생성형 AI, 대학생 지원 서비스의 새로운 해법으로 부상

THE DUAL FRONTIER IN STUDENT SUCCESS: NEW SOLUTIONS AND NEW CHALLENGES

대학교육의 접근성이 확대되면서 다양한 배경의 학생들이 고등교육을 받게 되었지만, 이에 따라 학생 지원 서비스의 중요성도 더욱 커지고 있다. 특히 학업 상담(academic advising)은 학생들의 성공적인 대학 생활을 위해 핵심적인 역할을 하고 있다. 그러나 상담사들의 과중한 업무 부담과 높은 이직률 등으로 인해 효과적인 상담 서비스 제공에 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 생성형 AI(Generative AI)가 새로운 해결책으로 주목받고 있다.

타이튼 파트너스(Tyton Partners)가 실시한 ‘2024 대학 진로 조사(Driving Toward a Degree 2024)’ 연구에 따르면, 생성형 AI는 학생 지원 서비스의 효율성을 높이고 상담사들의 업무 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 미국 전역의 3,000명 이상의 대학생, 상담사, 교수, 관리자들을 대상으로 실시한 설문 조사 결과를 바탕으로 하고 있다.

생성형 AI, 수강 신청 지원에서 효과 기대

연구 결과, 수강 신청과 관련된 업무가 상담사들에게 가장 많은 시간을 차지하는 것으로 나타났다. 상담사의 95%가 수강 과목 선택이나 학업 계획 수립을 돕는 일을 매일 수행한다고 응답했다. 이는 생성형 AI가 가장 효과적으로 활용될 수 있는 영역이라고 볼 수 있다.

상담사들은 학생들이 독립적으로 수강 신청을 할 수 있는 능력에 대해 회의적인 반면, 학생들은 자신의 능력에 대해 상대적으로 자신감을 보였다. 이러한 상황에서 생성형 AI는 학생들의 독립성을 존중하면서도 정확한 수강 신청을 돕는 중재자 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

일부 대학에서는 이미 생성형 AI를 활용한 상담 서비스를 도입하고 있다. 예를 들어, 센트럴 플로리다 대학(University of Central Florida)은 캠퍼스 이볼브(Campus Evolve)사의 챗봇을 활용해 학생들의 수강 신청을 돕고 있다. 이 챗봇은 기존 시스템의 데이터뿐만 아니라 학생 개개인에 대한 상세한 질문을 통해 맞춤형 과목 선택을 지원한다.

생성형 AI 도입, 아직은 초기 단계

그러나 대학들의 생성형 AI 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 학생들의 59%가 월 1회 이상 생성형 AI를 사용하는 데 비해, 대학 관계자들의 사용 빈도는 이에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 특히 학생 지원 서비스 일선에서 일하는 직원들의 경우 거의 절반이 생성형 AI를 전혀 사용해본 적이 없다고 응답했다.

대학 관계자들의 생성형 AI에 대한 인식과 활용도를 높이기 위해서는 교육과 정책 수립이 필요할 것으로 보인다. 설문에 응한 대학 관계자들의 44%가 생성형 AI 관련 교육을, 37%가 학생 지원을 위한 생성형 AI 도구 도입을 우선적으로 추진해야 할 과제로 꼽았다.

데이터 품질 개선, 생성형 AI 성공의 열쇠

생성형 AI의 효과적인 활용을 위해서는 고품질의 데이터가 필수적이다. 그러나 설문에 응한 대학들 중 단 10%만이 자신들의 학생 지원 데이터 품질을 ‘A등급’이라고 평가했다. 불완전하거나 부정확한 데이터는 생성형 AI 모델의 성능을 저하시키고 부적절한 결과를 초래할 수 있다.

따라서 대학들은 학생 지원 데이터의 품질을 개선하기 위한 노력을 기울여야 한다. 누락된 데이터 처리, 일관된 용어 사용, 중복 데이터 관리 등이 중요한 과제로 꼽힌다. 또한 여러 시스템에 분산되어 있는 데이터를 통합하고 상호운용성을 높이는 것도 필요하다.

상담사 이직률 높아 학생 지원 어려움 가중

한편, 이번 연구에서는 상담사들의 높은 이직률이 학생 지원 서비스의 질을 저하시키는 주요 요인으로 지적되었다. 상담사 이직/유지가 학업 상담 개선의 두 번째로 큰 장애물로 꼽혔으며, 특히 담당 학생 수가 400명 이상인 상담사들의 20%가 향후 5년 내에 현재 직무를 그만둘 가능성이 있다고 응답했다.

높은 이직률은 학생들의 지원 경험에 부정적인 영향을 미친다. 예를 들어, 캘리포니아 주립대학교 산타크루즈 캠퍼스의 한 학생은 7학기 동안 3명의 상담사가 바뀌었다고 전했다. 이는 학생들이 일관된 지원을 받기 어렵게 만드는 요인이 된다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 상담사들의 업무 부담을 줄이고 전문성을 향상시키는 노력이 필요하다. 생성형 AI의 도입은 상담사들의 일상적인 업무를 줄여주고 더 가치 있는 상담에 집중할 수 있게 해줄 것으로 기대된다. 또한 지속적인 전문성 개발 기회를 제공하고, 새로운 상담사들을 위한 체계적인 온보딩 프로그램을 마련하는 것도 중요하다.

결론적으로, 생성형 AI는 대학의 학생 지원 서비스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 이를 위해서는 기술 도입뿐만 아니라 조직 문화의 변화, 데이터 품질 개선, 인력 관리 등 종합적인 접근이 필요하다. 대학들은 이러한 과제들을 해결해 나가면서 모든 학생들에게 더 나은 지원을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

타이튼 파트너스의 연구자료는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.