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데이터 분석에서 인공지능교육까지, AI 교육의 모든 것

얼마 전 인천교육청에서 올해 2학기부터 고등학교에서 인공지능(AI)을 가르치기 위해 국내 최초로 인공지능을 담은 교과서 ‘인공지능과 피지컬 컴퓨팅’의 최종 승인을 마쳤다는 소식이 들렸다. 인공지능과 피지컬 컴퓨팅의 목차를 살펴보니 ‘1부 인공지능’에서는 인공지능의 개념과 발전 방향 및 알고리즘, 그리고 지도학습·딥러닝·비지도 학습 등 AI의 학습방법에 대해 다루고 있다. ‘2부 피지컬 컴퓨팅’에서는 다양한 센서를 활용한 예시와 이를 활용한 AI 프로그램 실습으로 구성되어 있다. 이 교과서는 보통교과 진로선택과목 인정도서로 채택되어 2학기부터 고등학교에 정식 도입된단다. 이렇게 고등학교부터 시작된 인공지능교육은 곧 중학교, 초등학교로 내려올 예정이다.

 

 

인공지능교육을 위한 다양한 AI 도구

이렇게 공교육에서도 인공지능교육이 본격적으로 시작되었고, 이미 초등학교와 중학교에서도 SW/AI 교육 선도학교를 중심으로 인공지능교육에 대한 연구와 일반화를 위한 노력을 하고 있다. 하지만 처음 시작되는 교육이다 보니 각 학교급에서 인공지능의 어떤 내용을 어느 범위까지 다뤄야 할지 고민이 적지 않다. 특히 초등학교의 경우 어린 학습자들을 대상으로 어떻게 쉽고 재미있게 인공지능교육을 펼쳐나가야 할지 고민이다. 그 첫 번째 대안으로 지난 칼럼에서 놀이로 시작하는 인공지능에 대해 소개하였고, 이번 칼럼에서는 두 번째 대안으로서 다양한 AI 교육도구를 소개하고자 한다.

 

● 다양한 AI 교육도구 ❶ _ 티처블머신

먼저 가장 많이 알려진 티처블머신(https://teachable machine.withgoogle.com)이다. 티처블머신은 구글에서 공개한 머신러닝모델을 만들 수 있는 무료서비스로 접근성이 좋고 쉬울 뿐 아니라 비교적 정확도가 높아 처음 머신러닝을 접하는 학습자에게 유용하다. 이미지·음성·동작 데이터를 활용해 머신러닝모델을 만들 수 있는데 예를 들어 이미지 프로젝트의 경우 웹캠으로 촬영하거나 업로드한 이미지들의 데이터 패턴을 인식하고, 인식한 이미지를 해당하는 카테고리에 할당하는 방법을 사용한다.

 

예를 들어 다음 <그림 1>처럼 사과와 포도 이미지를 각각 클래스 1과 2에 입력하고 학습시키면 사과와 포도를 구분할 수 있는 머신러닝모델을 완성할 수 있다.

 

 

● 다양한 AI 교육도구 ❷ _ 머신러닝포키즈

다음은 머신러닝포키즈(https://machinelearningforkids.co.uk/)다. 머신러닝포키즈는 티처블머신과 마찬가지로 이미지·오디오·텍스트·숫자 데이터를 활용해 머신러닝모델을 만들 수 있는 인공지능교육 플랫폼이다. IBM Watson Developer Cloud의 API를 사용하여 만들다 보니 IBM Cloud에도 회원가입을 해 인증키를 받아야 하는 등 접근성이 다소 떨어지고 무료로 만들 수 있는 프로젝트의 수에 제한이 있지만, 완성한 머신러닝모델을 활용해 스크래치로 소프트웨어를 만들 수 있어 AI 기술을 활용한 프로그램 교육이 가능하다는 장점이 있다.

 

예를 들어 다음 <그림 2>처럼 좋은 말 레이블과 나쁜 말 레이블을 만들어 각각 적절한 텍스트를 입력해 좋은 말과 나쁜 말을 구분할 수 있는 머신러닝모델을 완성할 수 있다. 그리고 이를 활용해 나쁜 말 또는 좋은 말을 입력했을 때 이를 인식하고 좋은 말인지 또는 나쁜 말인지 판단해 그에 알맞은 반응을 하는 소프트웨어를 완성할 수 있는 것이다.

 

머신러닝 즉, 기계가 데이터를 통해 학습하는 원리를 체험할 수 있을 뿐 아니라 이를 활용한 소프트웨어를 만들어보는 교육까지 가능하니 SW/AI 교육으로서의 가능성이 충분하다 하겠다. 다만 앞에서도 언급했듯이 접근성이 떨어지고, 만들 수 있는 프로젝트의 수에 제한이 없기 위해서는 유료서비스 신청을 해야 하는 한계점을 가지고 있다.

 

● 다양한 AI 교육도구 ❸ _ 엔트리

마지막으로 국내 SW 교육용 플랫폼으로 널리 알려진 엔트리(https://playentry.org/)다. 엔트리는 최근 인공지능교육과 데이터분석 명령 블록을 추가하여 SW 교육 플랫폼에서 인공지능교육과 데이터과학교육까지도 가능한 플랫폼으로 성장하고 있다. 티처블머신과 머신러닝포키즈에서 제공하는 서비스를 모두 제공하면서도 접근성이 좋고, 만들 수 있는 프로젝트의 수에 제한이 없으며 다루기가 쉬워 초등학교에서의 SW/AI 교육에 매우 적합하다.

 

예를 들어 엔트리의 데이터분석 블록을 활용하면 최근 사회적 문제인 코로나19에 대한 현황을 파악하고 감염병 예방을 위한 프로그램을 직접 만들 수 있다. 다음 <그림 3>에서처럼 엔트리에서 기본 제공하는 데이터 셋을 활용해 국내 코로나19 일일 현황을 차트로 표현하고 감염병 예방을 위해 어떤 노력을 해야 할지를 알아보는 SW 교육이 가능한 것이다.

 

 

인공지능은 데이터를 통해 학습한다. 데이터의 질과 양에 따라 판단하거나 예측·추론의 정확도가 결정되기 때문에 어떤 데이터를 어떻게 수집하고, 처리할 것인지는 매우 중요한 부분이다. 또한 데이터를 통해 유의미한 의사결정을 하고 이것이 곧 가치가 되는 빅데이터 시대를 살아가는 우리 아이들인 만큼 초등학교에서부터 데이터를 수집·분석·처리하는 경험은 꼭 필요하다 할 수 있다.

이뿐 아니라 엔트리로 인공지능의 음성인식기술을 활용해 목소리로 퀴즈 문제를 맞히는 프로그램, 영상인식기술을 활용해 사람과 사물을 인식해 시각 장애인에게 장애물이 있음을 알려주는 AI 안내견 프로그램은 물론 이미지·음성·텍스트 데이터를 활용한 머신러닝모델을 만들고 이를 활용한 프로그램까지 모두 경험할 수 있다.

 

미래는 현재 우리가 무엇을 하는가에 달려있다

짧은 지면으로 모두 다 담을 수 없지만 여기서 소개한 인공지능교육 플랫폼 외에도 인공지능교육을 위한 다양한 도구가 있고, 앞으로도 국내외에서 많이 개발되고, 발전할 것으로 보인다. 이 중에서 각자의 교실상황과 학생들의 수준·흥미에 따라 최적의 도구를 선택하고, 필요한 교육프로그램을 개발하여 교육해 간다면 초등학교에서의 인공지능교육이 어려운 것만은 아닐 수 있다고 생각한다.

 

물론 여러 가지 교육도구들을 탐색하고, 선택하고, 이를 교육에 적용하기까지 교사의 많은 노력이 필요하다. 게다가 코로나19라는 굉장히 어려운 교육환경 속에서 하루하루 원격수업과 등교수업을 동시에 준비해야 하는 어려움이 있는 현시점에 새로운 또 하나의 교육을 준비하기란 쉬운 일이 아니다. 그럼에도 불구하고 우리 아이들의 미래교육을 위해 오늘도 앞장서는 현장 교사들이 있기에 느리더라도 하나씩 천천히 준비해 가야겠다. 마하트마 간디의 말이 가슴에 와 닿는다. 미래는 현재 우리가 무엇을 하는가에 달려있다.