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중간·기말고사를 2~3주 앞두면 대학생들의 AI 튜터 이용이 한꺼번에 몰린다. 유비온의 AI 학습 플랫폼을 도입한 대학에서는 하루 응시 문항이 최대 839건까지 올라갔다. 평소 하루 100~120건이던 것과 비교하면 7배 안팎이다.
A dos o tres semanas de los exámenes parciales y finales, el uso del tutor de IA por parte de los universitarios se concentra de golpe. En las universidades que han adoptado la plataforma de aprendizaje con IA de Ubion, el número de preguntas respondidas en un día llegó a 839. Frente a una media habitual de 100 a 120 al día, son unas siete veces más.
이 플랫폼은 유비온의 '코스모스 AI-학습 경험 플랫폼(AI-LXP)'이다. 올해 1학기에 출시됐고, 서울과 지역의 11개 대학이 먼저 도입했다. 대학이 이미 쓰는 학습관리시스템(LMS)에 AI 튜터를 얹은 구조여서, 정규 수업 밖에서도 개념을 확인하고 복습할 수 있다. 학생이 원하는 시간에 혼자 모의시험을 볼 수 있다는 점이 핵심이다. 이전에는 이런 방법이 없었다고 회사는 설명한다. 1학기 동안 재학생 8780명이 전공 관련 모의시험 문항 8만2512개를 AI로 만들었고, 학생들은 그중 8만2484개를 직접 풀었다.
La plataforma es la «Cosmos AI-LXP», una plataforma de experiencia de aprendizaje con IA. Se lanzó en el primer semestre de este año, y once universidades de Seúl y de provincias fueron las primeras en adoptarla. Como añade el tutor de IA al sistema de gestión del aprendizaje (LMS) que las universidades ya utilizan, los estudiantes pueden comprobar conceptos y repasar también fuera de las clases reglamentarias. Según explica la empresa, lo esencial es que el alumno pueda hacer simulacros de examen a solas y cuando le convenga. Hasta ahora, asegura Ubion, no existía una opción así. Durante el semestre, 8.780 estudiantes universitarios crearon con IA 82.512 preguntas de simulacro relacionadas con su carrera, y resolvieron 82.484.
설계의 핵심은 정답을 바로 내놓지 않는 데 있다. 학생이 문제를 풀면 AI가 실시간으로 채점하고 피드백을 준다. 답을 알려 주기보다 되물어서 학생이 논리를 스스로 정리하도록 돕는다. 교수나 조교가 같은 일을 하려면 시간과 장소의 제약이 따르지만, AI는 8만여 문항을 실시간으로 처리했다. 대학생 10명 중 4명 이상은 정답을 확인한 뒤 같은 문제를 다시 풀었다고 한다. 회사는 이를 강제나 별도 안내 없이 나타난 자발적 반복 학습이라고 설명한다.
El núcleo del diseño es que el sistema no da la respuesta de inmediato. Cuando el estudiante resuelve un problema, la IA lo corrige en tiempo real y ofrece retroalimentación. En lugar de dar la solución, pregunta para que el alumno organice por sí mismo la lógica. Para que un profesor o un ayudante hiciera lo mismo harían falta tiempo y disponibilidad, mientras que la IA procesó más de 80.000 preguntas en tiempo real. Cuatro de cada diez universitarios o más comprobaron la respuesta y volvieron a resolver el mismo problema. La empresa explica que se trata de un repaso autónomo que surgió sin imposiciones ni instrucciones especiales.
그래서 무엇이 달라지나. 우선 복습과 예습이 수업 바깥에서 가능해졌다. 학생은 강의 중 모르는 개념을 바로 물어보고 이어서 질문할 수 있다. 대학 쪽에서는 AI 튜터를 수업과 연계해 운영하면 예습과 복습을 충분히 돌릴 수 있다고 본다. 임재환 유비온 대표는 “AI가 학생의 사고를 대신하는 게 아니라 학생이 스스로 답을 찾도록 곁에서 도울 때 어떤 결과가 나오는지 1학기 운영 결과가 보여준다”고 말했다. 회사는 같은 설계 원칙으로 국내 대학 전반에 AI 튜터를 넓힐 계획이다. 다만 맞춤형 학습 수준이 높아진다는 효과는 아직 기대 단계에 있다.
¿Qué cambia, entonces? En primer lugar, el repaso y la preparación previa dejan de depender de la clase. Un estudiante puede preguntar en el momento por un concepto que no entendió durante la lección y seguir preguntando a continuación. Las universidades consideran que, si el tutor de IA se integra en la docencia, la preparación previa y el repaso pueden desarrollarse con amplitud. Im Jae-hwan, consejero delegado de Ubion, afirmó: «El resultado del primer semestre muestra qué ocurre cuando la IA no piensa en lugar del estudiante, sino que le ayuda a encontrar sus propias respuestas». La empresa prevé extender el tutor de IA a las universidades españolas... perdón, a las universidades del país, con el mismo principio de diseño. Sin embargo, el efecto de un aprendizaje personalizado de mayor nivel todavía es una expectativa.
미국에서도 비슷한 흐름이 보인다. 캘리포니아주립대와 애리조나주립대는 오픈AI의 '챗GPT 에듀'를 도입했다. 오픈AI의 '스터디 모드', 구글의 '가이디드 러닝', 앤트로픽의 '러닝 모드' 같은 빅테크 서비스도 질문을 되묻는 방식으로 학생이 스스로 답에 닿도록 설계돼 있다. 대학생에게 AI가 정답지 역할을 하는지, 생각을 끌어내는 조력자 역할을 하는지가 이제 설계의 문제가 됐다는 뜻이다.
En Estados Unidos se observa una tendencia parecida. La Universidad Estatal de California y la Universidad Estatal de Arizona adoptaron «ChatGPT Edu», de OpenAI. Servicios de grandes tecnológicas como el «Modo de estudio» de OpenAI, «Guided Learning» de Google y el «Modo de aprendizaje» de Anthropic también están diseñados para que el estudiante llegue a la respuesta por sí mismo, haciéndole preguntas. Esto significa que ya no solo importa si la IA funciona como una hoja de respuestas para el universitario o como un colaborador que le hace pensar: ahora es una cuestión de diseño.