코로나 팬데믹 이후 원격 학습과 디지털 학습 도구의 활용이 폭발적으로 증가했다. 또한 개인화된 학습 수요 증가 등 교육 산업의 구조적 변화로 교육의 디지털화를 가속했다.

이처럼 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 변화를 주도하면서 교육 분야에서의 AI 활용은 막대한 기회와 극복할 도전 과제를 함께 제시한다. 따라서 효과적인 AI 도입 및 활용을 위해 교육 기관은 AI 활용 방안을 기관 목표에 맞게 조정해야 한다. 또한 제한된 재정적 자원을 효과적으로 관리해 예산 제약을 해결하고, 신기술 도입 및 통합 과정에서 발생하는 기술 복잡성을 극복해야 한다. 

글로벌 연구 및 자문 회사 인포-테크 리서치그룹(Info-Tech Research Group)이 AI 활용 전략을 담은 ‘교육을 위한 AI 활용 사례 우선순위(Prioritize AI Use Cases for Education)’ 보고서를 발표했다.

이 보고서는 IT 리더들이 교육 기관의 필요에 맞춘 AI 활용 사례를 식별하고 우선순위를 정할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이를 통해 기술을 책임감 있게 채택해 운영 효율성, 학생 참여도, 학습 개인화, 학생 성과 및 데이터 기반 의사 결정의 개선을 지원한다.

즉 기술, 실행 가능성, 업계 적합성과 같은 핵심 요소를 평가해 교육 기관이 목표에 부합하는 AI 로드맵을 수립하고 학교의 의미 있는 발전을 이끌 수 있는 전략을 담고 있다.

AI 활용의 전략적 우선순위

보고서는 AI 채택 속도의 증가를 강조하며, CIO(최고 정보 책임자)가 기술의 혁신적 잠재력을 전략적으로 수용해야 한다고 조언했다. 

특히 AI의 전략적 우선순위가 기관의 접근 방식을 결정한다고 설명했다. 성장과 지속 가능성을 목표로 하는 기관은 학습 개인, 과정 최적화, 잠재력 높은 학생 식별을 위해 AI를 사용할 수 있다. 운영 효율성에 중점을 둔 기관은 업무 자동화, 효율성 향상, 비용 절감을 목표로 AI를 활용할 수 있다. 교육 및 연구 가치를 강조하는 기관은 개인화된 학습 경험 제공, 실시간 피드백 제공, 새로운 지식 발견을 위해 AI를 사용할 것이다.

AI 활용 전략과 리스크

AI 도입의 성공은 IT 목표와 기관 목표 간의 부합에 달려 있다고 설명했다. 그러나 많은 교육 기관이 AI가 운영에 미치는 영향을 이해하지 못하거나, 우선적으로 다뤄야 할 활용 사례를 파악하지 못하고 있고, 이를 위해 전략적이고 책임감 있는 접근 방식을 권장했다.

우선 적합한 활용 사례 식별하고, AI 활용의 잠재적 이점을 이해해야 한다. 이후 복잡성을 다루기 위한 포괄적 계획 개발하고 지속적 사용 및 통합 과정을 관리해야 한다.

보고서는 AI 도입은 논란의 여지가 있을 수 있어 리스크를 신중히 고려해야 한다고 경고했다.  AI는 편향성을 내포할 수 있어 기관의 목표를 저해할 수 있다. 또한, AI는 여전히 신기술로서 그 가능성 대비 실제 성과가 낮은 경우가 많다.

AI 활용 사례 평가 핵심 요소

보고서는 기관이 적합한 AI 활용 사례를 식별하고 이해하는 것이 중요하다고 강조했다. IT 리더들이 활용 사례의 가치를 신중히 평가하는 요소를 제시했다.

ⓛ 기술(Technology)

활용 사례를 지원하는 기본 기술을 평가하고, 성공적인 구현에 필요한 도구와 시스템을 이해한다.

② 이점(Benefits)

효율성 및 의사 결정 역량 향상 등 활용 사례의 구체적 가치를 평가한다.

③ 리스크(Risks)

데이터 보안, 통합 문제, 기관의 준비 상태와 관련된 잠재적 리스크 고려한다.

④ 실행 가능성(Feasibility)

교육 분야에서 활용 사례를 구현할 실용성과 성공 사례 평가한다.

⑤ 역량(Capabilities)

사람, 프로세스, 기술 간의 상호작용으로 형성되는 기관의 역량 정의한다. 이를 기반으로 활용 사례가 기관의 실행 능력과 얼마나 잘 맞는지 확인한다.

⑥ 가치 흐름(Value Streams)

활용 사례가 기관의 학생, 교직원, 관계자에게 가치를 제공하는 방식을 분석한다.

⑦ 산업 적합성(Industry)

활용 사례가 고등 교육 혹은 초·중·고등교육을 포함하는 K-12 교육 중 어느 부문에 더 적합한지 평가한다.