해당 포스트는 SEVIS SAVVY 에디터 Hanna가 게스트로 참여한 팟캐스트를 한국어로 번역한 것으로 영어로된 팟캐스트 오디오는 아래 스포티파이 위젯을 사용해 들으실 수 있습니다. 오디오를 영문 텍스트로 받아 적은 스크립트는 여기를 클릭해 확인하실 수 있습니다.
목차
Lixing: 안녕하세요 여러분, 글로벌 커넥션 CGDSD 팟캐스트 채널에 오신 것을 환영합니다. 저는 호스트 Lixing 입니다. 팟캐스트로 청취자 여러분들을 만난지는 오래되었는데요, 오늘 저희의 오랜 친구 Hanna Lee와 함께하고 있습니다. 지난 에피소드에서는 Hanna가 어떻게 미국 대학에서 일하게 되었는지의 여정을 나눴었죠. 새로운 청취자 분들을 위해 알려드리자면 에피소드 17과 18을 꼭 확인해보시기 바랍니다.
오늘은 Hanna를 다시 한 번 초대해 과학 기술이 미국 대학에서 그녀의 업무를 어떻게 변화시킬 수 있을지 이야기를 나눠보도록 하겠습니다. Hanna씨 안녕하세요, 돌아와주셔서 감사합니다.
Hanna: 여러분 안녕하세요! 제 이름은 Hanna이구요, 미국 대학에서 International Student Services and Data Manager로 일하고 있습니다. 요즘 핫한 키워드인 AI 인공지능, 메타 버스 그리고 크립토에 대한 저의 생각을 나눌 수 있게 되어 영광으로 생각합니다. 바라기는 이번 에피소드를 통해 여러분의 주 업무가 5년 혹은 10년 안에 어떻게 바뀌게 될 지 생각해 보는 계기가 되었으면 합니다.
Lixing: 소개 감사해요. 오늘 토픽에 대해 얘기를 나눌 수 있게 되서 기대가 됩니다. 그거 아세요? 제 주변 대학에서 일하는 사람 중 Hanna씨가 제일 기술에 대해 잘 알고 있는 (tech-savvy) 사람이랍니다. 오늘, 많은 기술 트렌드에 대해 얘기해볼 건데요, 가장 먼저, 어떻게 교육 기술 (education technology)에 관심을 갖게 되었는지 얘기해주실 수 있을까요? 제일 먼저, 교육 기술에 관심을 갖게 된 시점으로 돌아가 봅시다.
Hanna: 지금의 저를 만든 데에는 여러가지 요소가 있는 것 같아요. 그 중에 국제 교육 쪽에 일하면서 기술과 데이터 관리에 관심을 갖게 된데 가장 크게 영향을 준 2가지 신념을 나누도록 할게요. 가장 먼저, 저는 풀타임으로 일한 다는 것의 가장 큰 부분이 문제의 핵심을 파악하고 그 문제를 해결하기 위한 아이디어를 내는 것이 차지한다고 생각하고 있습니다. 이러한 점에서 데이터는 무엇이 진짜 이슈인지 포인트해주는 역할을 하죠. 그리고 그 데이터를 갖기 위해서는 다양한 소프트웨어를 잘 활용해야 한다고 생각하고, 그 소프트 웨어를 잘 활용하기 위해서는 컴퓨팅 마인드셋 (computing mindset)이 중요하다고 생각합니다. 저의 또다른 신념은 흔히 MZ세대로 일컬어지는 젊은 세대의 대학생들을 잘 어드바이즈하기 위해서는 대학이 새로운 기술과 새로운 트렌드에 오픈마인드를 가지고 있어야 한다고 생각해요.
Lixing씨도 경험했겠지만, 교육 분야에서는 근무 및 티칭 기간이 길수록 경력이 많다고 여겨지는 편입니다. 그런데 만약 경력이 많은 교직원이나 리더십들이 새로운 기술에 관심이 없거나 오피스 및 교실에 기술을 접목할 수 있는 가능성에 대해 주의깊게 보지 않는다면 학교 밖에서 학생들이 경험하는 것과 학교 안에서 학생들이 경험하는 것의 간극은 점차 심해질 수 밖에 없습니다. 즉, 교육 기관들의 운영 수단을 지금과 같이 고수할 경우, 미래 세대들이 학문적 배움이나 교직원들과의 상호소통에 있어서 점차 구식이라고 느끼고 배움을 지루하게 느낄 수 밖에 없다고 생각합니다. 이 것이 제가 새로운 기술과 그것들을 어떻게 제 업무에 적용할지 관심을 많이 쏟는 이유입니다.
Lixing: 중요한 부분을 되게 잘 짚어 주신 것 같아요. 적극적으로 배우려고 하고 발전하려는 마음가짐을 갖고 계셔서 제가 다 감사하네요. 모두가 알다시피 인공지능이 지난 몇 년간 큰 화두로 떠올랐죠. 교육 분야도 예외는 아닌데요, ChatGPT가 그 중에 가장 큰 트렌드를 이끌었다고 할 수 있겠스니다. 오늘 얘기할 주제가 인공지능 AI와 교육, 특별히 국제 교육에 미치는 영향인데요, 인공 지능은 어떻게 교육 분야에 이렇게 유명한 트렌드가 되었을까요?
AI 인공지능이 미래 국제 교육에 미칠 영향
Hanna: 챗지피티 그리고 인공지능을 기반으로한 검색 서비스를 두고 다양한 반응들이 있습니다. 어떤 사람들은 이러한 기술이 학문 분야와 교육 분야에 부정적인 영향을 줄 것으로 예상하기도 하고, 반대로 해당 기술이 교육에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하는 사람들도 있죠. 오늘 인공지능에 대해 살펴보기 전에 한가지 확실히 하고 싶은 것은 오늘 에피소드는 인공지능이나 챗지피티가 학생들에게 좋을지 말지에 대한 내용이 아니라는 것입니다. 대신에, 오늘 우리는 현재 기술이 사용되고 있는 실제 사례나 기술이 미래의 학생 비자를 가진 학생들을 위한 이민법 등에 어떠한 영향을 주어 국제 교육을 어떻게 변화시킬지에 대해 나눠볼 것입니다.
미국에서 인공 지능에 대한 가장 첫 국가적 주도 사업은 바로 국가 과학 기술원 (National Science Foundation, 이하 NSF)에서 부터 시작합니다. NSF는 미국 전역의 11개의 인공 지능 리서치 센터에 총 $220억 달러를 투자할 예정이라고 밝혔죠. NSF 사업에 미국 대학들도 물론 빠지지 않는데요, 그 예로 조지아 과학 기술원 (Georgia Institute of Technology), 캘리포니아 주립 대학 (California State University), 오하이오 주립 대학 (Ohio State University) 등이 있습니다. 사실 이 프로젝트가 진행된지 벌써 2년이 넘었습니다. 물론, 2년이라는 시간이 긴시간은 아니지만, 짧은 시간도 아닙니다. 즉, AI가 엄청 새로운 트렌드라고 할 시기는 아니라는 것이죠.
국가적 투자를 받지 못한 대학 중에서도 각자 인공지능을 교육 커리큘럼에 적극적으로 적용하고 있는 대학들도 있습니다. 메인 주의 콜비 칼리지 (Colby College) 그리고 뉴저지의 스티븐스 과학기술원 (Stevens Institute of Technology)가 그 예입니다. 콜비 칼리지는 사실 사립 리버럴 아츠 스쿨입니다. 즉, 스티븐스 과학기술원과 달리 STEM (과학, 기술, 엔지니어링, 수학 등 과학 쪽으로 특화된 학교)가 아님에도 불구하고 2021년에 다비스 인공지는 인스티튜트 (Davis Institute for Artificial Intelligence)를 설립했다는 사실이 굉장히 놀랍다고 할 수 있습니다. 2021년이 얼마되지 않았다고 들릴 수 있지만 최근 지속되고 있는 챗지피티가 교육에 미칠 영향에 대한 논란에 비교하면 엄청 최근은 또 아니죠.
그렇다면, 이러한 대학들이 인공지능으로 무엇을 하고있냐 하면, 인공지능을 인문학에 적용하고 있다는 것입니다. 즉, 일반적으로 과학의 반대로 여겨지는 인문학의 최첨단 과학 기술인 인공지능을 결합하고 있는 것이죠. 인공지능을 인문학과 결합해서 데이터 마라톤을 줄여서 부르는 데이터톤 (data-thon)을 진행해 실생활 문제들을 해결하는 아이디어를 제시하게 하고, 학생들이 DALL-E를 사용해 만든 아트워크를 기반으로하는 첫 AI 미술 전시회도 열었다고 합니다. AI 기술에 따라 아티스트들의 영역이 좁아지는 것이 아니냐 하는 우려가 지속적으로 나오는 가운데, 미국의 한 조그만 사립 리버럴 아츠 스쿨이 AI 툴들을 무조건 금지시키기 보다 적극적으로 수용하고 있다는 것이 사실 매우 흥미롭죠.
자, 이런 뉴스 기사들을 읽으면서 저는 AI와 결합된 인문학 커리큘럼들과 현재 이민법의 한계에 대해 생각해 보지 않을 수 없었습니다. 이게 무슨 말인지 한가지 구체적인 예를 들어볼게요. 현재, 미국 유학생들은 미국 대학 졸업 후에 오피티를 신청해 풀타임으로 일할 수 있습니다. 그리고 그 오피티 참여자 중 스템 학위를 딴 학생들은 STEM OPT 연장 프로그램을 활용해 오피티 참여 기간을 24개월 더 연장할 수 있습니다. Lixing씨도 유학생들과 일을 하시니 오피티 및 스템 오피티에 대해 들어보신 적은 있을 겁니다. STEM OPT라는 이름에서도 추측할 수 있듯이, 스템 오피티는 스템 전공 학생들만 신청할 수 있습니다.
그런데, 과연 미래에 스템 전공이라는 것이 뚜렷하게 구별이 될까요? 이러한 생각들이 제가 오늘 팟캐스트를 통해 던지고 싶은 질문입니다. 스템 오피티 신청 조건 중 하나는 CIP 코드 인데요, CIP은 Classification of Instructional Programs의 줄인말로 미국 교육부에 의해 관리되는 미국 대학 전공 리스트입니다. 전통적으로는 누가 들어도 스템 전공으로 들리는 엔지니어링, 물리학과 같은 전공들만 스템 오피티 지원 가능한 CIP 코드가 부여되어 왔습니다. 그런데 작년에는 점점 더 많은 사회과학 전공들, 예로 들면, 비지니스 분석, 산업 및 조직적 심리학과 같은 전공이 스템 오피티 신청 가능한 CIP 코드 리스트에 추가되었습니다. 보통 CIP 코드는 10년에 한번 업데이트 되는데 최근에는 벌써 2022년, 2023년에 업데이트 되었답니다.
아마도 앞으로 10년 뒤에는 지금 보다 더 많은 인문학 전공들이 STEM OPT 신청 가능한 CIP 코드 리스트에 추가 되지 않을까요? 더 나아가 모든 대학들이 콜비 칼리지의 행적을 따라 인문학, 사회학과 과학이 융합된 커리큘럼을 제공한다면 거의 모든 전공이 STEM OPT 신청이 가능해질지도 모르겠습니다. 커리큘럼 한 부분에 과학적 요소가 들어갈 수 밖에 없어질 테니까요. 즉, 스템 전공간의 분명한 경계가 아마 더 블러리해질 것 입니다.
Lixing: 와우 정말 그렇게 될 것 같네요. 그러니까, STEM에 사회 과학적 요소가 가미되어 전통적인 스템 전공이 아니게 될 수 있다 그런 말씀이시죠? 대학 전공과 프로그램들이 기술 발전을 더 요구하는 사회적 필요에 따라 좀 더 포괄적이게 될 것 같긴 합니다. 그렇다면 인공 지능에 기반한 소프트웨어와 챗봇 데이터 베이스를 형성하는데에도 인문학적인 요소가 요긴하게 쓰일 것 같습니다. 그렇죠?
Hanna: 네 Lixing씨 의견에 동의합니다. AI가 인간을 대체하게 될 것인가를 두고 논란이 있기는 하지만, 저는 오히려 인문학과 사회학에 대한 이해가 AI 데이터 베이스에 어떠한 정보를 추가하고, 소프트 웨어를 실생활에 쓸 수 있도록 어떻게 커스텀할지 도움이 될 것으로 봅니다. 즉, 두개가 완전히 상충되는 요소가 아니라는 점이죠. 인문학과 사회학과 같은 전공이 AI 소프트웨어를 훈련시키는 데 사용되는 큰 기회가 될 것입니다. 물론, 미래 교육에 있어 어떤 전공 혹은 프로그램이 필요할지는 우리가 스스로 물어야 하는 질문이지만, 10년 혹은 20년 뒤에는 인문학과 과학 전공 간의 큰 차이는 없을 것으로 보입니다.
인공지능 파인 튜닝의 중요성
이 외에, AI가 제 현재 업무를 크게 도와줄 수 있는 분야가 있는데요, 바로 학생들의 질문을 대답해 줄 챗봇입니다. 아마, Lixing씨도 공감하실 수 있을 거에요. 대학에서 학생들이 교직원에게 묻는 질문들이 사실은 새로운 것들이 아닙니다. 그쵸? 그래서 저도 신입생들에게 “우리가 유학생들을 어드바이즈 하는 것이 올해가 첫 해가 아니다”라고 하곤 하거든요. 보통 학생들이 궁금해 하는 내용들은 보통 학교 웹페이지에서 찾아 볼 수 있구요.
예를 들어, 스템 오피티 지원 자격을 묻는 학생들에 대한 저의 대답은 아마 3년 혹은 5년 전에 했던 대답과 비슷할 것입니다. 이민법 규제들은 크게 바뀌지 않거든요. 그럼에도 학생들의 상황이 특별한 경우에는 일반 적인 답변이 아니라 학생 상황에 맞는 답변을 해야할 수 있습니다. 이러한 부분에서 AI가 업무에 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 마이크로소프트의 경우 검색 과정을 대화 형식으로 바꾸고 있죠. 지금은 우리가 무언가를 검색할 때 키워드를 가지고 하는데, 마이크로소프트가 하고 있는 것은 어떤 것이냐면 사람에게 묻듯이 검색 엔진에게 물어볼 수 있게 된다는 것입니다.
스템 오피티 지원 자격을 가지고 예를 들어볼까요? Bing이 먼저 학생들의 졸업일 혹은 미국에서 최소 1년간 풀타임으로 공부했는 지 등과 같이 지원 자격에 기반한 질문을 할 수 있습니다. 비슷하게 이교실에서 교수들이 학생들의 질문에 답변하는 데 사용될 수 있는 소프트웨어는 이미 여러가지가 있습니다. 학생들이 질문할 때마다 AI는 매년 더 똑똑해지게 되는 것이죠. 그리고 AI를 사용함에 따라 발생할 수 있는 프라이버시 문제나 차별 같은 문제에 대한 이슈들은 대학에서 교수들 뿐 아니라 교직원들이 사용되게 될 쯤에는 아마 더 많이 해결될 것입니다.
학생들이 서로 채팅하듯이 오피스로 문자, 혹은 이메일을 보낸다고 생각해 보세요. 이미 축적된 데이터에 기반하여 대화 형식의 답변을 받다가, 개개인의 상황에 맞는 어드바이징이 필요할 때는 교직원들에게 개입이 요구될 수 있겠습니다. 즉, 은행이나 고객 상담을 받을 때랑 비슷한거죠 -1, 2, 3번을 누르세요 같은 거요. 그런데, 현재 자동 응답 서비스가 레벨 1의 자동화라면 대화 혀식의 자동화는 좀 더 심화된 기술이라고 할 수 있습니다. 단순히 전화 이유에 맞는 번호를 누르는 게 아니라 대화 형식으로 원하는 답을 얻을 수 있게 된다는 거죠. 그게 제가 상상하는 미래 대학 오피스의 모습입니다. 그렇게 함으로써 현 학생들이 어드바이즈를 받기 위해 이메일시 기다려야 하는 시간이 획기적으로 줄어들 수 있습니다. 또한 교직원 입장에서는 교직원들의 경험과 지식이 진짜 필요한 곳에 시간을 더 투자할 수 있게 되는 것이죠.
Lixing: 좋은 예시네요 그리고 저도 물론 Hanna씨의 고충에 공감합니다. 많은 학생들이 비슷한 질문을 해올 때가 많거든요. Hanna씨도 많이 경험하셨겠지만, 대화 형식의 챗봇이 도입되는 경우, 학생들이 자주 묻는 간단한 질문들에 대한 답을 교직원들이 할 필요가 줄어들 수 있겠습니다. 저는 그리고 제 이메일에도 자동 답장 기능을 사용해 학생들이 자주 묻는 질문들을 리스트 해 놓았거든요, 학생들이 그 자동 답장 기능을 활용해 제가 바로 답장을 못할 때 필요한 정보를 얻더라구요.
그럼에도 불구하고, 학생들의 질문을 챗봇이 대답하기 위해서는 확실히 좀 더 높은 수준의 기술이 접목되어야 한다고 생각합니다. 저는 개인적으로 뱅크 오브 아메리카 챗봇이랑 얘기하다가 좌절한 경험이 한 두 번이 아니거든요. 결국에는 챗봇이 도와 줄 수 없어 고객 상담 센터 직원과 연결된 적이 더 많구요. 학생들도 그런 경험을 하게 되지 않을까 하는 생각이 듭니다. 개인적으로도 학생들에게 “질문을 좀 더 구체적으로 해줄 수 있니? 이거에 대해 알고 싶은 거니? 이거 말하는 거니?” 와 같이 질문을 해야할 때가 많았거든요. 이러한 점에서 챗봇 기술이 발전에 대화 형식으로 학생들의 용건을 다룰 수 있으면 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. 또, 챗봇이 교직원들이 다뤄야 하는 케이스에 대해서 구별할 수 있다면 더할나위 없을 것 같구요. 팬데믹동안 USCIS가 팬데믹 예외 정책들을 발표했었잖아요? 이에 대해 학생들이 사람과 얘기하듯이 대화로 좀 더 구체적인 내용을 알 수 있게 했으면 좋았겠다는 생각이 듭니다.
Hanna: 맞아요, USCIS는 통화 시, 직원들과 연결되는 것이 어려운 것으로 악명이 높죠, 저도 시도하지 않습니다.
Lixing: 이 뿐 아니라 챗봇이 정신 건강 혹은 인간 중심의 대응이 필요할 때 더 조심해야 한다는 것도 빠트릴 수 없을 것 같습니다. 예를 들어, 미시간 주의 총기 난사 사건을 생각해보면, 어려운 시기를 지나는 학생들에게 잘 대응할 수 있게 윤리적인 챗봇 정책이 필요하겠습니다.
Hanna: 맞습니다. 프라이버시, 그리고 윤리적으로 대응하고 공감해주는 것은 AI가 분명히 앞으로 더 발전되어야 할 부분이라고 생각합니다. AI 기술을 교육 분야에 접목할 때, 꼭 염두해야 하는 사항은 바로 기술이 정밀하게 튜닝 (fine-tuned)되어야 한다는 점입니다. 제가 AI 기술을 교육에 적용한다 했을 때, 저는 Lixing의 표현을 빌리자면 현재 뱅크 오브 아메리카나 체이스 뱅크가 사용하고 있는 현재 기술을 그대로 가져와 쓰자는 입장이 아닙니다.
현 AI는 편향 (bias)를 줄이기 위한 것 뿐 아니라 사용자와 공감할 수 있도록 파인 튜닝되어야 한다고 생각합니다. 그럼에도 AI가 모든 질문에 답을 하는 챗봇의 역할을 기대하기는 어려울 것 같고, 일반적인 정보나 간단한 질문 정도는 대체할 수 있을거라 생각합니다. 학교에서 일어나는 차별을 리포팅하기 위한 것 역시 교직원들에게 할당되도록 파인 튜닝한다면 AI가 편향적인 대답을 하는 것 또한 막을 수 있지 않을까 생각합니다.
AI가 공감하는 것에 대해 조금 더 자세히 설명하자면, 저는 최근에 “레모네이드”라는 보험을 구매했는데요, 물론 레모네이드로부터 어떠한 수수료도 받은 것은 아니지만, 레모네이드가 다른 보험사와 다른 것이 어플을 기반으로 예상 금액 부터 보험 구매까지 가능하더라구요. 제가 레모네이드 어플을 사용하면서 느낀 것은 챗봇과 이야기하고 있다는 생각이 들지 않았다는 점입니다. 로봇처럼 “해당 옵션을 선택하십시오,” “여기를 클릭하십시오”가 아니라 “거의 다 왔어요, ” “아 그렇구나”와 같은 답변을 해주니 딱딱하지 않더라구요. 그래서 AI가 교육에 사용되기 전까지 분명히 더 발전되어야 하는 부분이 있다고 생각합니다.
Lixing: 오 그런 서비스도 있군요. Hanna씨가 말씀하신대로 “해당 옵션을 선택하십시오” 같은 답변은 고객 입장에서 좀 짜증나게 되는 부분이 없잖아 있는 것 같습니다. 그래서 AI기술이 사람처럼 대답을 하는 서비스도 있다는 것을 들으니 다행이라는 생각도 드네요. 우리가 인공지능을 얘기할 때 피할 수 없는 토픽 중 하나가 바로 integrity (정직성)이슈입니다. AI가 대학에 접목됨에 따라 Career Services에서 학생들이 레쥬메나 CV를 고치기 위해 ChatGPT를 사용하는 법을 알려준다던지, 가디언지에 따르면 International Baccalaureate 커리큘럼은 학생들이 ChatGPT를 사용한 내용을 인용하는 것을 허락한다고 하는데요. 이런 뉴스들을 보면서 AI 기술이 유학생들의 언어적 한계를 극복할 수 있는 계기가 될 수도 있겠다는 생각이 들더라구요, 어떻게 생각하시나요?
Hanna: 저 또한 ChatGPT와 같은 기술이 유학생들이 영작문시 장애물이 되는 언어적 장벽을 낮출 수 있다고 생각합니다. 제 대학원시절을 돌아보더라도 미국에 오자마자 대학원 레벨의 영작문을 해야하는 것이 상당한 부담으로 다가왔거든요. 어려운 시절이었지만 영작문에 대한 이해도를 높힐 수 있는 소중한 시간이었습니다. 그래서 과학 기술을 사용하는 것에 대해 2가지 측면이 있다고 생각합니다. 먼저는 유학생들이 ChatGPT와 같은 기술을 사용함으로써 어떤 주제에 대한 자신들의 생각을 좀 더 자유롭게 표현할 수 있을거라 생각합니다. 이전에는 유학생들의 생각이 제한된 표현력에 갖혔다면, 앞으로는 좀 더 자유롭게 자신의 생각을 펼칠 수 있게 되지 않을까 기대합니다. 반대로 이러한 기술은 전통적으로 학생들이 영어로 작문하는 법, 혹은 제 2언어로 작문하는 법에 대해 알 수 있는 기회를 놓칠 수 있겠죠. 즉, 이러한 두가지 측면이 모두 고려되어야 한다고 생각합니다.
Lixing: 언어를 컨텐츠를 담는 수단으로 본다면 학생들이 배우거나 학생들의 배움이 평가되는 데 있어 아주 혁명적인 변화가 일어날 수도 있겠네요. 전통적인 교육과정에서는 언어가 컨텐츠를 평가하는 수단이었다면, 기술의 발전으로 전체적인 프로세스가 변할 수 있겠어요. 우리처럼 대학에 있는 사람들에게는 큰 영향을 줄 수 있겠네요. 이에 대해 더 많은 이야기는 끝 부분에 더 하는 거로 하고, 다음 주제는 메타버스와 국제 교육에 대해 넘어가도록 합시다.
Hanna: 맞아요, 여기서 멈추지 않으면 이 주제에 대해서만 밤새야 될 수도 있을 것 같아요. 또 다르게 생각해보면 학생들이 앞으로 제 2언어나 영어를 사용해 작문해야 할 필요가 있을까 하는 생각이 들수도 있죠. 계산기의 발명으로 모든 계산식을 잘 해내야 하는 부담이 없어진 것처럼요. 그래서 여기서 멈추도록 합시다.
메타버스가 미래 국제 교육에 미칠 영향
자 다음으로 메타버스로 넘어가죠. 메타버스는 미국 정부와 미국 회사들이 다양한 미국 대학들과 적극적으로 파트너쉽을 맺고 있습니다. 예를 들어 사우스 다코타 주립대 (South Dakotat State University), 모어하우스 대학 (Morehouse College) 그리고 플로리다 에이앤앰 대학 (Florida A&M University) 과 같은 10개의 대학들은 이미 메타버시티를 작년 가을에 런칭했거든요.
이말인즉슨, 2023 봄학기가 지나면 미국에 적어도 10개의 미국 대학들은 메타버스를 운영해본 데서 오는 경험을 나눌 수 있을 것이라는 것입니다. 1년을 풀로 학년을 보낸 게 되니까요.
대학들이 메타버스를 어떻게 활용하고 있는지는 두개의 카테고리로 나눌 수 있습니다. 하나는 학생들이 온라인 교실 안으로 들어오거나 아바타로 캠퍼스 투어를 하는 등 현실의 캠퍼스를 온라인으로 그대로 옮겨 놓은 트윈 캠퍼스입니다. 저는 개인적으로 이러한 형태가 국제 교육 분야에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 기대하고 있습니다. 왜냐하면 온라인 캠퍼스를 활용함으로써 대학과 학생들의 물리적인 거리를 줄일 수 있을 것이라고 생각하기 때문입니다.
예를 들어, 메타버스 캠퍼스를 구경하면서 신입 유학생들은 캠퍼스에 도착한 후 어디로 가야하는지 아니면 공항에서부터 캠퍼스까지 어떻게 가야 하는지 시뮬레이션 해볼 수 있겠습니다. 또한 메타버스를 도입한 오리엔테이션을 통해서는 신입생들이 상호작용하고 놀면서 배울 수 있도록 계획함으로써 학생들의 참여를 높힐 수 있겠습니다. 사실 오리엔테이션을 해보신 분들은 아시겠지만, 특히 유학생들의 경우 미국에 갓 도착했기 때문에 시차에 적응 못한채 오리엔테이션에 참여하는 것이 대부분이거든요.
그래서 미국에 도착해서 듣는 내용을 머리에 입력하는 것은 매우 어려운 일일 수 있습니다. 이러한 점에서 만약 유학생들이 메타버스 소프트웨어를 사용하여 캠퍼스에 도착하기 전에 정보를 전달한다면 학생들은 단순히 정보를 입력하는 것이 아니라 메타버스 공간 내에서 즐기면서 미국의 학업 문화와 같이 미국에서 공부를 시작하기 전에 알아야 할 것들에 대해 효과적으로 배울 수 있을 것이라 생각합니다. 당연히 영어가 모국어가 아닌 학생들이 이미지 트레이닝을 함으로써 미국에서의 삶에 좀 더 부드러운 트렌지션을 하는 등의 긍정적인 변화를 가져올 수 있지 않을까 기대합니다.
또 다른 메타버스를 접목한 사례는 가상현실을 교실에 적용함으로써 학생들이 배움에 좀 더 몰입할 수 있도록 하는 것입니다. 예로 들면, 학생들은 원숭이가 어떻게 바나나를 소화 하는지에 대해 동물원이나 동물 병원에 가지 않고도 가상 현실에서 생생하게 볼 수 있습니다. 이러한 메타버스 사례에서 주 기술로 사용되는 비주얼의 경우 영어가 모국어가 아닌 유학생들의 입장에서 영문 텍스트에 기반한 가르침 보다도 더 쉽게 이해할 수 있다는 점에서 국제 교육에 긍정적인 영향을 주지 않을까 생각합니다. AR과 VR을 사용한 교육 커리큘럼의 단점으로 꼽을 수 있는 것은 전 Facebook, 현 Meta에서 판매하는 Quest와 같은 VR 헤드셋을 착용해야 한다는 점입니다. 앞서 소개한 미국의 10개 대학의 경우에는 메타와 메타버시티 프로젝트를 위해 협업하면서 VR 헤드셋을 공급받았지만 이러한 파트너십이 없는 경우에는 기기를 구매하는 것이 가장 큰 방해요인으로 작용할 수 있습니다. 즉, 메타버스를 교육에 접목하기 위해서는 메타버스에 대한 접근성과 Affordability 이슈가 다루어져야 할 것입니다.
Lixing: 많은 생각이 들게 해주는 이슈네요. 미국으로 유학 오는 학생들의 경우 과거에는 지식을 쌓고, 학위를 따기 위해 유학을 선택하는 경우가 많았다면, 요즘에는 문화 교류나 해외 취업 경험을 쌓기 위해 유학을 선택하는 학생들도 많은 것 같습니다. 이에 따라, 학생들을 리쿠르팅하는 전략, 합격 프로세스 그리고 학생들을 위한 서비스와 같은 것들이 달라져야 할 텐데요, Hanna씨도 오리엔테이션이나 유학생 어드바이징 또한 업데이트되야 한다고 보신 것 맞죠?
Hanna: 맞아요. 만약 누군가 메타버시티가 도입됨에 따라 학생들이 비행기 티켓 등의 비용을 줄일 수 있으니 유학생 등록 수가 오히려 감소하는 계기가 되지 않겠냐고 물어본다면 제 대답은 아마 아니라고 할 것 같습니다.
유학생들이 학위 뿐 아니라 미국에서의 경험을 쌓기 위해 유학을 선택한다는 것은 많은 분들이 알고 있는 사실입니다. 저는 메타버시티 도입이 필연적으로 적은 수의 유학생 수를 의미한다고 생각하지 않습니다. 그럼에도 유학생들에게 적용되는 이민법 관점에서는 풀타임 학점 규제와 같은 내용이 업데이트되어야 한다고 생각합니다.
이민법에 의해서 현재 유학생들은 매학기 풀타임으로 등록해야 합니다. 현재 풀타임 등록의 의미는 학부생의 경우 매학기 12학점, 그리고 대학원생의 경우 매학기 9학점을 뜻하는 데요, 등록된 학점 중, 한개의 온라인 수업만 이 풀타임을 계산하는 데 사용됩니다. 다른 말로 하면 학부 유학생들의 경우 무조건 9학점 이상의 대면 수업을 들어야 하고 석사 유학생들의 경우 무조건 6학점 이상의 대면 수업을 들어야 한다는 뜻입니다.
이러한 이민법 규제를 염두해 보고 메타버스가 도입된 수업을 생각해 보자구요. 메타버스 수업은 온라인 수업으로 간주되어야 할까요? 아니면 헤드셋을 쓰고 아바타 형태로도 교수님을 만나야 하니 “in-person”의 요소가 더 강하다고 봐야할까요? 메타버스나 AR 그리고 VR기술이 접목되는 수업들이 많아질 수록 이러한 부분이 꼭 나누어져야 할 것입니다. 앞으로 점점 더 많은 유학생들이 미국 국제처를 찾아 “제가 듣고 있는 수업이 교실에 가도 되고 아니면 헤드셋을 끼고 교수님을 메타버스에서 만나기만 하면 되는데, 이 수업이 온라인으로 간주되나요 아니면 대면 수업으로 간주되나요?” 같은 질문을 자주 받게 될 수 있겠습니다. 혹은 “풀타임 이민법 규제 조건을 만족하기 위해 최대 얼마나 많은 메타버스 수업을 들을 수 있나요?”와 같은 질문을 받을 수도 있겠네요. 저는 이러한 부분이 앞으로 10년 안에는 더 활발히 논의가 이루어지게 될 것으로 예상합니다.
Lixing: 그리고 학생들의 현재 캠퍼스 경험을 더 증진시키기 위해서도 메타버스가 사용될 수 있을 것 같습니다. 대학 교육에 대한 새로운 방향성을 제시해주는 것 같네요. 오늘 국제 교육과 관련해 인공 지능과 메타버스에 대한 훌륭한 사례들을 나눠 주셔서 너무 감사합니다. 개인적으로 오늘의 대화를 통해 많이 배울 수 있었던 것 같습니다. 그리고 기술이 우리의 일과 삶에서 그리 멀지 않았다는 것이 느껴지는 것 같아요. 기술들을 잘 사용한다면 여러 분야에서 효율성을 높힐 수 있지 않을까 생각합니다. 다음 에피소드에서는 Hanna씨가 언급하신대로 기술이 대학에서의 우리의 업무를 어떻게 바꿀 수 있을지에 대해 살펴보고자 합니다. 특히, AI 기술 시대에 대학 교직원으로써 어떻게 뒤쳐지지 않고 현 업무에 적용할 수 있을지 구체적으로 대화 나눠보도록 하겠습니다. 다음 에피소드도 많은 기대 부탁드리며, 곧 만나요!
Hanna: 오늘 초대해주셔서 감사해요, Lixing!
Lixing: 감사해요 Hanna, 들어주신 모든 분들 감사합니다!
