누구나 소프트웨어를 만들 수 있는 시대, 교육용 소프트웨어가 나아가야할 방향은 무엇일까요?

얼마전 단톡에서 짧게 얘기했던 글을 갈무리해서 공유해볼까 합니다^__^ 바이브코딩이 포문을 열게 되었을 때 개발자들, 불안해하던 취준생들, 대학생과 대학원생들 사이에서 돌았던 이야기들과 그간 경험 해왔던 여러 일들을 잘 섞어 다시금 몇 자 적어보고자 합니다 ㅎㅎ 그 시절보다 더욱 AI가 보편화 되고 진입장벽이 상대적으로 많이 낮아진 지금, 진심을 담고 선한 의도로 기획 - 개발 - 유지보수를 한 큐에 해내는 바이브코더들에게도 연결되는 내용이라고 봅니다. 타인의 창작물을 베끼는 일, 수많은 헤리티지와 노하우를 바탕으로 만들어진 걸작을 모방하는 일들은 실제로 많이 일어나고 꽤나 그럴 듯 해 보입니다. 창작물의 결과를 기준점으로 잡고 그 이 후를 만들어내기 때문에 원작과 모작을 처음보는 사람들에게는 모작이 더 눈에 띄고 더 편리하고 더 실용적이기 까지 하니... 더 잘 만든 작품처럼 보입니다. 하지만 모든 창작물에는 베낄 수 없는 것 들이 있습니다. 1. 원작자 2. 만들어지기까지의 시간 3. 과정에서 원작자가 통제해왔던 맥락과 변수들입니다. 이 세가지 요소는 원작과 모작 그리고 원작자와 모방자(?)들 사이의 큰 차이를 만들어 냅니다. [첫 째] 결과를 모방하는 사람은 시작점에 있지 않았기 때문에 세 가지를 알 수 없습니다. A. '왜 해야하는데?' 라는 필요성 B. '어떻게 해야하는데?'라는 방법론 C. '왜 그렇게 해야하는데?' 당위성 입니다. 의도와 맥락을 베끼지 못하는 것이라는 표현으로 이해하셔도 좋을 것 같습니다. 이 세 요소는 프로그램의 결과물에 지대한 영향을 끼칩니다. 필요성을 이해하지 못하니 자기 뜻대로 발전을 이어갈수록 점점 누군가의 필요에서 멀어지는 프로그램이 됩니다. 시작은 좋았으나 점점 기괴해지는 프로그램이 되어가는거죠. 처음에는 좋았으나 점점 테무 광고로 도배 되어버리는 프로그램이랄까요. 방법론을 알지 못하니 모방 이 후에도 원작의 무언가가 업데이트 되기만을 기다리게 됩니다. 어떻게 해왔는지에 대한 그림이 없기 때문에 AI를 불러 해줘! 해줘!! 더 멋있게!! 더 좋게!!! 라는 것들만 남발하다가 어느새 소소한 AI 딸깍이 아니라 질문 한방에 아메리카노 한 잔을 태워야하는 어마어마한 비용의 손실로 이어집니다. 남의 마당에 삽질해서 과일을 심으면 될 줄 알았는데 자기 무덤을 파는 삽질이었음을 반드시 깨닫게 됩니다. 누구나 '왼쪽 섬을 따라가다가... 오른 쪽에 섬이 보일 때 꺾었다가...' 하면서 배의 조타장치에 손을 얹고 빙빙 돌릴 수는 있지만 큰 그림에서 왜 가야하는데? 어디로 가야하는데? 어떻게 가야하는데? 를 알지 못하는 조타수는 결국 큰 바다가 펼쳐졌을 때 마침내 길을 잃고 맙니다. 당위성에 대한건 이번 주제와 쪼---금 떨어진 내용이니 패쓰-! ㅎ___ㅎ [둘 째] 혁신적인 프로그램의 등장은 실제로 많은 주목을 받습니다. 정말로 그렇습니다. 앱스토어만 봐도 <에디터 추천> 혹은 <무슨 어워즈> 라는 타이틀이 달린 앱들을 모방한 양산형 앱이 무지하게 쏟아집니다. 엄격한 애플의 애플스토어 심사기준을 다 통과할만큼 꼼꼼히도 만들었습니다. 하지만 그렇게 프로그램이 많아지기 시작하면 사람들은 슬슬 고민하기 시작합니다. '왜이렇게 많아?', '뭐가 진짜야?', '이중에서 뭐가 제일 좋은거지?' 같은 생각들 입니다. 하나 하나 다 다운받아볼 수도 없는 노릇이고 개중에는 유료서비스가 너무 많다보니 이걸 직접 테스트 해본다는건 비현실적입니다. 그래서 사람들은 다음 요소를 찾습니다. '누가 만들었어?', '오랫동안 평가가 지속적으로 좋았나?', '업데이트가 잘 되고 있나?' 같은 요소들입니다. 앞서 말했던 모방자가 결코 베낄 수 없는 원작자, 시간, 변수 통제 과정 입니다. 이 부분들이 검증되기 시작하면 사람들의 선택은 번쩍번쩍한 모작이 아니라 책임져주는 프로그램으로 회귀하게 됩니다. 우리는 이걸 경험으로 알고 있습니다. A/S가 확실한 브랜드를 선호하며, 장인의 손에서 탄생한 음식이나 물건 앞에서 감탄하고, 유명한 디자이너의 채색이나 선 하나에 깊은 생각을 담곤 하죠. 그리고는 이들을 향해서 찬사를 보냅니다. 결국 원작자가 누군지 알겠고 충분한 시간동안 검증을 받았으며, 예상치 못한 변수들이 잘 통제되어왔는가!에 사람들은 열광하게 됩니다. 좋은 아이디어가 무분별하게 복제되고 도용되는 잠깐의 해프닝에 우리 너무 속상해하지 않기로 해보아요 ㅎㅎ 선생님들이 만드신 앱들은 정말 대단하고 박수가 나옵니다 ㅠㅠ 저로서는 정말 존경스럽기까지 한 분들이셔요,,, 교육계에 명품이 될겁니다 분명히! 소프트웨어 개인화 시대에 AI 윤리, 소프트웨어 저작권에 대한 교육은 기존에 가져왔던 '공동체가 합의한 윤리 강령', '지식의 주인'과 같은 영역에서 한 층 더 나아가야 할 것 같아요. 베낄 수 없는 요소에 대한 가치관과 이를 만들어내는 역량, 잠시 흔들리는 당황스러운 현상에 현미경을 두지 않고 잠잠히 큰 그림을 볼 수 있는 거시적인 안목 등! 보다 빨리, 보다 멀리, 보다 크게 변화하는 세상을 이해하기 위해서는 교육이 향하는 대상에대한 탐구도 중요하지만 교육이란 것이 무엇 위에서 이루어지고 있는 것인가!에 대한 세상에 대한 관찰도 중요해지는 것 같다는 생각입니다 ㅎㅎ 길고 길고 너무 길었습니다. 죄송하고 또 읽어주셔서 큰 감사를 드립니다! ^____________^ }

저는 교사가 만드는 교육용 소프트웨어는 교육과정에 대한 이해, 학생들이 수업 과정에서의 경험이 어떤 경험이 되길 바라는 가에 대한 교사의 가치관 또는 생각이 굉장히 중요하다고 생각합니다. 저도 요즘 바이브코딩으로 학습 자료들을 만들고 탐구 자료를 만들고 있지만 처음 만들어지는 버전1. 을 보면 학생이 충분히 고민하고 시도하고 부딪힐 수 있는 경험을 배제한 상태로 답을 그대로 주려고 잘 ~ 만들어진 프로그램들이 많거든요. 그렇게 만들다보면 '학생들이 이런 부분은 스스로 탐구할 수 있게 지워줘~ 삭제해줘~ 그건 숨겨줘~ 이 부분은 생략해줘 ~ 이런 프롬프트를 많이 쓰게 되는 것 같아요.

바이브코딩이라는 것으로 실제 무엇인가 만드려고 시도해보니, 저의 경우에는 업무 효율화를 위한 프로그램을 벗어나서 생각하거나 시도하려고 해보지 않은것 같습니다. 교사의 존재 이유? 본연의 일?인 '교수-학습 영역'에서는 교사의 전문성을 기반으로 교사의 선택적 적용 정도면 될 것 같고, 이러한 전문영역에서의 역량 발휘를 위해 그 외 업무를 효율화 하는 것이 (아직은) 바람직하지 않은가 생각합니다. 스키너의 티칭 머신과 관련되 글을 읽고, 옛날에 배운 지식들이 떠오르면서(!) 이러한 생각을 갖게 되었는데, 제가 아직 시대의 흐름에 올라타지 못해서 그럴수도 있고, 변화를 싫어해서, 혹은 내가 사용하기 어려우니까 심리적으로 반대하는 것일 수도 있을 것 같습니다. 정리되지 않은 제 생각이지만 한 번 남겨봅니다. ^^

학생의 정보나 알게된 지식을 오남용할일은 없을거 같지만 암튼 공유될만한 정보와 아닌것을 구분, 교육철학에 부합하는 프로세스 공유의 투명성 강조

생성형 AI와 바이브 코딩의 확산으로 소프트웨어 개발의 진입장벽이 급격히 낮아진 지금 교육용 소프트웨어의 핵심 경쟁력은 기술적 구현 가능성보다 학습자의 인지, 정서, 행동을 얼마나 타당하게 이해하고 교육적으로 해석할 수 있는가에 있다고 봅니다. 앞으로의 교육용 소프트웨어는 정답 제시와 업무 자동화를 넘어 학습자의 오개념, 불안, 노력, 사고 과정과 맥락을 다층적으로 포착하고 이를 교사의 전문적 판단과 실제 개입으로 연결하는 방향으로 발전해야 하는다. 궁극적으로 교육기술의 역할은 교사를 대체하는 데 있는 것이 아니라 데이터와 AI를 통해 교사가 학생을 더 깊이 이해하고 더 정교한 교육적 의사결정을 내릴 수 있도록 '교사의 전문성을 확장하는 지능적 도구'가 되는 데 있다고 생각합니다.

수업 자료를 AI로 만드는 것도 중요하지만, 검증을 하는 것도 중요합니다. 특히 역사 자료를 만들 경우, 고구려의 영토를 한반도 내로 하여 현재의 중국 땅에 있던 영토는 전혀 보여주지 않는다거나, 옛날의 관례 모습을 그려 달라고 했는데 모자를 사모관대와 상투를 혼합한 형태로 만들어 주는 경우도 있더라고요. 활용은 하되 교사가 꼭 한번 사용해 보고 적합하다고 느낄 경우 교실에 적용하는 게 좋을 것 같습니다.

업무에 대한 이해, 다음 담당자를 위한 배려, 장기적으로 교육이 발전할 수 있을 방향에 대한 고민과 시도 반드시 디지털, AI가 필요한 것인가? 에 대한 성찰 아날로그와 디지털이 상호 보완적으로 돌아가는 구조