문부과학성은 7월에 초·중·고등학생을 대상으로 실시한 2024년도 전국 학업 성취도 및 학습 실태 조사(전국 학업 성취도 평가) 결과를 발표했습니다. 이 조사에서는 초·중·고등학생들의 성적이 하락한 것으로 나타났습니다. 이 결과를 어떻게 해석하느냐에 따라 몇 가지 중요한 문제점이 있습니다. 첫째, 초등학교 6학년과 중학교 3학년의 성적만을 조사했다는 점입니다. 이 조사는 점수 저하의 원인을 정확하게 파악하는 데 한계가 있습니다.이러한 원인을 정확하게 파악하기 위해서는 초등학교 1학년부터 고등학교 3학년까지 지속적으로 추적 조사하는 패널 조사가 필요합니다. 둘째, 이 학업 성취도 평가는 시험 성적과 방과 후 학습 시간 간의 상관관계를 보여주었지만, 인과관계는 밝히지 못했습니다. 마찬가지로, 점수와 스마트폰 사용 시간 사이에 상관관계는 발견되었지만 인과관계는 밝혀지지 않았습니다. 패널 조사가 없는 상황에서 앞으로 어떻게 해야 할지 예측하기는 어렵습니다. 하지만 정부와 민간 모두 이러한 문제를 극복하기 위한 도구와 혁신을 개발하고 있습니다.
학습 학원과 예비교가 인공지능(AI)을 사용한 커리큘의 도입을 서두르고 있습니다.후쿠오카시의 주요 입시학원 체인인 에이신칸은 몇 년 전부터 중학생을 위한 AI 기반 학습 자료를 도입했습니다. 이 AI 자료는 학생 개개인의 숙련도에 따라 제시되는 문제를 유연하게 조정하여 맞춤형 학습을 제공하는 것이 특징입니다. 학생들이 문제를 풀면서 AI는 학생들의 이해 수준과 취약 부분을 파악하고, 이를 바탕으로 교육과정을 자동으로 조정합니다. 또한, AI 자료는 학생 개개인의 이해도에 맞춰 학습 속도를 조절할 수 있도록 설계되어 있어, 학생들이 집에서도 학습할 수 있도록 지원합니다. 최근 인공지능(AI) 기술은 아이들의 이해력과 학습 진도뿐만 아니라 집중력 수준까지 분석할 수 있는 것으로 보입니다. 학원 강사들은 태블릿을 활용하여 학생들의 집중력과 피로도를 파악하고, 언제 어떤 방식으로 격려하는 것이 가장 효과적인지 판단하여 지도하는 사례가 늘고 있습니다.
전 세계적으로 아동의 학습 이력을 기반으로 맞춤형 학습 경험을 제공하려는 추세가 증가하고 있습니다. 덴마크 통계청은 전국 공립학교의 수업 데이터를 공개하고 있습니다. 어떤 교사가 어떤 수업을 언제 가르쳤는지 보여주는 패널 데이터를 공개하기 시작한 것입니다. 이는 어떤 교사가 어떤 반에서 어떤 시간에 수업을 진행했는지 정확하게 보여주는 시스템입니다. 일본 교육은 오랫동안 세계적으로 높은 수준으로 인정받아 왔습니다. 그렇지만, 개개인의 아이들이, 어떻게 학습해, 어떻게 성과를 올려 왔는지를 조사해 오지 않았던 것입니다. 테스트 점수가 올라갔다든지 내려갔는지는 크게 다루어졌습니다. 하지만 그 이유를 깊이 파고드는 일은 하지 않았던 것입니다. 최근 디지털 기술의 발전은 개인의 패널 데이터를 축적 할 수있게되었습니다. 개인의 학습 데이터의 축적은 이전보다 훨씬 저렴한 비용으로 가능해지고 있습니다. 새로운 AI 도구가 아이들의 재능을 향상시키는 것을 지켜보고 싶습니다.
