#17. 📈 2023 학업성취도 평가, 팬데믹 이후 첫 회복의 기미?

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2024. 7. 1.

TTT - 대한민국 선생님을 위한 테크 트렌드

[티티티]

Vol.17 - 2024. 07. 02 (화)

📮 앗, 절반이나 남았네?

안녕하세요, R입니다.

2024년도 벌써 절반이 지났다는 사실, 놀랍지 않으신가요? 벌써 절반이 갔다는 사실에 이렇게 또 나이를 먹는구나, 조급해질 수 있지만 한편으론 연초에 세웠던 목표를 돌아보고 다시 재정비할 수 있는 시기이기도 합니다.

물컵에 물이 반밖에 없다고 좌절하기보단 아직 반이나 남았네? 라는 마음으로 나머지 절반을 잘 보낸다면 연말을 행복하게 보낼 수 있겠죠? 모두 화이팅입니다!

📋 오늘의 뉴스레터 요약

📈 2023 학업성취도 평가, 팬데믹 이후 첫 회복의 기미?
🤖 생성형 AI 환각, 고칠 수 있을까?
✍️ 선생님에게도 격려가 필요할 때, 답다

📈 2023 학업성취도 평가,

팬데믹 이후 첫 회복의 기미?

교육부와 한국교육과정평가원이 발표한 2023년 국가수준 학업성취도 평가 결과가 나왔습니다. 우리나라 중고등학생들의 학업 성취 현황과 그 의미를 함께 살펴볼까요?

👏 드디어 긍정적인 결과도(!) 등장

2023년 평가에서 가장 눈에 띄는 변화는 중학교 영어 과목의 성적 향상입니다. 3수준(보통학력) 이상 비율이 전년보다 7.0%나 증가했고, 1수준(기초학력 미달) 비율은 2.8% 감소했어요. 코로나19 이후 학생들의 성취 수준이 하락했다는 소식만 들려오던 것을 생각하면 무척 고무적인 변화라고 할 수 있죠.

국어, 수학, 고등 영어 등 다른 과목의 경우 2022년에 비해 낮아지기도, 높아지기도 했지만 유의미한 차이는 아닌 것으로 보입니다.

🧐 성별과 지역에 따른 학업 성취도 차이

평가 결과를 보면, 중고등학교의 국어와 영어 과목에서 여학생들의 성적이 남학생들보다 높게 나타났습니다. 지역별로는 중학교 수학과 영어 과목에서 대도시 학생들의 성적이 읍면 지역 학생들보다 우수한 것으로 드러났어요.

이는 성별에 따른 학습 스타일의 차이, 도시와 농촌의 교육 환경 격차 등 다양한 사회문화적 요인이 작용한 결과로 보입니다. 앞으로의 교육 정책에서 모든 학생들에게 공평한 기회를 제공하고, 개개인의 특성을 고려한 맞춤형 교육이 필요함을 시사하죠. 교육부는 이번 학업성취도 평가 결과를 바탕으로 기초학력 책임교육, 교실수업 혁신, 디지털 기반 교육 강화, 사회정서 지원 등 다양한 교육개혁 정책을 추진할 계획이라고 합니다.

💪 아직도 갈 길은 멀어요

전문가들은 이번 평가 결과에서 코로나19 이후 지속되던 학생들의 성취 수준 하락 추세가 완화된 점을 긍정적으로 평가했어요. 대면 수업 정상화, 기초학력 보장 및 학습 지원 정책 추진 등이 이런 변화를 이끌어낸 것 같습니다.

하지만 아직 갈 길이 멀어요. 현장 교원들은 여전히 문해력 저하와 학력 격차 해소를 위한 지속적인 맞춤 학습 지원이 필요하다고 강조했습니다. 코로나19나 무분별한 미디어 소비 등으로 인한 교육 격차를 완전히 해소하기까지는 시간과 노력이 더 필요할 것 같아요.

학생들이 더 나은 환경에서 자신의 잠재력을 마음껏 펼칠 수 있도록, 교육계와 사회 전반의 지속적인 관심과 지원이 필요할 것 같습니다. 미래 세대에 대한 교육의 결과는 모든 세대에게 영향을 미치게 될 테니까요.

🤖 생성형 AI 환각, 고칠 수 있을까?

💻 세종대왕이 맥북프로를 던졌다?

‘세종대왕의 맥북프로 던짐 사건은 조선왕조실록에 기록된 일화로, 15세기 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음의 초고를 작성하던 중 문서 작성 중단에 대해 담당자에게 분노해 맥북프로와 함께 그를 방으로 던진 사건입니다."

챗GPT의 대표적인 환각 사례인 '세종대왕 맥북프로 던짐 사건’으로 환각은 생성형 AI가 잘못된 정보를 사실인 양 답변하는 현상을 뜻합니다. 이런 환각 현상이 발생하는 이유가 명확하게 규정되지는 않았지만, 많은 전문가는 생성형 AI의 기반인 LLM(대규모 언어 모델)의 구조적인 한계 때문으로 추측하고 있습니다. LLM은 내용의 진위를 직접 판단하는 것이 아니라, 입력된 데이터 중 가장 그럴듯한 답변을 채택하는 방식으로 작동하기 때문에 잘못된 정보나 허위 정보를 꾸며낼 수 있는 것이죠.

👄 환각의 위험성

다양한 분야에서 생성형 AI 의존도가 높아지면서 환각의 위험성도 높아지고 있습니다. AI 검색 기술 스타트업 ‘벡타라’에 따르면, 텍스트 기반 생성형 AI의 환각 발생 확률은 최대 16.2%에 이르는 것으로 알려졌습니다. 음성 기반 생성형 AI 역시 그보다는 낮지만, 환각 현상이 발생합니다.

앞서 언급한 세종대왕 맥북 사건처럼 사실 여부를 명확히 가를 수 있는 상황이라면 출처 검증 등을 통해서 오류를 수정할 수 있지만 숫자나 출처만 교묘히 바뀐 환각은 판별하기 어렵습니다. 이는 비즈니스 분야에서 생성형 AI 도입이 늦어지는 가장 큰 이유이기도 합니다. 사실관계가 특히 중요한 법률, 의료, 교육 비즈니스에서 환각 현상이 발생한다면 고객의 신뢰도 하락은 물론, 금전적·법적 문제로 이어져 심할 경우 회사의 존립을 위협하는 결과를 낳을 수도 있기 때문이에요.

실제로 지난해 3월 미국에서는 변호사 두 명이 챗GPT로 조사한 판례를 제출했다가 징계를 받았습니다. 챗GPT가 언급한 판례 중 6건이 실존하지 않는 것으로 밝혀져 망신살을 산 것이죠. 또한 챗GPT가 실존하는 학술지와 실존 인물의 이름을 빌려 허위 의료 논문을 생성한 사례도 있었습니다.

👮 환각 대응 방안

물론 기술이 발전하면서 환각 현상도 개선되고 있습니다. 현재 AI의 환각을 줄이기 위해서 가장 널리 사용되는 방법은 RAG 기법입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색증강생성이라고 하는데 답변을 생성하기 전, 언론사 뉴스나 자체 데이터베이스 등 신뢰할 수 있는 외부 지식 체계를 참조·반영해 답변의 정확성과 전문성을 높이는 방식을 뜻합니다. 최근 많은 기관이 사용하는 AI 챗봇 상당수는 이 RAG 기술을 접목하고 있어요.

1차 거대언어모델(LLM)에 더해 이 1차 LLM의 답변을 물밑에서 검수하는 2차 LLM을 심어놓는 방식이 최근 사이언스지에 소개되기도 했습니다. 1차 LLM이 사용자에게 한 여러 차례의 답변을 2차 LLM이 분석하고, 같은 질문에 동일한 답변을 했는지 신뢰도 점수를 내놓게 되는 방식입니다.

🔊 환각이 아니라 헛소리?

최근 생성형 AI의 환각을 환각이 아니라 헛소리로 불러야 한다는 주장도 나오고 있습니다. AI는 진실에 대해 무관심하고 누군가를 속이려는 의도조차 없다는 면에서 환각이 아니라 헛소리의 특징과 일치한다고 보는 것이죠. 환각이든 헛소리든 무슨 차이가 있나 싶지만 문제를 명확히 정의해야 해결책을 찾을 수 있기 때문에, 현재처럼 환각이라고 인식하게 되면 해결 방법이 잘못될 수 있다는 우려에서 나온 주장이라고 볼 수 있겠죠.

환각은 AI를 신뢰하고 활용하기 위해 반드시 해결해야 할 과제입니다. 다만 환각은 AI의 구조적 문제이므로 해결되지 않을 것이라는 시각도 있고, 데이터 정렬과 수집을 통해 차츰 나아질 것이라는 시각도 있죠. 확실한 것은 AI 기술이 계속 발전해야 환각도 해결될 수 있다는 점입니다. 과연 생성형 AI의 환각 문제가 해결되고 AI를 온전히 신뢰할 수 있는 날이 올게 될까요?

✍️ 선생님에게도 격려가 필요할 때, 답다

일기는 누군가에겐 오래된 습관이고, 누군가에겐 때때로 찾는 힐링 루틴일 거예요. 끄적이고는 싶어 썼지만, 다른 사람에게는 보여주기 싫은 내 일기에 AI가 따뜻한 답장을 해준다면? '답장받는 다이어리'라는 뜻의 '답다'는 위로와 격려가 필요한 사람이라면, 누구에게든 도움이 될 거예요.

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