여름의 시작과 함께 2025년 1학기 종강모임이 6월 26일 목요일에 낙성대역 인근 식당 시골집에서 개최되었습니다.
이번 종강모임에서는 TELD연구실과 iLED연구실의 교수님들, 연구원분들이 오랜만에 만나 이런저런 이야기를 나누고, 맛있는 음식을 먹으며 즐거운 시간을 보냈습니다.
식사 자리에서는 교수님들께서 석사, 박사 프로포절과 관련하여 격려의 말씀을 해주셨고, 교육공학을 전공하는 학생들이 생각해봐야 할 뜻 깊은 말씀들도 해주셨습니다.
또한, 좋은 경험을 하며 쉼이 있는 방학을 보냈으면 좋겠다는 말씀도 해주셨습니다.
이어 각 연구실의 석사, 박사 선생님들께서 종강모임을 맞아 소감을 말씀 해주셨습니다.
2학기에 새롭게 입학하시는 석사, 박사 선생님들께서도 인사 말씀을 해주셨습니다!
(반갑습니다 선생님들~!!)
TELD연구실과 iLED연구실의 교수님들, 연구원분들과 함께 한 학기를 마무리 할 수 있어서 뜻깊은 자리였습니다.
안녕하세요!
연둣빛 새잎이 가지마다 고운 결을 뽐내고, 바람은 한결 따스해져 마음을 간질이고, 나무는 어느새 푸르름을 짙게 머금고, 햇살은 유리알처럼 반짝이며 하루를 감싸안으며, 꽃들이 봄의 끝자락을 알리듯 마지막 향연을 펼치고, 풀잎 사이로는 여름의 기척이 살며시 다가오는, 생명이 충만한 5월의 첫 주입니다 ^오^
5월의 첫째 주 금요일인 5월 2일, 연구실에서는 '서울대공원의 동물원' 으로 나들이를 다녀왔습니다!
위 질문을 중심으로 토의를 하며, 특히 뇌의 기본적인 작동 방식에 대한 흥미로운 사실을 다시 한번 깨닫게 되었는데요, 뇌는 끊임없이 주변 정보 중 '무엇이 중요한가'를 평가하고 선택하는 과정, 즉 주목성(salience) 판단에 기반해 움직인다는 점이었습니다.
여기서 더 나아가, 신경영상 데이터를 활용하면 우리가 학습 자료를 제시했을 때 학습자의 뇌가 그 자극을 얼마나 '의미 있게' 받아들이고 있는지, 즉 뇌가 그 학습 내용에 얼마나 주목하고 있는지를 객관적으로 엿볼 수 있다는 것도 함께 알게 되었습니다.
이렇게 뇌의 근본적인 작동 원리(주목성)가 학습 과정에서의 뇌 활동으로 어떻게 나타나고 측정될 수 있는지 연결되는 지점을 알게 되면서, 뇌과학과 학습 이론이 실제 교육 현상과 어떻게 만날 수 있을지에 대해 더 깊이 고민해보는 소중한 계기였습니다. ✨
Carolyn Rosé 교수님의 세미나 ‘Human-AI Teams: Modeling and Supporting Social Processes with LLMs’에 다녀왔습니다!
2025년 4월 23일, 서울대학교에서 열린 IPAI Distinguished Seminar에서는 카네기멜론대학교의 Carolyn Rosé 교수님이 ‘Human-AI Teams: Modeling and Supporting Social Processes with LLMs’를 주제로 강연을 진행했습니다. 이번 세미나는 인간과 AI가 협력하는 방식이 실제 교육이나 공동 작업 환경에서 어떻게 설계되고 작동할 수 있는지를 다양한 연구 사례와 함께 풀어낸 시간이었습니다. 특히 생성형 AI(GenAI)와 대형 언어 모델(LLMs)의 활용이 학습과 협업에 어떤 가능성과 한계를 가지고 있는지를 중심으로 이야기가 펼쳐졌습니다.
Rosé 교수님은 강연에서 인간과 AI의 상호작용을 어떻게 이해할 수 있을지에 대한 질문으로 시작하셨습니다. AI를 진짜 사람처럼 여기지는 않지만, 상호작용 상황에서는 종종 사람처럼 대하게 된다고 하셨어요. 다만, 중요한 건 현재의 LLM은 사고하거나 추론하는 존재라기보다는, 데이터를 바탕으로 **생성(generating)**하는 데 초점을 둔 도구라는 점이었습니다. 예를 들어 멀티모달 문서를 분석하거나, 코드 언어를 번역하거나, 직조 패턴을 설계하는 등의 작업에서는 추상적 사고보다는 반복 생성이 더 중요한 요소인데요. 이런 분야에서 AI는 꽤 유용하게 활용될 수 있다고 하셨습니다 💡
이어서 소개된 내용은 Rosé 교수님이 지난 15년 동안 축적해온 인간 중심 AI 설계 원칙에 관한 것이었습니다. 다양한 학습 환경에서 실제로 실험하고 검증된 설계 전략들이 소개되었는데요, 특히 학습자가 AI와의 상호작용에서 자율성을 갖는 구조가 효과적이라는 점이 강조되었습니다. AI가 단순히 정보를 제공하는 존재를 넘어서, 사회적 전략이 반영된 설계일수록 상호작용의 질이 높아졌다고 합니다. 예컨대 베이지안 사회 전략(Bayesian social strategies)을 활용한 에이전트는 그렇지 않은 경우보다 훨씬 긍정적인 반응을 얻을 수 있었다고 해요. 이러한 연구 결과는 AI가 학습자와의 사회적 맥락 안에서 작동해야 한다는 점을 분명히 보여줬습니다 🧠
기술이 아무리 발전해도, 완벽하다고 말할 수는 없겠죠. Rosé 교수님은 최근 수업 연구에서 LLM이 실제로 가진 한계점들을 솔직하게 공유하셨습니다. 예를 들어, 문제 해결 도중 AI가 던진 프롬프트가 오히려 학생의 몰입을 방해하는 경우도 있었고, 때때로 학생이 스스로 도출한 답변이 AI가 제안한 것보다 훨씬 나았던 사례도 있었다고 합니다. 이처럼 AI는 여전히 학습자의 맥락을 깊이 이해하거나, 고유한 사고 흐름을 정확히 따라가지 못할 때가 많은데요. 결국 중요한 건 기술 그 자체보다, 어떻게 활용하고 설계하느냐라는 점이었습니다.
세미나의 말미에는 앞으로 인간과 AI가 어떻게 ‘공진화(co-evolution)’해 나갈 수 있을지에 대한 전망이 공유되었습니다. Rosé 교수님은 AI가 교육이나 협업을 혁신할 수 있는 도구이긴 하지만, 그 자체가 목적이 되어서는 안 된다고 말씀하셨어요. 우리가 주도적으로 사고하고 협력할 수 있도록 돕는 존재로서 AI를 설계하는 것, 그 과정 속에서 인간 간의 관계성과 협력이 여전히 중심이 되어야 한다는 메시지가 특히 인상 깊었습니다. 앞으로 AI를 설계할 때도 인간의 사회적 상호작용과 인지적 역량을 고려하는 방향이 중요해질 것 같다는 생각이 들었어요. 🌱
이번 강연은 단순한 기술 소개가 아니라, 교육과 협업이라는 실천적 맥락 속에서 AI를 어떻게 잘 써야 할지에 대한 깊이 있는 통찰을 나눠주는 시간이었습니다. 기술의 한계를 인정하면서도, 인간 중심의 설계를 통해 그것을 넘어설 수 있다는 점을 강조하신 Rosé 교수님의 시선은 앞으로 우리가 교육과 연구에서 AI를 다룰 때 꼭 기억해야 할 방향이 아닐까 싶습니다. 기술에 대한 무조건적 기대보다는, 사람과 함께 설계하는 AI가 진짜 가치 있는 교육 도구가 된다는 사실을 다시금 배울 수 있었던 세미나였습니다 🤝
본 학회의 두 번째 날인 목요일은 Vanderbilt 대학교의 Gautam Biswas 교수님께서 'Harnessing Multimodal Analytics in the Classroom to Understand Students’ Collaborative Learning Behaviors'에 대해 기조 강연을 맡아주셨습니다. 교육 활동은 다차원적이고 멀티모달적인데 연구는 그렇지 못한 것에 문제를 제기하였고 Mixed reality 환경에서 비디오, 오디오, 로그데이터 등 멀티모달 데이터를 컴퓨터 비전과 LLM 등을 이용하여 자동으로 분석하는 시스템을 개발한 것을 공유해주셨습니다.
들었던 발표 중에 획일적인 학생들을 고려하는 것이 아니라 자폐, ADHD, 난독증, 범불안장애 등 신경다양성 특성을 가진 학생들을 위한 연구에 대해서 듣게 되었습니다. 발표자는 신경다양성을 지닌 학생들의 다양한 사고방식을 고려한 적절한 지원이 필요하지만 이루어지고 있지 않음을 지적하였습니다. 특히 이러한 학생들의 학습을 분석하고 지원하기 위해서 저렴한 웹캠 기반 아이트래킹 기술을 사용한 점이 흥미로웠는데요. 고급장비에 비해 시각적 오차가 발생하여 정확도가 떨어지지만 여전히 TUT(Task-Unrelated Thoughts)를 탐지하고 이와 관련된 패턴을 포착할 수 있다고 하였습니다. 학습분석을 통해 교육의 평등을 이루어내려고 노력하는 연구자분들의 모습이 멋있어보였습니다.
또한 AI 기반 가상 학생 에이전트와 상호작용하는 15명의 예비 교사들의 담화 행동을 분석하여 이를 전문적으로 훈련된 과학 교사들이 있는 실제 교실에서 발견된 패턴과 비교한 연구도 흥미로웠습니다. 연구 결과, 예비 교사들은 ambitious한 담화 전략을 사용하여 AI 기반 학생들과 학문적으로 생산적인 담화를 생성하였습니다. 또한 패턴 분석을 통해 예비 교사들이 비생산적인 담화 순환에 빠지는 코칭 가능한 순간들도 확인였는데요. 이 연구는 시뮬레이션 기반 교사 훈련에서 인간-AI 커뮤니케이션을 이해하기 위한 교실 담화 분석의 유용성을 강조한다는 점에서 교사 교육과 연구 방법론에 실질적인 도움을 제공하였습니다.
마지막 날에는 학회 진행자가 간단히 전반적인 학회 참여에 대한 소감을 묻고 학회 참여자들이 조별로 모여 미래의 학습분석 방향성에 대해 논하는 자리를 마련해주었습니다. 각자 학습분석이 무엇이라고 생각하는지, 더 나은 교육을 위해 어떤 역할을 할 수 있는지 자유롭게 나누며 세계의 연구자들과 네트워킹할 수 있는 소중한 자리였습니다.
마지막 날에는 서울대학교에서 온 다른 연구팀의 AI를 이용한 형성평가와 관련된 발표도 있었습니다. 본 연구에서는 108명의 중등학교 학생들과 함께 AI 기반 형성적 동료평가를 실시하였으며, 이 과정에서 학생들은 동료 응답뿐만 아니라 AI 생성 응답을 평가하였습니다. Trace data와 dispositional data를 활용하여 AI 생성 피드백과 동료 생성 피드백 간의 선호도 차이를 분석한 결과, 학생 참여가 낮거나 동료 피드백의 질이 부족한 상황에서 학생들은 AI 생성 피드백에 대한 더 높은 선호도를 보였으나, 수학 자신감과 AI 관심도가 높은 학생들은 동료 생성 피드백을 선호한다는 흥미로운 결과를 보고했습니다. 인공지능(AI)은 채점 자동화와 적시적 피드백 제공 가능성으로 형성평가의 귀중한 도구로 연구되어 왔으나, 형성적 동료평가 맥락에서 AI의 효과적 활용에 관한 연구는 제한적이어서 관련 연구가 앞으로 더 활발해져야 한다는 점을 짚어주셨습니다.
투어 후에는 함께 저녁 식사를 하며 학회에 참여한 소감을 나누었습니다. 세계의 학자들과 교류하며 저희 연구실의 연구 방향성을 다시 한번 점검할 수 있었고, 다양한 연구자들의 시각을 접하며 새로운 아이디어를 얻는 소중한 시간이었습니다. 또한 이번 기회를 통해 연구의 지평을 넓히고, 협력할 수 있는 네트워크를 구축할 수 있었습니다. 텔드 화이팅 !!
봄바람이 살랑이는 3월, TELD 연구실과 iLED 연구실의 교수님들, 연구원분들이 한자리에 모였습니다! 이번 모임은 학기 초를 맞아, 서로의 안부를 나누고 앞으로의 연구 생활에 대한 기대감을 다지는 자리였는데요. 아늑한 시골집에서 맛있는 식사와 함께 즐거운 시간을 보냈답니다. 😊
식사 자리에서는 교수님들께서 대학원 생활을 어떻게 알차게 보낼 수 있을지, 각 연구실의 특색 있는 연구 방향과 목표에 대해 따뜻한 조언을 전해주셨습니다. 연구에 대한 열정과 연구실만의 색깔을 다시금 느낄 수 있는 시간이었어요.
이어 각 연구실의 석사, 박사 선생님들께서도 대표로 인사를 해 주셨습니다. 진심 어린 말씀 속에 담긴 긍정적인 에너지가 분위기를 더욱 유쾌하게 만들어 주었고, 웃음꽃이 끊이지 않았습니다. 🌼
식사를 마친 후에는 지근거리에 있는 아담한 맥주집으로 자리를 옮겨 2차를 이어갔습니다. 🍻 여기서는 전공 이야기부터 각자의 연구 고민, 앞으로의 계획까지 자유롭게 나누며 또 다른 의미 있는 시간을 가졌습니다.
새 학기를 이렇게 좋은 분들과 함께 시작할 수 있어 정말 행복한 하루였습니다! 앞으로의 연구 생활도 오늘처럼 유쾌하고 따뜻하게 이어지기를 기대해봅니다. ✨
