미국 학생의 수학 학업 성취도가 국제 무대에서 여전히 부진한 성적을 기록하고 있는데요. 이에 미국국립과학재단(National Science Foundation, NSF)의 지원을 받는 연구팀은 공립 학교 수학 수업의 개선에 AI를 시범 적용하고 있습니다.
미국 콜로라도 내 2개 학군의 교사들은 지난 봄부터 수학 수업 중에 진행되는 토론을 AI로 분석하는 시험 프로그램을 시작했습니다. 참여 교사들은 프로그램의 설계와 검증에도 도움을 준 바 있습니다.
목표는 교사의 토론 기법 활용 양상과 학생들의 응답을 분석하여 수학 수업의 참여도를 높이고, 교사가 적합한 후속 조치를 취할 수 있도록 피드백을 제공하는 것입니다.
이 프로그램은 교사에게 유용한 인사이트를 제공한다는 평가를 받으며 벌써부터 성공의 조짐들을 보이고 있죠.
이와 관련해 이글뷰초등학교(Eagleview Elementary School)의 5학년 담당 교사로 시범 프로그램에 참여 중인 크리스틴 홈퀴스트(Kristin Holmquist)는 다음과 같이 설명했습니다. “저는 수학 시간에 오가는 대화를 개선하고, 학생들이 서로 토론하며 자신의 생각을 설명하도록 돕고자 노력합니다. 제가 이 목표에 부합하는 행동을 하고 있는지를 이번 프로그램을 통해 확인하고 있습니다.”
STEM 교육의 가속화
미국의 수학 교육은 국제적으로도 좋은 평가를 받지 못합니다. OECD에 따르면 미국 학생들의 수학 성적은 세계 31위 수준에 머물러 있죠.
의회 의원과 대학, 기업과 인플루언서들은 하나같이 STEM(과학, 테크놀로지, 엔지니어링, 수학) 교육의 중요성을 강조합니다.
콜로라도대학교 볼더캠퍼스(University of Colorado Boulder) 소속 연구자들은 NVIDIA GPU 기반 자연어 처리 모델을 활용해 토크 무브스(Talk Moves)라는 이름의 강의실용 애플리케이션을 개발했습니다. 토크 무브스는 음성 인식을 사용하여 교실에서 오가는 대화의 전사를 자동으로 생성하고, 이렇게 만들어진 텍스트를 자연어 처리 모델로 분석해 토론 수업을 위한 인사이트를 도출합니다. 이 애플리케이션은 수학 교육계에서 일명 ‘토크 무스브’라고 불리는 특정 대화 기법을 교사들이 어떻게 사용하는지와 관련해 피드백을 제공합니다.
콜로라도대학교 인지과학연구소(Institute of Cognitive Science)의 제니퍼 제이콥스(Jennifer Jacobs) 연구 부교수는 “교사가 자신의 토론 기법을 비롯하여 수학 수업에서 학생과 나누는 대화에 대해 깊이 고민할 필요성이 점차 커지고 있습니다”라고 평가했습니다.
GPU에서 자연어 처리 모델 훈련하기
연구진은 K-12(유치원부터 고등학교 졸업까지의 교육 기간) 수학 수업의 전사를 500개 이상 수집하여 토크 무브스 시스템을 훈련했습니다. 이 전사들은 각 문장에 사용된 6개 유형의 토크 무브스 기법에 따라 주석화(annotation)를 진행했으며, 훈련용 데이터세트에는 총 20만 개 이상의 문장이 활용됐습니다. 토크 무브스 언어 전문가 2명이 2년간 데이터세트 주석화 작업을 담당했습니다.
연구진은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리 모델을 토크 무브스 데이터세트에서 미세 조정했습니다. 데이터를 로컬 영역의 NVIDIA GPU에서 전처리한 다음, NVIDIA GPU의 클라우드 인스턴스에서 모델을 훈련했습니다.
NVIDIA GPU의 병렬 처리 기능과 Tensor Core 아키텍처는 복잡한 언어 모델을 활용하는 작업의 처리량과 확장성을 높여줍니다. 이를 통해 BERT의 훈련과 추론 모두에서 기록적인 성능을 제공하죠.
콜로라도대학교 인지과학연구소의 대학원 연구 조교인 아비지트 수레시(Abhijit Suresh)에 따르면 대규모 BERT 기반 모델을 NVIDIA GPU에서 훈련하여 애플리케이션의 반복작업(iteration)을 가속할 수 있었습니다.
“우리는 GPU 병렬화로 모델의 훈련 속도를 크게 개선합니다. CPU에서 실행할 때보다 훨씬 빠른 처리가 가능합니다.”
그 결과로 얻은 토크 무브스 분류기 모델은 수업에서 활용되는 토론 기법(개별 토크 무브)의 라벨 예측에 사용합니다.
교육의 형평성 확보를 위한 AI
이러한 노력은 미국 상원에서 공립 학교 내 수학 교육을 현대화하자는 초당적 입법 제안이 이뤄진 가운데 등장했습니다.
교사와 학생에게 최고의 지원을 제공하기 위해 강의실에 AI를 통합하려는 연구는 이제 콜로라도대학교가 주도하고 NSF가 지원하는 2천만 달러 규모 연구 협력의 일환으로 확대되고 있습니다. 이 협력은 예로부터 자신의 목소리를 대변할 기회가 부족한 상대적 약자 커뮤니티의 학생을 대상으로 STEM 학습의 기회를 늘리기 위한 조치입니다.
제이콥스 부교수는 토크 무브스의 목표가 학생들 사이의 형평성을 보장하여 수학 수업 중 대화의 폭과 깊이를 더하는 것이라고 설명합니다. 토크 무브스 애플리케이션은 NVIDIA GPU 기반 분류기를 지원해 어느 학생이 얼마나 자주 토론에서 의견을 제시하는지 측정할 수 있습니다.
그녀는 “이 프로그램의 가장 중요한 목표는 형평성의 보장입니다. 모든 학생이 듣고 참여하고 대화하며 소속 커뮤니티의 일원이 되기를 원하기 때문입니다”라고 설명했습니다.
아비지트 수레시와 제니퍼 제이콥스, 비비언 라이(Vivian Lai), 첸하오 탄(Chenhao Tan), 카를라 스코나바코(Karla Scornavacco), 웨인 워드(Wayne Ward), 제임스 마틴(James Martin), 타마라 섬너(Tamara Sumner)로 구성된 연구팀은 최근 자신들의 연구 내용을 담은 논문을 제출했습니다.
NVIDIA NGC는 BERT 모델의 원격 훈련을 지원합니다.
이미지 제공: 언스플래시(Unsplash)의 네온브랜드(NeONBRAND)