[기계신문] 전통적인 역사 수업에서는 역사학계의 주된 주장이 잘 정리된 교과서를 중심으로 역사적 사건을 전달하고 학생들은 이론중심의 강의를 통해 수동적으로 지식을 습득하는 경우가 대부분이다.
하지만 역사에 대한 학습은 역사적 사건과 맥락에 대해 조사하고 스스로 지식을 축적하여 자신만의 관점을 개발하는 것이 중요한 학문이다. 이것은 교육학 측면에서도 학생들이 자신의 흥미와 경험에 따라 스스로 지식의 의미를 구축할 수 있는 기회를 제공해줘야 한다는 것을 강조하는 구성주의 교육과 일맥상통한다.
하지만 학생들이 역사 수업에서 스스로 지식의 의미를 구축하고 자기주도적 학습을 수행하는 것은 어려운 일이다. 학생들은 역사적 사건과 맥락에 대한 지식이 충분하지 않아 스스로 적절한 학습자료를 찾기가 어렵고, 방대한 역사적 자료가 학습자의 메타인지적 과부하와 방향감 상실을 초래할 수 있기 때문이다.
그런데 최근 인공지능이 복잡한 역사 정보를 일목요연하게 정리해 한눈에 보여주는 시스템이 개발됐다. 힘이 많이 드는 역사적 자료 정리 작업은 인공지능이 대신해준다. 학습자는 입맛에 맞는 주제를 골라 보면 된다. 지루한 암기과목으로 여겨지는 역사를 스스로 재밌게 공부할 수 있게 됐다.
UNIST 컴퓨터공학과 고성안 교수 연구팀이 역사 정보를 시각화해서 보여주는 역사 학습 시스템을 개발했다. 인공지능이 역사적 사건과 연대, 지리적 정보를 연계해 화면에 보여주고, 학습 주제를 추천하는 시스템이다.
이 새로운 시스템은 역사 데이터 문서에 인공지능 토픽 모델링 기법을 적용해 만들었다. 인공지능이 다양한 세계사적 사건을 추출하면, 추출된 사건의 발생 시기와 위치가 화면에 표시된다. 또 중요한 역사적 이벤트는 화면에 강조되어 나타난다.
시스템 화면은 크게 3개 모듈로 구성되어 있다. 특정 키워드(주제)의 빈도를 연대표에서 확인할 수 있는 ▶이벤트 뷰, 역사적 사건이 지도에 표시된 ▶맵 뷰, 그리고 분류된 중요한 역사적 사건 정보를 이미지(썸네일)와 함께 시각화해 제공하는 ▶리소스 뷰이다. 사용자가 주제, 연대를 바꾸거나 지도의 특정 영역을 선정할 경우 리소스 뷰에 제공되는 자료가 달라진다.
자동 추천 기능도 있다. 사용자가 리소스 뷰의 문서를 클릭해 읽으면 학습자가 관심을 보인 역사적 사실과 가장 연관성이 높거나 다른 사용자가 가장 많이 읽어본 역사적 사실을 화면에 추천한다. 이는 학습자가 흥미를 잃지 않고 역사 공부를 할 수 있는 원동력이 된다.
고성안 교수는 “방대한 학습 데이터와 학습 방법 부재로 자가 학습이 어려웠던 역사 분야에 인공지능 기술을 도입해 학생들이 각자 취향에 맞는 역사적 사건을 쉽고 재미있게 역사를 공부할 수 있도록 했다”며 “유사한 학문 특성을 갖는 정치, 경제, 사회, 문화 등의 학습에도 응용할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
인문학부 이주영 교수는 “기존의 역사 수업은 교과서 의존도가 높아 학생들이 흥미를 잃기 쉬운데다 교과서 집필자의 주관이 개입되기 쉽다”며 “이 시스템을 시범적으로 활용해본 결과, 학습자가 흥미를 잃지 않았을 뿐만 아니라 역사적 사건을 다각적으로 해석하고 학습자 스스로 가설을 만들어 검증하는 학습자 주도적인 역사 학습이 가능함을 확인했다”고 언급했다.
과학기술교육센터 손경아 교수는 “역사 분야는 자료가 방대해 스스로 적절한 학습 자료를 찾기 어려운데다 학습자가 인지적 과부하를 경험하기 쉬워 자기주도 학습이 까다로운 분야”라며 “개발된 인공지능 시스템으로 이러한 문제를 해결했다”고 전했다.
UNIST 인문사회학부 이주영 교수, 과학기술교육센터 손경아 교수, 바이오메디컬공학과 권오상 교수, 리더십센터 심재겸 연구원 등이 함께 참여한 이번 연구 결과는 ‘전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)’에 출판될 예정이며 온라인 선공개됐다.
연구 수행은 과학기술정보통신부 인공지능대학원 및 연구재단 중견연구자지원 사업의 지원을 받아 이루어졌다.
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