기초 과목과 상위 20% 사이에 선 학부 AI 수업

토요일 오후 1시, 더배러에서 학부 AI 수업을 맡은 한 참가자가 현장의 조건을 털어놓았다. 도메인 지식과 메타인지가 아직 먼 학생들을 데리고, 유료 툴 없이 한 학기 16주 수업을 해야 한다는 것이다. 이야기는 한 수업의 사정에서 출발해, 교육이 어디까지를 맡아야 하느냐는 물음으로 번졌다.

5명과 295명 사이

1시 27분 이 참가자는 숫자를 든 가정으로 딜레마를 정리했다. 하네스·루프까지 아는 학생이 5명이고 프롬프트 엔지니어링도 버벅거리는 학생이 295명이라면, 기초 과목을 열 수밖에 없다는 이야기였다.

하네스 루프까지 잘 아는 학생이 5명이고 프롬프트 엔지니어링조차도 버벅거리능 학생이 295명이면 프롬프트 엔지니어링 위주의 기초 과목을 개설할수밖에 없습니다.

이 숫자는 조건을 가정한 말이며 실제 학생 수로 제시된 것은 아니다. 이 참가자는 이보다 앞서 자기 전공 학부생 중에는 옵시디언 볼트를 이미 만들어 두고 akm 인덱스 70점 이상이 나오는 학생을 보지 못했다고 했다. 이어서 10명 이하면 폐강되는 구조라 잘하는 학생이 몇 명 있어도 수업을 따로 열 수 없다고도 했다. 평균에 맞춰 짠 과정이 현업 기준보다 낮아지는 것이 고민이라는 말도 나왔다.

1시 28분 다른 참가자는 이 현실을 받아, akm으로 60점을 넘길 정도로 본인만의 위키를 구축하기만 했어도 훌륭하다고 말했다. 기준을 현업에 두기보다 학생이 스스로 자기 지식 체계를 한 번이라도 세워 보았는지에 두자는 취지로 읽힌다.

상위 20%를 잡을 것인가

의견은 1시 33분부터 갈렸다. 기관 AI 교육을 기획하고 운영하는 입장의 참가자는 과감하게 상위 20%만 잡고 간다고 했다. 정원 부담이 없어서 가능한 일이며 그만큼 많은 사람을 뒤에 남겨두고 가야 한다는 단서도 달았다. 반대편에서는 교육자로서 그 방식을 용납하기 어렵다는 말이 나왔다.

1시 56분에는 같은 참가자가 더 선을 긋는 말을 올렸다.

교육으로 넣어주는건 입문까지라고 생각해요.

그 참가자는 이후에 가속을 따라가는 것은 본인의 몫이며, 따라갈 수 있는 만큼과 의지만큼 간다고 보았다. AI가 다른 분야보다 입문은 쉽고 가속을 따라가기는 벅차다는 말도 덧붙였다.

공통 교육의 최소선

오후 3시 57분에는 공통 교육으로는 리터러시와 기본기 정도가 충분하고 그 이후는 개별 특화로 가면 된다는 의견이 나왔다. 앞서 3시 49분쯤에는 요즘은 교육해서 될 것보다 잘하는 것을 아는 것과 태도, 의지가 중요한 것 같다는 말도 있었다. 이후 한 참가자는 흔들리되 휘둘리지 않고 중심을 잡는 것이 중요하다고 말했다.

정리하면 갈림길은 세 곳이다. 평균에 맞춘 기초 과목으로 갈 것인가, 상위 20%를 잡고 갈 것인가, 공통 교육은 입문에서 멈추고 나머지는 개인에게 맡길 것인가. 대화는 어느 쪽이 옳은지를 가르지 않았고, 각자 자신의 현장 조건에서 나온 판단을 내놓았다. 다만 수업 규모와 폐강 기준 같은 제도 조건이 선택지를 좁힌다는 점이 수업을 맡은 참가자의 설명에서 드러난 것으로 보인다.