김진관(닷커넥터)

배움, 나눔, 성장을 추구하는 연결주의자

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AI 만능주의를 넘어: 전문가의 지식으로 만드는 진짜 AI 튜터

AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 기대 속에서, 우리는 가장 중요한 자원인 ‘사람’을 잊고 있는 것은 아닐까요? Sreedharan 등(2025)의 연구는 AI 교육 시스템의 심장에 ‘도메인 전문가’의 정제된 지식을 이식하는 구체적인 방법을 제시하며, 기술과 인간 전문성의 이상적인 협업 모델을 제안합니다.

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🎯 1. 연구의 목적

이 연구는 AI 교육 분야에서 종종 간과되는 도메인 전문가(domain experts)가 제공하는 고도로 정제된 지식의 중요성을 재조명하는 것을 목적으로 합니다. 최신 AI 기술이 전문가의 개입을 최소화하는 방향으로 발전하고 있지만, 저자들은 교육이라는 특수한 영역에서는 이것이 한계가 있다고 주장합니다. 특히, 사실적 정확성과 섬세한 교육적 발판(scaffolding)이 요구되는 교육 콘텐츠 생성에 있어, 전문가의 지식을 적극적으로 활용하여 더 효과적이고 신뢰할 수 있는 AI 튜터링 시스템을 만드는 새로운 방법을 제시하고자 합니다.


🛠️ 2. 연구의 방법

본 연구는 특정 대상을 실험하는 경험적 연구가 아닌, 두 가지 구체적인 기술적 접근법을 제안하고 이를 ‘꽃가루 매개 곤충 식별’이라는 시민 과학(Community Science) 사례에 적용하여 논지를 강화하는 방법론 제안 연구입니다.

  1. 설명가능 AI(XAI)를 활용한 자동 수업 생성
    • 전문가가 특정 문제(예: 벌과 말벌의 구분)를 해결하는 데 사용하는 규칙(rule)들을 시스템에 제공합니다.
    • 그러면 XAI 기술이 이미지의 어떤 특징(예: 잘록한 허리)이 그 규칙에 해당하는지를 시각적으로 찾아내어, 이를 바탕으로 학습자에게 맞춤형 시각 자료와 설명을 자동으로 생성하는 수업 파이프라인을 제안합니다.

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  1. 전문가가 설계한 커리큘럼을 통한 적응형 튜터링
    • 전문가가 특정 개념을 학습하는 데 필요한 위계적인 커리큘럼(예: 곤충 ‘그룹’ → ‘속’ → ‘형태종’ 순으로 학습)을 설계합니다.
    • 이 구조화된 커리큘럼을 POMDP(부분 관찰 마르코프 결정 과정)라는 AI 모델에 통합하여, 시스템이 학습자의 현재 지식 수준을 더 효율적으로 추론하고 최적의 다음 학습 활동을 제시하는 적응형 튜터링 시스템을 제안합니다.

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🔑 3. 주요 발견 (핵심 주장)

  • 전문가 지식의 필수성: 교육은 LLM(거대 언어 모델)이 주로 활용되는 일상적인 저위험(low-stakes) 환경과 달리, 학습자에게 잘못된 정보를 제공해서는 안 되는 고위험(high-stakes) 분야입니다. 따라서 AI 결과물의 사실적 정확성을 보장하기 위해 전문가가 정제한 지식을 활용하는 것이 필수적입니다.
  • XAI의 교육적 확장: 기존의 설명가능 AI(XAI)는 주로 개발자가 시스템을 디버깅하는 용도였지만, 전문가의 규칙과 결합하면 학습자에게 ‘왜’ 그렇게 판단하는지 근거를 시각적으로 보여주는 효과적인 교육 콘텐츠 생성 도구로 확장될 수 있습니다.
  • 구조화된 커리큘럼의 이점: 전문가가 설계한 위계적 커리큘럼은 AI 튜터링 시스템이 고려해야 할 학습자의 가능한 지식 상태의 범위를 좁혀줍니다. 이는 시스템을 더 가볍고 효율적이게 만들면서도, 더 정교한 개인 맞춤형 학습 경로를 제공할 수 있게 합니다.


💡 4. 결론 및 시사점

결론적으로, 이 연구는 ‘AI가 모든 것을 할 수 있다’는 막연한 기대를 경계하고, AI 시스템의 효과성은 ‘인간 전문가와의 협업‘에 달려있다는 강력한 메시지를 전달합니다. 특히 전문가가 부족한 시민 과학 교육 같은 분야에서, 전문가의 지식을 AI 기술에 효과적으로 통합함으로써 교육의 규모와 질을 동시에 높일 수 있는 구체적인 청사진을 제시했습니다.

이는 AI 교육 커뮤니티가 도메인 전문가들이 자신의 지식을 AI가 이해할 수 있는 형태로 쉽게 입력하고 활용하도록 돕는 도구와 인터페이스 개발에 더 많은 노력을 기울여야 함을 시사합니다.


✨ 5. 리뷰어의 생각 더하기 (ADD+ One)

(1) 이 연구의 탁월한 점 (강점)

  • 현실적이고 실용적인 접근: ‘AI 만능주의’에서 벗어나, AI 기술의 현재적 한계를 명확히 인지하고 이를 ‘인간 전문가의 지식‘이라는 현실적인 자원으로 보완하려는 접근이 매우 실용적이고 설득력이 높습니다.
  • 기술의 교육적 재해석: XAI와 같은 기존 기술을 교육적 목적에 맞게 재해석하고 전문가의 역할과 결합하여 새로운 가치를 창출하는 방법을 구체적으로 제시한 점이 탁월합니다.
  • 선순환 구조 제시: 전문가의 지식으로 AI 시스템의 질을 높이고, 잘 만들어진 AI 시스템은 더 많은 학습자를 교육하여 전문가 풀(pool)을 넓히는, 기술과 인간 전문성이 상호 발전하는 선순환 구조의 가능성을 보여줍니다.

(2) 교육 현장을 위한 추가 제언

  • 교사의 암묵지를 형식지로: 우수한 교사들의 머릿속에 있는 문제 해결 전략, 오개념 유형 등의 ‘암묵지(tacit knowledge)‘를 이 논문의 ‘규칙’이나 ‘커리큘럼’ 형태로 데이터베이스화하는 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 이는 베테랑 교사의 노하우를 AI 튜터에 이식하는 것과 같습니다.
  • 학생 참여형 지식 구축: 학생들이 직접 전문가가 되어 특정 단원의 ‘규칙’이나 ‘개념 지도’를 만들어 AI 시스템에 입력해보는 활동을 설계할 수 있습니다. 이는 메타인지 능력을 기르고 지식의 구조화를 경험하는 훌륭한 학습 활동이 될 것입니다.
  • 특수교육 분야로의 확장: 특정 학습 장애를 가진 학생들이 겪는 어려움의 패턴과 이를 지원하기 위한 특수교사의 전문적 전략을 AI 시스템에 통합한다면, 매우 정교하고 효과적인 개인 맞춤형 학습 지원 도구를 개발할 수 있을 것입니다.


❓ 6. 추가 탐구 질문

  • 정답이 명확한 과학 분야와 달리, 다양한 해석이 가능한 인문·사회 분야에서 전문가의 ‘규칙’이나 ‘커리큘럼’은 어떻게 정의하고 AI에 통합할 수 있는가?
  • 여러 전문가 사이에 특정 주제에 대한 의견이 다를 경우, AI 튜터링 시스템은 이러한 이견을 어떻게 처리하고 학습자에게 제시해야 하는가?
  • 도메인 전문가가 자신의 지식을 AI 시스템에 효과적으로 제공하기 위해 필요한 역량(AI 리터러시)은 무엇이며, 이를 어떻게 교육할 수 있는가?

출처: Sreedharan, S., Sikes, K., Blanchard, N., Mason, L., Krishnaswamy, N., & Zarestky, J. (2025). On the role of domain experts in creating effective tutoring systems. arXiv preprint arXiv:2510.01432.

참고