AIEd 블룸 분류법: 인공지능 시대, 교육 효율성 및 효과성 향상을 위한 제안 모델
AIEd 블룸 분류법: 인공지능 시대의 교육 효율성 및 효과성 향상을 위한 제안 모델
인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 지금, 교육 현장 역시 중대한 변화의 기로에 서 있습니다. 생성형 AI를 활용하는 학생들의 모습은 더 이상 낯선 풍경이 아닙니다.
이러한 시대적 흐름 속에서, 우리는 다음과 같은 질문에 직면하게 됩니다.
“어떻게 하면 AI 기술을 교육의 본질적 목표와 결합하여 학습 효과를 극대화할 수 있을까?” “미래 사회가 요구하는 핵심 역량을 신장시키기 위해 AI를 어떻게 체계적으로 활용해야 하는가?”
이 글에서는 이러한 교육계의 핵심 과제에 대한 하나의 청사진을 제시하는 새로운 교육 모델, ‘AIEd 블룸 분류법(AIEd Bloom’s Taxonomy)’을 심도 있게 소개해 드리고자 합니다.
1. AI 시대, 교육 패러다임의 전환과 새로운 프레임워크의 필요성
전통적 교육학의 근간을 이루어 온 ‘블룸의 분류법’은 학습의 인지적 과정을 ‘기억-이해-적용-분석-평가-창조’의 단계로 제시하며 교육 목표 설정의 중요한 기준이 되어왔습니다.
그러나 인공지능 기술의 등장은 지식의 습득 및 활용 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 단순한 지식의 암기를 넘어, AI와 협력하여 정보를 탐색하고, 비판적으로 분석하며, 새로운 가치를 창출하는 역량이 중요해졌습니다.
‘AIEd 블룸 분류법’은 이러한 시대적 요구에 발맞추어, 기존 블룸 분류법의 교육철학을 계승하면서도 AI 기술을 각 인지 단계에 체계적으로 통합한 미래지향적 교육 설계 프레임워크입니다.
2. AI 기술과 융합된 6단계 인지 발달 과정: AIEd 블룸 분류법
‘AIEd 블룸 분류법’은 학습자의 인지 발달 과정을 6단계로 제시하며, 각 단계에서 AI 기술이 어떻게 학습을 심화시키고 확장하는지를 구체화합니다. 초등학생들의 ‘우리 동네 탐방 계획하기’ 프로젝트를 예시로 각 단계를 설명합니다.
1단계: 수집하기 (Collect) - AI 정보 큐레이터
- 목표: 우리 동네에 대한 다양한 정보를 효율적으로 찾아내고 정리하는 능력을 기릅니다.
- AI 활용: ‘우리 동네의 숨겨진 명소’를 찾을 때, AI 검색 도우미가 아이들의 눈높이에 맞춰 어려운 설명은 쉽게 풀어주고, 관련 정보를 이미지나 영상과 함께 정리해 줍니다. 단순 검색을 넘어, 의미 있는 정보를 선별하는 첫걸음입니다.
2단계: 적응하기 (Adapt) - AI 호기심 해결사
- 목표: 탐방 계획에 대한 궁금증을 즉각적으로 해결하며 이해의 폭을 넓힙니다.
- AI 활용: AI 챗봇에게 “우리 동네 도서관은 몇 시에 문을 열어?”, “가장 인기 있는 빵집은 어디야?” 와 같이 자유롭게 질문하며 탐방 계획에 필요한 구체적인 정보를 얻습니다. 대화형 탐색을 통해 아이들의 호기심이 학습 동기로 이어집니다.
3단계: 시뮬레이션 (Simulate) - 가상 탐방 플래너
- 목표: 머릿속으로 구상한 탐방 경로를 가상으로 실행하며 문제점을 예측하고 보완합니다.
- AI 활용: 지도 기반 AI 도구를 이용해 방문할 장소들을 찍어보고, 가장 효율적인 동선을 시뮬레이션할 수 있습니다. “A에서 B로 걸어가면 몇 분 걸릴까?”를 미리 계산하며, 계획의 현실성을 높입니다.
4단계: 처리하기 (Process) - AI 데이터 분석가
- 목표: 친구들의 의견을 데이터로 분석하여 합리적인 의사결정을 내리는 경험을 합니다.
- AI 활용: ‘가장 가고 싶은 장소’에 대한 반 친구들의 설문조사 결과를 AI 도구에 입력하면, 어떤 장소가 가장 인기가 많은지 한눈에 보이는 막대그래프로 즉시 만들어 줍니다. 데이터를 근거로 탐방 경로를 정하는 민주적 과정을 체험합니다.
5단계: 평가하기 (Evaluate) - AI 정보 판별사
- 목표: 인터넷 정보의 사실 여부를 확인하며 비판적으로 정보를 수용하는 태도를 기릅니다.
- AI 활용: 우리 동네의 역사에 대한 정보를 찾았을 때, AI가 이 내용이 구청 홈페이지와 같은 공신력 있는 출처에서 온 것인지, 혹은 개인의 불확실한 의견인지 판별하도록 돕습니다. 디지털 세상의 정보를 분별하는 능력을 길러줍니다.
6단계: 혁신하기 (Innovate) - AI 창의적 파트너
- 목표: 탐방 계획을 우리 반만의 독창적인 콘텐츠로 만들어 발표하고 공유합니다.
- AI 활용: 탐방 계획을 소개하는 짧은 안내 영상을 만들 때, AI가 어울리는 배경음악을 추천해주거나, 학생들이 그린 그림을 바탕으로 귀여운 캐릭터를 움직이게 만들어 줍니다. AI와 협력하며 창의적인 결과물을 만드는 성취감을 느낍니다.
3. AI는 ‘질문’을 가르치는 도구입니다
“AI가 대신해주면 아이들이 생각하지 않게 되지 않을까?”
위와 같은 우려는 교육 현장에서 가장 많이 나오는 목소리입니다. 타당한 걱정입니다. 그러나 ‘AIEd 블룸 분류법’이 지향하는 교육은 AI에게 정답을 구하는 교육이 아닙니다.
오히려 AI라는 강력한 도구를 활용해 학생들이 더 깊이, 더 넓게, 더 새롭게 질문하고 탐구하도록 이끄는 교육입니다. 이 과정에서 교사의 역할은 지식 전달자에서 탐구 과제를 설계하는 ‘프로젝트 디자이너’로, 학생의 역할은 수동적인 학습자에서 문제를 해결하는 ‘적극적인 탐구자’로 변화합니다.
인공지능은 교육의 질을 한 단계 끌어올리는 고도의 지능형 보조 도구(Intelligent Tutoring Assistant)로서, 교사의 사용 여하에 따라 학생 개개인의 잠재력에 더욱 집중할 수 있는 환경(Enabling Conditions)을 만들어 줄 수 있습니다.
‘AIEd 블룸 분류법’은 그 변화의 중심에서, 아이들에게 필요한 ‘생각하는 힘’을 길러주는 의미 있는 나침반의 역할을 할 수 있습니다.
4. 결론: 대체가 아닌, 확장으로서의 가치
‘AIEd 블룸 분류법’이 기존의 견고한 블룸 분류법을 완전히 대체할 수 있는지에 대한 의문은 타당합니다. 하지만 이 모델의 진정한 가치는 ‘대체’가 아닌 ‘확장’에 있습니다.
기존 블룸 분류법이 ‘무엇을 목표로 할 것인가’에 대한 교육의 뼈대를 제시한다면, AIEd 블룸 분류법은 ‘AI라는 도구를 가지고 그 목표를 어떻게 효율적으로 달성할 것인가’에 대한 구체적인 실행 방안을 제시합니다.
즉, AIEd 블룸 분류법은 인공지능 시대의 교육자들이 기존의 교육 목표를 AI를 활용한 현대적 학습 활동으로 구현해낼 수 있도록 돕는 실용적인 가이드 역할을 합니다. 이 모델을 통해 교육자는 각 인지 단계에 맞는 AI 활용법을 체계적으로 고민하고, 미래 사회가 요구하는 역량을 갖춘 인재를 길러내는 데 큰 도움을 받을 수 있을 것입니다.
출처: Mmoud, M., & Shaqour, A. (2024). AIed Bloom’s Taxonomy: A Proposed Model for Enhancing Educational Efficiency and Effectiveness in the Artificial Intelligence Era. The International Journal of Technologies in Learning, 31(2), 111–128. https://doi.org/10.18848/2327-0144/CGP/v31i02/111-128