 같다. AI 기술이 이전 시대에 비해 분명히 진보되었고, 많은 분야에서 문제를 해결하는 능력을 보여주고는 있다. 그렇다고 여전히 만능의 도구가 아닌 것도 분명하다. 별로 주목하고 싶지 않은 사실이지만, AI가 전혀 힘을 쓸 여지가 없는 분야도 아직은 많다."해결하거나 개선할 문제에 관한 데이터가 있으면 AI가 개입할 수 있다.이런 기준을 적용하면 자연스럽게 교육에서AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일이 구분된다."기술적 원리에서 보자면 현재의 AI는 정량화가 가능한 문제에서만 잘 동작한다. 정량화라는 의미는 ‘숫자로 표현되는 데이터가 있는가’의 문제로 바꿔서 생각할 수 있다. 예를 들어 AI가 고양이 사진을 입력받고 그 사진 속 동물을 고양이라고 정확하게 판단할 수 있는 것은 고양이의 이미지가 완벽하게 숫자 데이터로 변환될 수 있기 때문이다.그렇다면 현재의 AI 기술은 교육 분야에 잘 맞을까? 다르게 말하면, AI가 학습자의 학습동기를 고취시키는지, 학습 진도를 잘 따라가고 있는지, 특정 개념을 잘 이해하고 있는지, 학습자에게 딱 맞는 코칭을 할 수 있는지 등에 대한 질문이다. 이에 대한 답변은 앞에서 이미 말했다. 해결하거나 개선할 문제에 관한 데이터가 있으면 AI가 개입할 수 있다. 이런 기준을 적용하면 자연스럽게 교육에서 AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일이 구분된다.예를 들어 AI가 학습자의 동기와 정서적인 영역을 인지하고 이에 맞춰 적절한 교육적 처방을 내릴 수 있을까? 대답하려면 먼저 따져 보아야 한다. 학습자의 동기와 정서를 측정할 수 있는 데이터가 있는가? 단정할 수는 없지만 이런 데이터는 없거나 수집하기 어렵다. 따라서 AI가 인간 교수자처럼 학생의 정서적인 측면을 보살피거나 학습 의욕을 관리할 수는 없다. 교육에서의 AI 활용(AIED: Artificial Intelligence in Education) 시대가 와도 교수자의 역할이 여전히 중요한 이유다. 반면, AI가 학습자의 학습 진행상황을 진단하고 현재 수준에 맞게 적절한 학습 콘텐츠와 학습 순서를 추천하는 일은 어떨까? 이런 학습자의 인지적인 역량과 상태에 관한 데이터 수집도 쉽지는 않지만 그렇다고 불가능하지는 않다. 학습이 온라인 플랫폼에서 진행된다면, 학습자의 지식수준과 학습 행동에 대한 데이터를 쉽게 수집하고 분석할 수 있다. AI는 이런 일에서 인간 교수자보다 더 많은 업무를 더 빠르게, 효율적으로 처리할 수 있다.처음 질문으로 되돌아가 보자. “AI를 교육 분야에 적용할 수 있을까? 또는 AI가 교육 분야에도 잘 활용될 수 있을까?”라는 질문에 대한 대답은 반은 그렇고 반은 그렇지 않다는 것이다."현재의 AI는 교수자의 역할 중 일부만을 수행할 수 있지만이것만으로도 충분히 의미가 있고,교수자와 학습자 모두에게 큰 실익을 안겨 준다."교육기관에서 교수자가 일반적으로 수행하는 역할에 비추어 보면, 현재의 AI는 교수자의 역할 중 일부만을 수행할 수 있다. 하지만 이런 현실에 대해 실망하거나 과소평가할 이유가 없다. AI가 교수자의 일부 역할이라도 대체 가능하다면 그것만으로 충분히 의미가 있고, 교수자와 학습자 모두에게 큰 실익을 안겨 주기 때문이다.AI를 활용한 맞춤형 학습 시스템에 대한 글을 연재하기 전에 먼저 AI가 교육 분야에도 적절한 기술인가에 대한 질문부터 시작한 것은 기술에 대한 과장된 광고나 과도한 기대가 불필요한 논쟁과 오해를 불러일으키기 때문이다. AI가 진화를 거듭하다가 결국 인간을 지배할 것이라는 디스토피아적인 관점에서 교사의 존재 가치가 부정된다거나 AI에게 교육과 학습을 맡기는 것이 윤리적으로 정당한가에 대한 논쟁은 충분히 고민해 볼 가치가 있는 물음이지만 적어도 현시점에서는 다소 불필요한 걱정이다. 현재의 AI가 그 정도 수준에 도달하지 못했고 앞으로도 시간이 오래 걸릴 것으로 예상되기 때문이다.역사적으로 보면 공교육이 시작된 이래 교육과 학습 환경에 큰 변화를 불러온 몇 번의 기술 발전이 있었다. 오디오/비디오 매체의 등장, 개인용 컴퓨터(PC)의 등장, 인터넷의 보급, 모바일 기기의 보급, 그리고 지금의 AI 기술이 그것이다. 모든 기술은 초기의 짧은 혼란을 극복하고 교육 현장에 무리 없이 안착했고, 아마 AI 기술도 앞선 사례들과 비슷한 과정을 거칠 것이다.그러나 AI를 활용한 교육은 초기의 혼란이 조금 더 오래 지속될 수는 있다. 엄밀하게 말하면 AI 이전의 기술은 학습 콘텐츠를 학습자에게 전달하는 방식에 대한 혁신이었다. 즉, 학습 콘텐츠를 전달하는 과정에 있어 시간과 공간의 제약에서 더욱 자유롭게 벗어나는 방향으로 계속 진화, 발전해 왔다. 기술이 교수자와 학습자가 이용하는 단순한 도구일 뿐이라는 본질이 변하지는 않았다. 그런데 AI를 이용하면 인간의 고유한 영역으로 인식되는 ‘판단’과 ‘추론’의 기능을 기술에 맡긴다는 부담이 발생한다. 학습자의 인지적 영역에 대한 판단을 AI에게 일부 위임한다는 이 지점이 바로 불편한 감정과 논쟁을 불러일으키는 원인이다. 이런 우려에 대해 ‘판단’과 그에 따라 실제 교수학습 전략을 ‘결정’하는 일은 다르고, 교수자는 여전히 결정권자로서의 역할을 수행할 것이라는 반론이 있다. 또한, 그렇다면 AI 기술을 이용하지 않았을 때는 교수자가 학습자의 인지적 영역을 잘 판단해 왔냐는 반문도 가능하다. 대부분의 교수자들은 관리해야 할 학습자 수가 많고 행정적인 업무로 인해 개별 학습자에 대해 충분히 숙고해서 맞춤형 학습 전략을 제시할 여유가 없는 것도 부정할 수 없는 현실이다.이렇듯 AI의 교육적 활용에 대해 다양한 의견과 현실적 우려점이 있음에도 불구하고 교육현장에서 AI의 활용은 점점 확산될 것으로 예상된다. 기술도 마치 생명체처럼 시장에서 생존하기 위해 계속 발전을 거듭한다. 기술이 발전한다는 것은 단지 더 빠르고 더 많은 기능이 추가된다기보다는 대중과 현실적 환경이 원하는 방향으로 적응해 간다는 의미가 더 크기 때문이다.최재원 박사학습분석과 AIED(Artificial Intelligence in Education) 분야를 연구한다. 한국교육학술정보원 AI디지털교과서 개발 참여, 한국검인정교과서협회 AI디지털교과서 공동플랫폼 구축, AI 코스웨어 템플릿 개발 참여, HTHT 자격증 연수 프로그램 강사 참여, 제3회 HTHT 마스터클래스 한국디지털교육협회장상 수상 경력이 있다. VR(메타버스), 데이터 과학, 인공지능에 관한 여러 책을 저술하고 번역했다.

급변하는 경영환경 속에서 기업들은 각자의 비즈니스 수행에 있어 항상 새롭고 혁신적인 역량을 요구받고 있다. 이를 위해서는 구성원들의 역량개발이 필수적이다. 관련해서 게이미피케이션은 일반적으로 동기부여와 재미를 비롯해 다양한 요소를 포함하고 있으며, 역량개발에 큰 영향력을 발휘하는 것으로 알려져 있다. 그러나 역량개발 측면에서 게이미피케이션을 살펴보려면 구성원이 입사하고 퇴사하기까지의 전체적인 과정을 보고, 그 안에서 게이미피케이션이 어떻게 적용되고 있는지를 알아야 한다. 그런데 아직 우리나라에서는 게이미피케이션과 게임에 대한 혼동, 게임을 바라보는 이중적 모순성, 경직적인 HR 관행 등으로 인해 많은 선진국과 달리 HR 분야에서의 게이미피케이션이 성공적으로 정착되지 못하고 있는 모습이다.글 싣는 순서1. HR 분야에서의 게이미피케이션: 게이미피케이션과 비즈니스에서의 적용2. 채용과 게이미피케이션: 게임으로 인재를 선발3. 온보딩과 게이미피케이션: 조직에의 성공적인 안착4. 교육훈련과 게이미피케이션: 게이미피케이션을 통한 역량개발5. 조직과 게이미피케이션: 조직 활성화 관점6. HR 분야에서의 기업의 도전: L&D를 중심으로---이제 게이미피케이션(gamification)을 검색해보면 예전보다 많은 내용이 나온다. 게이미피케이션의 정의는 역사적으로 여러 변형을 겪어왔는데 일반적으로는 게임의 요소들과 메커니즘들을 게임이 아닌 분야에 융합 적용하는 것이라 할 수 있다. 이렇다 보니 게임 분야에선, 게이미피케이션을 당연히 게임의 확장으로 생각하고 있지만 정작 게임이 아닌 분야에 대한 이해도는 부족한 것이 현실이다. 반대로 일반 기업과 같이 게임이 아닌 분야에선 게임이라는 단어가 들어가면 무언가 직장의 진지함을 깨뜨리는 놀이라고 터부시하기 마련이다. 특히 현재 우리나라는 게임산업이 세계 4위이며 콘텐츠 분야에서 가장 큰 규모를 자랑하고 있음에도, 게임에 대한 부정적 인식과 이중성이 무엇보다 강하다. 이는 ‘게이미피케이션과 게임은 다르다’라는 명제에 대한 인식의 부족으로 보인다.유럽과 미국을 포함한 선진국들에선 게이미피케이션과 게임에 대한 인식의 간극을 좁히고, 비즈니스에 게이미피케이션을 융합하려는 움직임이 활발했었다. 이런 개방적인 문화로 인해 해외의 게이미피케이션 전문가들을 보면 게임 분야에서 활동해온 사람들 이상으로, 비즈니스와 같이 게임이 아닌 분야에 있으면서도 게임에 흥미를 느끼며 게이미피케이션을 적용하여 활용해 온 전문가들이 더 많아 보인다.게이미피케이션이 적용되는 주요 HR 분야들은 채용, 온보딩, 교육훈련, 조직관리, 성과평가 등으로 매우 다양하다. 언급한 영역들에 대한 임직원들의 동기부여와 참여를 게임화한다면 재미를 더하면서도 혁신적인 방식으로 팀에 동기를 부여할 수 있다. HR 업무에 게임적인 요소들을 도입하려면 전략적 관점에서의 접근이 필요하다. 즉 게임적인 창의성도 있어야 하지만 먼저 게임화하려는 비즈니스 컨텍스트에 대한 분석이 선행되어야 한다. "HR에서의 게이미피케이션은 게임적 요소 적용 전후 변화가조직의 전략적 HR 목표에 어떻게 부합하는지 정의하는 것이 우선이다.게이미피케이션을 위한 게이미피케이션이 아닌조직 경영을 위한 게이미피케이션이 필요한 것이다."그리고 게이미피케이션을 HR 분야에 적용하기 위해서는 우선 게이미피케이션 전략을 수립하는 것이 중요하다. 적용하고자 하는 게이미피케이션 메커니즘 요소들과 적용 후에 예상되는 모습들이 전략적인 HR 목표에 어떻게 부합하는지 정의하는 것이 필요하다. 게이미피케이션을 위한 게이미피케이션에 집중하는 것이 아니라 게이미피케이션이 명확한 HR 목표 아래 일관성을 유지하도록 하는 것이 중요하다.다음으로는 전략적 목표를 전술적, 운영적 관점에서 실행 가능한 작업들로 나눠야 한다. 일상적인 HR 프로세스에 게이미피케이션을 적용할 수 있는지, 예를 들면 프로세스에서 어떤 부분들에 동기부여와 재미 등을 접목할 수 있는지 확인해야 한다. 여기에서 게이미피케이션에는 동기부여나 재미 외에 수많은 게임 메커니즘 요소들이 있다는 점을 짚고 넘어가고 싶다. 그중 올바른 게이미피케이션 메커니즘을 선택하는 것은 계획 단계에서 중요한 역할을 하는데 동시에 생각해봐야 할 점이 있다. 예를 들면, 게이미피케이션 요소들로 자주 언급되는 포인트, 리더보드(순위표의 일종), 보상 등은 일상적인 조직 내 활동들을 직원들 간의 건전한 경쟁과 기회로 바꿀 수 있는 일부 게이미피케이션 예시들에 불과하다. 결국 HR은 비즈니스에서 사람을 다루는 기능이기 때문에, 조직적 관점에서의 공감을 불러일으키는 동시에 궁극적으로 KPI 등으로 대변되는 생산성을 높이는 경험을 만드는 것이 중요하다.따라서 회사의 요구와 문화에 적합하면서도, 게이미피케이션 적용과 관련된 구체적이고 명확한 목표를 설정할 필요가 있다. 즉 게이미피케이션 프레임워크 내에서 목표 설정에 집중할 필요가 있는데, 회사의 문화 및 비즈니스 성과에 부합하는 명확하고 측정 가능한 목표를 설정해야 한다. 이는 직원 참여율 증가 또는 HR 프로세스 개선 측면에서 회사가 장려하고 싶은 행동을 결정하고 성공을 정의하는 것을 의미한다. 왜냐하면 HR 프로세스상에서 존재하는 작업들에 재미를 더하고 강조하는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. 일례로 리더보드나 보상과 같은 요소들을 통합하여 직원들에게 동기를 부여하는 목표를 만든다고 하면, 그 목표가 의도한 결과와 직접적으로 연결되어 있는지 확인하는 것이 중요하다. 그러고 나서 그 목표를 달성 가능하면서도 도전적인 상태로 유지하면, HR 프로세스 및 요소들에 대한 구성원들의 관심을 유지하면서도 그들의 지속적 변화와 개선을 이끌 수 있다."트렌드가 급변하는 이유는 여러 가지가 있겠지만그중 하나는 기술과 키워드에 지나치게 집착하고본질적 컨텍스트와 사람다움을 경시하는 경향성이다."디지털 전환 이슈는 전 산업에 걸쳐 영향을 미치고 있다고 해도 과언이 아니다. 그런데 불과 얼마 전까진 메타버스 열풍이 불었고 이제는 생성형 AI를 중심으로 인공지능 바람이 불고 있다. 이렇게 트렌드가 빨리 변화하는 이유는 무엇일까. 여러 이유가 있겠지만 그중 하나를 꼽아보자면 기술과 키워드에만 집착하고 그 안에 있는 본질적인 컨텍스트와 인간적 요소들을 경시하기 때문에 지속성이 낮아지는 것으로 볼 수 있다.게이미피케이션은 메타버스와 인공지능처럼 고급 IT 기술들을 활용하는 게임 분야의 장점을 유지하면서도, 사용자(플레이어) 관점에서 게임 메커니즘들을 융합한다는 차별점을 가지고 있다. 그러니 디지털 전환 관점에서 HR 프로세스에 적합하고, 사용자 친화적인 게이미피케이션 개발 플랫폼을 선택할 필요가 있다. 그 플랫폼은 회사의 문화와 목표를 반영하여 경험을 맞춤화할 수 있는 기능이 있어야 하며, 게이미피케이션 진행 상황을 추적할 수 있어야 하고, 직원들이 게이미피케이션 요소들에 얼마나 잘 반응하는지 측정할 수 있어야 한다.또한, 직원들이 게이미피케이션을 부담이 아니라 변화와 개선, 성장과 인정의 기회처럼 느끼는지, 동기부여와 참여도 수준을 높이는 데 게이미피케이션이 도움이 되는지 확인할 수 있어야 한다. 즉 HR담당자들은 포인트처럼 단순한 게이미피케이션 요소 기반 시스템부터 가상현실과 같은 복합적인 경험을 제공하는 복잡한 플랫폼까지, 다양한 옵션을 통해 직원들의 참여도 향상을 위한 전략적 목표를 달성하는 동시에 그들의 관심을 끌만한 여러 요소를 고려해야 한다.정리하자면 HR에서의 게이미피케이션은 HR 프로세스에서 게임 디자인 요소를 사용하는 것이다. 이때 게임이 아닌 HR 컨텍스트에 포인트, 레벨, 도전, 순위, 보상과 같은 게임 메커니즘을 적용하는 작업이 포함돼야 하며, 직원들의 참여, 동기부여, 생산성, 즐거움 수준을 높이는 것을 목표로 해야 한다. 직원들에게 달성해야 할 명확한 목표가 주어지면, 집중력과 의욕 유지에 도움이 될 뿐만 아니라 업무를 자율적으로 숙달하려는 내적 동기와 인정받고 싶은 외적 동기(지위, 성취, 자기표현 등)에 호소하게 하는 게이미피케이션 환경이 만들어진다. 이때 게이미피케이션을 통해 구성원들의 창의성을 장려하고, 커뮤니케이션 과정도 개선하면서 변화, 개선, 혁신 측면에서의 역량개발을 촉진하면 결과적으로 ‘게이미피케이션을 적극적으로 활용하는 앞서가는 회사’라는 브랜드 발전으로 이어지게 된다.이동현 겸임교수한성대 지식서비스&컨설팅대학원 겸임교수이자 한국게임화연구원 해외 게이미피케이션 연구부문장이다. 서적 『비즈니스 게이미피케이션 I & II』 저자, 이러닝 강의 ‘메타버스로 일하는 세상, 게임 DNA를 이식하라’의 교수자이며 『게이미피케이션 – 변화를 위한 최고의 엔진』과 『인피니트 게이미피케이션』을 번역했다. 금융경제, 경영 분야에서도 활동 중이다.