KAIST, 강의 운영, 학습에 도움주는 'AI 조교'
수업자료와 학생 질문 토대로 질의응답 제공
수업자료와 학생 질문 토대로 질의응답 제공
VTA는 지난해 가을학기 석·박사과정 학생 477명이 수강한 김재철AI대학원의 '인공지능을 위한 프로그래밍' 교과목에 도입돼 효과와 실용 가능성을 실제 교육현장에서 처음으로 검증했다. VTA는 챗GPT나 기존 챗봇과 다른 수업에 특화된 에이전트로, 강의 슬라이드와 코딩 실습 자료, 강의 영상 등 방대한 수업 자료를 자동으로 백터화하고, 이를 기반으로 질의응답이 이뤄지는 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했다.
가령, 학생이 질문을 하면 시스템은 질문의 맥락을 파악해 관련된 수업 자료를 실시간으로 검색한 뒤 응답을 생성한다. 단순히 대형언어모델(LLM)을 활용해 응답을 제공하는 것이 아니라, 수업 내용에 대응하는 자료 기반 질의응답으로 바탕으로 응답을 생성하도록 설계돼 신뢰도와 정확도가 높다.
이번 연구의 제1 저자이자 해당 수업의 책임 조교였던 권순준 박사과정은 "VTA 도입 이후 수업 때 이미 설명된 내용이나 간단한 개념 정의에 대한 반복 질문이 줄어들고, 필요한 질문에 집중하면서 조교로서 부담이 줄어 보다 고차원적인 학습 지원에 집중할 수 있게 됐다"고 말했다.
실제 지난해 수업 대비 조교가 직접 응답해야 하는 질문량이 약 40% 가량 감소한 것으로 나타났다. 또한 14주 동안 운영한 결과, 전체 수강생의 절반 이상이 VTA를 실제로 활용했으며, 총 3869건에 달하는 질의응답이 기록됐다.
특히 인공지능 비전공자나 사전 지식이 부족한 학생일수록 VTA 사용 빈도가 높게 나타났다. 학생들은 사람 조교보다 VTA에 이론적인 개념에 대한 질문을 더 자주 하는 경향을 보였다. 이는 VTA가 학습 보조 수단으로 유용하고, 자유롭게 질문할 수 있는 환경을 학생들에게 제공해 학습 참여를 보다 적극적으로 유도한 것으로 해석된다고 연구팀은 설명했다.
수업 전·중·후 3회에 걸친 설문조사 결과에서도 학생들은 VTA에 대해 초기보다 높은 신뢰도와 응답 적절성, 편안함을 보였고, 사람 조교에게 질문을 주저한 경험이 있는 학생일수록 VTA와 상호작용에 더 높은 만족도를 나타냈다.
VTA의 소스코드는 오픈소스 플랫폼인 '깃허브'에 공개됐다.
해당 수업의 담당 교수이자 연구를 이끈 최윤재 교수는 "인공지능 기술이 수강생과 강사진 모두에게 실질적 도움을 줄 수 있다는 것을 확인했다"며 "앞으로 더욱 다양한 수업으로 해당 기술이 확대되기를 기대한다"고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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