Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise
AI가 인간 튜터의 실시간 전문성을 높인다
스탠포드대학교 연구진이 개발한 AI 기반 튜터링 지원 시스템 ‘튜터 코파일럿(Tutor CoPilot)’이 학생들의 수학 성취도를 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 특히 경험이 부족한 초보 튜터들의 교수 역량을 효과적으로 보완해 교육 격차 해소에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 생성형 AI를 활용한 라이브 튜터링에서의 인간-AI 협력 시스템을 검증한 최초의 무작위 대조 실험이다. 연구진은 경제적으로 취약한 지역의 K-12 학생 1,800명과 튜터 900명을 대상으로 실험을 진행했다. 실험 참여 학생의 80%는 히스패닉계였으며, 67%는 경제적 취약 계층이었다.
초보 튜터도 전문가급 지도 가능해져
연구 결과에 따르면 튜터 코파일럿을 활용한 튜터 그룹의 학생들이 수학 주제 숙달도에서 4%p 높은 성과를 보였다(62%→66%). 특히 주목할 만한 점은 저성과 튜터 그룹에서 더 큰 개선 효과가 나타났다는 것이다. 이들이 지도하는 학생들의 숙달도는 9%p까지 상승했다(56%→65%).
연구진은 “튜터 코파일럿 덕분에 성과가 낮은 튜터들도 고성과 튜터들과 비슷한 수준의 교육 효과를 달성할 수 있었다”며 “이는 AI 도구가 튜터들의 역량 격차를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다”고 설명했다.
고품질 교수법 사용 빈도 크게 증가
연구팀은 55만 건 이상의 대화 메시지를 분석해 튜터들의 교수 전략 변화를 조사했다. 그 결과 튜터 코파일럿을 사용한 튜터들이 학생의 깊이 있는 이해를 돕는 고품질 교수 전략을 더 자주 사용한 것으로 나타났다.
구체적으로 ‘학생에게 설명 유도하기’와 ‘사고를 이끄는 질문하기’ 등의 전략 사용이 대조군에 비해 로그 오즈 척도로 약 2표준편차 더 높았다. 반면 단순히 답을 알려주거나 일반적인 격려만 하는 등의 저품질 전략 사용은 크게 감소했다.
연구진은 “이러한 교수 전략의 변화가 학생들의 성취도 향상으로 이어진 것으로 보인다”며 “AI 도구가 튜터들의 교수 품질을 실질적으로 개선했다”고 분석했다.
고비용 훈련 프로그램의 대안으로 부상
튜터 코파일럿의 가장 큰 장점 중 하나는 비용 효율성이다. 연구 기간 동안의 사용 패턴을 분석한 결과, 튜터 1인당 연간 운영 비용이 약 20달러에 불과했다. 이는 전통적인 전문성 개발 프로그램의 연간 비용인 3,300달러와 비교했을 때 매우 경제적인 수준이다.
또한 기존의 교사 훈련 프로그램들이 실제 교육 현장과 괴리된 경직된 커리큘럼을 따르는 데 비해, 튜터 코파일럿은 실시간으로 맥락에 맞는 지원을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 이는 특히 시간적 제약이 있는 파트타임 교육자들에게 유용하다.
향후 과제와 전망
연구진이 진행한 튜터 인터뷰에서는 전반적으로 긍정적인 피드백이 나왔다. 튜터들은 특히 복잡한 개념을 설명하거나 즉석에서 명확한 설명을 제공해야 할 때 도구가 유용했다고 평가했다.
다만 일부 튜터들은 도구가 제시하는 설명이 때때로 학생의 학년 수준에 비해 너무 어렵다는 점을 지적했다. 연구진은 “향후 버전에서는 학년별로 더 세분화된 맞춤형 지원이 가능하도록 개선할 계획”이라고 밝혔다.
연구를 이끈 수잔나 로브(Susanna Loeb) 교수는 “이번 연구 결과는 AI가 교육 현장에서 교사를 대체하는 것이 아니라, 교사의 전문성을 보완하고 강화하는 방향으로 활용될 수 있음을 보여준다”며 “특히 자원이 부족한 지역의 교육 격차를 해소하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전망했다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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