[AI SHAPERS 2025] 객관식 문제를 만드는 AI 에이전트 - Nadim Mottu

인공지능(AI)을 교육에 접목하면, 특히 교육 자료 제작 및 배포 분야에서 흥미로운 가능성이 열립니다. 유망한 응용 분야 중 하나로, 대학 강의 노트에서 객관식 퀴즈(MCQ)를 자동으로 생성할 수 있는 AI 에이전트라는 아이디어는 상당한 진전을 보여줍니다. 이러한 도구는 학생들의 학습 방식과 교사의 평가 설계 방식을 혁신할 수 있습니다.

학생이 강의에 참석하여 자세한 필기를 마친 후, AI 에이전트에게 자료를 제출하는 상황을 상상해 보세요. 고급 자연어 처리(NLP) 및 의미 이해 기능을 갖춘 이 에이전트는 필기 내용을 분석하고 핵심 개념, 중요한 정의, 인과 관계, 프로세스, 그리고 구체적인 사례를 파악합니다.

이러한 이해를 바탕으로 상담원은 관련성 있고 다양한 일련의 질문을 공식화할 수 있으며, 각 질문에는 여러 가지 답변 옵션이 첨부되고 그 중 하나만이 정답입니다.

이 작업의 복잡성을 과소평가해서는 안 됩니다. AI 에이전트는 단순히 키워드를 파악하고 사소한 질문을 구성하는 데 그치지 않습니다. 학문적 담론의 미묘한 차이, 미묘한 주장, 그리고 강의 노트에 제시된 다양한 아이디어 간의 암묵적인 연관성을 파악하려면 진정한 맥락적 지능이 필요합니다. 더욱이, 생성된 객관식 문제의 질은 AI가 그럴듯한 엉뚱한 답변, 즉 진실에 충분히 가깝지만 학생들의 성찰을 유도하고 학생들의 이해도를 진정으로 시험할 수 있는 오답을 제시하는 능력에 크게 좌우됩니다.

이러한 시스템의 잠재적 이점은 다음과 같습니다.

• 교사의 경우 , 이러한 AI 에이전트는 연습 문제 설계 및 형성 평가와 관련된 업무량을 크게 줄일 수 있습니다. 교사는 수업, 학생과의 상호작용, 그리고 개인 맞춤형 수업에 더욱 집중할 수 있으며, 동시에 짧은 시간 안에 고품질 객관식 문제를 생성할 수 있는 강력한 도구를 활용할 수 있습니다. 더 나아가, AI는 교사가 직관적으로 고려하지 못했을 수 있는 수업의 특정 측면을 타깃으로 하는 문제를 제시할 수도 있습니다.

  
  

• 학생들에게는 자신의 노트 내용에 맞춰 개인화된 자가 평가 연습을 위한 무한한 자료가 제공됩니다. 이를 통해 학생들은 학습하면서 이해도를 점검하고, 약점을 파악하며, 스스로 지식을 강화할 수 있습니다. 이는 더욱 적극적이고 참여적인 학습 방식을 촉진할 것입니다.

그러나 이러한 시스템을 구현하는 데는 몇 가지 기술적, 교육적 과제가 있습니다. 구조, 명확성, 세부 사항의 수준 측면에서 상당히 다를 수 있는 강의 노트의 인식 및 해석 품질이 주요 장애물입니다. AI는 다양한 글쓰기 스타일과 학문 분야별 용어를 처리할 수 있어야 합니다. 더 나아가, 생성된 객관식 문제가 관련성이 높고 균형 잡혀 있으며, 단순한 암기가 아닌 심층적인 이해를 진정으로 평가하는지 확인하는 것이 필수적입니다.

또 다른 중요한 측면은 검증과 인간의 감독입니다. 적어도 가까운 미래에는 AI 에이전트가 완전히 자율적으로 작동할 가능성은 낮습니다. 생성된 객관식 문제의 관련성과 질을 검증하고, 수업의 학습 목표와 부합하며 오류나 모호성이 없는지 확인하기 위해서는 교사의 개입이 필요할 것입니다. 따라서 AI는 강력한 조력자 역할을 할 수 있지만, 궁극적인 교육적 책임은 항상 인간에게 있습니다.

더욱이, 다양한 학문 분야에 적응하는 문제는 매우 중요합니다. 지식의 유형과 추론 방식은 분야마다 상당히 다릅니다. 이론 물리학에서 객관식 문제를 생성하도록 설계된 AI 에이전트는 역사나 문학에서 사용되는 것과는 다른 분석 및 개념 능력을 보유해야 합니다. 따라서 각 분야의 특수성에 적응할 수 있을 만큼 유연한 특수 에이전트나 AI 모델의 개발이 필요할 수 있습니다.

결론적으로, 대학 강의 노트에서 객관식 문제를 생성할 수 있는 AI 에이전트의 개발은 학습과 고등교육을 개선하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

나딤 모투가 쓴 기사는 AI Shapers 2025 선정작 중 하나로, 공동 저서 "봇과 로봇"에서 발췌한 것입니다.