Wednesday, May 11, 2022

2022년 5월 11일 학습과학 세미나

안녕하세요, 선생님들! 사범대에 새소리가 유난히 경쾌한 오늘, 학습과학 세미나가 개최되었습니다. 학습과학 세미나는 학습과학의 최신 트렌드와 연구결과를 공유하여 학습과학에 대한 이해를 높이고, 새로운 연구의 가능성을 고민해볼 수 있도록 다양한 전문가와 소통하는 행사로서 특별히 조영환 교수님께서 사회를 맡아 주셨습니다.  이번 세미나는 서울과학기술대학교 인공지능응용학과에서 인간 중심 인공지능 연구를 진행하고 계신 서경원 교수님께서 ‘What’s wrong with Human-AI interaction?’이란 주제로 진행해주셨습니다. :) TELD 연구실 선생님들 뿐만아니라 교육학과의 다양한 전공 선생님들에게도 의미있는 시간이 되셨을 것 같아요!



서경원 교수님께서는 추천, 인식, 자동화 등의 인공지능 기술이 우리의 삶을 광범위하게 변화시키고 있다고 말씀주시면서 이러한 변화가 좋기만 한 것인지, 어떨 때 인공지능을 긍정적으로 평가할 수 있는지, 좋은 인공지능은 어떠해야 할지 질문을 던져 주셨습니다. 인간중심 인공지능을 개발하고 계시기 때문에 인간에게 유용한 인공지능의 조건에 대해 끊임없이 고민하고 계신 것 같았어요.


인간과 컴퓨터의 상호작용에서는 출력값이 정해져 있지만 인간과 인공지능의 상호작용에서는 맞춤형 사용을 위해 사람에 따라 다른 출력값이 나올 수 있기 때문에 어떠한 데이터를 사용해야 하는지, 어떠한 논리로 개발되어야 하는지가 더 중요해진다고 하셨습니다. 



인공지능은 정확하고, 효율적이고, 인간의 업무를 자동화할 수 있다는 측면에서 우리에게 기회가 되지만 한편으로는 갈등의 불씨가 될 수 있다고 설명해주셨는데요, 인공지능은 인간의 의식 뿐만 아니라 인간의 행동에 나타난 잠재의식과 무의식까지 포착하고 분석할 수 있기 때문입니다. 그래서 인공지능의 불확실성과 복잡성을 이해하는 것이 인간과 인공지능 상호작용을 설계할 때 필수적이라는 것을 알 수 있었습니다. 마이크로소프트 사의 Tei 챗봇의 사례나 ‘자전거를 탄 사람’을 ‘자전거’로 오인하여 친 자율주행차의 사례는 불쾌감, 갈등, 실질적인 피해를 방지하기 위해 인공지능이 가진 불확실성, 인공지능 개발에 사용된 데이터에 대한 이해가 중요함을 상기시켜 주었습니다. 


그렇다면 언제, 어떤 목적으로 AI를 적용하면 좋을까에 대한 심도있는 고민이 필요해집니다.

따라서 최근 학계와 산업계는 다양한 인간-인공지능 상호작용을 연구하고 있고,  AI+X 연구를 통해 학제간 연구를 추진하고 있다고 하셨습니다.


또한, 성공적인 인간-인공지능 상호작용을 위해 필요한 조건을 담은  AAA 프레임 워크를 소개해주셨습니다. 먼저 인공지능의 정확도가 인공지능을 믿고 활용하게 하는 선결조건이지만(Actionable AI), 이어서 인공지능이 공정한지, 인간사회의 규범을 존중하는지가(Acceptable AI) 인공지능 사용에 영향을 미치게 됩니다. 마지막으로 인공지능이 변화하는 맥락을 반영하여 적응할 수 있는지도(Adaptable AI) 인공지능과의 지속적인 상호작용에 중요한 요인이 된다고 하였습니다.



서경원 교수님께서는 그동안 수행하셨던 인간-인공지능 상호작용 연구들을 소개해주셨는데요, 의료분야, 제조분야, 교육분야의 사례로 매우 흥미로우면서도 다양한 융합연구의 가능성을 살펴볼 수 있는 기회가 되었습니다.


먼저 의료분야에서는 한양대학교와 협업하여 치매 조기진단 AI를 개발하신 경험을 공유해주셨습니다. 치매는 비가역적인 질병이기 때문에 조기진단이 중요하지만 현실적으로 어려움이 있다고 합니다. 따라서 가상현실 속 일상생활 맥락에서 다감각 정보를 수집하여 치매 를 조기진단하는 시도를 하셨습니다. 구체적으로, 가상현실에서 ATM기를 통한 금전관리, 패스트푸드 식당에서 키오스크 사용 등의 과제를 주고 손의 움직임과 시선 데이터를 수집하여 정상 대조군과 비교해 보셨고, 유의미한 차이를 발견하실 수 있었습니다.




두번째는 현대자동차와 협업한 제조분야 사례를 공유해주셨습니다. 자동차 제조에서의 체결작업은 단순 반복업무지만 정확성을 요하는 업무라고 합니다. 그러나 작업자들은 쉽고 단순한 업무에 금방 지루함을 느끼고 대충 작업에 임하게 되어 때로는 인명피해도 발생했기 때문에 작업자가 지속해서 집중하도록 인공지능을 설계하는 것이 필요했습니다. 지루하면 부정적 감정 많이 나타나고, 이는 휴대폰을 많이 보는 등의 부정적 행동, 부정적 문화로 이어지게 되기 때문에 작업자의 생리심리 데이터를 실시간으로 수집, 분석하고 작업자의 지루함을 해소할 수 있도록 작업경험을 증강하는 인공지능을 개발하셨다고 해요. 인공지능의 도입을 통해 작업자들의 몰입이 향상되는 결과가 나타나게 되었습니다.



마지막으로 공유주신 사례는 마이크로소프트사 및 UBC와 협업한 교육분야 사례입니다! 원격학습 향상을 위한 개인화된 튜터링의 일환으로 MOOC 환경에서 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 연구를 수행하셨다고 합니다. 이 연구에서는 행동데이터(LMS), 시선, 표정, 학습 맥락 데이터를 통해 멀티모달 딥러닝을 진행하고자 하셨는데요 미국에서 시선이나 표정 데이터는 개인적인 데이터로 규정되어 수집하지는 못하셨다고 합니다. 자연스럽게 데이터 수집과 IRB, 연구 윤리 문제에 대한 고민도 함께 나눌 수 있었습니다. 맞춤형 퀴즈, 질문에 응답하기와 함께 동영상 비디오에 하이라이팅, 메모, 공유, 질문하기 기능을 도입한 것은 학습 참여를 향상시키는 인공지능과의 상호작용으로 볼 수 있습니다. 연구과정에서 가장,어려우셨던 것은 교육상황을 정의하고 데이터에 이것을 매핑하는 딕셔너리 제작 작업이었다고 하셨는데요, 하나의 딕셔너리가 다른 교육맥락에 적용되기는 어렵기 때문에 교육용 인공지능 개발이 쉽지 않은 것 같습니다.



인공지능 스마트 튜터링을 경험한 사람들 중 부정적인 반응도 우리가 눈여겨 볼 주제였습니다.  많은 학생들이 인공지능을 성가신 부모님으로 느끼거나 인간의 창의력을 제한한다고 인식하고 있었고, 인공지능에 대한 의존으로 인간의 역량과 성찰의 가능성이 줄어들 수 있다고 느끼기도 하였습니다.


서경원 교수님께서는 인간-인공지능 상호작용의 의미와 연구의 시사점에 대해 말씀주셨고, 인간중심의 인공지능 개발에 어떻게 접근해야 하는지를 고민하고 계시는 모습이 인상적이었습니다. 인공지능의 교육적 활용에는 생리심리데이터를 포함한 다중양식 학습분석과 학제간 연구라는 큰 이슈가 함께하는 것 같습니다. 앞으로 학습과학 세미나에서 어떠한 새로운 융합 연구를 접하게 될지 기대가 됩니다. 학습에 대한 이해를 심화하고 싶은 교육연구자들에게 학습과학 세미나가 중요한 논의의 장이 되기를 바래봅니다!


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