TELD 2021졸업식

  2021년 2월 27일 금요일 서울대학교 학위수여식이 있었습니다.

코로나대응과 '사회적 거리두기'를 지키기 위해서, 우리 TELD 연구실 이번에 학위수여식은 온라인과 오프라인 병행하는 방식으로 진행되었습니다. 졸업생인 유강동, 함윤희 선생님과 조영환 교수님, 그리고 사회자 한예진 선생님께서는 나산재 세미나실에서, 나머진 우리 연구실 선생님께서는 줌으로 참석하셨습니다.

이번 졸업식의 준비와 사회자 역할을 맡은 한예진 선생님 덕분에 이러한 특별한 상황에서도 졸업식을 잘 진행해 주셨고, 졸업생뿐만 아니라 참석한 모든 TELD 선생님에게 좋은 추억을 남을 수 있을 것 같습니다. 늘 감사한 마음입니다.

먼저 조영환 교수님께서 우리 TELD 연구실 유강동, 함윤희 선생님에게 학위 수역을 하셨습니다. 그동안 열심히 연구하고 많이 어려움을 극복해서 드디어 좋은 결과를 얻으신 강동쌤과 윤희쌤에게 진심으로 축하드립니다.

유강동 선생님

함윤희 선생님

그다음에는 조영환 교수님께서 졸업하신 강동쌤과 윤희쌤에게 좋은 말씀을 주셨습니다. 특히, 지난 일년 동안 Covid-19의 힘든 상황에도 불구하고 강동쌤과 윤희쌤은 연구에 집중해서 졸업하는 것을 칭찬하셨습니다. 그리고 교수님께서 졸업은 새로운 시작이라는 말씀도 하셨는데, 우리 강동쌤은 중국에 돌아가서 취업을 잘하시고 윤희쌤은 박사과정에서도 TELD에 멋진 연구 활동을 하시기를 바랍니다.

다음으로 TELD 선생님들의 축사입니다. 우리 연구실 선생님들이 한 명씩 강동쌤과 윤희쌤에게 축하 메시지를 남겼고 축하하는 마음을 전달했습니다. 저도 TELD 선생님들의 따뜻한 마음을 느꼈습니다.

마지막으로 졸업생 윤희 선생님께서 대표로 교수님과 우리 연구실에 선생님에게 감사하는 마음을 전했습니다. 이렇게 학위 수여식이 끝났습니다.

다시 한번 우리 TELD 졸업생 강동쌤과 윤희쌤에게 진심으로 축하드립니다. 앞으로의 모든 도전은 잘 이겨내시기를 저희 TELD 선생님들이 응원합니다.

2월 오픈세미나 - 인공지능은 의지를 가지는가?

  안녕하세요 텔드 선생님들! 

  2021년이 시작된지도 벌써 두 달이 지났네요. 다들 건강에 유의하며 잘 지내고 계신가요? 

  2월 오픈세미나는 '인공지능은 의지를 가지는가?'를 주제로 진행되었습니다. 연구실에서 작년부터 진행 중인 인공지능 오개념 및 교육적 의미에 관한 연구들을 아우르는 주제였습니다. '인공지능'과 '의지'라는 단어의 조합이 다소 어색해보이기도 하는데요, 과연 어떤 내용으로 이야기를 나누었을까요? 

  지금까지 영화나 드라마 등의 수많은 매체를 통해 다양한 인공지능을 만날 수 있었습니다. 이들은 인간의 지능을 뛰어넘는 절대적 존재이자 자유의지를 바탕으로 스스로 사고하거나 행동할 수 있는 대상으로 묘사되고는 하였습니다. 여러분들은 이러한 인공지능에게 자유의지가 있다고 생각하시나요? 저마다 생각하는 바가 다를것 같습니다. 

  인공지능의 딥러닝 4대 천왕을 아시나요? '요슈아 벤지오, 제프리 힌튼, 얀 르쿤, 앤드류 응' 이 네 사람은 현재의 딥러닝 기술과 관련하여 기반을 마련하고 발전시킨 핵심적 인물들로, 흔히 '딥러닝 4대 천왕'으로 불린답니다. 이러한 유명 전문가들과 각계 각층에서 인공지능의 전문가라 불리는 사람들을 대상으로 인터뷰한 내용을 모은 'AI 마인드'라는 책이 있습니다. 여기서 인터뷰 대상자가 된 많은 사람들이 인간 수준의 인공지능이 언제쯤 만들어질지 예측해보았는데요, 이를 평균 내어보니 약 2099년이라는 결과가 나타났습니다. 이외에도 AI Impact에서 여러 연구 결과를 종합해본 결과 인간 지능의 10% 수준의 인공지능은 2020-2030년 사이, 50% 수준은 2035-2050년 사이에 나타날 것이라고 예측하였다고 합니다. 

과연 인간 수준의 인공지능은 정말로 가능한 것일까요? 

  보통 많은 사람들이 인공지능에 대해 생각할 때, 인간을 편리하게 해주는 도구의 관점으로 바라보는 경우가 많습니다. 실제로 교육계에 인공지능을 도입하고자 할 경우, 평가의 자동화, 챗봇을 통한 영어 학습, ITS(지능형 교수 시스템) 등 학습이나 교수를 효율적이고 효과적으로 개선할 수 있는 도구적 요소로 여겨지고 있습니다. 

  그러나 인공지능은 과연 도구에 불과한 것일까요? 이에 대해 보다 새로운 관점에서 인공지능을 하나의 행위 주체로 보아야 한다는 의견도 제시되었습니다. Leander와 Burriss(2020)의 연구를 통해서도 확인할 수 있는데요, 포스트 휴머니즘과 신유물론의 여러 담론들에 따르면 인간과 비인간은 하나의 사슬처럼 서로 연결되어 있고, 이러한 사슬을 구성하는 중요 행위 주체로 기술, 즉 인공지능을 바라보아야 한다고 봅니다. 다소 철학적인것 같기도 한데요, 인공지능과 관련된 복잡 다양한 논의들이 매우 흥미롭게 느껴지는 대목입니다. 

  

  그렇다면 초등학생들은 인공지능이 의지를 가진다고 생각할까요? 저희가 수집한 데이터에 따르면 초등학생들은 굉장히 재미있는 생각을 가지고 있었습니다. 기본적인 프로그래밍을 공부한 학생들은 '인간에 의해 학습하는 인공지능'이라는 생각을 바탕으로 인간에 의해서 수동적으로 움직이는 인공지능을 전제하고 있었습니다. 다만 먼 미래에 이들이 인간을 지배할 수 있다고도 생각하였는데요, 굉장히 모순적이지만 학생들이 인공지능에 대해 어떠한 생각을 가지고 있는지 확인할 수 있었던 흥미로운 연구였습니다. 

  마지막 주제 토론은 위의 세 가지 주제를 바탕으로 진행되었습니다. 다양한 논의들이 오갔는데요, 그 중 한 선생님께서 '인간 자체도 편향된 선택을 한다'고 언급하시며 인공지능의 편향이 엄청난 문제여야만 하는것인가에 대해 반론을 해주셨던 점이 기억에 남습니다. 이처럼 지금까지는 인공지능을 교육에서 어떻게 '활용'할  것인지를 연구하는 문헌이 주를 이루었다면, 앞으로는 인공지능의 교육적 의미에 대해서도 다루어볼 필요가 있다는 생각이 드는 오픈 세미나였습니다. 

그럼 텔드 선생님들, 다음에 만나요!:)  

데이터 시각화 발표

 안녕하세요 여러분! 오늘은 데이터 시각화에 대한 소식을 전해보려고 합니다. 💌

 오늘은 1월과 2월, 겨울방학동안 우리 연구실에서 진행했던 데이터 시각화를 다양한 툴을 사용해서 직접 진행해보고, 그 결과를 줌(zoom)으로 나누어보았습니다. 큰 주제를 코로나19 관련으로 하고, 각 팀별로 세부주제를 설정해서 데이터를 분석해보았어요.

 먼저 한예진 선생님, 김혜은 선생님, 이재용 선생님께서 Orange3를 이용하여 시각화한 내용을 발표해주셨습니다. 전세계 코로나 확진자 데이터를 시각화해주셨는데요, 지도 위에 해당 데이터를 점의 크기 및 색으로 표현하신 점이 인상적이었습니다. 또한 서울 확진자와 북촌의 유동인구 데이터를 시각화해주셨습니다. Orange3가 사용자와 상호작용하면서 원하는 정보를 찾을 수 있는 툴이었다는 점이 인상적이었습니다.

 두번째로 금선영 선생님과 제가 등교개학 여부에 따른 코로나 확진자 추이를 Tableau라는 툴을 사용하여 시각화해보았습니다. 0-9세 및 10대의 확진율이 등교개학 전후로 큰 차이가 없었다는 것을 알 수 있었는데요, 시각화를 하면서 다양한 도구의 등장으로 인해 자료를 시각화하는 것이 쉬워지고 있음을 깨닫게 되었습니다. 또한 가지고 있는 데이터를 효과적으로 분석하기 위해서 데이터 전처리가 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 

 세 번째로 조수경 선생님과 김명신 선생님께서 코로나와 배달음식시장의 변화에 대해 Exploratory를 활용하여 시각화해주셨는데요, 시각화 자료로 보니 첫 확진자 발생일 기준으로 배달음식 이용량이 증가하기 시작했다는 점이 인상적이었습니다. 그리고 말씀해주셨던 것처럼, 데이터별로 더 적합한 시각화 유형이 존재한다는 것을 느낄  수 있었습니다.

 마지막으로 함윤희 선생님, 이한솔 선생님, 세호 선생님, 김형조 선생님께서 국내 코로나19 확진자의 특성을 파이썬을 사용해서 전반적으로 시각화해주셨습니다. 1월에서 6월까지의 확진자 정보를 중심으로 감염원인, 연령, 성별, 지역 측면에서 분석해주셨습니다. 하나의 데이터를 가지고 여러 가지 측면에서 분석을 하신 점이 인상적이었습니다. 

 이번 데이터 시각화를 하면서 다양한 툴들로 인해 시각화가 좀 더 쉬워졌다는 점, 그리고 데이터 자체가 중요하다는 생각이 들었습니다. 그리고 이번 시도를 통해 멀게만 느껴졌던 시각화가 좀 더 가까이 다가온 것 같은 느낌이 들었습니다. 교수님께서도 마지막에 말씀해주셨던 것처럼, 시각화 자체도 중요하지만 시각화한 자료를 통해서 더 깊은 생각과 의사소통을 하는 역량도 중요하겠다는 생각이 들었습니다. 우리 연구실 선생님들도 시각화해본 경험을 토대로 다양한 연구에서 색다르게 활용해보시면 좋을 것 같습니다. 

 이제 새학기가 얼마 남지 않았는데요, 겨울방학 마무리 잘 하시고 싱그러운 새학기를 맞이하시길 바랍니다. 선생님들 새학기에 또 만나요! 🌱

2021년 2월 17일 동계학술세미나_임완철 교수님<가르치는 인공지능의 교육학: 기하학적 방법>

2월 17일 ZOOM에서 2021년 동계 학술 세미나가 열렸습니다. 

임완철 교수님께서 '가르치는 인공지능의 교육학: 기하학적 방법'을 주제로

좋은 말씀을 나눠주셨는데요

지금부터 어떤 이야기들이 오고갔는지 알아보도록 할까요?

교수님께서는 저희에게 몇 가지 질문을 하셨습니다. 

1. 차원을 더하다

우선 첫 번째, 가르치면 배울 수 있을까?
교육이란 알고 있는 것과 알고 있지 않은 것 사이의 '경계'를 다루는 방법입니다. 
가르치는 행위가 없어도 학생들은 배우는 경험을 한 적이 있습니다. 이는 인과관계가 아니라
상관관계이고, +방향으로 이 교집합의 계수 크기를 키우는 것이 핵심이라고 할 수 있습니다.
가르치다와 배우다를 3차원 공간에서 구로 나타내면, 어떤 관점에서 보면 겹치고, 어떤 관점에서 보면 따로 있기도 합니다. 

또한 3차원 공간에 그려진 구성주의 삼각형을 보는 관점 또한 연구자의 뷰일 뿐, 각 주체의 입장에서 보면 다른 형상으로 보이게 됩니다. 평면 삼각형에 한 꼭지점을 추가하면 어떨까요?

이렇듯 일상적인 관점에 차원을 추가하면, 다른 관점으로 생각하게 됩니다. 

인공지능을 다루는 2차 평면에 그려진 수학기호는 어떤 착시를 만들까요?

2차원 그래프를 보면 인간이 인공지능을 따라잡지 못하는 순간이 온다고 느껴질 수 있습니다.

하지만 이것을 3D로 옮겨보았을 때, 만약 선으로 표현한다면 교차점이 아예 없을 수도 있고,
면으로 표현한다면 하나의 교차점이 아닌 무수히 많은 교차점을 생성하게 되는 것이죠. 

2. 시간을 더하다 + 가르치는 인공지능은 가능할까요?

모네는 평면에 시간을 담고 싶다고 생각했습니다. 

인공지능이 가르칠 수 있을까? 에 대한 답으로 YES or NO 가 아니라

무수히 많은 관점에서 질문을 하면 어떨까요?

무수히 많은 질문으로 개념 공간을 잘게 나누어 n차원의 백터공간을 만들 수도 있습니다. 

인공지능이 가르치는 주체가 될 수 있을까요?

인공지능 앞에 Active, Cognitive, Intelligent를 붙이는 것은 위험한 발상일 수 있습니다. 

이처럼 많은 생각을 할 수 있도록 하는 질문들을 던져주셨는데

이에 대해서 활발한 질의응답이 이어졌습니다. 

- 삼각형의 바깥쪽에는 어떤 것들이 있을 수 있을까

- 인공지능은 교육을 어떻게 바꿀 것인가

- 인공지능에 의지가 있는가

- 인공지능을 한 사람의 개인으로 보기보다는 집단적 특성을 가진 것으로 보아야 하지 않을까

- 개발하는 사람의 입장에서 방향성이 있어야 하지 않을까

등등 중요하고 흥미로운 질문들이 많았고, 이에 대한 의견 교환이 이루어졌습니다. 

유익한 말씀을 나눠주신

임완철 교수님께 감사드리며

TELD 여러분! 남은 방학기간 알차게 보내시고!

새 학기에 만나요^^

이태원초 강성웅 선생님 초청 강연

 안녕하세요 보고싶은 텔드 선생님들!

2021년이 시작한지도 엊그제같은데 벌써 2월이 되었답니다. 아직은 겨울의 시린 공기가 손끝에 느껴지는데요, 얼른 봄이 오기를 기다리게 되네요:) 

오늘(2월 2일)은 이태원초등학교의 강성웅 선생님께서 저희 연구실 선생님들을 대상으로 인공지능 교육 사례에 대해 강연해주셨습니다. 강성웅 선생님께서는 저희 연구실에서 진행 중인 인공지능 오개념 연구의 자료 수집을 도와주시기도 하셨답니다(감사합니다^^). 강연의 내용은 크게 첫째, 원격 수업 운영 사례와 둘째, 인공지능 교육 운영 사례로 나뉘어 구성되었습니다. 

이태원초등학교는 2011년부터 2020년까지 스마트교육, 디지털 교과서 활용, 소프트웨어 교육, 인공지능활용 교육 등 IT 분야와 관련하여 많은 경험을 하였던 학교입니다. 10년이라는 긴 시간 동안 교육과 디지털 기술의 융합을 고민하셨고, 전교생 300명이 모두 각자의 디지털 기기(노트북, 스마트패드 등)를 가지고 있을 정도로 교내 인프라도 잘 갖춰져 있다고 합니다. 전체 교육청 차원에서는 코로나 이후 비로소 구글의 G-suite을 기반으로 한 플랫폼이 갖추어진데 반해, 이태원초에서는 2015년부터 자체적으로 구글 G-suite을 마련 하셨다고 해요. 이태원 초등학교의 엄청난 내공을 엿볼 수 있는 대목이었습니다. 

구글 G-suite와 구글 미트를 기반으로, 실물화상기나 MS 화이트보드, 카훗, 퀴즈앤, 클래스카드, Menti meter 등을 통해 원격 수업 상황에서도 다양한 형태의 수업을 진행할 수 있다고 하셨습니다. 또한 학생들이 Padlet, 구글 잼보드, 구글 프레젠테이션 등을 활용하여 원격 수업 상황에서도 효과적인 협력 학습을 경험할 수 있었다고 합니다. 단방향이 아닌 쌍방향 원격 수업이기 때문에 가능한 것이겠죠? 

이태원초등학교는 현재 서울시교육청의 인공지능교육 선도학교입니다. 그래서 다양한 도구와 자료들을 활용하여 교육을 진행하고 계셨습니다. 강성웅 선생님께서 공유해주신 자료 중에는 서울교대 김갑수 교수님의 인공지능교육 교수학습모델(2017)을 토대로 자체적으로 개발하신 인공지능 교수학습 모형 자료도 있었는데요, 크게 인공지능 '이해'교육과 인공지능 '코딩'교육으로 이루어져 있었답니다. 학생들을 위하여 이렇게 심혈을 기울인 교육과정을 준비 하신다니, 너무나 대단하다는 생각이 들었답니다. 나중에 학교 수업에서 꼭 활용하고 싶네요! 

이태원 초등학교에서 5, 6학년 학생들을 대상으로 인공지능을 가르칠 때에는 코딩과 머신러닝을 활용할 수 있는 주로 스크래치, 머신러닝포키즈, 엔트리와 같은 도구들을 사용하셨다고 해요. 일반 소프트웨어교육에서의 스크래치와 다른 점은 머신러닝 개념을 중심으로 교육내용을 구성하시는 것이라고 합니다. 3,4학년의 경우 대면 수업이 어려운 상황이어서 소프트웨어 활용 교육 및 인터넷 활용 교육을 중심으로 진행되었습니다. 

이 외에도 이태원 초등학교의 선생님들께서 머리를 맞대고 교육과정 성취기준을 중심으로 내용도 재구성하셨다고 알려주셨습니다. 성취기준을 중심으로 하여 정규 교육과정을 포함하면서도 인공지능과 관련된 다양한 내용을 접목시키기 위해 노력하신 부분이 참 대단하신것 같습니다. 

특히 작년 한 해 동안 코로나19로 인해 원활한 수업이 어려우셨음에도 원격수업 상황에서 인공지능교육을 하기 위해 가이드 학습, 소그룹 토의, 실시간 협업, 갤러리 학습 등을 활용했다고도 하셨습니다. 학생들에게 재미있고 도움이 되는 수업을 해주고싶은 선생님들의 진심이 느껴지는 사례였습니다. 

강연 이후에는 연구실 선생님들께서 궁금한 부분에 대해 질의응답을 진행하였습니다. 

학생들 사이의 격차에 대해 어떻게 나타나는지에 대한 질문에 대해서는 원격 수업 상황에서 학생들이 디지털 기기 및 프로그램을 활용하는데 어려움을 겪는다는 사례를 말씀해주셨습니다. 아무래도 각 가정에 구비된 기기와 학생 및 부모님들의 디지털 리터러시에 차이가 있기 때문일것 같습니다. 이태원초등학교의 경우, 교사들의 격차를 줄이기 위해 모든 교사들이 소프트웨어 교육 연수를 듣도록 하셨다고 합니다. 역시나 선생님들의 의지와 노력이 돋보이는 대목이었습니다. 

또한 원격수업에서 나타난 대표적인 어려움으로 장비 문제, 인프라 문제, 학습자의 능숙도 문제, 이학습터 문제, 콘텐츠의 문제(제작의 어려움 등), 화상 수업 상황에서 나타나는 돌발 상황, 수업에 참여하지 않는 학생 등 다양한 사례들이 나타났다고 하셨습니다. 이렇게 다양한 문제들을 통제하기 위해서는 선생님들의 엄청난 노력이 필요할 것 같다는 생각이 들었는데요, 아마 작년 한 해 동안의 경험을 통해 학생과 교사 모두 디지털 리터러시가 한층 더 높아졌을것 같습니다.

코로나19 상황에서의 쌍방향 원격 수업이 수업 자체에 미친 영향에 대한 질문도 있었습니다. 이에 대해 40분 간의 수업 시간 중 소모되는 시간이 많았다는 제한점이 있었지만, 학생들이 자신의 학습자료를 직접 만들거나 결과물을 공유하고, 포트폴리오로 만들어내는 등 다양한 이점이 있었다고 답해주셨습니다.

마지막으로 대학 차원에서 더욱 연구할 수 있는 부분에 대해 인공지능교육 모형에 대한 연구, 학교마다 여건에 맞춰 유연하게 적용할 수 있는 블렌디드러닝에 대한 연구, 기타 인공지능교육에 대한 구체적인 사례 연구 등을 제시해주셨습니다. 교육공학전공에서 어떠한 연구를 더 수행하고 교육적 실천에 기여할 수 있는지 고민해볼 지점인것 같습니다. 

귀한 시간을 내어 코로나19 상황에서의 원격 교육과 인공지능교육에 대한 실제 사례 및 인사이트를 나누어주신 이태원 초등학교 강성웅 선생님께 다시 한 번 감사드립니다:) 

그럼 텔드 선생님들, 다음 모임까지 건강하게 잘 지내시고 또 만나요!^^